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时间:2020-01-14
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1、石油机械2010年第38卷第6期CHINAPETROLEUMMACHINERY..检测诊断基于信息融合理论的柴油机故障诊断技术王江萍王潇鲍泽富(西安石油大学机械工程学院)摘要应用多传感器信息融合理论与不确定性决策理论,研究了基于神经网络和D—s证据理论相结合的信息融合的故障诊断方法。以传感器检测数据为输入,以神经网络输出构造基本概率赋值函数,对不同传感器的检测证据按D—s证据理论进行融合,得到待识别目标的诊断可信度。通过对柴油机振动监测数据、燃油压力波动信息以及两者融合信息的故障诊断结果的比较,表明基于神经网络和D—S证据理论相结合的多传感器信息融合方法用于复杂
2、机械的故障诊断是可行和有效的。关键词多传感器信息融合神经网络D—s证据理论故障诊断络方法,通过吸收神经网络很强的自学习、自适应0引言和容错能力,使得对不确定信息的融合具有较强的鲁棒性,从而更加准确、全面地反映目标的状态,目前柴油机的监测系统多以状态监测为主,主可提高诊断的准确率与可靠性。此融合方法在发电要监测温度、压力等状态参数,虽然能够监测柴油机组、发动机J、机械传动系统J、电力系统¨机的运行状态,但这些参数在故障的初期表现并不以及航天器¨等诸多领域已得到广泛应用。明显,加之柴油机的可监测状态参数较少,有些故障在参数上表现一致,不能判断故障的所在,因此1传感器
3、信号特征提取有必要完善柴油机的监测手段。由于柴油机系统复杂,单一传感器很难判断出故障所在,而基于多传1.1故障诊断试验系统的建立感器的信息融合技术有助于准确诊断出系统的故图1为柴油机故障诊断监测系统框图。本试验障,进而排除故障。笔者在此背景下,重点研究基柴油机状态监测和故障诊断的参数采集利用装在喷于信息融合理论的柴油机故障诊断技术与应用。油器人口的压力传感器和装在柴油机缸头的加速度信息融合技术以其多信息量、多层次、多处理:柴l压力传感器IA/D计手段等优点与特点,目前已在自动目标识别J、转i油换算图像处理及故障诊断等诸多领域获得广泛i机I振动传感器卜_轰莫器F器
4、机应用。笔者融神经网络与D—S证据理论为一体,利用BP神经网络具有较强的泛化能力,图1柴油机故障诊断监测系统框图通过神经网络输出结果来确定mass函数,解决了应传感器来实现,采样频率为25kHz,数据长度用D—s证据理论进行故障诊断时由专家经验构造10240。各传感器信号经放大后,进入数据采集系证据对各命题的基本概率分配(也称为mass函数)统,最后输入计算机进行信号处理。振动传感器选的问题,使实际诊断问题更具有客观性,而后再利用北戴河无线电一厂生产的YD系列压电式加速度用D—s证据理论将每条证据的mass函数进行融合,传感器,压力传感器为宝鸡晶体管厂生产的得到
5、最终的融合诊断结果。融合证据理论和神经网CYG30固态压阻传感器,电荷放大器为北戴河无$基金项目:陕西省自然科学基金项目“石油钻井过程安全预警与多源信息融合智能监控技术研究”(2006E12);陕西省教育厅专项科研计划项目“基于信息融合的钻井过程事故智能监控与预警技术”(07JK365)。石油机械2010年第38卷第6期线电一厂生产的DHF一6系列电荷放大器。卜_脉冲指标;1.2特征提取OO¨OmO5OO0G—∞00—加0峰值指标;图2为柴油机油压波形图,图3为柴油机振动——裕度指标。波形图。6O2D—S证据理论的合成规则5。40D—s证据理论的一个基本策略是将
6、证据集合委so划分成2个或多个不相关的部分,并利用它们分别出2。对辨识框架独立进行判断,然后用Dempster组合10规则将它们组合起来。证据理论的合成规则提供了0组合多个证据的规则。设和m:为识别框050100150200250300350400450时ms@上的2个基本概率赋值,与其相对应的焦元分别图2油压波形图为A1,A2,⋯,A和B1,2,⋯,。又设ml和m合成的信任度B为:Bf=m(c)=m】Om2=∑m(A)m()—1K—Vcc0,c≠0(9)’一’一0C=0其中,K=∑m(A)m()<1,m(c)反映—■■■—0—B=。时I~/ms了m和m的正交和
7、,其值表示对焦元c的信任度图3振动波形图B“(c)。从图2和图3可以看到,1个取样过程涵盖多若≠1,则m确定一个基本概率赋值;若K个燃烧工作循环,而且油压和振动波形复杂,不宜=1,则认为m和m矛盾,不能对基本概率赋值直接用于故障诊断信息分析。为了提高诊断的可靠进行组合。由上式所给出的证据组合规则称为性,应尽可能多地提取反映故障特征的信息,提取Dempster组合规则。对于多个证据的组合,可采用信号时域波形的动态指标作为特征参数。设为检定义式(9)的Dempster组合规则对证据进行两两测信号,为观测时间(离散数据点数为N),则综合,也可采用多证据一次综合合并。所
8、采用的动态指标有:若n个
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