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1、附件C：译文:利用模糊技术的泵的振动诊断方法JiangpingWanga,*,HongtaoHuba机械工程学院,西安石油大学,西安,陕西710065,中国b计算机科学学院,西安石油大学,西安,陕西710065,中国MEASUREMENT卷:39期:2页:176-185DOI:10.1016/j.measurement.2005.07.015出版年:FEB2006文章摘要:本文重点研究的是用于油田输油的泵的基于自身振动的状态监测和故障诊断问题。基于自身振动的机械状态监测与故障诊断问题包括一些机械故障的检测与相关的
2、诊断技术。许多机械故障诊断技术会利用自身振动信号进行分类，以便提高精度和降低人类的主观判断所造成的错误。在本文中，模糊故障诊断技术的原理是采用逻辑描述的不确定性和不同故障现象和事件之间的模糊关系，分析在不同阶段的故障诊断中所存在的模糊信息，并用泵的不同状态监测和各个分类频谱代表泵的各种故障。诊断特征将从泵的振动信号的频率谱中提取。每种频谱代表一种不同的故障状况，然后用模糊隶属度函数对其进行处理，这种函数是通过对基于状态变量的动态信号进行处理后所建立的。根据模糊诊断应用规则所进行的模糊综合判别实现了对泵的各种不同的
3、故障频谱的识别和正确分类。接下来的工作中，提出了基于模糊逻辑技术的泵的故障识别的一种新方法，这种方法显示出了巨大的发展潜力和强大的分类及识别机械故障的能力。关键词：模糊逻辑原理；故障诊断；振动；泵1、引言：由于可靠性高和成本相对较低，五柱塞泵被广泛的应用于各个油田来输送石油。它们是典型的往复式器械，包括许多转动部件和往复运动部件。此外，它们的工作节奏非常快而且在工作时要承受沉重的负荷。然而，五柱塞泵的故障诊断和排除是一个具有挑战性的问题，因为泵通过各种广泛的脉冲源所产生的动态响响应是非常复杂的。这些动态源主要包括
4、泵内的流体在液压管道和气瓶端部之间所产生的振动，流体的斜漩涡，阀的影响，活塞的撞击，排气管中流体压力的变化泵动力端旋转曲柄周期性运动所产生的周期性的脉冲惯性力和力矩，有缺陷的轴承的冲击，以及许多其他的流体晃动和机械振动。C15根据在之前工作中对振动信号的研究及作出的分析得出，泵最常见的故障形式和产生故障的原因就像原因和结果之间的关系一样是错综复杂的。例如，泵的某一种故障可能是由多种现象造成的，然而某一种现象也有可能导致许多种故障。出现。在所产生的故障和导致故障的现象之间有许多不确定性和模糊性。这导致诊断采集的信息
5、和从振动信号中分离某种信号更加困难。此外，故障诊断的信息环境与泵的状态监测在很大程度上是模糊的，在故障症状和产生故障的现象之间是不可能建立出非常明确的数学模型的。专业术语：Ω：论域（条件判别域）μ：元素X：故障症状集合的卷集：故障症状集X的元素Y：故障原因集合的卷集：故障原因集Y的元素：故障症状的模糊集：模糊诊断矩阵的元素：故障原因的模糊集：故障症状集合元素Xi的最大值：模糊诊断矩阵：故障症状集合元素Xi的最小值目前提出的方案是解决上述问题的一种有效的方法。模糊逻辑作为一个数学工具是用来描述不同故障关系之间的不确
6、定性和模糊性，分析泵的状态监测和故障诊断在不同阶段的模糊信息，并且用不同的频谱表示泵所产生的各种故障。首先，分析泵的振动信号，从频域提取出诊断特征。然后，基于动态信号处理装置的条件变量，建立液压泵故障诊断中必不可少的模糊隶属度函数。最后，依照模糊诊断规则通过模糊综合判别进行状态识别与故障诊断。最终针对每个不同的故障可以详细的阐述修复的方法。这可以用来控制泵的操作并且降低操作的风险。这种方案还显示出了运用模糊逻辑根据所代表的可能出现的不同故障状态对频谱进行分类的可能性。它在对泵的故障进行分类和识别方面表现出了相当好
7、的实用性。2.建立五柱塞泵模糊故障诊断的模糊模型：设Ω为一个论域,Y是Ω的一个模糊子集，即：并且对于任意的X∈Ω定义：被叫做x到模糊子集的元素。C15所以被称为的隶属函数。在五柱塞泵状态监测和诊断中，所有可能发生的故障特殊域被视为Ω，而导致故障症状的原因，在特殊域Ω内，故障的卷集X={xj}(j=1,2,...n),被看作故障原因Y={yi}(i=1,2,...,m)的卷集。因此，故障诊断的问题就是要确定X中一个确定的元素xj属于Y中一个确定的元素yi的隶属度有多少。假设一个正在运行的五柱塞泵的故障样本集是X={
8、xj}(j=1,2,...,n),而j是其中的一个元素，被模糊化为（1）当对于第j个故障集，这是样本集X中每个元素xj的模糊成员。让我们假设这个故障样本是由yi(i=1,2,...,m),引起的，并且定义yi(i=1,2,...,m中的每个元素表示不同的故障原因因此，这些故障原因的模糊向量可以表示为（2）。其中设为故障集X和原因集Y的模糊关系：其中：C15根据模糊逻辑原则
