智能化多規(guī)則油液綜合故障診斷理論及方法的研究.pdf

1、作為機械設(shè)備摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及視情維護的重要手段，油液分析簡捷有效、針對性強，尤其對于潤滑系統(tǒng)設(shè)備磨損及油品狀態(tài)的監(jiān)測。目前，隨著油液監(jiān)測應(yīng)用領(lǐng)域日益廣泛、程度逐步加深，對其核心信息(如光譜分析、鐵譜分析信息)的特征提取、知識發(fā)現(xiàn)成為油液分析研究的重難點。當前已經(jīng)應(yīng)用到實際的監(jiān)測系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)的特征提取方面沒有考慮到采樣和分析時“噪聲”(數(shù)據(jù)干擾)的影響，在選擇監(jiān)測手段及其屬性時主觀性較強，診斷時過分依賴專家，往往不可避免地導(dǎo)

2、致分析和診斷的精確性、針對性、普遍性不夠，嚴重阻礙了油液監(jiān)測技術(shù)的有效推廣。鑒于此，本文根據(jù)機械設(shè)備磨損的特點，結(jié)合油液監(jiān)測手段及檢測信息的特點，從信息層及其特征層的多個角度研究設(shè)備磨損和油品的關(guān)鍵特征，建立了一套較為完整的油液監(jiān)測多技術(shù)多屬性綜合集成分析與診斷體系及專家系統(tǒng)。實踐表明，該系統(tǒng)提高了油液檢測信息變化過程的監(jiān)控能力和故障診斷的準確率。 ⑴在完善傳統(tǒng)理論和方法方面取得了突破，并在探索新理論、方法方面進行了研究，取得了

3、成果。根據(jù)油液監(jiān)測手段及其檢測信息的特點，應(yīng)用層次分析法、奇異值分解、小波包分析、K-means聚類、粗糙集等理論和方法較為全面地對油液監(jiān)測信息進行處理，提取特征、發(fā)現(xiàn)知識，豐富并發(fā)展了新的油液信息處理技術(shù)。 ⑵通過對油液監(jiān)測手段及其檢測信息與潤滑系統(tǒng)磨損和油品相關(guān)性的深入分析，結(jié)合專家經(jīng)驗，應(yīng)用層次分析法分別建立了針對磨損和油品的油液分析手段及其屬性權(quán)重模型，形成包含各專家偏好信息的判斷矩陣，通過奇異值分解，充分利用反應(yīng)所有偏

4、好信息的左右特征向量，獲得了油液綜合分析時監(jiān)測手段及其屬性在反應(yīng)設(shè)備磨損狀態(tài)和油品時的權(quán)重排序，從而解決了油液綜合分析時監(jiān)測手段及其關(guān)鍵特征屬性的選擇這個原來僅憑經(jīng)驗判斷的問題，使油液分析有章可循，針對性、診斷力增強，為油液分析診斷標準的建立做好了準備，并在實際項目中得到了驗證。 ⑶關(guān)于光譜分析磨損狀態(tài)和油品狀態(tài)診斷準則的建立，指出并驗證了常用的傳統(tǒng)三線值法邊界特征過大的不足，提出了改進的方法-改進三線值法，即在用小波包降噪原監(jiān)

5、測信號后，應(yīng)用降噪過程確定的更為合適的小波函數(shù)，分解降噪信號得到關(guān)于磨損狀態(tài)和油品狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)信息和奇異信息，并從中提取特征。在聚類特征方面，通過K-means法聚類降噪信號得到輪廓特征和質(zhì)心特征。這樣聯(lián)合改進三線值法得到的邊界特征，獲得多線值特征，建立判斷準則。通過應(yīng)用對比，突出了利用原始檢測信息的傳統(tǒng)“三線值”法的不足，反襯了多線值法更有效、更有實際意義。另外，從邊界特征、聚類特征、屬性在信息層和特征層的相關(guān)性這三個方面證明了降噪的必

6、要性。 ⑷根據(jù)應(yīng)用層次分析法獲得的、分析鐵譜各種顆粒信息關(guān)于判斷磨損狀態(tài)和油品時的優(yōu)先權(quán)重，結(jié)合粗糙集在不完備信息和決策表的應(yīng)用以及設(shè)備的摩擦學(xué)特性，建立了基于分析鐵譜的知識挖掘模型，通過對分析鐵譜信息進行屬性約簡知識挖掘，簡化了磨損狀態(tài)和油品狀態(tài)決策系統(tǒng)的關(guān)鍵屬性，得到了具體簡潔的診斷規(guī)則。 ⑸根據(jù)機械設(shè)備潤滑系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測的客觀需要，深入分析各油液監(jiān)測手段的優(yōu)缺點、監(jiān)測信息間的關(guān)聯(lián)性以及不同監(jiān)測手段組合的功能，建立了多