基于信息融合的柴油機(jī)故障診斷方法研究.pdf

1、隨著工業(yè)化的繁榮，機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)及故障診斷技術(shù)備受重視。柴油機(jī)作為典型的動(dòng)力機(jī)械，既有往復(fù)運(yùn)動(dòng)，又有旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，而且內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，單一的傳感器很難準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)故障診斷，因此要用多個(gè)傳感器的信息融合實(shí)現(xiàn)故障診斷。本文針對(duì)柴油機(jī)故障診斷關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題，開(kāi)展了基于信息融合的診斷方法研究，可有效地對(duì)多傳感器的信息進(jìn)行融合，從而解決了柴油機(jī)故障的檢測(cè)、預(yù)測(cè)和決策分析問(wèn)題。本文主要工作如下:
　　一、建立柴油機(jī)故障與多傳感器監(jiān)測(cè)信息的對(duì)應(yīng)關(guān)系。采用幅域

2、分析法對(duì)典型信號(hào)進(jìn)行特征提取，并與其它可監(jiān)測(cè)信息共同構(gòu)成判斷故障類型的特征變量。針對(duì)特征變量重要性的差異對(duì)分類的影響，采用主客觀融合加權(quán)法對(duì)特征變量進(jìn)行融合加權(quán)。
　　二、針對(duì)柴油機(jī)監(jiān)測(cè)信息的復(fù)雜性，在特征變量相關(guān)性模糊時(shí)，經(jīng)典的馬氏距離及歐氏距離均無(wú)法有效計(jì)算故障特征的問(wèn)題，本文給出了融合距離的度量方法，并結(jié)合田口方法，提出了柴油機(jī)故障診斷的融合距離田口方法。該方法將多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)選及有效融合，并在融合距離這一度量標(biāo)準(zhǔn)下

3、生成故障聚類，根據(jù)融合距離的閾值進(jìn)行了柴油機(jī)故障的檢測(cè)，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。其中，當(dāng)特征變量存在強(qiáng)相關(guān)問(wèn)題時(shí)，用Moore-Penrose廣義逆矩陣計(jì)算馬氏距離，解決了特征變量之間的強(qiáng)相關(guān)性導(dǎo)致馬氏距離無(wú)法計(jì)算的問(wèn)題。
　　三、針對(duì)馬氏距離在聚類分析中對(duì)于特征變量重要性差異對(duì)分類的影響考慮不足，本文給出了加權(quán)馬氏距離的概念，并結(jié)合田口方法，提出了柴油機(jī)故障診斷的加權(quán)馬氏田口方法。該方法將多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)選及有效融合

4、，并在加權(quán)馬氏距離這一度量標(biāo)準(zhǔn)下生成故障聚類，根據(jù)故障聚類的閾值進(jìn)行了故障檢測(cè)和故障預(yù)測(cè)，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　四、將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Dempster-Shafer證據(jù)理論引入到?jīng)Q策層融合診斷中，將多傳感器的故障診斷結(jié)果進(jìn)行融合，可有效進(jìn)行故障的決策融合分析。針對(duì)證據(jù)合成的獨(dú)立性前提和證據(jù)的相關(guān)性問(wèn)題，提出了相關(guān)證據(jù)的合成方法，排除了相關(guān)信息重復(fù)使用對(duì)證據(jù)合成的影響，使得相關(guān)證據(jù)合成結(jié)果更加合理準(zhǔn)確，解決了相關(guān)證據(jù)的決策層

5、融合問(wèn)題，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　五、針對(duì)多傳感器證據(jù)出現(xiàn)沖突時(shí)，經(jīng)典的Dempster-Shafer證據(jù)理論無(wú)法有效合成的問(wèn)題，本文提出了沖突證據(jù)的加權(quán)分配合成方法，建立了可信度函數(shù)及證據(jù)沖突函數(shù)，并將沖突的證據(jù)信息加以利用，以免造成證據(jù)的浪費(fèi)，解決了沖突證據(jù)的決策融合問(wèn)題。沖突證據(jù)的合成改善了問(wèn)題傳感器給檢測(cè)結(jié)果帶來(lái)的干擾信息，使得融合結(jié)果更加的可靠，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　六、提出了基于信息融合

6、的柴油機(jī)故障綜合診斷策略，并利用Matlab/Simulink仿真工具搭建了故障診斷仿真系統(tǒng)。在一個(gè)仿真系統(tǒng)中就可以解決柴油機(jī)故障的檢測(cè)、預(yù)測(cè)和決策分析問(wèn)題，不需要為每一個(gè)問(wèn)題開(kāi)發(fā)一種單獨(dú)的解決工具。該系統(tǒng)的應(yīng)用具有獨(dú)立性，只要提供了不同狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，就能廣泛應(yīng)用于多元系統(tǒng)的分析及決策。之后，引用來(lái)自柴油機(jī)臺(tái)架的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了故障模擬試驗(yàn)仿真，仿真試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出的診斷算法的有效性。
　　最后，全面地總結(jié)分析了本文的研究工作，