基于粗糙图的分层符号有向图故障诊断方法研究.docVIP

 基于粗糙图的分层符号有向图故障诊断方 法研究# 刘静，谢刚** 5 10 （太原理工大学信息工程学院，太原，030024） 摘要：针对使用 SDG 进行进行故障诊断分析是所获信息不完备、不精确的特征，将粗糙集 挖掘不确定性问题的优点加入 SDG 故障诊断过程，提出基于粗糙图的分层 SDG 故障诊断模 型。该模型包括部件节点粗糙关系图、粗糙 SDG 故障图的生成算法及故障最大流分析算法 三部分。最后将该模型用于热力系统，对其进行不同关系层面的故障诊断。实例验证分析表 明该模型能够降低热力设备动态特性故障知识获取的复杂度，大大提高热力系统的诊断效 率，并验证了模型的正确性。 关键词：符号有向图；粗糙图；热力系统；故障诊断 中图分类号：TP18,TP206 15 Hierarchical SDG Based on Rough Graph Fault Diagnosis LIU Jing, XIE Gang (College of Information Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024) Abstract: Concerning the characteristic that the infirmation system obtained from doing faults 20 25 30 35 40 analysis by the SDG is rough and inaccurate, this paper added the rough set mining the advantage of uncertain relationship to the SDG fault diagnosis process and proposed the hierarchical SDG fault diagnosis model based on the rough graph. The model consists of thress parts of main contents including the node rough correlation graph, rough fault graph generation algorithm and the fault maximum flow analysis algorithm. Finally this paper used a n example of the thermodynamic system, which can deal with the different relationship levels faults. The result shows that the model can reduce the complexity of dynamic characteristics of the thermal equipment and greatly improve diagnostics efficiency of the thermodynamic system, which verifies the correctness. Key words: Signed Directed Graph(SDG); Rough Graph; Thermodynamic System; Fault Diagnosis 0 引言 火电机组热力循环系统的故障数据和故障诊断经验不足，这样很难保证故障模式的完备 性。导致信息不完备的情况有很多原因，如由于测量系统的不完善，或仅在系统安装基本测 点，或是安装了一些价格低精度差的传感器，或者因传感器发生故障而失效，还可能是因为 测量系统实际应用存在差异，这些情况都会导致系统未测节点的出现，因此传统 SDG 模型 很难从不完备的信息中获取准确的故障源信息，仅通过故障模式建模将会给诊断造成困难 [1] 定问题的关系挖掘。根据 SDG 模型中的可达性原理和粗糙集中处理数据方法的粗糙性，利 用现有信息可实现最大限度的缩小有哪些信誉好的足球投注网站根故障的范围，降低处理问题的复杂度，提高故障诊 断精度，提高故障识别的准确性和泛化能力，增强系统的决策能力。 基金项目：国家自然科学基金；山西省青年科技研究基金(2009021017-4)；山西省留学回国人员 基金(2008-25) 作者简介：刘静（1979- ），女，硕士在读，智能控制，故障诊断，粒计算 通信联系人：谢刚（1972-），男，教授，智能系统与控制，故障诊断. E-mail: xietut@126.com -1-  本文将分层思想和粗糙图、粗糙网络理论[2-5]引入 SDG