液压系统故障智能诊断技术现状与发展趋势

　　引言

　　液压系统具有功率大、体积小、重量轻、响应快、精度高及抗负载刚性大等优点,在冶金工业、工程机械、农业机械、航空航天、船舶等许多重要领域得到了广泛应用。液压系统在各类设备和系统中往往处于控制和动力传输的重要核心地位。随着液压系统向快速、大功率、高精度的方向发展,液压系统及设备出现故障的几率也将提高。

　　液压系统一旦发生故障将引起重大损失,但由于液压系统是机、电、液耦合的复杂系统,其故障也是复杂的问题,液压系统的故障诊断已经成为一门热门学科并得到迅速发展。在传统诊断技术的基础上,人们把液压控制理论、信息理论和电子技术、传感器技术以及识别技术等进行结合并应用于液压系统,形成了很多新的液压故障诊断方法。智能诊断技术在知识层次上实现了辩证逻辑与数理逻辑的集成、符号逻辑与数值处的统一、推理过程与算法过程的统一、知识库与数据库的交互等功能,为构建智能化的液压故障诊断系统提供了坚实的基础。目前,基于智能技术的故障诊断法主要有:基于故障树分析的诊断法、基于模糊逻辑的诊断法、基于案例推理的诊断法、基于神经网络的诊断法和基于专家系统的诊断法等。

　　1　基于故障树分析的诊断法

　　故障树分析法(FaultTree Analysis, FTA)是一种图形演绎方法,通过对可能造成系统故障的各种因素进行分析,画出逻辑框图(故障树),再对系统中发生的故障事件,由总体至部分按树枝状逐级细化的分析,其目的就是判明基本故障、确定故障原因、故障影响和发生概率等[1]。故障树分析诊断法的关键是建立故障树,故障树完善与否直接影响到分析结果的准确性。因而,需要分析人员对分析系统的设备及运行环境有透彻的理解,将故障症状作为树顶,将发生故障的各种因素逐一排列,然后建立故障树的数学模型,对故障树进行定性分析和定量计算,给出分析结果。故障树分析法具有直观性和理论性强、逻辑严密等特点,对一个系统而言,一切故障诊断都必然要先经过某种程度的故障树分析,是故障诊断系统的基础,也是最有效的手段之一。

　　传统的故障树分析法侧重于对系统可靠性的评估,在实际应用中存在局限性,所以,诸多学者对传统故障树分析法进行了多种不同的改进研究。罗守华[2]提出了基于模糊故障树理论的故障诊断方法。王永昌[3]在基于故障树分析的故障诊断中,对搜索策略行了研究,提高了诊断的快速性和准确性。陶军[4]提出了液压系统多态故障树自动建造的方法。湛从昌[5]提出了模糊诊断综合评判原则、分层分段诊断逐步深入原则、过去和现在状况相结合原则等七种基本原则,并在此基础上确立了模糊诊断的方法。汤国兴[6]用数据库对故障树信息进行管理,开发了液压故障查询系统。李瑰贤[7]采用正态型函数的L-R模糊数来描述模糊故障树各底事件的发生概率,从而确定底事件的发生概率。姚成玉[8]将模糊集合论和可能性理论引入故障树分析法中,将事件发生概率描述为模糊数和模糊可能性,提出一种基于梯形模糊数算术运算的液压系统故障树分析方法。李志勇[9]将模糊逻辑和T-S模糊模型引入到故障树分析中,使故障树具有处理模糊信息的能力。