席華

（陜西煤業(yè)化工建設(shè)（集團(tuán)）有限公司設(shè)備租賃中心，陜西 西安 710021）

機(jī)電裝備信號(hào)系統(tǒng)故障診斷自愈的應(yīng)用分析

Application analysis of fault diagnosis and self-healing of electromechanical equipment signaling system

席華

（陜西煤業(yè)化工建設(shè)（集團(tuán)）有限公司設(shè)備租賃中心，陜西 西安 710021）

為了使故障檢測(cè)器在檢測(cè)過(guò)程中提高檢測(cè)率，對(duì)傳統(tǒng)陰性選擇算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出一種新的陰性選擇算法，這一方法大大提高了故障檢測(cè)率。以下對(duì)這一算法進(jìn)行深入研究。

機(jī)電裝備系統(tǒng)；故障診斷；自愈

近年來(lái)，科學(xué)技術(shù)取得了快速發(fā)展，機(jī)械系統(tǒng)也朝著更加智能化、自動(dòng)化的方向發(fā)展?，F(xiàn)代機(jī)械系統(tǒng)一個(gè)最大的特點(diǎn)就是人為操作越來(lái)越少，有很多機(jī)械系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了脫離人而開(kāi)展工作，比如火星探測(cè)器，但是類似于這種系統(tǒng)如果出現(xiàn)故障，采用傳統(tǒng)維修方式是無(wú)濟(jì)于事的。在具體操作中，我們有很多方法對(duì)機(jī)電裝備信號(hào)系統(tǒng)故障進(jìn)行診斷。由于本文研究方向不僅要查找故障，而且還要考慮系統(tǒng)自愈，因此，人工免疫系統(tǒng)是重點(diǎn)，系統(tǒng)能夠進(jìn)行自我診斷和自我修復(fù)，從而實(shí)現(xiàn)自愈。

1 故障原理

在日常工作中我們知道信號(hào)條理電路由濾波電路和放大電路組成，因此，在研究的過(guò)程中也要以這兩個(gè)結(jié)構(gòu)為重點(diǎn)。機(jī)電裝備信號(hào)系統(tǒng)故障類型多種多樣，在這種未知情況下，對(duì)系統(tǒng)今后可能產(chǎn)生的故障信息編碼和故障處理就顯得尤為重要。傳統(tǒng)陰性選擇算法檢測(cè)率低，已經(jīng)不適合現(xiàn)代機(jī)械系統(tǒng)要求，而改進(jìn)之后的這一算法，借助算子優(yōu)化，故障檢測(cè)率大大提升。

2 陰性選擇算法應(yīng)用

2.1 傳統(tǒng)陰性選擇算法

要想實(shí)現(xiàn)故障自愈，最重要的也是最基本的就是對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)是否正常以及故障作出判斷，換句話說(shuō)，就是與之對(duì)應(yīng)的自己或者非己模塊，這兩個(gè)模塊是診斷自愈系統(tǒng)中最為重要的模塊，直接決定了系統(tǒng)是否能夠自行實(shí)施正確的自愈策略。通過(guò)對(duì)自己和非己模塊的識(shí)別，區(qū)分系統(tǒng)是否處于正常狀態(tài)。

2.2 免疫算法

無(wú)論從哪方面來(lái)說(shuō)，免疫算法模式都不相統(tǒng)一。與我們常用的遺傳算法的最大區(qū)別在于，遺傳算法以及類似算法都是基于生物學(xué)理論；而免疫算法的生物學(xué)基礎(chǔ)更加多樣化，比如陰性選擇、克隆選擇，在這些機(jī)制或者理論上又開(kāi)發(fā)了多個(gè)算法模型。在人工免疫系統(tǒng)的研究中，免疫算法是重要的研究對(duì)象。免疫算法是解決實(shí)際問(wèn)題的，因此，在近年來(lái)，這一算法已經(jīng)在很多領(lǐng)域被開(kāi)發(fā)出來(lái)。免疫算法主要應(yīng)用于對(duì)傳統(tǒng)機(jī)制、算法、技術(shù)等進(jìn)行改進(jìn)。免疫算法基本以傳統(tǒng)免疫學(xué)為基本原理，因此，我們通常將這一算法劃分為三類：克隆選擇、免疫網(wǎng)絡(luò)模型以及本文所提到的陰性選擇。

2.3 改進(jìn)的陰性選擇算法

傳統(tǒng)陰性選擇算法的空間檢測(cè)率較低，因此，本文針對(duì)這一問(wèn)題對(duì)傳統(tǒng)陰性選擇算法進(jìn)行改進(jìn)、優(yōu)化，在自己和非己兩個(gè)功能模塊中，功能實(shí)現(xiàn)為兩個(gè)階段，第一階段為訓(xùn)練階段，第二階段為異常檢測(cè)階段。

對(duì)傳統(tǒng)陰性選擇算法改進(jìn)是通過(guò)對(duì)算子進(jìn)行優(yōu)化實(shí)現(xiàn)的，而優(yōu)化算子是對(duì)生物免疫中的超變異、克隆選擇、免疫抑制以及免疫促進(jìn)的模擬。本次算法改進(jìn)體現(xiàn)在初始檢測(cè)器的生成算法等方面，通過(guò)改進(jìn)能夠大大縮短訓(xùn)練時(shí)間、使得收斂速度加快，覆蓋率增加，從而提高檢出率。在本次研究中，對(duì)下列優(yōu)化算子進(jìn)行定義：克隆選擇、變異、活性選擇、免疫抑制、順序調(diào)整以及異常分類算子，以下對(duì)改進(jìn)后的陰性選擇算法應(yīng)用進(jìn)行分析。

(1）常類型識(shí)別算子。匹配檢測(cè)器和編碼狀態(tài)由親和力匹配算子共同傳送給異常類型識(shí)別算子，然后異常類型識(shí)別算子負(fù)責(zé)對(duì)“非己”狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。對(duì)于匹配檢測(cè)器的子集借助查表方式得出異常類別，對(duì)異常屬于已知還是未知異常作出判斷。

(2）異常危險(xiǎn)等級(jí)劃分。我們主要是通過(guò)異常類型以及系統(tǒng)衰退情況對(duì)異常狀態(tài)的等級(jí)進(jìn)行劃分。首先，系統(tǒng)對(duì)故障進(jìn)行分析，如果故障不可恢復(fù)或者對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的安全運(yùn)行造成嚴(yán)重危害，這些故障就被總結(jié)為Ⅳ級(jí)異常；其次，劃分親和度取值，通過(guò)劃分對(duì)哪些異常為可接受異常進(jìn)行判斷，我們將這些可接受異常總結(jié)為Ⅰ級(jí)異常；只要經(jīng)過(guò)輕微調(diào)整就能夠恢復(fù)正常的，判斷為Ⅱ級(jí)異常；根據(jù)實(shí)際情況，需要對(duì)組件進(jìn)行隔離或者需要重啟系統(tǒng)的，判斷為Ⅲ級(jí)異常。假設(shè)在對(duì)某系統(tǒng)進(jìn)行分子之后，符合下列情況：

情況一：親和度在0~0.1之間，此時(shí)認(rèn)為系統(tǒng)存在正常偏差，異?？山邮?；

情況二：親和度在0.1~0.4之間，屬于Ⅱ級(jí)異常，輕微調(diào)節(jié)，恢復(fù)正常；

情況三：親和度在0.4~0.7之間，屬于Ⅲ級(jí)異常，故障比較嚴(yán)重，需要及時(shí)將組件隔離或者停止，再找出自愈策略對(duì)其調(diào)節(jié)；

情況四：當(dāng)親和度超過(guò)0.7，需要及時(shí)停機(jī)，避免事故的發(fā)生。

3 仿真分析

為了對(duì)本次研究成果進(jìn)行檢驗(yàn)，進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)分析。在數(shù)量訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)固定的情況下，對(duì)傳統(tǒng)陰性選擇算法和改進(jìn)陰性選擇算法的檢測(cè)率進(jìn)行了比較。由于篇幅限制，在這里不將實(shí)驗(yàn)結(jié)果一一列出。通過(guò)比較，在0～50代時(shí)，兩種算法在檢測(cè)率方面增加幅度并沒(méi)有明顯變化；而在50代之后，檢測(cè)率出現(xiàn)了明顯變化，增加幅度十分明顯；與傳統(tǒng)陰性選擇算法相比，改進(jìn)陰性選擇算法檢測(cè)效率更高，而且幅度增加明顯。

根據(jù)此次實(shí)驗(yàn)，我們不難看出，在檢測(cè)率方面，改進(jìn)陰性算法要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)陰性選擇算法，這一研究為的今后開(kāi)展故障診斷自愈的研究奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本文在故障斬?cái)嘧杂碚摶A(chǔ)上，結(jié)合人工免疫系統(tǒng)有關(guān)資料，針對(duì)傳統(tǒng)陰性選擇算法檢測(cè)率低的問(wèn)題，提出了一種新的陰性選擇算法。實(shí)踐表明，該算法能夠大大提高故障檢測(cè)率，這一研究成果為今后開(kāi)展各種故障判斷工作奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，為機(jī)電裝備信號(hào)系統(tǒng)自愈研究做了良好鋪墊。

[1] 張政，袁宇浩，簡(jiǎn)丹丹. 機(jī)電裝備信號(hào)系統(tǒng)故障診斷自愈的應(yīng)用研究[J]. 計(jì)算機(jī)仿真，2015（4）.

[2] 吉培棟，劉亦非，劉鵬飛. 故障診斷技術(shù)在機(jī)電設(shè)備管理與維修中的應(yīng)用[J]. 中小企業(yè)管理與科技，2015（23）.

(P-05)

TH165.3

1009-797X (2015) 24-0100-02

A

10.13520/j.cnki.rpte.2015.24.040

席華（1977-），畢業(yè)于西安科技大學(xué)，助理機(jī)電工程師，研究方向?yàn)闄C(jī)電一體化。

2015-10-15