模糊故障Petri網(wǎng)在飛機電源系統(tǒng)故障診斷中研究

楊大光，常 波

（海軍航空兵學(xué)院，遼寧葫蘆島125001）

模糊故障Petri網(wǎng)在飛機電源系統(tǒng)故障診斷中研究

楊大光，常 波

（海軍航空兵學(xué)院，遼寧葫蘆島125001）

針對飛機電源故障診斷專家系統(tǒng)中存在的知識表示復(fù)雜、不確定性等問題，采用一種基于模糊故障Petri網(wǎng)模型來進行知識表示，同時提出一種正向推理和反向推理相結(jié)合的推理算法，該推理算法先用正向推理從故障原因出發(fā)，正向查找故障原因?qū)е碌墓收犀F(xiàn)象，然后再針對故障現(xiàn)象進行反向推理查找產(chǎn)生此故障的原因，驗證故障診斷的真實度。以飛機電源系統(tǒng)中典型故障現(xiàn)象為例，建立故障診斷模型，采用正反結(jié)合推理算法加以應(yīng)用驗證，驗證結(jié)果表明該算法對飛機電源系統(tǒng)故障診斷準(zhǔn)確，可操作性強。

飛機電源；故障診斷；模糊故障Petri網(wǎng)；專家系統(tǒng)

隨著飛機綜合化和自動化程度不斷提高，大量先進的機載用電設(shè)備裝備在飛機上，而這些用電設(shè)備完全依靠電力工作，這就對飛機電源系統(tǒng)的可靠性、安全性和可維修性提出了很高的要求[1]。若飛機電源系統(tǒng)中的故障不及時準(zhǔn)確地診斷并排除，會引起連鎖反應(yīng)使其他系統(tǒng)的工作狀態(tài)發(fā)生改變，嚴重危及飛行安全。

在飛機電源系統(tǒng)中，由于其本身結(jié)構(gòu)復(fù)雜、故障較為隱蔽，各種傳統(tǒng)的故障診斷方法不能滿足其故障診斷的需要[2]。隨著專家系統(tǒng)技術(shù)的成熟，其廣泛應(yīng)用于飛機電源系統(tǒng)的故障診斷中。而在專家系統(tǒng)故障診斷和推理過程中，往往存在許多不確定性，為了解決這一問題，何新貴[3]提出模糊Petri網(wǎng)的建模方法，將傳統(tǒng)的Petri網(wǎng)與模糊技術(shù)相結(jié)合。王修巖[5]等采用故障Petri網(wǎng)來構(gòu)建專家系統(tǒng)的知識庫，該方法在故障事件因果傳播關(guān)系的基礎(chǔ)上，根據(jù)故障Petri網(wǎng)的動態(tài)運行機制來構(gòu)造推理機，實現(xiàn)了飛機交流發(fā)電機專家系統(tǒng)的故障推理和診斷，但這種方法很難根據(jù)已經(jīng)發(fā)生的飛機電源系統(tǒng)故障進行反向推理尋找故障原因。本文針對模糊Petri網(wǎng)和故障Petri網(wǎng)在故障傳播、診斷和推理過程中的不足，將故障Petri網(wǎng)和模糊Petri網(wǎng)相結(jié)合，采用模糊故障Petri網(wǎng)來構(gòu)建專家系統(tǒng)的知識庫、產(chǎn)生式規(guī)則和推理算法，從而實現(xiàn)對飛機電源系統(tǒng)的故障診斷。

1 基于模糊故障Petri網(wǎng)的知識表達方法

1.1 模糊故障Petri定義

定義1模糊故障Petri網(wǎng)是一個8元組（P，T，D，F(xiàn)，W，λ，Ts，M）0，其中：P=｛p1，p2，…，pn｝為庫所有限集合；T=｛t1，t2，…，tn｝為變遷有限集合；D=｛d1，d2，…，dn｝為命題有限集合，P∩T∩D=Φ，P＝D；F?（P×T） U（T×P）為庫所和變遷之間的輸入輸出弧的有限集合；W：F∈（0，1]為輸入輸出弧上的權(quán)值，其中WI為變遷輸入弧上的權(quán)值，表示庫所對變遷的支持度，WO為變遷輸出弧上的權(quán)值，表示變遷對庫所的支持度；λ：T∈（0，1]為變遷激活的閾值，當(dāng)庫所對變遷的置信度大于或等于該閾值（即滿足WI×m（P）≥λ）時，變遷才有可能被激活；Ts為已經(jīng)激活的變遷有限集合，初始時該集合為空，該集合標(biāo)識故障的傳播路徑，同時防止變遷的反復(fù)發(fā)生（即滿足t?Ts，Ts＝Ts+ti｛｝）；為系統(tǒng)的初始置信度，表示系統(tǒng)的初始狀態(tài)，其中m（p）表示庫所對于命題成立的置信度。

1.2 復(fù)合模糊產(chǎn)生式規(guī)則的模糊故障Petri網(wǎng)表示

復(fù)合模糊產(chǎn)生式規(guī)則是在模糊產(chǎn)生式規(guī)則中的前提和結(jié)論部分包含“AND”或“OR”等運算符。采用MYCIN系統(tǒng)[6]中基于置信度的方法，主要思想是模糊命題合取式的真值取各子式真值的最小值，模糊命題析取式的真值取各子式真值的最大值。復(fù)合模糊產(chǎn)生式規(guī)則主要有以下類型：

類型1：IF d1and d2and…and diTHEN dk.該類型的模糊故障Petri網(wǎng)表示和激活規(guī)則如圖1所示。變遷激活需滿足t?Ts和min（m1×w1，m2×w2，…，mi×w）i且?p∈=｛p1，p2，…，pi｝，變遷ti激活后，Ts=Ts+｛ti｝并且｝，其中F

圖1 類型1的模糊故障Petri網(wǎng)表示

類型2：IF dkTHEN d1and…and di.該類型的模糊故障Petri網(wǎng)表示和激活規(guī)則如圖2所示。變遷激活需滿足WI×m（P）≥λ和t?Ts，變遷ti激活后Ts=Ts+ti｛｝，并且

圖2 類型2的模糊故障Petri網(wǎng)表示

類型3：IF d1or d2or…or diTHEN λidk.該類型的模糊故障Petri網(wǎng)表示和激活規(guī)則如圖3所示。變遷激活需滿足WI×m（P）≥λ和t?Ts，變遷ti激活后，Ts=Ts+ti｛｝并且

圖3 類型3的模糊故障Petri網(wǎng)表示

類型4：IF d1THEN d2.該類型的模糊故障Petri網(wǎng)表示和激活規(guī)則如圖4所示。變遷激活需滿足WI×m（P）≥λ和t?Ts，變遷ti激活后，Ts=Ts+ti｛｝并且

圖4 類型4的模糊故障Petri網(wǎng)表示

2 故障診斷推理算法

故障診斷推理算法是專家系統(tǒng)的核心，常用的推理算法有正向推理和反向推理。正向推理是根據(jù)已知故障原因推導(dǎo)可能產(chǎn)生的故障現(xiàn)象，具有較強的并行推理能力，并能在推理后計算出全部的值，但在推理時具有盲目性。反向推理是根據(jù)已經(jīng)產(chǎn)生的故障現(xiàn)象來推導(dǎo)故障原因，尋找故障源，具有較高的準(zhǔn)確率。對比兩種推理算法的優(yōu)缺點，本文采用正反相結(jié)合的推理算法，先用正向推理從故障原因出發(fā)，正向查找故障原因?qū)е碌墓收犀F(xiàn)象，然后再針對故障現(xiàn)象進行反向推理查找產(chǎn)生此故障的原因，驗證故障的真實度。若兩者結(jié)論吻合，則診斷有效，若不吻合，則需要修改庫所和變遷的置信度，閾值和權(quán)值，不斷調(diào)整直到兩者吻合。正向推理算法和反向推理算法的流程如圖5所示。

圖5 模糊故障Petri網(wǎng)的推理算法流程

3 飛機電源系統(tǒng)故障診斷典型實例應(yīng)用

本文研究的是某型飛機變速恒頻的交流電源系統(tǒng)[4]，采用四發(fā)電機四匯流條相并聯(lián)的方式，當(dāng)一臺主發(fā)電機通道發(fā)生故障時，斷路器切斷該發(fā)電機通道，原來由該發(fā)電機通道供電的負載由其他正常發(fā)電機通道供電。當(dāng)兩臺或三臺主發(fā)電機通道故障時，對應(yīng)的斷路器切斷相應(yīng)的發(fā)電機通道，由正常工作的主發(fā)電機通道向整個系統(tǒng)用電負載供電。兩個蓄電池為不間斷供電的負載提供應(yīng)急直流電。對于變速恒頻的交流電源系統(tǒng)來說，故障現(xiàn)象主要有五大類，分別是過壓、欠壓、過頻、欠頻、勵磁電流過大。由于引起“勵磁電流過大”故障的原因很多，這些原因和故障之間又相互影響，因此故障診斷十分復(fù)雜。本文以“勵磁電流過大”故障現(xiàn)象為例，應(yīng)用模糊故障Petri網(wǎng)來對飛機電源系統(tǒng)故障進行推理和診斷。

首先建立飛機電源系統(tǒng)“勵磁電流過大”故障的模糊故障Petri網(wǎng)模型，如圖6所示。其中庫所的含義、初始置信度以及變遷的含義、初始權(quán)值和閾值如表1所列。

圖6 飛機電源系統(tǒng)“勵磁電流過大”故障的模糊故障Petri網(wǎng)模型

Step1：由圖6可知，t12屬于類型4的關(guān)系，由變遷激活需滿足WI×m（P）≥λ和t?Ts條件可知，t12：WI12×m（p12）=0.80×0.65=0.52＞0.51（λ12=0.51）且t12?Ts，故t12有激活權(quán)，得到

Step2：由圖1可知，t10與t11關(guān)系屬于類型3的關(guān)系，t10：WI10×m（p10）=0.85×0.75=0.64＞0.60（λ10=0.60）且t10?Ts，故t10有激活權(quán)；

t11：WI11×m（p11）=0.86×0.78=0.67＞0.68（λ11=0.65）且t11?Ts，故t11有激活權(quán)，得到

t13與t14關(guān)系屬于類型3的關(guān)系，由變遷激活需滿足WI×m（P）≥λ和t?Ts條件可知，t13：WI13×m（p13）=0.85×0.57=0.48＜0.60（λ13=0.60），故t13沒有激活權(quán)；t14有激活權(quán)，得到

同理t15沒有激活權(quán)，故t16有激活權(quán)，得到

m（p）9=0.60，Ts=｛t12，t10，t14，t16｝

t4、t5、t6關(guān)系也屬于類型3的關(guān)系，由變遷激活條件可知，t4沒有激活權(quán)，t5有激活權(quán)，t6有激活權(quán)，得到

m（p）1=0.88，Ts=｛t12，t10，t14，t16，t5｝

t7、t8、t9關(guān)系也屬于類型3的關(guān)系，由變遷激活條件可知，t7有激活權(quán)，t8有激活權(quán)，t9沒有激活權(quán)，得到

m（p）2=0.78，Ts=｛t12，t10，t14，t16，t5，t7｝

Step3：t1、t2、t3關(guān)系也屬于類型3的關(guān)系，由變遷激活條件可知，t1有激活權(quán)，t2有激活權(quán)，t3沒有激活權(quán)，得到

m（p）0=0.93，Ts=｛t12，t10，t14，t16，t5，t7，t1｝

正向推理的結(jié)論是：p0的故障傳播路徑是P14→t14→p5→t5→p1→t1→p0，并且要防范t12，t10，t16，t7.

現(xiàn)假設(shè)已知“勵磁電流過大”故障現(xiàn)象p0，采用反向推理來尋找故障原因，推理過程如下：

Step1：由于p0故障現(xiàn)象已經(jīng)產(chǎn)生，故m（p0）=1.

Step2：t1、t2、t3關(guān)系屬于類型3的關(guān)系，計算可得p1，p2，p3的置信度：

Step3：由Step2可看到置信度最大的是p3，可能是故障原因，通過檢查，發(fā)現(xiàn)故障原因不在這里，且與正向推理的結(jié)論不符，需要調(diào)整表1中的初始置信度、權(quán)值和閾值。由于p3的置信度比實際的大，需要增大t3的輸入權(quán)值WI3和輸出權(quán)值WO3，現(xiàn)將其調(diào)整為WI3=0.82，WO3=0.79，此時m（p3）=0.88，取p1，p2，p3中置信度最大的p1繼續(xù)反向推理。

Step4：p1是由t4，t5，t6變遷而來，計算得出：

置信度最大的是p5.而p5是由t13，t14變遷而來，計算得出

由結(jié)果可看到置信度最大的是p13，可能是故障原因，通過檢查，發(fā)現(xiàn)故障原因不在這里，且與正向推理的結(jié)論不符，需要調(diào)整表1中的初始置信度、權(quán)值和閾值。由于p13的置信度比實際的大，需要增大t13的輸入權(quán)值WI13和輸出權(quán)值WO13，現(xiàn)將其調(diào)整為WI13=0.75，WO13=0.79，此時

取置信度最大的p14，則推理到終點，通過實際檢查，發(fā)現(xiàn)故障原因就在這里，推理結(jié)束。

反向推理的結(jié)論是：p0的故障來源于p14，與正向推理結(jié)論相符。同時其結(jié)論與文獻[4]中的故障原因相符。

4 結(jié)束語

本文針對模糊Petri網(wǎng)和故障Petri網(wǎng)在故障傳播、診斷和推理過程中的不足，采用一種基于模糊故障Petri網(wǎng)模型來進行知識表示，同時采用正向和反向相結(jié)合推理算法，有效解決了飛機電源故障診斷專家系統(tǒng)中存在的知識表示復(fù)雜、不確定性等問題。最后對飛機交流電源系統(tǒng)中的“勵磁電流過大”故障實例進行了診斷應(yīng)用，驗證了該方法的正確性和可行性。

[1]楊海濤，于克杰，曹俊彬.某型飛機電源系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].計算機應(yīng)用與軟件，2013，30（4）：204-207.

[2]郭亞中，左洪福.Petri網(wǎng)理論在民航飛機故障診斷中的應(yīng)用[C]//可持續(xù)發(fā)展的中國交通—2005全國博士生學(xué)術(shù)論壇（交通運輸工程學(xué)科）論文集.北京：2005：1677-1681.

[3]何新貴.模糊Petri網(wǎng)[J].計算機學(xué)報，1994，17（12）：946-950.

[4]姚靜，齊蓉，林輝.飛機電源系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)的分析和設(shè)計[J].航空計算技術(shù)，2003，33（3）：104-106.

[5]王修巖，薛斌斌，李宗帥.基于Petri網(wǎng)的飛機交流發(fā)電機故障診斷系統(tǒng)研究[J].中國民航大學(xué)學(xué)報，2012，30（1）：23-25.

[6]劉海榮，劉金琨.基于MYCIN不精確推理的專家系統(tǒng)C++程序設(shè)計[J].計算機工程與設(shè)計，2001，22（2）：47-51.

圖5 不同拉線反力下的軸承端受力以及扭矩值變化圖

4 結(jié)束語

通過Pro/e建立實體模型，將文件導(dǎo)入ADAMS中，再添加約束和驅(qū)動，在ADAMS中建立了仿真模型，獲得針頭運動的各種曲線及數(shù)據(jù)，驗證了聯(lián)合仿真的可行性。

從圖2可以得出機構(gòu)在運動過程中實現(xiàn)變加速快進勻加速慢回的機構(gòu)運動方式，滿足設(shè)備預(yù)定運動要求，并且運動過程中無死點。

從不同工況方面進行變量實驗得出，在拉線反力成比例增加時，軸承端受力以及所受扭矩值不僅在最大值上為等比例增加，并且受力曲線變化緩和，機構(gòu)可靠性優(yōu)良。

參考文獻：

[1]朱引引，曹巨江，馬金鋒.縫紉機挑線機構(gòu)的仿真分析[J].制造業(yè)自動化，2013，35（20）：81-82.

[2]張侃曼，馬曉建，郭金柱.高速工業(yè)縫紉機動力學(xué)仿真與分析[J].輕工機械，2010，28（2）：17-21.

[3]鄒慧君，田永利，張青，等.縫紉機創(chuàng)新設(shè)計的基本理論與方法[J].機械設(shè)計與研究，2002，6（3）：56-60.

[4]陳立平，張云清，任衛(wèi)群，等.機械系統(tǒng)動力學(xué)分析及ADAMS應(yīng)用教程[M].北京：清華大學(xué)出版社，2005.

[5]劉新勝，慶華.Pro-engineer和ADAMS在機構(gòu)設(shè)計仿真中的應(yīng)用[J].機械設(shè)計與自動化，2010，4（2）：127-129.

Abstract：The use of Pro/E to establish the simplified model of sewing machine pick line agencies，import ADAMS for dynamic simulation，the relationship between displacement，velocity and acceleration of the end thread take-up mechanism，obtained and analyzed under different thread end pull force of the force and torque change diagram，verify the mechanism of the rationality and reliability of design.All kinds of parameters and analysis results are obtained by dynamic analysis，which provide a theoretical basis for the design and improvement of the mechanism of the machine in the future.?

Key words：pick line agencies；ADAMS；dynamics

Research Method of Fault Diagnosis Based on Fuzzy Fault Petri Net for Aircraft Electrical Power System

YANG Da-guang，CHANG Bo
（Naval Aviation Academy，Huludao Liaoning 125001，China）

According to the complexity and uncertainty of expert system of aircraft electrical power fault diagnosis，the fuzzy fault petri net is proposed to knowledge representation，the combine algorithm of the forward reasoning and backward reasoning is given in this paper.Firstly，the combine algorithm with forward reasoning from the cause of this fault to find the phenomenon of the fault，and then backward reasoning from the phenomenon of the fault to find the cause of this fault，the truth is verified in fault diagnosis.The fault diagnosis model is established and the combine algorithm is verified by the example of the fault phenomenon of aircraft electrical power system. The results show that the method is accurate and feasible.

aircraft electrical power；fault diagnosis；fuzzy fault petri net；expert system

The Dynamics Research of a Sewing Oick-line Agencies Based on ADAMS

WANG Peng-cheng，YANG Bing，YANG Jing-jing，MO Yu-mei，QIN Xian-hong，LI Qiao
（Guangdong Polytechnic College，Zhaoqing Guangdong 526100，China）

TP182

A

1672-545X（2016）11-0018-05

2016-08-09

楊大光（1982-），男，遼寧葫蘆島人，講師，碩士，研究方向：飛機電源系統(tǒng)方面的故障診斷與狀態(tài)評估；常波（1974-），男，遼寧東港人，副教授，研究方向：飛機電源系統(tǒng)方面的故障診斷與狀態(tài)評估。