王海濤
(山東萬得福實(shí)業(yè)集團(tuán)有限公司,山東 東營(yíng) 257500)
機(jī)車電氣控制回路故障檢測(cè)一直是汽車研發(fā)領(lǐng)域比較難以解決的問題,由于機(jī)車電氣控制回路比較復(fù)雜,故障形成受多個(gè)因素影響,導(dǎo)致機(jī)車電氣控制回路故障檢測(cè)具有較高的難度。目前在該方面所使用的方法主要為基于人工智能的機(jī)車電氣控制回路故障檢測(cè)方法,該方法主要以人工智能算法為核心,利用人工智能算法判斷出機(jī)車電氣控制回路的故障,這種方法雖然可以檢測(cè)出機(jī)車電氣控制回路發(fā)生的故障,但是,在計(jì)算過程中選取的故障指標(biāo)有限,致使在實(shí)際應(yīng)用中具有較高的檢測(cè)殘差值,經(jīng)常出現(xiàn)誤檢和漏檢現(xiàn)象。
因此,提出了基于決策樹算法的機(jī)車電氣控制回路故障精確檢測(cè)方法。決策樹算法是一種系統(tǒng)穩(wěn)定性、可靠性全面分析的技術(shù),其主要是根據(jù)對(duì)象運(yùn)行、執(zhí)行信息,判斷出對(duì)象當(dāng)前系統(tǒng)運(yùn)行邏輯是否正確,以此為依據(jù)檢驗(yàn)對(duì)象運(yùn)行狀態(tài)。該算法由于具有精度高、操作簡(jiǎn)單、計(jì)算效率快等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,尤其是在系統(tǒng)故障檢測(cè)方面,經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐與應(yīng)用,取得了比較好的使用效果。并且決策樹算法在技術(shù)方面已經(jīng)發(fā)展得比較成熟,目前已經(jīng)成為系統(tǒng)故障檢測(cè)分析的主要核心技術(shù)。
機(jī)車電氣在常規(guī)運(yùn)行狀態(tài)下時(shí),會(huì)由于受到外界相關(guān)因素的影響,或不規(guī)范電氣設(shè)備負(fù)荷的運(yùn)轉(zhuǎn),從而產(chǎn)生大量故障信號(hào)。為了更好地監(jiān)測(cè)機(jī)車電氣控制回路故障信息,需要掌握機(jī)車電氣的實(shí)時(shí)狀態(tài)。為了更好地實(shí)現(xiàn)這一行為,提出在機(jī)車電氣控制回路中,安裝遠(yuǎn)程PLC設(shè)備與故障信號(hào)接/收裝置的方式,用于接收放大電氣控制回路中的故障濾波信號(hào)。機(jī)車電氣控制回路故障信號(hào)的獲取過程,應(yīng)嚴(yán)格遵循TCP/IP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議,根據(jù)機(jī)車電氣控制回路的信號(hào)正向傳遞方向,利用振動(dòng)傳感器獲取故障信息的振動(dòng)幅度,用于放大濾波故障信息。
在此過程中,應(yīng)注意不同類型信號(hào)在線監(jiān)測(cè)裝置的應(yīng)用,以標(biāo)準(zhǔn)化的方式安裝裝置。在整車工作狀態(tài)下定位并獲取在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),以及機(jī)車電氣控制回路的狀態(tài)數(shù)據(jù)。包括機(jī)車電氣控制回路故障振動(dòng)信號(hào)、集成工作信號(hào)等。在掌握基本數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上,利用終端大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái),轉(zhuǎn)換并調(diào)整機(jī)車電氣控制回路故障信息的信號(hào)格式。實(shí)現(xiàn)將多種故障表達(dá)數(shù)據(jù)在輸出過程中呈現(xiàn)得更規(guī)律,也使機(jī)車電氣控制回路故障信號(hào)的形成可滿足時(shí)序數(shù)據(jù)正確集合的表達(dá)方式。
考慮到機(jī)車電氣控制回路故障信息存在濾波信號(hào)弱、整體表現(xiàn)能力差等問題。因此,提出放大法進(jìn)行電力濾波信號(hào)信息的放大處理,并根據(jù)不同數(shù)據(jù)的類型,進(jìn)行機(jī)車電氣控制回路故障信號(hào)的分賬處理。導(dǎo)出處理結(jié)構(gòu),將與故障狀態(tài)相關(guān)的信號(hào),使用終端網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)的傳輸,并按照頂層機(jī)車電氣傳輸端對(duì)超負(fù)荷狀態(tài)濾波信號(hào)的解碼處理。在網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議的基礎(chǔ)上,進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的傳遞與集成,以此實(shí)現(xiàn)多機(jī)車電氣控制回路故障信息在網(wǎng)絡(luò)傳輸路徑中的合理化分配。此外,使用終端設(shè)備,獲取并接收故障信息,并在終端接收發(fā)射的信號(hào)。
為了避免獲取的信息與實(shí)際信息存在一定差異性,可假定機(jī)車電氣控制回路故障狀態(tài)下的濾波信號(hào)表示為y(n);則y(n1)、y(n2)、y(3)…y(nm)表示回路故障離散信號(hào)。以此可用公式(1)表達(dá)機(jī)車電氣控制回路故障信號(hào)。
式中,y(n)表示為機(jī)車電氣控制回路故障傳輸端原始信息;m表示為故障行為轉(zhuǎn)換次數(shù);j表示為信號(hào)在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸路徑;D表示為信號(hào)分布平方和。根據(jù)上述計(jì)算公式,重構(gòu)狀態(tài)信號(hào)在傳輸路徑中的排列,按照規(guī)范化的順序?qū)С鰴C(jī)車電氣控制回路故障信息,以此完成對(duì)機(jī)車電氣控制回路故障信息的處理。
處理完所采集的機(jī)車電氣控制回路故障信息后,利用決策樹算法對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行系統(tǒng)的分析,進(jìn)而判斷出機(jī)車電氣控制回路故障發(fā)生的概率,其分析過程如下。
根據(jù)機(jī)車電氣控制回路實(shí)際情況建立故障決策樹,機(jī)車電氣控制回路主要分為繼電單元、中維放大單元以及中央罐區(qū)線路單元三部分,因此,以該三個(gè)單元作為故障決策指標(biāo),建立機(jī)車電氣控制回路故障決策樹如圖1所示。
圖1 機(jī)車電氣控制回路故障決策樹
將處理后的機(jī)車電氣控制回路故障信號(hào)按照?qǐng)D1進(jìn)行分類,并且將機(jī)車電氣控制回路三個(gè)單元故障作為頂事件,將故障的各種直接原因設(shè)置為中間事件。按照此規(guī)律找出中間事件的下一集中間事件,直到在故障信號(hào)集合中得到不能分解的底事件為止,利用邏輯門將所有故障事件聯(lián)結(jié)在一起,形成一個(gè)樹狀的決策樹,計(jì)算出頂事件失效概率,其用公式(2)表示如下:
式中,P(T)表示機(jī)車電氣控制回路頂事件失效概率,即機(jī)車電氣控制回路故障發(fā)生概率;T表示機(jī)車電氣控制回路頂事件發(fā)生所在的單元;Pi表示第i個(gè)底事件發(fā)生的概率;i表示計(jì)算過程中存在的底事件數(shù)量。利用上述公式即可計(jì)算出機(jī)車電氣控制回路發(fā)生故障的概率,并得到故障發(fā)生的所在單元,以此完成基于決策樹算法的機(jī)車電氣控制回路故障精確檢測(cè)。
實(shí)驗(yàn)以某機(jī)車電氣控制回路為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,利用此次設(shè)計(jì)方法與傳統(tǒng)方法對(duì)其進(jìn)行故障檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)中利用MATLAB軟件向該機(jī)車電氣控制回路發(fā)送故障信號(hào),破壞回路運(yùn)行邏輯,故障信號(hào)發(fā)送頻率為2.54Hz,使回路雙限繼電、中繼放大、中央罐區(qū)線路三個(gè)單元均發(fā)生不同程度的故障。利用兩種方法對(duì)回路故障進(jìn)行檢測(cè),檢測(cè)時(shí)間為15min,記錄兩種方法在實(shí)驗(yàn)中漏檢和誤檢故障數(shù)量,并利用軟件計(jì)算出兩種方法檢測(cè)殘差值,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。
表1 兩種方法檢測(cè)殘差值對(duì)
從表1中可以看出,此次設(shè)計(jì)方法機(jī)車電氣控制回路故障檢測(cè)殘差值基本可以控制在0.1以下,且遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)方法,因此實(shí)驗(yàn)證明設(shè)計(jì)方法更適用于機(jī)車電氣控制回路故障精準(zhǔn)檢測(cè)。
本文針對(duì)目前現(xiàn)有的機(jī)車電氣控制回路故障檢測(cè)方法存在的不足之處,通過引用決策樹算法設(shè)計(jì)了一套新的方法。并通過實(shí)驗(yàn)論證了該方法能夠有效提高機(jī)車電氣控制回路故障檢測(cè)精度,對(duì)傳統(tǒng)方法進(jìn)行了改良與創(chuàng)新,有效解決了機(jī)車電氣控制回路故障問題,對(duì)機(jī)車電氣研發(fā)領(lǐng)域提供了有力的理論支撐。