張光軼，蘇艷琴，許愛(ài)強(qiáng)

(1.海軍航空工程學(xué)院研究生管理大隊(duì)，山東 煙臺(tái) 264001;2.海軍航空工程學(xué)院科研部，山東 煙臺(tái) 264001)

粗糙集理論在裝備故障診斷中的應(yīng)用

張光軼1，2，蘇艷琴1，許愛(ài)強(qiáng)2

(1.海軍航空工程學(xué)院研究生管理大隊(duì)，山東 煙臺(tái) 264001;2.海軍航空工程學(xué)院科研部，山東 煙臺(tái) 264001)

針對(duì)目前部隊(duì)的裝備故障診斷能力較弱的現(xiàn)狀，通過(guò)幾種故障診斷方法的比較，選取出粗糙集作為裝備故障診斷方法，從而對(duì)已得到的裝備狀態(tài)的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用粗糙集的約簡(jiǎn)算法消除冗余信息，利用決策表的形式從不完備的、不精確的測(cè)試數(shù)據(jù)中導(dǎo)出診斷規(guī)則，并應(yīng)用于某型電臺(tái)裝備中進(jìn)行故障診斷。結(jié)果表明，診斷結(jié)果快速準(zhǔn)確，為今后進(jìn)一步研究粗糙集算法在故障診斷中應(yīng)用提供了依據(jù)。

故障診斷;粗糙集;電臺(tái)裝備

0 引言

裝備是軍隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力生成的重要組成部分，裝備的保障成為保持、恢復(fù)和提高戰(zhàn)斗力的重要因素，其中裝備的維修性保障是裝備綜合保障工作中不可或缺的一部分，歷來(lái)受到各國(guó)軍隊(duì)裝備保障人員的重視［1］。裝備使用中的維修主要分為修復(fù)性維修、預(yù)防性維修、改進(jìn)型維修和戰(zhàn)場(chǎng)搶修［2］。其中，故障診斷作為一種典型的修復(fù)性維修工作，長(zhǎng)期以來(lái)，我軍主要是依靠使用和維修人員的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)對(duì)零部件故障進(jìn)行診斷，對(duì)維護(hù)人員的文化程度和工作經(jīng)驗(yàn)的依賴性較高;另外，雖然近年海軍部隊(duì)已經(jīng)裝備了大量自動(dòng)測(cè)試設(shè)備，部隊(duì)的維修保障水平已有了較大提高，大量的裝備狀態(tài)的測(cè)試數(shù)據(jù)，但其中存在著大量的冗余信息和多數(shù)測(cè)試設(shè)備僅能完成功能、性能檢查，故障診斷能力較弱，因此研究裝備故障診斷技術(shù)對(duì)提高部隊(duì)深層次的維修保障能力具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。本文將粗糙集理論應(yīng)用到裝備故障診斷中，就是利用其屬性約簡(jiǎn)算法對(duì)消除冗余信息的優(yōu)勢(shì)［3］，且能以決策表作為工具，直接從不完備的和不精確的測(cè)試數(shù)據(jù)(故障數(shù)據(jù)庫(kù))中推導(dǎo)出故障診斷規(guī)則［4］，確定故障類型及故障模式對(duì)裝備的影響，從而為準(zhǔn)確地故障診斷，確保裝備的可靠性和維修性提供了一種技術(shù)途徑，具有一定的軍事研究?jī)r(jià)值。

1 粗糙集理論及其應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

1.1 粗糙集基本理論

粗糙集理論是波蘭科學(xué)家Pawlak和來(lái)自波蘭科學(xué)院、華沙大學(xué)的一批邏輯學(xué)家于20世紀(jì)70年代，在研究信息系統(tǒng)邏輯特性的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。1982年，Pawlak總結(jié)了前面的研究成果，發(fā)表了經(jīng)典論文［5］，標(biāo)志著粗糙集理論的正式誕生。

1.2 粗糙集中的關(guān)鍵技術(shù)

粗糙集理論應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)主要包括粗糙集的離散化算法、屬性約簡(jiǎn)算法和值約簡(jiǎn)算法等。

一般而言，故障數(shù)據(jù)庫(kù)中的屬性可分為連續(xù)(也成為定量)屬性和離散(定性)屬性。由于粗糙集理論主要是針對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，因此用粗糙集理論處理連續(xù)的故障數(shù)據(jù)時(shí)，必然要首先進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化。考慮到能處理電子元器件參數(shù)漂移數(shù)據(jù)，提高診斷的可靠性，本文使用了經(jīng)典的精確離散化方法，即在操作屬性的變化范圍內(nèi)產(chǎn)生一系列屬性值或“切點(diǎn)”，相鄰切點(diǎn)構(gòu)成的區(qū)間作為連續(xù)屬性值的離散依據(jù)［6］。

屬性約簡(jiǎn)就是在不影響原來(lái)系統(tǒng)分類的情況下，刪除不相關(guān)或不重要的條件屬性，使原有的系統(tǒng)得到簡(jiǎn)化。目前，獲取屬性約簡(jiǎn)的方法有很多，但無(wú)論什么方法，對(duì)于約簡(jiǎn)算法的最終目的都是一樣的，即追求屬性約簡(jiǎn)算法具有較佳的有效性和較高的運(yùn)算效率。經(jīng)典的粗糙集約簡(jiǎn)算法有基于屬性重要度、差別矩陣、差別函數(shù)、信息熵、遺傳算法的約簡(jiǎn)算法等［7］。

1.3 粗糙集在裝備故障診斷中的應(yīng)用分析

將粗糙集理論從大量故障數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，揭示潛在的規(guī)律，確定診斷規(guī)則，粗糙集在裝備的故障診斷中應(yīng)用具有以下優(yōu)勢(shì):一是粗糙集理論建立在不可分辨關(guān)系的基礎(chǔ)之上，由此而衍生的一系列方法在數(shù)學(xué)上非常嚴(yán)密。從而得到的診斷決策表經(jīng)得起推敲，提高裝備故障診斷的可靠性;二是粗糙集方法可以找出數(shù)據(jù)中隱含的內(nèi)在關(guān)系，并能對(duì)數(shù)據(jù)的意義做出評(píng)估，具有其他方法不可替代的作用。這一點(diǎn)對(duì)于裝備故障診斷尤為重要，因?yàn)楹芏喙收系漠a(chǎn)生都具有衍生性，一個(gè)故障有可能會(huì)引發(fā)新的故障，產(chǎn)生串聯(lián)反應(yīng)，粗糙集恰能從中尋找出這些故障間的關(guān)系，為最終判定故障根源提供依據(jù);三是粗糙集的屬性約簡(jiǎn)算法能對(duì)不影響診斷結(jié)果的多余條件屬性進(jìn)行刪除，從而簡(jiǎn)化診斷結(jié)果，提高診斷效率;四是粗糙集完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，在應(yīng)用時(shí)，無(wú)需提供除問(wèn)題所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗(yàn)信息;五是粗糙集能表達(dá)和處理不完備信息，能在保留關(guān)鍵信息的前提下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行化簡(jiǎn)并求得知識(shí)的最小表達(dá)，并能從中獲取易于證實(shí)的規(guī)則。而裝備測(cè)試數(shù)據(jù)往往存在著空值、噪聲等大量不完備和不精確的信息，因此開(kāi)展粗糙集理論在裝備故障診斷中應(yīng)用很有意義。

2 粗糙集在裝備故障診斷中的應(yīng)用方案

將粗糙集理論應(yīng)用于裝備故障診斷時(shí)，首先面對(duì)的就是待診斷故障數(shù)據(jù)庫(kù)(各種測(cè)試數(shù)據(jù))。這里，首先需對(duì)連續(xù)的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，采用設(shè)定測(cè)試數(shù)據(jù)門(mén)限區(qū)間值的精確離散化算法;然后，在保持決策屬性和條件屬性之間依賴關(guān)系不發(fā)生變換的前提下，對(duì)原始決策表約簡(jiǎn)。本文采用基于條件熵的約簡(jiǎn)算法，根據(jù)約簡(jiǎn)得到的新決策表生成診斷決策表規(guī)則;最后輸出故障診斷，如圖1所示。

圖1 基于粗糙集的故障診斷流程圖Fig.1 The flowchart of fault diagnosis based on rough set theory

基于條件熵的屬性約簡(jiǎn)算法步驟可以概括為:Input決策表S=(U，A，V，f)，其中A=C∪D;Output決策表的1個(gè)最小約簡(jiǎn)REDC(D)。

步驟1 假設(shè)決策屬性D在論域U上的劃分為D:D={D1，D2，…，Dm}，計(jì)算決策表S中決策屬性集D相對(duì)條件屬性C的條件熵

其中，P(Ci)為條件屬性Ci的概率;P(Dj|Ci)和P(Ci|Dj)分別為條件概率;

步驟2 計(jì)算條件屬性C相對(duì)于決策屬性D的核CORED(C)，令A(yù)tt=C－CORED(C);

步驟3 令RED=CORED(C)，對(duì)每個(gè)屬性αi∈Att，計(jì)算H(D|RED∪ {αi});

步驟4 選擇使H(D|RED∪{αi})最小的屬性αj，若同時(shí)有多個(gè)屬性達(dá)到最小值，則從中選取1個(gè)在差別矩陣中出現(xiàn)最多的屬性。令A(yù)tt=Att－{αj}，RED=RED∪{αj}，計(jì)算H(D|RED)，若H(D|RED)=H(D|C)則終止，否則轉(zhuǎn)步驟3。

3 應(yīng)用算例

某型短波通信電臺(tái)是裝備我軍新一代主戰(zhàn)艦艇的通信設(shè)備，由于其長(zhǎng)期處在各種海洋、電磁環(huán)境的應(yīng)力下，經(jīng)常出現(xiàn)故障。本文將粗糙集應(yīng)用于該型電臺(tái)的故障診斷中，故障定位到芯片級(jí)。整個(gè)電臺(tái)由前面板模塊、微機(jī)模塊、頻綜模塊、主接收機(jī)模塊、救生接收機(jī)模塊、解擴(kuò)解調(diào)模塊、同步模塊、激勵(lì)模塊和功放模塊9個(gè)模塊構(gòu)成，每個(gè)模塊涉及電壓、電流、功耗、頻率等測(cè)試值［8］。每一模塊出現(xiàn)故障其征兆表現(xiàn)為，相關(guān)測(cè)試性能指標(biāo)超出標(biāo)稱值范圍，即所謂的測(cè)試項(xiàng)目超差。這里，選取電臺(tái)不受控制這一常見(jiàn)故障進(jìn)行診斷。當(dāng)這一故障出現(xiàn)時(shí)，+5V電壓、UUT收信端電壓、UUT收信端功耗、UUT發(fā)信端電壓、UUT發(fā)信端功耗和通信總線參數(shù)都可能有異常出現(xiàn)，如圖2所示。對(duì)10次故障測(cè)試的樣本進(jìn)行分析，表1給出相關(guān)測(cè)試項(xiàng)目與離散化結(jié)果(電壓?jiǎn)挝籚，功耗單位W，總線單位ms)。其中，各測(cè)試項(xiàng)目采用精確離散化的門(mén)限也已在表1給出，超出這一區(qū)間則定義為“1”，表示“異?！?包含于這一區(qū)間則定義為“0”，表示“正?！薄＝?jīng)過(guò)精確離散化后，還需經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理:①進(jìn)行條件屬性簡(jiǎn)化，即從原始決策表中消去在所選的故障中沒(méi)有變化的行;② 消去重復(fù)列，因?yàn)橹貜?fù)行表示重復(fù)的樣本，即同樣的決策，所以可以消去，從而得到離散化結(jié)果與“前面板模塊”和“主控微機(jī)模塊”測(cè)試故障現(xiàn)象的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并按決策屬性重新排列，得原始決策表(見(jiàn)表2)。

圖2 電臺(tái)不受控制的故障關(guān)系圖Fig.2 The fault relationship of uncontrolled radio

?

?

通過(guò)第2節(jié)給出的基于條件熵的約簡(jiǎn)算法進(jìn)行下列計(jì)算:

1)計(jì)算原始決策表中的決策屬性集D相對(duì)條件屬性C的條件熵H(D|C)=0，可見(jiàn)本例為一致性決策系統(tǒng)。

2)依次標(biāo)注各屬性為1～6，計(jì)算得原始決策表的差別矩陣為:

另外，可得原始決策表的相對(duì)核為CORED(C)={1，2，6}，令A(yù)tt=C－CORED(C)={3，4，5}。

3)令RED=CORED(C)={1，2，6}，對(duì)每個(gè)屬性{3，4，5}分別計(jì)算H(D|RED∪{αi})得:

4)可得Att=Att－{4}={3，5}，RED=RED∪{αj}={1，2，4，6}。經(jīng)計(jì)算H(D|RED)=H(D|C)=0，至此運(yùn)算結(jié)束。

根據(jù)約簡(jiǎn)算法得新決策表如表3所示。將新決策表添加到診斷系統(tǒng)的規(guī)則表，如表4所示。

?

經(jīng)原理分析與電路實(shí)測(cè)檢驗(yàn)，診斷結(jié)果與實(shí)際情況相符。

4 結(jié)語(yǔ)

本文從對(duì)裝備故障診斷對(duì)部隊(duì)保障工作的重要性分析開(kāi)始，選取粗糙集作為一種適合的故障診斷方法;并對(duì)粗糙集的基本理論及其離散化和屬性約簡(jiǎn)算法進(jìn)行介紹，從而對(duì)粗糙集應(yīng)用于裝備故障診斷的關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行分析;得出粗糙集在裝備故障診斷領(lǐng)域極具應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，并應(yīng)用于某型電臺(tái)裝備的故障診斷中得出約簡(jiǎn)的故障診斷結(jié)果，并且準(zhǔn)確快速，從而為部隊(duì)提高裝備的可靠性和維修性提供了一種技術(shù)途徑。

［1］徐宗昌.裝備保障性工程與管理［M］.北京:國(guó)防工業(yè)出版社，2006.12 －36.

XU Zong-chang.Equipment support of engineering and management［M］.Beijing:National Defense Industry Press，2006.12 －36.

［2］徐廷學(xué).裝備綜合保障工程理論與方法［M］北京:兵器工業(yè)出版社，2009.143 －167.

XU Ting-xue.Integrated equipment support engineering theory and methods［M］.Beijing:National Defense Industry Press，2009.143 －167.

［3］王國(guó)胤，于洪，楊大春.基于條件信息熵的決策表約簡(jiǎn)［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2002，25(7):759 －766.

WANG Guo-yin，YU Hong，YANG Da-chun.Decision table reduction based on conditional information entropy［J］.Chinese Journal of Computers，2002，25(7):759 －766.

［4］苗奪謙，李道國(guó).粗糙集理論、算法與應(yīng)用［M］.北京:清華大學(xué)出版社，2008.21 －23，186 －190.

MIAO Duo-qian，LI Dao-guo.Rough sets theory algorithms and applications［M］.Beijing:Tsinghua University Press，2008.21 －23，186 －190.

［5］PAWLAK Z.Rough sets［J］.International Journal of Information and Computer Science，1982，11(5):341 －356.

［6］滿江虹.基于粗糙集的分類知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法及其應(yīng)用研究［D］.南京:東南大學(xué)，2005.

MAN Jian-hong.Classification knowledge discovery methods and application based on rough sets theory［D］.Nanjing:Southeast University，2005.

［7］岳曉冬.基于粗糙集理論的連續(xù)值屬性離散化方法研究［D］.太原:山西大學(xué)，2006.

YUE Xiao-dong.Research on discretization of continuous features based on rough sets theory［D］.Taiyuan:Shanxi University，2006.

［8］某型電臺(tái)測(cè)試維修手冊(cè)［M］.信息產(chǎn)業(yè)部電子第十研究所，2001.

Handbook of Some Radio testing and logistics support［M］.The 10thResearch Center of Ministry of Information，2001.

Application analysis of the equipment fault diagnosis based on rough set theory

ZHANG Guang-yi1，SU Yan-qin1，XU Ai-qiang2
(1.Graduate Student's Brigade，Naval Aeronautical and Astronautical University，Yantai 264001，China;2.Department of Scientific Research，Naval Aeronautical and Astronautical University，Yantai 264001，China)

Nowadays，the ability of the equipment fault diagnosis is very weak，so some kinds of fault diagnosis methods are compared and chosen rough set theory to be the suitable method for equipment fault diagnosis.Then the tested data of equipment status can be analyzed and be reduced the redundant information by the reduction algorithm of rough set theory，and the diagnosis rules can be got from the incorrect and incomplete testing data in decision table form.Then，the rough set theory is applied to some.

fault diagnosis;rough sets theory;radio equipment

TP181，V24

A

1672－7649(2012)01－0103－04

10.3404/j.issn.1672－7649.2012.01.025

2011－04－14;

2011－05－17

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60802088)

張光軼(1981－)，男，博士研究生，主要研究方向?yàn)檠b備故障診斷及預(yù)測(cè)、健康狀態(tài)管理等。