李英順，趙玉鑫，王占峰

（1.沈陽工業(yè)大學 化工過程自動化學院，遼寧 遼陽111003；2.沈陽工業(yè)大學 信息科學與工程學院，遼寧 沈陽110870）

基于BAM和FTA在車長周視指揮鏡系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)的應用研究

李英順1，趙玉鑫1，王占峰2

（1.沈陽工業(yè)大學 化工過程自動化學院，遼寧 遼陽111003；2.沈陽工業(yè)大學 信息科學與工程學院，遼寧 沈陽110870）

文中對車長周視指揮鏡系統(tǒng)的故障進行了深入了解與研究，提出了一種基于BAM神經(jīng)網(wǎng)絡和FTA相結(jié)合的診斷方法，利用故障樹分析法建立各個分系統(tǒng)的故障樹，使用最小割集對系統(tǒng)進行分解，生成BAM神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本。設計出一種權(quán)值矩陣的方法，克服了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)樣本冗余的問題，提高了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練效率以及收斂速度。應用該方法對某型坦克的車長周視指揮鏡系統(tǒng)進行故障診斷，結(jié)果表明：該系統(tǒng)能夠?qū)收线M行準確定位，提高了故障診斷效率。

車長周視指揮鏡系統(tǒng)；雙向聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)路；故障樹分析法；故障診斷

車長周視指揮鏡作為坦克的重要組成部分，也是損壞率極高的部件和更換維修費用最高部件之一。車長周視指揮鏡的組成部件比較多，構(gòu)造比較復雜，一但發(fā)生故障，不易快速找到故障的位置給出維修建議，將會導致整臺坦克停止運行，造成巨大的損失。因此，對車長周視指揮鏡系統(tǒng)進行監(jiān)測以及故障診斷，對降低部隊維修費用，提高坦克性能具有重要意義。例如文獻［1］提出的基于BAM網(wǎng)絡的坦克火控系統(tǒng)在線診斷方法，以坦克的火控系統(tǒng)為研究對象，利用層次分析法建立系統(tǒng)故障模型，用最小割集對系統(tǒng)進行分解，生成訓練的BAM網(wǎng)絡，優(yōu)化了BAM網(wǎng)絡，收斂速度有所提高。故障樹分析法大部分應用于機車發(fā)動機故障診斷，應用在坦克車長周視指揮鏡故障診斷時，由于車長周視指揮鏡系統(tǒng)的故障樹的知識庫比較大，故障樹最小割集的規(guī)則數(shù)目會較多，導致規(guī)則提取數(shù)據(jù)時速度變慢，無法及時給出診斷結(jié)果。BAM神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)常用在多故障診斷系統(tǒng)中，但應用在車長周視指揮鏡系統(tǒng)故障診斷是，由于需要大量的訓練樣本，對樣本的遍歷性、相容性等要求較高，如果單純的人工工作實現(xiàn)較為困難。文中通過將FTA和BAM神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)合，能夠?qū)收献龀稣_的判斷，并且診斷快速，效率高。故障樹分析法能夠處理系統(tǒng)出現(xiàn)的故障現(xiàn)象，除去榮譽的故障數(shù)據(jù)，為BAM神經(jīng)網(wǎng)絡提供獨立的正交性樣本。這樣既可以消除使用單一FTA方法時無法快速診斷的問題，也可以消除BAM神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本整理困難的問題，實現(xiàn)故障的正確判斷，診斷快速，效率高。

1　基于BAM和FTA的故障診斷專家系統(tǒng)

在車長周視指揮鏡故障診斷系統(tǒng)中，是以BAM神經(jīng)網(wǎng)絡作為系統(tǒng)的核心，F(xiàn)TA為BAM神經(jīng)網(wǎng)絡提供數(shù)據(jù)的預處理，以及整理提供給神經(jīng)網(wǎng)絡的樣本數(shù)據(jù)。故障診斷的結(jié)構(gòu)，首先，F(xiàn)TA模塊，F(xiàn)TA對故障事件進行編碼，為BAM神經(jīng)網(wǎng)絡提供訓練樣本并儲存在樣本庫中；然后建立故障知識庫儲存故障診斷中的關聯(lián)數(shù)據(jù)，利用聯(lián)想記憶得出診斷結(jié)果；最后通過解釋器給出用推理的結(jié)論，即診斷結(jié)果。

1.1車長周視指揮鏡系統(tǒng)故障樹的建立與分析

1.1.1故障樹分析法

故障樹分析法（Fault Tree Analysis，F(xiàn)TA）是沃森和默恩在開發(fā)民兵式導彈發(fā)射控制系統(tǒng)時創(chuàng)建的，是一種依據(jù)圖表將系統(tǒng)的故障形式按照樹的結(jié)構(gòu)逐級表示出來，把所有所研究系統(tǒng)中的最不希望發(fā)生的故障狀態(tài)作為頂事件，將其一步步的分解，直至不能分解，將其作為底事件，故障樹建立完成。由于其結(jié)構(gòu)的特點，故障樹可以有效的可靠的對系統(tǒng)進行故障的檢測以及診斷。

1.2.2車長周視指揮鏡系統(tǒng)故障樹的建立

通過查找使用規(guī)則手冊、專家經(jīng)驗以及對車長周視指揮鏡系統(tǒng)的分析和故障的特點。確定車長周視鏡指揮鏡系統(tǒng)的主要故障部件有車長操縱臺故障、車長專用電源盒故障、車長控制盒故障、穩(wěn)像系統(tǒng)故障以及激光器故障。車長周視指揮鏡的所有故障樹的頂事件如圖1所示。其中車長周視指揮鏡系統(tǒng)的車長操縱臺故障樹結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

圖1　車長周視鏡系統(tǒng)頂事件故障樹

圖2　車長操縱臺故障樹模型

表1　圖2的符號意義

圖2中的符號意義如表1所示。

故障樹建立完成后，對故障樹進行分析，確定結(jié)構(gòu)函數(shù)，求最小割集。最小割集的計算方法可以分為上行法和下行法。文章中運用下行法，從故障樹的頂事件觸發(fā)，自上而下，將上一級的事件置換為下一級事件，如果是與門，就將上級事件橫向并列寫出，如果是或門，就將上級事件豎向串列寫出，將所有邏輯門全部置換為底事件為止。

圖3的結(jié)構(gòu)函數(shù)為：

得出圖2的最小割集：

根據(jù)結(jié)構(gòu)函數(shù)和最小割集，將圖2車長操縱臺故障樹轉(zhuǎn)化為如圖3所示的結(jié)構(gòu)。

圖3　改進后的故障樹

圖3中，G1=A∪B∪G，G2=B∪F，G3=C∪D∪I∪J∪K，G4= D∪H，G5=E∪L，G6=E∪M∪N，G7=E∪O∪P，G8=E∪O∪Q，G9=E∪O∪R，G10=E∪O∪S.

1.2BAM神經(jīng)網(wǎng)絡

聯(lián)想記憶模型是一種具有信息存儲和聯(lián)系的能力，常用在神經(jīng)網(wǎng)絡模型中。1987年 Kosko提出了雙向聯(lián)想記憶（BAM）的概念，是通過單層的Cohen-Grossberg模型進行概括的，是兩層的非線性的而神經(jīng)網(wǎng)絡。BAM神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲圖如圖4所示，其中，F(xiàn)a表示輸入的神經(jīng)元域，有n個神經(jīng)元節(jié)點，W是輸入神經(jīng)元到輸出神經(jīng)元的權(quán)值矩陣；Fb輸出神經(jīng)元域，有m個神經(jīng)元節(jié)點，WT是輸出神經(jīng)元到輸入神經(jīng)元的權(quán)值矩陣。

圖4　BAM神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲圖

BAM神經(jīng)網(wǎng)絡訓練步驟如下：其中，假設P是輸入，Q是輸出，則

第一步：輸入信號Pt-1，權(quán)重W，其的輸出結(jié)果存入Q；

第二步：輸出向量Q的傳遞函數(shù)為fq，經(jīng)過變換后得到qt-1：qt-1=fp（qt-1W）；

第三步：輸出qt-1加權(quán)重 WT，反饋給輸入向量Pt；pt=fp（qt-1WT）

第四步：以此類推，直到足夠多次的訓練后，p（t）和q（t）保持穩(wěn)定狀態(tài)。

對于含有N個輸入樣本的BAM神經(jīng)網(wǎng)絡，其權(quán)值矩陣W為：

由于在實際的應用中，輸入樣本均為二值向量（0，1）表示，那么對于樣本經(jīng)權(quán)值矩陣W以及傳遞函數(shù)fq轉(zhuǎn)換后，取值始終為1，W矩陣沒有起到作用，難以達到穩(wěn)定狀態(tài)。因此引入雙極化向量（-1，+1）取代二值向量，使系統(tǒng)較快的達到穩(wěn)定狀態(tài)。

2　BAM和FTA故障診斷的實現(xiàn)

故障診斷的效率取決于權(quán)值矩陣W，若樣本維數(shù)較多，W抑制的效果就會較差，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡很難到達穩(wěn)定狀態(tài)，即無法快速診斷故障的位置，因此取值矩陣以及樣本維數(shù)最小化成為關鍵問題。對于兩兩正交的輸入樣本Ri，權(quán)值矩陣W、WT由式（2）（3）得到，對于輸入樣本而言，只需輸入Ri時，能夠正確的對應Si即可。因此，

由圖3車長操縱臺故障樹，根據(jù)下行法，求出最小割集｛p1｝，｛p2｝，｛p3｝，｛p4｝，｛p5｝，｛p6｝，｛p7｝，｛p8｝，｛p9｝，｛p10｝，轉(zhuǎn)換后的故障樹如圖4所示，根據(jù)最小割集建立故障表，如表2所示。

表2　故障表

其中，q1表示車長專用電源盒的穩(wěn)像電源電路板故障；q2表示車長操作臺的編碼電路故障；q3表示車長控制盒的混合放大電路板故障；q4表示車長操縱臺損壞或是YG組件故障；q5表示激光計數(shù)器故障；q6表示車長專用電源盒的激光電源電路板故障；q7表示氙燈不放電，檢查氙燈；q8表示氙燈放電但是無激光；q9表示放大器故障；q10表示計數(shù)器故障。

按照式（4）使用雙極化向量得到（RN，SN），權(quán)值矩陣W為：

經(jīng)過計算，該方法所得到的診斷結(jié)果與系統(tǒng)故障的位置相匹配，因此其可以滿足檢查系統(tǒng)故障的要求，并且診斷的速度快，系統(tǒng)比較穩(wěn)定。

3　結(jié)　論

文章中提出了一種基于BAM神經(jīng)網(wǎng)絡和故障樹分析法相互融合的車長周視指揮鏡的故障診斷方法。是運用故障樹分析法對樣本進行獲取，通過BAM神經(jīng)網(wǎng)絡對樣本數(shù)據(jù)進行訓練，使訓練數(shù)據(jù)消除冗余性。使用兩種方法的結(jié)合，不僅避免了訓練數(shù)據(jù)的盲目性，也提高了診斷的速度和準確性，解決了專家系統(tǒng)中知識獲取難的問題。利用BAM-FTA導出診斷規(guī)則的結(jié)論，對應故障樹的頂事件，確保選擇的故障樹是需要進行診斷的故障樹，求出故障發(fā)生的所有最小割集，亦即導致故障發(fā)生的所有原因。應用結(jié)果表明，此方法能夠有效診斷出故障的位置，方法是可行的。

［1］公丕平，楊小強，崔忠清，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的某型裝備故障診斷專家系統(tǒng)［J］.信息技術，2012，41（5）:125-126.

［2］Kok Yeng Chen，Chee Peng Lim，Weng Kin Lai.Application of a neural fuzzy system with rule extraction to fault detection and diagnosis［J］.Journal of Intelligent Manu-facturing，2005，16，679-691.

［3］李英順，姜雙雙，佟維妍，等.基于RETE及FTA的故障診斷專家系統(tǒng)在綜合傳動裝置中的應用研究 ［J］.制造業(yè)自動化，2013，38（8）：146-150.

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Research and application of fault diagnosis expert system for tank commander panoramic based on BAM and FTA

LI Ying-shun1，ZHAO Yu-xin1，WANG Zhan-feng2
（1.School of Chemical Process and Automation，Shenyang University of Technology，Liaoyang 111003，China；2.School of Chemical Process and Automation，Shenyang University of Technology，Shenyang 110870，China）

Failures for tank commander panoramic system was understood and studied on this article，a new fault diagnosis technology based on BAM neural network theory and FTA，established fault tree by using fault tree analysis theory.Then the minimal cut set method was used to decompose the system and obtain learning sample.A method of generating the weighted matrix was proposed，it can reduce learning sample of redundancy，improve the training efficiency and speed up convergency. At last the issue presented an example to illustrate the application，the result showed that the new method could carry on the accurate positioning of the fault and it was effective to solve these issues.

tank commander panoramic system；bidirectional associative memory neural network；fault tree analysis；fault diagnosis

TN2

A

1674-6236（2016）16-0022-03

2015-08-11稿件編號：201508048

遼寧省自然科學基金項目（2014020115）

李英順（1971—），女，遼寧遼陽人，博士，教授。研究方向：模式識別與智能系統(tǒng)、故障診斷與專家系統(tǒng)。