代 星，趙元松，岳永威，吳 垚

（1.91054部隊(duì)，上海 200235；2.中國(guó)航空綜合技術(shù)研究所，北京 100028；3.92602部隊(duì)，上海 201900）

0 引言

風(fēng)機(jī)是船舶空調(diào)、電動(dòng)機(jī)、泵組等裝備中的重要組件，在船舶制造、工業(yè)生產(chǎn)中大量使用，同時(shí)在化工、石油、冶金等行業(yè)均有重要的應(yīng)用。通過(guò)智能手段對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障診斷，對(duì)于減少人工拆裝、降低故障損耗、控制故障影響具有十分重要的意義。故障診斷的任務(wù)是結(jié)合該設(shè)備的運(yùn)行歷史（包括運(yùn)行記錄和曾發(fā)生過(guò)的故障及維修記錄等），對(duì)設(shè)備可能要發(fā)生的或已經(jīng)發(fā)生的故障進(jìn)行預(yù)報(bào)和分析。通常故障征兆與相應(yīng)的故障類型之間存在非線性關(guān)系，映射空間是模糊的，很難用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行精確描述，因此需要有效的故障識(shí)別方法進(jìn)行解決。

目前針對(duì)風(fēng)機(jī)的故障診斷主要采用模糊理論[1-4]、隨機(jī)優(yōu)化[5]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[6-8]。模糊理論引入語(yǔ)言變量和近似推理，具有完整的推理體系，但其隸屬函數(shù)和有關(guān)權(quán)重需要靠人工設(shè)定，因此存在人為因素的影響和干擾，自動(dòng)化程度不高。隨機(jī)優(yōu)化是一種基于數(shù)學(xué)模型的求解方法，通常需要建立診斷的解析模型并采用優(yōu)化方法求解，但合理的數(shù)學(xué)模型建立是始終是一個(gè)難點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性擬合能力，聯(lián)想記憶、魯棒性較強(qiáng)，但在使用時(shí)需要大量的訓(xùn)練樣本，學(xué)習(xí)速度較慢，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，且存在不易收斂或收斂于局部極小點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。灰色關(guān)聯(lián)分析[9-12]根據(jù)因素之間發(fā)展態(tài)勢(shì)的相似或相異程度來(lái)衡量因素間關(guān)聯(lián)的程度，它揭示了事物動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)的特征與程度。由于以發(fā)展態(tài)勢(shì)為立足點(diǎn)，因此對(duì)樣本量的多少?zèng)]有過(guò)分的要求，也不需要典型的分布規(guī)律，計(jì)算量少且不致出現(xiàn)關(guān)聯(lián)度的量化結(jié)果與定性分析不一致的情況，具有簡(jiǎn)單、實(shí)用、可操作性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，目前已成功地應(yīng)用于多方案多目標(biāo)決策問(wèn)題中。本文結(jié)合風(fēng)機(jī)的故障特點(diǎn)，劃分不同的故障模式，提出利用灰色關(guān)聯(lián)理論建立故障診斷模型，輸入不同測(cè)試樣本，求解最接近的故障模式，實(shí)例驗(yàn)證表明該方法具有適應(yīng)性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高的優(yōu)點(diǎn)。

1 灰色關(guān)聯(lián)分析模型

灰色關(guān)聯(lián)分析法的主要思想是認(rèn)為世界兼有大量的已知信息和未知信息，已知信息通常被稱為白色的，未知信息被稱為黑色的，同時(shí)含已知信息和未知信息的系統(tǒng)則被稱為灰色系統(tǒng)?；疑P(guān)聯(lián)分析法的實(shí)質(zhì)就是對(duì)灰色系統(tǒng)進(jìn)行白化處理，通過(guò)研究系統(tǒng)中多個(gè)因素之間的相互影響、對(duì)各因素發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行有效的量化比較。在故障診斷過(guò)程中，灰色關(guān)聯(lián)法根據(jù)未知故障與已知故障關(guān)聯(lián)度的大小來(lái)判斷設(shè)備、系統(tǒng)更接近哪種運(yùn)行狀態(tài)?；疑P(guān)聯(lián)分析的主要步驟如下。

1）確定目標(biāo)數(shù)列x0和比較數(shù)列xi

式中：k為向量的維數(shù)；i為比較向量的序號(hào)。

2）數(shù)列無(wú)量綱化處理

式中：f為數(shù)列的x到xˊ的映射變換，目的是對(duì)數(shù)列進(jìn)行有效的無(wú)量綱化處理，常用的處理方法見(jiàn)文獻(xiàn)[9]。

ξi(k)為比較數(shù)列ˊ(k)對(duì)目標(biāo)數(shù)列ˊ(k)在k時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)，其中ρ∈[0,1]為分辨系數(shù)。公式（3）中分別為兩級(jí)最小差及最大差。一般分辨系數(shù)ρ越大，分辨率越大；ρ越小，分辨率越小。

4）求解關(guān)聯(lián)度iγ

式中：γi為xiˊ與x0ˊ的關(guān)聯(lián)度，a(k)為按重要性大小所賦予的權(quán)值，a(k)滿足以下關(guān)系

通常γi越大，說(shuō)明x與xˊ的關(guān)系越密切，權(quán)值a(k)通常可以采用主成因分析法、層次分析法、專家估測(cè)法等方法確定。

2 風(fēng)機(jī)故障診斷模型

運(yùn)用風(fēng)灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)風(fēng)機(jī)故障進(jìn)行診斷其實(shí)質(zhì)就是運(yùn)用相關(guān)診斷經(jīng)驗(yàn)對(duì)其故障的模式進(jìn)行分析和識(shí)別，通過(guò)分析待測(cè)風(fēng)機(jī)設(shè)備的故障類型與標(biāo)準(zhǔn)模式之間的接近程度，達(dá)到故障的識(shí)別與診斷，診斷的過(guò)程如圖1所示。

圖1 診斷過(guò)程

通常風(fēng)機(jī)的運(yùn)行環(huán)境和結(jié)構(gòu)參數(shù)各有差異，所以針對(duì)不同的工作要求所形成的工作參數(shù)也各不相同，因此在診斷的過(guò)程中選擇的典型故障樣本需要具有一定的普適性，通常對(duì)于故障特征參量的選擇需要遵循以下幾點(diǎn)：1）無(wú)量綱化，通常無(wú)量綱的參數(shù)不受尺寸、結(jié)構(gòu)、形式的影響；2）量化特征，特征參量應(yīng)能反映設(shè)備的故障損害程序；3）特征性，特征參量應(yīng)能準(zhǔn)確反映故障的特征，具有區(qū)分度；4）可采集性，特征參量應(yīng)能在實(shí)踐過(guò)程中易于提取。

由于在風(fēng)機(jī)工作的過(guò)程中，振動(dòng)信號(hào)通常含有比較豐富的信息，同時(shí)在技術(shù)上監(jiān)測(cè)相對(duì)容易。旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)的頻譜能夠較為敏感地反映旋轉(zhuǎn)機(jī)械的常見(jiàn)故障，所以振動(dòng)分析法在目前故障診斷中是比較合理的方法。風(fēng)機(jī)故障主要集中在轉(zhuǎn)子的不平衡、不對(duì)中、油膜振蕩、油膜渦動(dòng)、氣動(dòng)力偶和喘振上，因此通過(guò)對(duì)幾類典型故障的振動(dòng)信號(hào)源進(jìn)行提取，能夠形成有效的故障數(shù)據(jù)庫(kù)。

3 故障分析實(shí)例

本文采用幅值譜中 7個(gè)頻段上的幅值作為網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本，對(duì)上述風(fēng)機(jī)的6種主要故障進(jìn)行診斷分析。為此選用文獻(xiàn)[8]中的典型故障樣本數(shù)據(jù)形成故障數(shù)據(jù)庫(kù)，如表1所示，同時(shí)選用文獻(xiàn)[8]中表2的故障待檢測(cè)樣本作為系統(tǒng)輸入。

表1 風(fēng)機(jī)常見(jiàn)故障模式樣本

表2 風(fēng)機(jī)檢測(cè)樣本

由于 6個(gè)指標(biāo)在監(jiān)控分析中的重要程度相同，無(wú)法精確定義孰輕孰重，因此設(shè)置各故障的權(quán)重值相同，即在公式（4）定義a(6)=1/6，根據(jù)公式（1），由表 1與表2中的數(shù)據(jù)定義目標(biāo)數(shù)列x0和比較數(shù)列x1～6，由于x0與x1～6數(shù)據(jù)均為頻率值，因此不需進(jìn)行無(wú)量綱進(jìn)行操作，在公式（3）中取ρ=0.5。按照章節(jié) 1所示步驟計(jì)算，結(jié)果如表3所示。

表3 灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果

表3中：γimax表示γi中最大值所代表的原故障樣本序號(hào)。由表3可知：由灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)論與文獻(xiàn)[8]基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析結(jié)果一致。由灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果可以看出：故障類型的診斷具有比較明顯的效果，γimax值與其他數(shù)值差距比較明顯，沒(méi)有出現(xiàn)較為接近的情況，同時(shí)灰色關(guān)聯(lián)分析的過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單，計(jì)算容易收斂，實(shí)例驗(yàn)證說(shuō)明該方法具有較好的效果。

4 結(jié)束語(yǔ)

由灰色關(guān)聯(lián)分析的原理可知：該方法可以在未知故障特征分布的情況下，通過(guò)計(jì)算樣本相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)樣本的關(guān)聯(lián)度判斷樣本的狀態(tài)值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)檢測(cè)和診斷。實(shí)例驗(yàn)證表明：灰色關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算簡(jiǎn)便，可作各因素重要程度不一樣的加權(quán)關(guān)聯(lián)分析和各因素重要程度一樣的平權(quán)關(guān)聯(lián)分析，計(jì)算結(jié)果能夠達(dá)到滿意的效果，能夠支撐風(fēng)機(jī)的故障診斷工作。