基于层次分析的故障模糊诊断方法及应用

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基于层次分析的故障模糊诊断方法及应用

作者：唐立堃姚丹霖

来源：《信息安全与技术》2015年第06期

【摘要】现代大型测控设备系统一般都采用模块化设计，功能层次比较明显，利用这种功能特点可加速系统的故障诊断，据此文章给出了一种基于层次分析和模糊识别的故障诊断方法。该方法根据系统功能特点划分故障模块，使故障具有一定的层次结构，从而加速了故障的定位；再结合模糊识别法进行故障定位，有效地解决了故障状态识别的不确定性问题。最后结合实例分析，验证了此方法的有效性，并具有故障诊断快速、准确的特点。

【关键词】层次分析；模糊识别；故障诊断

【中图分类号】 TP391 【文献标识码】 A

1 引言

在大型复杂测控设备系统的故障排查过程中，故障现象和故障状态之间往往表现为一种模糊关系，对故障的定位存在一定的不确定性，从而增加故障诊断的难度。经综合分析，结合系统功能结构特点，将模糊理论应用于故障诊断，既能提高故障定位速度，又能解决故障状态识别的不确定性问题。据此引出一种故障诊断方法——基于层次分析和模糊识别的故障诊断方法。该方法以系统功能特点为基础建立故障特征模型，使故障具有一定的功能层次结构，然后在故障模块范围内对故障状态进行模糊识别。基于层次化故障模型和模糊识别的结合，使得故障定位的速度和定位的准确度都得到了相应的提高。

2 层次化故障模型的引入

模糊识别是根据信息的隶属关系建立隶属函数，通过对模糊特征、模糊子集和模糊关系的分析产生分类决策的一种方法。故障模糊识别通常包括三个步骤。

第一步：故障现象特征的提取。从识别对象中提取相关的故障现象特征，特征要具有代表性。此步是识别的关键，特征提取的合理程度直接影响识别的效果。

第二步：建立标准类型的隶属函数。标准类型为有效故障特征群，是状态识别的模糊集合，建立隶属函数就是确定故障特征与状态的模糊关系。

第三步：建立识别准则，确立故障特征与状态的归属准则。

由上述可知，对于一个较复杂的系统来说，故障特征和故障状态的数量都比较庞大，从而直接建立两者关系更为复杂。因此在实际故障诊断排查过程中，为了提高诊断效率，往往需要