系統(tǒng)級故障診斷綜述

宣恒農(nóng)　趙冬　苗春玲　劉田田　張潤馳

摘要：該文對現(xiàn)有的系統(tǒng)級故障診斷算法按模型、診斷方式、診斷目標(biāo)分別進行了分類，進而闡述了系統(tǒng)級故障診斷算法的近期主要研究成果，最后預(yù)測了該領(lǐng)域的未來研究方向與發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞： 系統(tǒng)級故障診斷；集團診斷算法；方程診斷算法；智能診斷算法

中圖分類號：TP301 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）17-4153-03

A Summary of System-level Fault Diagnosis

XUAN Heng-nong， ZHAO Dong，MIAO Chun-ling， LIU Tian-tian， ZHANG Run-chi

（School of Information Engineering， Nanjing University of Finance and Economics， Nanjing 210046， China）

Abstract： In this paper， the system level fault diagnosis algorithm are classified according to the model，the existing diagnostic methods， the diagnostic target. and expounds the system level fault diagnosis algorithm of the recent main research results， finally forecasts the development direction of future research and the prospect.

Key words： System-level fault diagnosis； Group diagnosis algorithm； equation diagnosis algorithm； intelligent diagnosis algorithm

隨著科技的高速發(fā)展，單個計算機的運算能力已經(jīng)不能滿足人們的需求，取而代之的是大規(guī)模計算機群。大規(guī)模計算機群已經(jīng)運用于諸多領(lǐng)域，如軍事、金融、天氣預(yù)報、交通管理等，人們在享受大規(guī)模計算機群帶來便利的同時，也承擔(dān)著一定的風(fēng)險，人們希望計算機群能夠在長時間內(nèi)穩(wěn)定的工作，否則一旦計算機群發(fā)生故障將給人們帶來及其大的損失，歷史上這類的事件時常發(fā)生。為了能夠提高計算機群的可用性和可靠性，同時減少投入的維護資金，系統(tǒng)級故障診斷在這樣的需求下產(chǎn)生。與此同時測試結(jié)果的數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)爆炸式增長，如何從這些大量的數(shù)據(jù)中獲得有用的信息，系統(tǒng)級故障診斷因此也和大數(shù)據(jù)聯(lián)系了起來[1]。

系統(tǒng)級故障診斷方法是由Preparata，Metze和Chien在1967年首次提出[3]，最初用來解決多處理機系統(tǒng)的故障診斷問題。系統(tǒng)級故障診斷的基本思想是：讓系統(tǒng)中的節(jié)點機互相測試，通過對測試結(jié)果進行邏輯分析與判斷，確定故障設(shè)備。經(jīng)過了四十多年的發(fā)展，研究成果頗豐。

本文第一節(jié)對現(xiàn)有的各類系統(tǒng)級故障診斷算法按照不同的分類方法進行了分類，第二節(jié)重點分析了幾個當(dāng)前具有代表性的系統(tǒng)級故障診斷算法，該文在最后對系統(tǒng)級故障診斷的前景和研究方向進行了闡述和預(yù)測。

1 系統(tǒng)級故障診斷的分類

1.1按模型分類

系統(tǒng)級故障診斷問題是建立在模型的基礎(chǔ)之上的。按照測試方式與故障癥候的不同，故障模型主要分為以下四種：

其中“+”代表正常機，“-”代表故障機，“1”表示通過測試，“-1”表示不通過測試。

1.2按診斷方式分類

按診斷方式分類，人們將系統(tǒng)級故障診斷的方法分為集中式診斷和分布式診斷。

集中式診斷的實施條件是在系統(tǒng)中必須有一臺計算能力較強并且相對可靠的計算機，系統(tǒng)產(chǎn)生的測試結(jié)果都要集中到該計算機，由該計算機判斷系統(tǒng)中的故障節(jié)點。雖然該方法的判斷結(jié)果相對來說比較準(zhǔn)確，但是中心機的任務(wù)也相當(dāng)繁重，不利于整個系統(tǒng)，因此該方法的適用度不高。

分布式診斷的基本思想是由Kuhl和Reddy等人于80年代初提出的，其主要含義為：系統(tǒng)中的結(jié)點獲取自己需要的測試結(jié)果，然后進行自我的診斷。分布式診斷方法能夠有效地解決集中式診斷方法的缺點，同時分布式診斷方法的效率較高，并且會極大的降低整個系統(tǒng)的負載。但是分布式診斷方法的問題在于它不能有效的對測試產(chǎn)生的結(jié)果進行分析和匯總。

1.3按診斷目標(biāo)分類

按診斷目標(biāo)分類，診斷算法可以分為確定性診斷算法和概率性診斷算法。

確定性故障診斷對于系統(tǒng)的要求是沒有故障的結(jié)點能夠絕對正確的測出被測結(jié)點的狀態(tài)，因此會帶來系統(tǒng)的開銷比較大，同時確定性故障診斷要求故障結(jié)點的數(shù)目限制在一定的范圍內(nèi)。確定性故障診斷帶來的優(yōu)點是能正確的完成診斷任務(wù)。

概率性故障診斷與確定性故障診斷不同，它對于診斷沒有要求做到絕對的正確，它只有求系統(tǒng)能夠以比較高的概率進行診斷分析故障結(jié)點。由此可知，概率性故障診斷能夠極大地降低系統(tǒng)的負荷，同時也沒有了故障結(jié)點數(shù)目的限制。

2 系統(tǒng)級故障診斷的發(fā)展動態(tài)及相關(guān)成果

系統(tǒng)級故障診斷經(jīng)過了這么多年的發(fā)展，研究成果頗豐。根據(jù)算法所用核心工具的不同，大致上可分為兩類：一類是基于圖論原理的故障診斷算法，另一類是基于人工智能的故障診斷算法。后者的思想是：結(jié)合現(xiàn)有的各類人工智能、群體智能等算法來確定系統(tǒng)中的故障結(jié)點。近幾年的主要研究成果主要如下：

1）集團診斷算法

張大方等人結(jié)合圖論診斷的相關(guān)原理，首次提出了集團診斷算法[5]。文獻[5]第一次將圖論中的極大獨立點集理論與系統(tǒng)級故障診斷相結(jié)合，張大方等人基于集團的性質(zhì)研究了系統(tǒng)級故障診斷的特征，詳細闡述了基于集團的一步t-可診斷算法，同時也在文獻中證明了該算法的正確性。集團算法的基本理論是：通過一定的運算，將系統(tǒng)中的狀態(tài)相同的單元進行合并，然后對這些合并后的單元進行故障分析。由于進行了系統(tǒng)單元的合并，因此系統(tǒng)的規(guī)模將大大的降低。因為集團中的結(jié)點性質(zhì)相同，在進行故障診斷的時候，只要確定集團中一個結(jié)點的性質(zhì)，就可以得出該集團中結(jié)點是故障還是無故障。endprint