王凱 秦曉光 馬龍敏
摘 要:在大型復(fù)雜設(shè)備運轉(zhuǎn)可靠性分析中,多種因素的制約和影響導(dǎo)致多傳感器系統(tǒng)收集到的信息具有很大的不確定性,本文對不確定性產(chǎn)生的原因、不確定性信息的描述及不確定性推理方法進行梳理總結(jié),為分析其可靠性及故障診斷提供依據(jù)。
一、不確定性產(chǎn)生的原因
在通常情況下,大型設(shè)備運轉(zhuǎn)過程中的不確定性主要表現(xiàn)在對象的復(fù)雜性導(dǎo)致的不確定性、工作環(huán)境導(dǎo)致的不確定性、多傳感器系統(tǒng)導(dǎo)致的不確定性、故障現(xiàn)象和故障原因?qū)?yīng)關(guān)系導(dǎo)致的不確定性以及先驗知識的差異導(dǎo)致的不確定性。(1)對象的復(fù)雜性導(dǎo)致的不確定性
現(xiàn)代大型不斷朝著精密化、集成化、自動化、系統(tǒng)化的方向發(fā)展,大型設(shè)備往往由機、電、氣、液等子系統(tǒng)構(gòu)成,系統(tǒng)之間相互耦合、相互作用,使得設(shè)備的結(jié)構(gòu)、功能以及工作原理變得異常復(fù)雜,運用傳統(tǒng)的定性或定量方法難以對其建立完備、精確的解析模型,正是這種復(fù)雜性導(dǎo)致診斷對象本身具有較大的不確定性。
(2)工作環(huán)境導(dǎo)致的不確定性
大型設(shè)備的運行狀況時刻受到工作環(huán)境的影響,工作環(huán)境的不確定性直接導(dǎo)致設(shè)備的故障類型各異,突發(fā)故障、組合故障頻發(fā)。而且有些環(huán)境十分惡劣,溫差、載荷、疲勞等都會對設(shè)備帶來不同程度的損傷,使得設(shè)備運行極不穩(wěn)定,從而表現(xiàn)出的狀態(tài)信息具有不確定性。
(3)多傳感器監(jiān)測系統(tǒng)導(dǎo)致的不確定性
在大型設(shè)備故障診斷過程中,為了能夠準確反映設(shè)備的運行狀態(tài),常常在不同測點安裝大量傳感器以獲取更多的狀態(tài)信息,造成監(jiān)測過程中傳感器數(shù)量增加;而對于同一狀態(tài)變量,為了能全面收集信息,往往采用不同類型的傳感器對同一變量進行反復(fù)測量,造成了傳感器類型的增多。由大量傳感器采集到的數(shù)據(jù)存在一定的不確定性,甚至相互沖突。
(4)故障現(xiàn)象和故障原因?qū)?yīng)關(guān)系導(dǎo)致的不確定性
在大型設(shè)備運行過程中,故障現(xiàn)象和故障原因之間存在一定的對應(yīng)關(guān)系,故障診斷的目的就是根據(jù)這種對應(yīng)關(guān)系進行演繹推理得出診斷結(jié)論。但是對于復(fù)雜設(shè)備而言,故障現(xiàn)象和故障原因之間的對應(yīng)關(guān)系十分復(fù)雜。任何一個部件工作異常,通過部件之間的相互影響和傳遞都會造成其它故障的發(fā)生,這種情況下很難實現(xiàn)由故障現(xiàn)象到故障原因的定位。有時表現(xiàn)出的某一故障現(xiàn)象,有可能正處于某一故障狀態(tài)向另一故障狀態(tài)的過渡,同樣很難判斷出真正導(dǎo)致故障發(fā)生的原因。一個故障可能是多種因素綜合作用的結(jié)果,即表現(xiàn)為故障現(xiàn)象和故障原因?qū)?yīng)關(guān)系的復(fù)雜性而導(dǎo)致不確定性。
(5)經(jīng)驗知識的差異導(dǎo)致的不確定性
對于復(fù)雜大型設(shè)備的故障診斷,領(lǐng)域?qū)<业慕?jīng)驗往往起到重要的作用。但由于設(shè)備的復(fù)雜性、故障的多樣性以及工作環(huán)境的差異性等因素的影響,專家獲得的故障信息往往是不精確的,信息量也有限,這就造成專家的判斷具有一定的差異。不同專家對同一故障可能會產(chǎn)生不同的認識偏差,對于設(shè)備整體運行狀態(tài)因認識和經(jīng)驗不同,也會產(chǎn)生不同的診斷偏好,從而導(dǎo)致對于同一個診斷對象,各領(lǐng)域?qū)<业脑\斷結(jié)論存在較大的差異,即表現(xiàn)為經(jīng)驗知識的差異導(dǎo)致的不確定性。
二、不確定性信息的描述
在不確定性推理中,需要解決不確定性的表示、不確定性的計算、不確定性的語義等問題。將不確定性問題用確定的數(shù)學(xué)公式表示出來,是不確定性推理的基礎(chǔ)。
(1)表示問題
表示問題是指用什么方法描述信息的不確定性,這是解決不確定性推理的第一步。通常有數(shù)值表示和非數(shù)值表示,概率屬于數(shù)值表示,“很可能”則屬于非數(shù)值表示。表示問題決定了采用什么方法描述、表達不確定性,問題表達不了,或表達不清晰、不明確、不完整就不可能進行推理或難以得出合理的推理結(jié)果。
(2)計算問題
計算問題是指不確定性的傳播和更新,即獲得新信息的過程。例如:已知證據(jù) A 的確定性度量為 P(A),規(guī)則 A→B,其可信度度量為 P(B | A),如何第計算結(jié)論的可信度度量 P(B);從一個規(guī)則得到證據(jù) A 的可信度度量 P1(A),從另一個規(guī)則得到 A 的另一個可信度度量 P2(A),如何計算兩個規(guī)則合成后的綜合可信度度量 P(A);如何由兩個證據(jù) A1和 A2 的可信度度量 P(A1)和 P(A2),計算“與”、“或”等邏輯計算結(jié)果的可信度度量 P(A1∧A2)和 P(A1∨A2)等。
三、不確定性推理的常用方法
不確定性推理是建立在不確定性信息基礎(chǔ)上,通過一定的推理方法得到存在一定程度不確定性又近似合理的結(jié)論的過程。這一過程要求減小不確定性。不確定性推理可以分為符號推理和數(shù)值推理。其中,符號推理的特點是推理過程中信息損失較少,但計算量較大,如認可理論;數(shù)值推理的特點是推理過程易于實現(xiàn),但有一定的信息損失,如貝葉斯推理、證據(jù)推理等。目前,數(shù)值推理應(yīng)用更為普遍。
收集到的信息常常具有不確定性,如何利用這些不確定性信息進行推理以獲得較為確定性的結(jié)論,為診斷和決策提供依據(jù),是故障診斷亟待解決的問題。在工程領(lǐng)域常用的不確定性推理方法主要有:
(1)基于故障樹的推理方法
美國的 Rasmussen 教授領(lǐng)導(dǎo)的研究小組首次對現(xiàn)有大型核電站的事故分析使用故障樹方法提出完整的分析報告。故障樹推理是一種定性的不確定性推理方法,在推理時先指定系統(tǒng)中一個不希望發(fā)生的故障,然后在一定的環(huán)境和工作條件下對系統(tǒng)進行分析,找出導(dǎo)致不希望事件發(fā)生的確定原因。故障樹本身就是一些故障的各種并聯(lián)和順序組合的圖示模型,這些故障將導(dǎo)致預(yù)先設(shè)定的不希望事件的發(fā)生,它們可能是與元件故障、人為失誤以及能導(dǎo)致不希望事件發(fā)生的其它任何有關(guān)事件相聯(lián)系的事件。故障樹推理就是尋找導(dǎo)致不希望事件發(fā)生的基本事件的過程。
(2)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理方法
20 世紀 80 年代,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)成功應(yīng)用于專家系統(tǒng),成為表示不確定性專家知識和推理的一種流行方法?;谪惾~斯方法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種適應(yīng)性很廣的手段和工具,具有堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。在綜合先驗信息和數(shù)據(jù)樣本信息的前提下,可以避免只使用先驗信息可能帶來的主觀偏見。雖然很多貝葉斯網(wǎng)絡(luò)涉及的學(xué)習(xí)問題極為復(fù)雜,但由于已經(jīng)有了一些成熟的近似解法,加上一些限制后計算大大簡化,很多問題可以利用近似解法求解。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理方法的不確定性表示基本上保持了概率的表示方式,可信度計算也以概率方法計算。只是在實際使用中,各具體系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)應(yīng)用背景的需要采用各種各樣的近似計算方法,其推理過程稱為概率推理。