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    D-S證據(jù)理論在低壓電器可靠性中的應(yīng)用

    2017-03-13 09:33:52
    電氣開(kāi)關(guān) 2017年4期
    關(guān)鍵詞:低壓電器可靠性框架

    (山東省產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)研究院,山東 濟(jì)南 250102)

    1 引言

    低壓電器是量大面廣的基礎(chǔ)元件,廣泛應(yīng)用在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,自動(dòng)化程度的提高,采用低壓電器的數(shù)量不斷增加,提高低壓電器的可靠性日趨重要。低壓電器的可靠性是指其在規(guī)定的條件下和規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成規(guī)定功能的能力,是產(chǎn)品的重要質(zhì)量指標(biāo)[1]。為了提高低壓電器的可靠性,本文提出將模糊故障樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論應(yīng)用在低壓電器可靠性中,應(yīng)用D-S證據(jù)理論對(duì)現(xiàn)場(chǎng)失效數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)和信息的融合。

    2 融合框架

    2.1 模糊故障樹(shù)

    故障樹(shù)分析法(Fault Tree Analysis)又稱因果樹(shù)分析法,是國(guó)際上公認(rèn)的簡(jiǎn)單有效的可靠性分析方法,是指導(dǎo)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)、薄弱環(huán)節(jié)分析和運(yùn)行維修的有力工具[2]。

    模糊理論可用來(lái)描述和處理信息的不確定性和不完整性,是處理不確定性的重要工具。

    將故障樹(shù)與模糊理論相結(jié)合,利用模糊集合理論和專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)解決了不確定性和模糊性的問(wèn)題,對(duì)信息進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理,選取最有利可靠的信息。

    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)樣本的學(xué)習(xí)記住這些特征,當(dāng)輸入一案例時(shí),網(wǎng)絡(luò)通過(guò)聯(lián)想回憶,將逼近最接近的一類特征。

    在數(shù)據(jù)層的信息融合時(shí),源信息包含不確定性信息,對(duì)這些數(shù)據(jù)的融合過(guò)程就是不確定推理過(guò)程,在這個(gè)過(guò)程中,推理比數(shù)值運(yùn)算更為重要,而這正是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)[3]。

    2.3 D-S證據(jù)理論

    信息融合是結(jié)合先驗(yàn)信息和過(guò)去知識(shí)及能力的積累對(duì)人的思維能力的模擬。其目的是為了得到所需要得到的信息的更為精確的判斷,也可以說(shuō)它是對(duì)某個(gè)事物可能性最大的判斷。信息融合也是從不同角度、不同層面上在一個(gè)融合框架下對(duì)信息進(jìn)行篩選和過(guò)濾。

    D-S證據(jù)理論是不確定推理方法,以證據(jù)的方式表征不確定性,利用融合算法處理不確定性,通過(guò)推理得到可能性最大的結(jié)論。

    2.4 信息融合框架

    對(duì)大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)和使用中得到的產(chǎn)品失效數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)大多數(shù)產(chǎn)品的失效率與工作時(shí)間的關(guān)系如圖1所示,稱為浴盆曲線。按照工作時(shí)間進(jìn)行分類,可劃分早期失效期、偶然失效期和耗損失效期三個(gè)階段。其中早期失效期也稱為磨合期;偶然失效期是產(chǎn)品工作最佳時(shí)期;耗損失效期出現(xiàn)在后期,如果在耗損失效期開(kāi)始之前,有效采取預(yù)防性維修措施,可以改變?cè)∨枨€的形狀,使產(chǎn)品的使用壽命延長(zhǎng),從而提高了產(chǎn)品的可靠性[4]。

    圖1 浴盆曲線

    對(duì)現(xiàn)場(chǎng)失效數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行利用是數(shù)據(jù)和信息融合的過(guò)程,將它們納入到可靠性信息融合框架下,可以進(jìn)行綜合的可靠性分析,得到更可信的結(jié)論,并對(duì)影響可靠性的部位進(jìn)行深入分析,采取預(yù)防性維修措施。本文提出的基于D-S證據(jù)理論的可靠性信息融合框架如圖2所示。

    3 實(shí)例驗(yàn)證

    將模糊故障樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論應(yīng)用在低壓電器可靠性中,以框架式斷路器可靠性分析為例進(jìn)行驗(yàn)證。建立框架式斷路器故障樹(shù),底事件為x1主觸頭欠電壓線圈壞,x2主觸頭操作電動(dòng)機(jī)壞,x3主觸頭接觸器常閉觸頭不通,x4主觸頭機(jī)構(gòu)卡死,x5主觸頭接觸器線圈壞,x6主觸頭接觸器常開(kāi)接觸不良,x7主觸頭常開(kāi)輔觸不通,x8分勵(lì)脫扣線圈壞,x9分勵(lì)脫扣機(jī)構(gòu)卡死和x10欠電壓脫扣常閉輔觸不通[5]。

    圖2 基于D-S證據(jù)理論的可靠性信息融合框架

    同時(shí)結(jié)合領(lǐng)域?qū)<医?jīng)驗(yàn)知識(shí),將規(guī)則性知識(shí)模糊量化,根據(jù)十名專家評(píng)定意見(jiàn),對(duì)專家評(píng)定等級(jí)進(jìn)行模糊聚合和去模糊化處理,得到證據(jù)體中各假設(shè)的基本概率賦值m1。

    再?gòu)默F(xiàn)場(chǎng)失效數(shù)據(jù)中獲取訓(xùn)練樣本利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真后,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行歸一化處理后作為證據(jù)體中各假設(shè)的基本概率賦值m2。

    最后利用D-S證據(jù)理論融合在一起,得到綜合的可靠性分析。

    3.1 專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)模糊處理

    為將領(lǐng)域?qū)<乙?guī)則性經(jīng)驗(yàn)知識(shí)模糊量化,這里把模糊語(yǔ)言分為七個(gè)等級(jí):很大(PB)=(0.8,0.9,1,1)、大(PM)=(0.7,0.8,0.8,0.9)、較大(PS)=(0.5,0.6,0.7,0.8)、中等(ZO)=(0.4,0.5,0.5,0.6)、很小(NB)=(0,0,0.1,0.2)、小(NM)=(0.1,0.2,0.2,0.3)、較小(NS)=(0.2,0.3,0.4,0.5)來(lái)描述事件失效的可能性,采用三角形和梯形隸屬度函數(shù)對(duì)模糊語(yǔ)言進(jìn)行定量描述。隸屬度函數(shù)示意圖如圖3所示。

    圖3 隸屬度函數(shù)示意圖

    根據(jù)十名專家評(píng)定意見(jiàn),對(duì)專家評(píng)定等級(jí)進(jìn)行模糊聚合和去模糊化處理。

    記專家評(píng)定等級(jí)的模糊聚合為M=(a,b,c,d),由梯形模糊數(shù)算術(shù)運(yùn)算可得:

    為方便定量分析計(jì)算進(jìn)行去模糊化處理,模糊概率(FR)計(jì)算如下:

    其中:模糊評(píng)分(FS)為:

    K為常數(shù),設(shè)為0.435。

    經(jīng)過(guò)模糊聚合和去模糊化處理計(jì)算出的模糊失效概率歸一化處理后作為證據(jù)體中各假設(shè)的基本概率賦值m1。

    3.2 現(xiàn)場(chǎng)失效數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真

    本文采用模糊BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真,結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)失效數(shù)據(jù)和故障樹(shù)信息對(duì)事件失效隸屬度做如下處理:肯定失效-0.9;失效與否不清楚-0.5;肯定不失效-0.1。把現(xiàn)場(chǎng)失效數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后,網(wǎng)絡(luò)具有反映事件失效概率的能力。將訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行歸一化處理后作為證據(jù)體中各假設(shè)的基本概率賦值m2。

    3.3 D-S證據(jù)理論信息融合

    以框架式斷路器可靠性分析為例,識(shí)別框架為:Ω=(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10)

    m′為D-S證據(jù)理論信息融合可靠性分析結(jié)果。

    其中:

    m′=m1⊕m2。

    根據(jù)D-S證據(jù)理論組合規(guī)則進(jìn)行定量推理,計(jì)算過(guò)程如下所示:

    k1=0.0418×(0.9906-0.0374)+0.0307×(0.9906-0.0296)+0.0513×(0.9906-0.0467)+0.0404×(0.9906-0.0526)+0.0539×(0.9906-0.0598)+0.0181×(0.9906-0.0256)+0.0216×(0.9906-0.0395)+0.1205×(0.9906-0.1157)+0.5160×(0.9906-0.5020)+0.0924×(0.9906-0.0817)=0.6854

    1-k1=0.3146

    m′(x1)=

    m′(x2)=

    m(Θ)=1-0.0079-0.0051-0.0112-0.0100-

    0.0143-0.0030-0.0048-0.0529-0.8602-

    0.0303=0.0003

    信息融合可靠性分析結(jié)果如表1所示。

    表1 信息融合可靠性分析結(jié)果

    從表1的信息融合可靠性分析結(jié)果可以看出,利用D-S證據(jù)理論對(duì)現(xiàn)場(chǎng)失效數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)和信息的融合,可靠性分析結(jié)果不確定性的基本概率賦值下降到0.0003。最終的診斷結(jié)果為x9分勵(lì)脫扣機(jī)構(gòu)卡死,只要在這方面加強(qiáng)相應(yīng)的檢查,產(chǎn)品的可靠性和質(zhì)量水平可進(jìn)一步提高。

    4 結(jié)論語(yǔ)

    數(shù)據(jù)和信息融合的目的是為了獲取更可靠的信息來(lái)改善質(zhì)量,從而提高產(chǎn)品的可靠性,避免重大事故的發(fā)生,延長(zhǎng)電器產(chǎn)品的使用壽命。本文提出將模糊故障樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論應(yīng)用在低壓電器可靠性中,為低壓電器產(chǎn)品可靠性評(píng)估和分析提供了理論依據(jù),對(duì)產(chǎn)品的運(yùn)行維護(hù)、故障診斷及制定預(yù)防性維修措施有參考價(jià)值,具有現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用前景。

    [1] 陸儉國(guó),張乃寬,李奎.低壓電器的試驗(yàn)與檢測(cè)[M].北京:中國(guó)電力出版社,2007.

    [2] Shelton S V.Residential space conditioning with solid sorption technology [C]//Proceedings of the Symposium:Solid Sorption Refrigeration.Paris:France,1992:67-76.

    [3] 馬麗娜.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑環(huán)境信息融合方法研究[D].西安:西安建筑科技大學(xué),2008.

    [4] 劉炳彰.低壓電器的可靠性及其試驗(yàn)研究(一)[J].江蘇電器,2003,2:19-25.

    [5] 劉炳彰.低壓電器的可靠性及其試驗(yàn)研究(六)[J].江蘇電器,2004,1:9-16.

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