模糊信息融合在带式输送机故障诊断中的应用.pdf

第 3 9卷 第 6期 2 O 1 3年 6月 工矿 自 动化 I n du s t r y a nd M i ne Au t oma t i o n Vo l _ 3 9 NO ． 6 J u n ．2 0 1 3 文章编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 3 0 6 0 0 4 8 0 4 D OI 1 0 ． 7 5 2 6 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 - 2 5 1 X． 2 0 1 3 ． 0 6 ． 0 1 3 胡伟， 李欧． 模糊信息融合在带式输送机故障诊断中的应用E J ] ． 工矿 自动化， 2 0 1 3 ， 3 9 5 4 8 5 1 ． 模糊信息融合在带式输送】I Il 故障诊断中的应用 胡 伟 ， 李 欧 河南 理 工大学 电气 工程 与 自动 化学 院 ，河南 焦作4 5 4 0 0 0 摘 要 针对 带式输 送机 故障诊 断过 程 中单 个 传感 器获得 的信 息 具 有 不确 定性 和 局 部性 的 问题 ， 提 出 了 一 种 基 于多传感 器模糊 信 息融合 的故 障诊 断 方法 。该方 法将 温度 、 粉 尘和 烟 雾传 感 器所 获得 的带 式输 送机 信 息模糊 化 ， 经过 融合 中心 的合成 运 算和决 策规 则将 其 融合 ， 从 而得 到精 确 的 带式输 送 机状 态估计 与 判 断 。 实验 结果表 明 ， 该方 法提 高 了带 式输送机 故 障诊 断的准确 性和 可靠性 。 关键 词 带式输送机 ；模糊信 息融合 ；传感 器 ；故 障诊 断 中图分类号 T D5 2 8 ， 1 文献标志码 A 网络出版时间 2 0 1 3 0 6 0 3 1 3 5 5 网络 出版地址 h t t p ／ ／ www． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． T P ． 2 0 1 3 0 6 0 3 ． 1 3 5 5 ． 0 1 3 ． h t ml Ap p l i c a t i o n o f f u z z y i n f o r ma t i o n f us i o n i n f a u l t d i a gn o s i s o f b e l t c o n v e y o r H U W e i ． LI Ou S c h o o l o f El e c t r i c a l En g i n e e r i n g a n d Au t o ma t i o n，He n a n Po l y t e c h n i c Un i v e r s i t y J i a o z u o 4 5 4 0 0 0 ，C h i n a Ab s t r a c t I n vi e w of p r o bl e ms o f un c e r t a i n t y a n d l o c a l i t y o f i n f o r ma t i o n o bt a i ne d by a s i ng l e s e n s o r i n pr o c e s s o f f a ul t d i a gn os i s o f be l t c on ve y or ，t h e pa pe r p r op o s e d a f a u l t d i a g no s i s me t ho d b a s e d on m u l t i s e ns o r f u z z y i nf o r ma t i on f us i o n．The me t h o d f u z z e s i nf o r ma t i on o f be l t c o nv e y o r o bt a i n e d by t e mpe r a t u r e s e ns or ，du s t s e ns o r a n d s m o ke s e n s o r ，f us e s t he i nf or ma t i o n t hr o u gh s y nt he t i c o pe r a t i o n a nd d e c i s i o n r ul e i n f u s i o n c e n t e r ，S O a s t o g e t a c c u r a t e e s t i ma t i o n a n d j u d g e o f s t a t e o f t h e b e l t c o n v e y o r ．Th e e x p e r i me n t a l 收稿 日期 2 0 1 3 - 0 2 0 7 。 基金项 目 河南 省重点科技攻关项 目 1 0 2 1 0 2 2 1 0 1 9 7 ； 河南理工大学博士基金资助项 目 B 2 0 i 0 2 3 ； 河南理工大学青年骨干教师资助计划项 目 6 4 91 3 3 。 作者简介 胡伟 1 9 7 5 一 ， 男 ， 湖北十堰人， 副教授 ， 博士 ， 主要研究方 向为交流伺服电机驱动 、 直接驱 动控制和 过程控制 ， E ma i l h u we i h p u ． e d u ． c n。 神 经 网络 的矿井提 升 机 自校 正容 错 P I D 控制 方 法 。 仿真结 果表 明 ， 该 方 法 在提 升 机 控制 系统 故 障情 况 下能 迅 速 地 跟 踪 系 统 故 障 状 态 ， 在 线 调 整 P I D 参 数 ， 快 速恢 复系统 性能 。但应 注意 ， 采样 时间对 于系 统容 错控制 性 能具有 非常大 的影 响 。选 取采样 时 间 过大， 系统控制效果较差 ， 甚至有 时是不稳定 的； 若 采样时间过小 ， 神经网络训练过于频繁 ， 对系统处理 能力要求较高 ， 硬件实现较为困难 。因此， 选取一个 合 适 的采 样 时间显得 非常 重要 。 参考文献 [ 1 ] 刘超彬． 基于模糊神 经 网络 的污水处理过 程智 能控制 方法研究[ D ] ． 北京 北京工业大学 ， 2 0 0 6 ． E 2 3 王凌． 智能优 化算法及 其应 用I - M] ． 北 京 清 华大学 出 版社 ， 2 0 0 1 ． E 3 ] 刘金琨． 先进 P I D控制及其 Ma t l a b仿真E M] ． 北京 电 子 工业 出版 社 ， 2 0 0 3 ． [ 4 ] 戴先 中． 多 变量 非 线性 系 统 的神经 网络逆 控制 方 法 E M] ． 北京 科学 出版社 ， 2 0 0 5 ． I- s ] 赵峻． 基 于学 习方 法的非线 性系统主 动容错控制 研究 E D ] ． 北京 中国矿 业大学 ， 2 0 1 0 ． r 6 ]LI ANG Y W ， LI AW D C， LE E T C． Re l i a b l e c o n t r o l o f n o n l i n e a r s y s t e ms [J] ． I E E E T r a n s a c t i o n s o n Au t oma t i c Cont r o l 。 20 0 0。 45 4 7 O6 - 71 0． 2 0 1 3年第 6期 胡伟等 模糊信息融合在带式输送机故障诊 断中的应用 4 9 r e s u l t s ho ws t ha t t h e m e t ho d i mpr o ve s a c c u r a c y a n d r e l i a b i l i t y o f t he f a ul t d i a g no s i s o f b e l t c o n ve yo r Ke y wo r d s b e l t c onv e yo r 9f u z z y i nf o r ma t i o n f us i o n；s e n s or ；f a ul t d i a g no s i s 。引言 函数来表示模糊子 带式输送机是煤矿生产中广泛采用的一种连续 运输设备 ， 是矿井煤炭运输系统 的中枢 。带式输送 机线路长 ， 使用环境恶劣 矿山或井下 ， 在使用过程 中经常出现打滑 、 跑偏、 堆煤、 烟雾、 超温等故障 ， 严 重影响煤矿生产和安全。因此， 保证带式输送机 的 安全运输是煤矿安全生产的前提 。 带式输送机故障种类繁多， 在故障诊断系统中 使用 的传感器类型较多， 其输 出信号类型也不同， 且 部分传感器的输出信号为非线性， 加上矿山或井下 恶劣的环境因素的影 响， 使得单个传感器获得 的信 息具有局部性和不确定性 ， 单独 以某一个传感器进 行故障诊断 ， 诊断结果并不可靠 。因此 ， 本文提出了 一 种基于多传感器模糊信息融合的故障诊 断方法 。 所谓多传感器信息融合是指对来 自多个传感器的信 息进 行 多级别 、 多 方 面 的处 理 ， 从 而 导 出新 的 、 有 意 义的信息。信息融合的 目标是基于各传感器分离观 测信息 ， 通过对信息的优化组合导 出更多的有 效信 息 。它的最终 目的是利用多个传感器共同或联合操 作的优势来提高整个传感器 系统的有效性口 L 3 ] 。 1模糊 集 理论基 础 模糊集的基本思想是把普通集合 中的绝对隶属 关系灵活化 ， 使元素对集合的隶属度从原来只能取 { 0 ， 1 中的值扩充到可 以取 [ O ， 1 ] 区间中的任 意数 值 ， 很适合用来对传感器信息的不确定性进行描述 和 处理 _ 4 ] 。 定 义 I 在 论 域 【 ，中的模糊 子集 A ， 是 以隶 属 度 函数 为 表征 的集 合 。 即由映射 【 ， 一 [ 0 ， 1 ] 1 确定论域 u 的一个模糊子集 A。 称为模糊子集 的隶属度函数 ， 称为 【 ， 对 A 的隶属度 ， 表示论 域 U中的元素 “属于其模糊 子集 A 的程度 。它在 [ o ， 1 ] 闭 区间 内可 连 续取 值 ， 隶 属度 也 可 简记 为 A “ 。 定义 2 2个 非 空 集合 A一 { 口 ， 口 。 ， ⋯， 口 ， B一 b ， b ， ⋯， b } 之间的直积 AB一 { 口 ， 6 l 口∈A， b∈ B 2 中的一个模糊子集 R被称为A 到B的模糊关系 ， 又 2⋯ l R 。一 l 。 ． -． ” 1 3 式中 d 表示二元组 n ， b j 隶属于该模糊关系的隶 属度 ， 满足 O ≤ ≤ 1 ， 一1 ， 2 ， ⋯ ， m， 一1 ， 2 ， ⋯ ， 。 定义 3 设 X一 { z ， z ， ⋯ ， z 是论 域 A 上 的一 个隶属函数 ， R 一 是定义在直积 AB上 的模糊 关 系矩 阵 ， 则 称 向 量 YX。 R 一 { Y ， Y ， ⋯ ， Y 是 X 经 过模糊 变换 所得结 果 ， 表示 论域 B上 的一个隶属函数。其中符号“ 。 ” 表示合成运算 ， 为保 留各个不同传感器检测的所有信息 ， 这里的模糊算 子“ 。 ” 采用加权平均型进行运算[ 8 - 9 3 Y J 一∑ z 4 式中 ∑z 一1 。 2 模糊 信息 融合 故 障诊断 方法 2 ． 1 带式输送机故障诊 断系统 带式输送机故障诊断系统结构如图 1 所示 。图 中每个传感器均独立进行判决 ， 其结果经过数字滤 波和模糊处理后送 到模糊信息融合 中心 ， 信息融合 中心应用模糊运算模型将数据融合后进行评 判， 最 后得 出诊 断结 果 。 5 0 工矿 自动 化 2 0 1 3年 第 3 9卷 图 2 温度隶属度函数 确定状 态 ， A ---- - 1 一 N ￡ 一 P ￡ 一 D ￡ 。 r ￡ 、 o ￡ 相应 的表达式 为 N 一 P ￡ 一 D ￡ 一 ／ 4 0 一t 、 I 百， 0， 0， ， t ～ 3O、 。 I J’ 1。 ， 6 O t 、 l J， 0， 0， ／ t 一5 0 ＼ I 百J’ 1． 图 4 烟雾浓度隶属度函数 N ￡ 、 2 ． 3 模糊 信 息融合 算法 t4 0 t3 0 3 O≤ t ≤ 4 0 4 00 ， 表示各种传感器判断的可信 度 ， 应满 足 ∑n 一1 8 z l 从 而得 到表 示 其关 联 程 度 的模 糊 集 B， 经模 糊 变换得 B A 。R B b 1 1 b 1 2 b 2 1 b 2 2 b l b 2 9 口中的对角线元素为计算得到的诊断信息， 对 角线 以外 的元素 对 系 统决 策 不 起作 用 。 因此 ， 提 取 B中的对角线元素作为融合诊断信息 D 一 [ 1 ， d 2 ， ⋯， d ] 一 [ 6 b 2 一， 6 ～] 1 0 2 ． 4 融合 决策 求出最终的融合诊断信息 D 后， 可按照一定的 准 则 比如最大 隶属 度 原则 方 法 、 中心 法等 进行 全 局判决， 得 出最优结果 。根据运算的 D 值 ， 采用 以 下 规则 进行判 决 1 判 定 的 目标 类 型 应 具 有 最 大 的 信 度 函 数 值 。 ； ■ ● ● ● ● ● ● ● 2 0 1 3年 第 6期 胡 伟等 模 糊 信 息融合 在 带式输 送机 故 障诊 断 中的应 用 5 1 2 判定的 目标类型的隶属度必须大于某一 门 限 k 】 。 3 判定的 目标类型和其他类型的信度函数值 之差 要大 于某 个 门限 k 。 根据实验和实际运行分析 ， 并结合专家经验 ， 本 系统 选择 的 门 限 k 0 ． 7 5 ， k 一0 ． 1 。 3实验 数 据分析 在带式输送机故障诊断系统中， 需要大量传感 器监测现场参数 。这里仅以洒水装置控制为例进行 说明。洒水装置中配备粉尘传感器、 温度传感器 和 烟雾传感器来采集设 备的粉尘浓度、 温度和烟雾浓 度 ， 则评判因素集合 V { ， 。 ， 。 } 粉尘浓度 ， 温度， 烟雾浓度 。权值分配策略 根据对上述 3种 传感器的多次实验， 结合专家经验 ， 这 3种传感器判 断 的权值 分 配为 A一 Ⅱ ， a 2 ， a 。 一 O ． 6 ， 0 ． 3 ， 0 ． 1 。 状 态集 U{ N， P， D} 。 在 带式 输送 机洒 水装 置 的 3种不 同的工作 状 态 下 ， 分别采集 1 组数据， 见表 1 。 表 1 传感器采集 的数据 表 2为 、 。和 的隶 属 度 值 及 模 糊 信 息 融 合前后的洒水控制结果 。 根据融合决策的方法和融合结果可知 若仅以 单一传感器直接去判决 ， 其结果 由于限制可能导致 监测结果的缺判 。而基于模糊信息融合算法融合了 来 自多传感器的判决结果 ， 增加了状态监测的置信 程 度 ， 提高 并改 善 了监测 系统 的性 能 。 4 结语 提出了一种基于多传感器模糊信息融合 的故障 诊断方法。通过实验结果分析可看 出， 该方法可 以 有效消除单传感器 由于信息不足 、 不完全而导致 的 误判现象 ， 从而增强 了带式输送机故障诊断系统 的 可靠性 ， 提高了带式输送机故障诊断的准确性 。 表 2 多传 感器信 息融合结果 [2 ] [3 ] [4 ] [5 ] E 6 ] [7 ] [8 ] [9 ] E l o ] [ 1 1 3 参考文献 E t 2 ] [1] 王毅 ， 雷英杰． 基于 Va g u e 集 的多传感器信息融合方 法 [ J ] ． 计 算 机 技术 与 发展 ， 2 0 0 7 ， 1 7 4 2 3 2 2 3 4 ， 23 8． 陈双叶 ， 张微 敬． 一 种基于粗 糙集 的模 糊信 息融合 方 法及应用 E J ] ． 中国工程科学 ， 2 0 0 6 ， 8 1 2 7 5 7 9 ． 权太范． 信 息融合 神 经 网络模糊 推理 理论 与应 用 [ M] ． 北京 国防工业 出版社 ， 2 0 0 2 ． 徐耀松 ， 郭磊 ， 王丹丹． 多传感器模糊信息融合算 法在 煤矿 瓦斯监测 中的应用 E J ] ． 矿业安 全与环 保 ， 2 0 0 8 ， 3 5 3 4 2 4 4 ． 谢 国民， 付 华 ， 王 涛 ， 等 ． 基 于信息融 合的煤 层 自然 发 火监 测系统研究 [ J ] ． 传 感器 与微系 统 ， 2 0 0 9 ， 2 8 4 2 7 - 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