粗糙集理论在采煤机故障诊断中的应用.pdf

2 0 0 3年第 1 1 期 煤 矿 机 械 1 1 9 日 故 障 诊 断 嗣 文章 编号 1 0 0 3 - ff ／ 9 4 { 2 0 0 3 1 1 - 叭1 9 - 0 2 粗糙 集理 论在 采燥 柏 故障 诠 断 【 l 】 响 应 用 曲延 滨 ．李 国财 ．徐殿 国’ I ． 哈 尔 滨工业 大学 ，黑龙 江 哈尔 滨 1 5 0 0 0 1 ；2 ． 哈尔 滨煤矿 机械 研究所 ，黑 龙 江 哈 尔滨 1 5 0 0 3 0 摘 要 介 绍 了粗 糙 集理 论 关 于知 识 约 简的 基 本 内容 ， 利 用粗 糙 集的 约 简理 论 ， 对诊 断规 则 进 行 约简并剔除 不必要 的属性 ， 获取最简单诊 断规 则。对设备进行正确 的诊断 ， 给 出了利用决策表建 立 采 煤 机 故 障诊 断规 则 的表 示 方 法 。 关键词 采煤机 ；故 障诊 断 ；粗糙 集；约简 中 图号 T D 4 2 1 文献 标 识 码 A 1 引 言 随 着 煤 炭 工 业 的 发 展 ， 采 煤 机 的功 能 越 来 越 多 ， 其 自身的结构 、 组成愈加 复杂 ， 因而发生故障的原因 也 随 之 复杂 。基 于 规 则 的诊 断 方 法 是 根 据 被诊 断 系 统 的 专 家 以往 诊 断 的 经 验 ， 将 其 归 纳 成 规 则 。通 过 规则推理来进行 故 障诊 断 ， 其 诊断 过程 简便 、 快速 ， 因此基于规则 的诊断方法在故障诊 断 中得到 了广泛 使用 。由于设 备 的诊 断 和 维修 是 复 杂 的经验 性 工 作 ， 需 要应用专家 经验 和各方 面 的信息 才能较好 地 解 决 问题 。专 家 系 统 主 要 由知 识 库 、 推 理 机 和 用 户 接 口等 部 分 组 成 。 知 识 库 是 专 家 知 识 、 经 验 与 书 本 知 识 的 存 储 器 ， 其 中存 放 着 各 种 故 障 现 象 、 引起 故 障 的原因及排除故 障应采取 的措 施。采煤机故 障诊断 专家系统 已在许 多煤矿 获得应 用 ， 它能 对采 煤机运 行过程 中出现的 故障进 行实 时诊 断 ， 能根据 采煤机 出现的故 障现象快 速进行故 障原 因的查 找 。这大大 提 高 了采 煤 机 使 用 与 维 护 质 量 ， 提 高 了采 煤 机 开 机 率 。但是根据经 验获 取 的知识 ， 必然 存在冗 余 和重 复 ， 粗糙 集理论是 为开发 自动 规则 生成 系统而 提 出 的 ， 能有效地分析 和处 理不精 确、 不 一致、 不完整 等 各 种 不 完备 信 息 。其 主要 思 想 是 在 保 持 分 类 能 力 不 变 的 前 提下 ， 通 过 知 识 约 简 ， 导 出概 念 的 分 类 规 则 。 因此用 粗糙 集理论获取故障诊断规则 的方法不但理 论上合 理 ， 而且实 际中是可行 的。 2粗 糙 集理 论 简 介 粗糙 集 理 论 是 由波 兰 的 Z ． P a w l a k教 授 于 2 0世 纪 8 O年代 初 提 出 的 ， 被 认 为 是 处 理模 糊 和 不 确 定 性 问题 的 新 的 数 学 工 具 ， 近 年 来 在 人 工 智 能 界 引 起 了 极大关 注。粗糙集 理论 的特 点 无需 提供 除问题所 需处理 的数据集合 之外 的任 何先 验信息 ， 这 也是 它 最 重 要 的 优 点 。 粗 糙 集 理 论 无 需 任 何 先 验 信 息 ， 通 过 发 现 数 据 间 隐 藏 的 关 系 ， 揭示 潜 在 的规 律 ， 从 而 提 取 有 用 信息 ， 简 化 信 息 的 处 理 。 目前 粗 糙 集 理 论 已 在 模 式 识 别 、 数 据 挖 掘 等 领 域 获 得 了 成 功 的应 用 。 粗 糙 集 理 论 从 新 的 视 角 对 知 识 进 行 了 定 义 设 ≠ 是我们 感 兴趣 的对 象 组成 的有 限集 合 ， 称 为 论 域 。 任何 子 集 c ， 称 为 中 的 一 个 概 念 或 范 畴 。 中 的任 何 概 念 族称 为 关 于 的 抽 象 知 识 ， 简 称知识 。 知识被认 为是一种 对抽 象或 现实对 象进 行 分类的能力 。根据所讨论对象的特征差别将其分 门 别类的 能 力 ， 均 可 以看 作 是 某 种 知 识 。 u 中 的概 念 ， 构 成 了 一 个 特 定 论 域 的 分 类 ， 例 如 ， 族 C { 置 ， ， ⋯ ， } ， X i c U， X 。 ≠ ， X i Ⅸ ， 对 于 n ≠ ， f 1 ， 2 ， ⋯ ， 且y X 。 U， 称C为 上 的 一 个 分 类 。 上 的 一 族 分 类 称 为 关 于 的 一 个 知 识库。为便 于数学推导 ， 通常用等价关系代替分类 。 通 过 知 识 库 表 达 一 个 相 关 系 统 K ， R ， 这 里论域 是一个有限集 ， R是 上的一个等价关系 族 。若 Pc R， 且 P≠ ， 则 ，P也 是 一 个 等 价 关 系 ， 称为 P上 的不可 分辨 关 系 ， 记为 i n d P 。分类 过 程中相差不大的个体 被归 于一类 ， 它们 的关 系就是 不 可 分 辨 关 系 。 U／ i n d P 表 示 与 等 价 族 P 相 关 的 知 识 ， 称为 K 中关 于 的 P 基 本 知 识 ， i n d P 的 等 价类 称 为 知 识 P 的基 本 范 畴 。如 果 Q∈ R， 则 称 Q 为 K 中关 于 的 Q初 等 知 识 ， Q 的 等 价类 为 知 识 R 的初 等 范 畴 。 在 保 持 知 识 库 中初 等范 畴 的情 况 下 消 除 知识 库 中冗余分类或冗余 基本范 畴 ， 即知 识的 简化 。令 R 为 一 族 等 价 关 系 ， R∈ R， 如 果 i n d Ri n d R一 { ， 则 称 R为 R 中不 必 要 的 ； 否 则 称 R 为 R 中必 要 的 。 如果 每 一个 R∈R 都 为 R 中 必 要 的 ， 则 称 R 为 独 立 的 ； 否 则 称 R 为 依 赖 的 。 设 Q c P， 如 果 Q 是独立的 ， 且 z Qf P ， 则称 Q 为P的一个 约 简 。P 可 以 有 多 种 约 简 。 P 中 所 有 必 要 关 系 组 成的集合称为 P的核 ， 记作 c o r e P 。 为 了处理数据 ， 需要知识 的符号表 达 ， 知识表达 系统的基本成分是研 究对 象 的集 合 ， 关于 这些 对象 的知识是通过指定对象 的基本特征 属性 和它们 的 特征值 属性值 来描 述 的 。设 S ， A， ， ， 为 一 个 知 识 表 达 系统 ， AC Y D， C t D ， C称 为 条 件 属性 集 ， D称 为决 策 属 性 集 。 具 有 条 件 属 性 和 决 策 属性 的 知 识 表 达 系统 称 为 决策 表 。 决 策 表 是 一 类 特 殊而重要 的知识表达 系统 ， 它指 当满足某些 条件时 ， 决 策应 当 怎样 进行 。 粗糙 集 的 约 简理 论 中应 用 决 策 表 来 描 述 论 域 中 维普资讯 1 2 0 粗糙集理论 在采煤 机故 障诊断 中的应用 曲延滨 ， 等 2 0 0 3年第 1 1 期 对象 。纵轴表 示实例标记 ， 横轴表示属性 分 为条件 属 性 与 决 策 属 性 ， 实 例 标 记 与 属 性 的交 汇 点 就 是 这 个 实例 在这个属性下 的值 。论域 中的对象根 据条件 属性 的不同 ， 被划分 到具有不同决策属性的决策类 。 在一个决 策系统 中 ， 各 个 条件属 性之 间往往 存在 着 某些程 度上的依 赖 或关 联 ， 约 简可 以理解 为在不 影 响分类 的前提下 ， 最 简单地 表示 决策 系统 结论属 性 的条件属性 的集合 。利用粗糙集理论从信息表 中抽 取 规 则 的过 程 就 是对 决 策 表 约 简 的 过 程 。 将 粗 糙 集 理 论 应 用 于 采 煤 机 的故 障诊 断专 家 系 统 ， 通 过 所 产 生 的知 识 表 达 系统 ， 对 专 家 系统 中存 在 的冗余信息进行 约 简 ， 有 效 地减少 了信 息表 达的属 性数量 ， 降低 了故 障诊 断专家系统构成的复杂性。 3采 煤 机 故 障诊 断 决 策 表 的 建 立 采煤 机是一个 集 机械 、 电气 、 电子 、 液压传 动 系 统 为 一 体 的 复 杂 系 统 。 它 处 于 恶 劣 的 工 况 ， 采 煤 机 因故 障停 机将 造成 整个 煤矿 系统 的瘫痪 ， 因此需要 建立一个故障诊 断系统来准确描述采煤机的完好状 况 。 并对故 障进行 诊 断 ， 以增 大采 煤机 开机率 ， 提 高 其 可靠性 。采煤 机运 行中常见故障 主泵泄露严重 、 补 油 泵 损 坏 、 滤 油 器 被 堵 、 液 压 马 达 泄 漏 、 辅 助 泵 损 坏 、 电机过 载 和冷却水 不足 等。根据 上述 7种 常见 故障 的专 家诊 断经验确定采煤机故 障诊断决策表如 表 1所 示 。 表 1 采煤机 故 障诊 断决 策表 Ta b ． 1 De d 岫 t a b l e o ff a u l t d i a g 舯 豳 o f s h e a r e r 序号a b c d e f g h i J k故障 表 中 ， F 1 一 主 泵 泄 漏 严 重 ， F 2 一 补 油 泵 故 障 ， F 3 一 滤 油 器 故 障 ， F 4 一 液 压 马达 故 障 ， F 5 一 辅 助 泵 故 障 ， F 6 一 电动机 过载 ， F 7 一冷却水 不足。a 采煤 机空 载 ， 】 一 低 压 大 于 1 ． 7 MP a ； 2 一 正 常 。 b 采 煤 机 加 载 ， l 一 低 压 低 于 1 ． 7 MP a ； 2 一 正 常 。c 1 一 油 温 上 升 ； 2一正常 。d 采煤 机空载 。 l 一 补油压力低 于 1 ． 7 MP a ； 2 一 正 常 。e 采 煤 机 空 载 ， 1 一 辅 助 系 统 压 力 大 于 2 4 ． 1 MP a ； 2 一 正 常 ； 3 一 辅 助 系 统 压 力 低 于 2 4． 1 MP a 。f 1 一 液 压 马达 总进 液 流 量 与 总 回液 流 量 之 差 大 于 1 4 L ／ rai n ； 2 一正 常 。g 1 一摇 臂 升起 时 间 大 于 2 ． 5 m i n ； 2 一 正 常 。h 1 一 电机 电 流 大 于 3 9 0 A； 2 一 正 常。i 1 一 电机温度大 于 7 0℃； 2 一 正常。j 1 一 冷却 水 压力小 于 1 ． 7 MP a ； 2 一正 常。k 1 一 冷却水流量小 于 1 8 L ／ ra i n ； 2 一 正 常 。 决 策表 的约简就 是约简 决策表 中 的条件 属性 ， 约简后的决策表 具有 约简前 的决策表 的功 能 ， 但 是 约简后 的决策表具 有更少的条 件属性 。 决 策 表 的 约 简 步 骤 如 下 1 消去重复的行 ， 即删 除表中相同的规则 ； 2 消除表 中多余的条件属性 ， 即从决策表 中消 去 某 些 列 ； 3 简化决 策规则 ， 消去属 性的冗 余值 ， 即删 除 规则 中多余 的属性 ， 只保 留必要的属性 。 按 照 上 述 约 简 步 骤 对 表 l约 简 ， 得 表 2约 简 决 策表 。 表 2采煤机 故 障诊 断约简 决 策表 Ta b． 2 Re duc e d m 加t a bl e 0 f h u l t m醒 no s i s 0f mr 序号 c d e f g h i j 故障 l l l 一 一 一 一 一 一 一 n 2 一 一 l l 一 一 ～ 一 一 F 2 3 一 一 l 3 一 一 一 一 一 f 3 4 一 l 一 一 l 一 一 一 一 F 4 5 一 一 一 3 一 l 一 一 一 巧 6 一 一 一 一 一 一 l 一 一 F 5 7 一 ． 一 一 一 一 一 I f 5 8 一 一 一 一 一 一 一 一 l F 7 4结 语 在故 障诊 断专 家系统 的基础 上 ， 引入粗糙 集理 论 ， 并 以信 息 系统 属 性 值 表 为 主要 工具 ， 对 专 家 系统 中的 规 则 进行 约 简 并 剔 除 不 必 要 的 属 性 ， 揭 示 了 故 障诊断信息中内在 的冗余 性 ， 获得最 简专 家诊 断规 则 。 参 考 文 献 [ 1 ] 李 金 良。 朱 启建 ． 刘 德成 ． A MS 0 0采 煤机 常见故 障 的分 析 [ J ] ． 矿 山 机 械 ， 1 9 9 5 ， 4 2 52 7 ． [ 2 ] 曾黄麟 ． 粗糙集 理论及 其应用 [ M] ． 重 庆 重 庆大学 出版 社 ， 1 9 9 8． [ 3 ] 曹 长修 ， 孙颖 楷 ， 曹龙汉 。 等 ． 基 于 粗糙 集 理 论 的内 燃 机故 障 诊断 专家 系统 [ J ] ． 重 庆大 学学 报 自然 科学 版 ， 2 0 0 1 ， 2 4 4 4 54 7． 54． 作者 简介 曲延滨 1 9 6 1一 。 山 东牟 平人 。 副教 授 ． 1 9 旧 _ 4年 毕业 于哈尔滨 工业 大学 工业 电气 自动化 专业 ， 现 主要从 事 自动控 制理论 、 计算机控 镧等 教学 、 科 研工作 ． 收稿 日期 2 0 0 3 ． 0 8 ． 0 5 Th e a pp l i c a t i o n o f r o u g h s e t t he o r y i n f a u l t d i a g n o s o f s he a r e QU Ya h - b i n 。 。 L I Gu o - c a i 。 XU Di a n g u o 。 1 ． Ha r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y。Ha r b i n 1 5 0 0 0 1 。 C h i n a ； 2． Ha r b i n C o a l Ma c h i n e r y I n s ti tu t e- Ha r b i n 1 5 O O 3 O。 Ch i n a Ab s t r a c t Th e f un d a me n t a l c o n t e n t a b o u t k n o wl e d g e r e du c t i o n o f r o u g h s e t t h e o r y i S i n t r o du c e d． Ba s e d o n t h e r e d u c t i o n t h e or y o f r o u g h s e t - the d i a g n o s i s r u l e s a r e r e du c e d a n d the u ne s s e n t i al a t t r i b ut e s a r e e l i mi n a t e d。 thus t h e s i mp l e s t m l es a r e a c h i e v e d a n d a p p l i e d t o ma k e a c c u r a t e d i a g n osi s． Th e r e p r e s e n t a t i o n o f s h e a rer d i a g nosi s r u l e s o b t a i n e d f r o m d e c i s i o n t a b l e i s pr e s e n t e d i n t h i s pa p e r ． Ke y wor ds s h e a r e； f a u l t d i a g n os i s； r o u g h s e t ； r ed u c t i o n n 乃 H l2 跖 跖 耵 2 2 2 2 2 2 2● 2 2 2 2 2 2 2 l 2 2 2 2 2 2 l 2 2 2 2 2 2 l 2 2 2 2 2 2 l 2 2 2 2 2 2 l 2 2 2 2 2 l 3 2 3 2 2 2 2 l l 2 2 2 2 2 l 2 2 2 2 2 2 l 2 2 2 2 2 2 2 l 2 2 2 2 2 2 2 维普资讯