远程协同故障诊断关键技术及其应用研究
发布时间：2020-07-21 10:20
【摘要】： 随着现代复杂装备大型化、自动化、高速化程度的不断提高，在传统模式下对其进行故障诊断日趋困难，表现出成本高昂、效率低下等诸多不足。远程化、协同化、智能化已成为现代故障诊断领域研究的一个重要发展方向和必然趋势。为此，本文面向e-维护模式下复杂装备的诊断问题，以柔性制造系统(FMS)为对象，对远程协同故障诊断进行了研究。研究主要包括远程协同诊断体系结构、关键支撑技术、系统实现及工程应用等多个方面。 论文首先对远程故障诊断技术的工程实践背景进行了剖析，通过对研究现状的分析及企业调研，针对其中存在问题，提出了面向e-维护模式下复杂装备的远程协同故障诊断框架模型E-CFD。为有效实现多点信息的采集、传输、分析与决策，实现故障诊断D2E(Device to e-Business)的向上过程集成，搭建了集中-分布式的诊断体系结构。通过对工作原理及关键技术的分析，构建了E-CFD的逻辑结构与功能模型，研究了诊断系统与e-维护环境的有效集成。 其次，针对远程协同故障诊断的任务分解及其控制问题，给出了一种基于关系模型与贝叶斯网络的主从混合式算法。构造了面向诊断任务分解的关系建模方法，用于解决粗粒度诊断路径的规划问题。设计了基于邻接矩阵与贝叶斯网络的图论方法，分析了其在细粒度层面诊断任务分解中的应用。提出了诊断资源调度优化问题模型，实现了多约束条件下的诊断资源配置。 第三，引入博弈论方法，构造了故障诊断决策博弈融合模型，以解决远程协同故障诊断中由诊断结果冲突与合作所引起的决策融合问题，并给出了从基本要素、功能与过程模型到融合算法的说明。针对故障诊断中的具体问题，提出将协同诊断中的多源决策信息视为局中人，对远程协同故障诊断中冲突与合作局势进行了分析研究，给出了一种基于信息熵影响增强与减弱方法的融合算法，以定量地处理诊断决策问题，使之做出最优诊断决策。 第四，为提高远程协同故障诊断的智能性，搭建了可重置的协同行为智能仿真模型。通过对从装备设计到运行过程中涉及到的行为智能进行分析，建立了由计算组件、协同调度、可重构设置构成的三层协同行为智能仿真模型体系结构，并给出了基于该模型的智能故障检测与诊断系统的建立方法。 最后，以FMS为主要算例，对上述模型及其相关算法进行了应用研究，相应的验证结果表明了理论研究成果的正确性与可行性。在此基础上，设计了原型系统UN-E-CFD的开发方案，并给出了总结与展望。
【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TH165.3
【图文】：
障诊断相当于为每套装备都配置一套功能完备的故障诊而不是人”【’3“】，通过信息交流而非人员交流来解决现场德国西门子公司统计，60%的操作问题可以通过远程服工程师的现场服务[86}。GEMedical公司应用Insite远程其维修服务时间由4小时减至2个小时，有效减少了41，j。oTIs公司为其生产的电梯采用RemoteElevatorMain约能节省5亿美元的维护费用【’。2]。可见，远程服务模式，使维修服务人员、交通工具、维修工具与设备、产品备少，从而降低装备的维护成本。对于重大和疑难故障的诊，可很方便地由多个专家完成会诊。这样在装备发生故障得到维修，大幅度地减少因装备故障停运而造成的生FinehPruyn纸品公司提供的远程检测与诊断系统In.site，据统计每年为该公司至少减少347万美元的生产损失，50%‘87]。
包括装备工作状态、诊断结论、维修决策指令等 [2671。在e一维护环境中，远程协同诊断系统不仅能获得更多的输入信息，也能提供更多的输出信息，从而完成DZE的向上集成。如图2一2所示，其广义输入输出可简述如下:1.广义输入装备设计数据:来自装备的设计数据，可作为基于模型的诊断提供建模所需的基础数据，而其设计指标与运行参数等是判断装备运行正常与否的重要基准。装备制造数据:装备的制造与装配信息有助于系统给出有效维修指导。产品质量信息:产品质量信息往往包含着装备生产性能变化的趋势，它的存在可以作为判断装备运行正常与否的一个辅助判据。装备运行状态数据:装备运行状态数据是装备运行是否正常的指示器，包含着装备未来运行状态的发展趋势，是装备未来可获得性的重要判断依据。对装备运行参数的历史数据中，可获取装备的正常\故障行为模型
西北L:业大学博58][285一286]。些诊断信息融合技术的进展无疑推动了远程协同故障诊断的前问题时，均不乏其合理性与先进性，但在实际应用中也常会出现贝叶斯推理的信息融合方法，往往会落入先验概率获取困难的定先验概率出现偏差，其推理结果将有可能失效[2s8]。为解决这，相应的集成方法如模糊神经网络被提出;另一方面，则有越域的扩展工具与方法如来自经济学领域的博弈论被引入129‘一293]。.2博弈论在故障诊断领域中的应用分析程协同故障诊断是在高度抽象层面上，首先由诸远程分布式诊前故障状态与故障原因做出各自决策，然后由协同诊断中心通过断资源所作决策加以综合，并形成最终结果。在源于冗余与互补上所做出的各类决策，往往表现出冲突与协作的交互关系。这要的各种不确定性进行合理处理，以期获得应有的目标。DeCISIOnGeneral
本文编号：2764282
【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TH165.3
【图文】：
障诊断相当于为每套装备都配置一套功能完备的故障诊而不是人”【’3“】，通过信息交流而非人员交流来解决现场德国西门子公司统计，60%的操作问题可以通过远程服工程师的现场服务[86}。GEMedical公司应用Insite远程其维修服务时间由4小时减至2个小时，有效减少了41，j。oTIs公司为其生产的电梯采用RemoteElevatorMain约能节省5亿美元的维护费用【’。2]。可见，远程服务模式，使维修服务人员、交通工具、维修工具与设备、产品备少，从而降低装备的维护成本。对于重大和疑难故障的诊，可很方便地由多个专家完成会诊。这样在装备发生故障得到维修，大幅度地减少因装备故障停运而造成的生FinehPruyn纸品公司提供的远程检测与诊断系统In.site，据统计每年为该公司至少减少347万美元的生产损失，50%‘87]。
包括装备工作状态、诊断结论、维修决策指令等 [2671。在e一维护环境中，远程协同诊断系统不仅能获得更多的输入信息，也能提供更多的输出信息，从而完成DZE的向上集成。如图2一2所示，其广义输入输出可简述如下:1.广义输入装备设计数据:来自装备的设计数据，可作为基于模型的诊断提供建模所需的基础数据，而其设计指标与运行参数等是判断装备运行正常与否的重要基准。装备制造数据:装备的制造与装配信息有助于系统给出有效维修指导。产品质量信息:产品质量信息往往包含着装备生产性能变化的趋势，它的存在可以作为判断装备运行正常与否的一个辅助判据。装备运行状态数据:装备运行状态数据是装备运行是否正常的指示器，包含着装备未来运行状态的发展趋势，是装备未来可获得性的重要判断依据。对装备运行参数的历史数据中，可获取装备的正常\故障行为模型
西北L:业大学博58][285一286]。些诊断信息融合技术的进展无疑推动了远程协同故障诊断的前问题时，均不乏其合理性与先进性，但在实际应用中也常会出现贝叶斯推理的信息融合方法，往往会落入先验概率获取困难的定先验概率出现偏差，其推理结果将有可能失效[2s8]。为解决这，相应的集成方法如模糊神经网络被提出;另一方面，则有越域的扩展工具与方法如来自经济学领域的博弈论被引入129‘一293]。.2博弈论在故障诊断领域中的应用分析程协同故障诊断是在高度抽象层面上，首先由诸远程分布式诊前故障状态与故障原因做出各自决策，然后由协同诊断中心通过断资源所作决策加以综合，并形成最终结果。在源于冗余与互补上所做出的各类决策，往往表现出冲突与协作的交互关系。这要的各种不确定性进行合理处理，以期获得应有的目标。DeCISIOnGeneral
【引证文献】
相关会议论文 前1条
1 孙寒冰;徐宗昌;安钊;;基于IETM的远程协同故障诊断资源相关研究[A];Proceedings of 14th Chinese Conference on System Simulation Technology & Application(CCSSTA’2012)[C];2012年
相关博士学位论文 前1条
1 吴宗彦;基于网格的远程协同诊断系统的研究与实现[D];合肥工业大学;2009年
相关硕士学位论文 前3条
1 程帅;应急通信监控系统中故障诊断系统间协同机制的研究[D];沈阳理工大学;2010年
2 武伟;数控机床远程监测与故障诊断系统的研究与应用[D];山东科技大学;2011年
3 孔丽;基于故障诊断网格的数据管理[D];合肥工业大学;2010年
本文编号：2764282
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jixiegongcheng/2764282.html
