基于模糊逻辑专家系统的机车动力系统电力故障诊断

[摘要]智能控制理论的发展为解决电力驱动系统故障诊断带来了新方法。对于非线性和不确定模型系统而言，智能控制中的模糊逻辑控制和专家系统是有效策略之一。结合两种系统优点，构建模糊逻辑专家系统，对电源电路进行状态监控和故障分析。并通过对典型电源电路的分析，提出一种通用的故障分析系统构架，为今后的相关研究确立了基础。

[关键词]模糊逻辑 控制 专家 电源电路 故障诊断

中图分类号：TM7文献标识码：A 文章编号：1671－7597(2008)0910019－02

一、导论

近几年，机车电源电子设备的应用研究逐步增多[1]，越来越多的电源电子设备应用到机车电力设备重要的位置（如电源转换器、稳压器、电力牵引设备等）。近些年，特别是机车交流电源电路，构造和控制策略变的非常复杂[2]。正因为如此，设备故障不可避免的发生。同时机车的操作模式越来越依赖于电源电路的操作模型，因而电源电路的故障诊断也变地日益重要[3]。

众所周知，故障分析理论与技术已得到快速发展。各种各样的故障分析方法已经应用于电源电路的日常维护（如知识推论的专家系统方法、神经网络方法等）[4-7]。然而，传统专家系统和神经网络方法有着共同的缺点，即无法解决系统不严密和不确定的问题。事实上，传统维护策略是滞后维护。采用这种方法会导致设备运转存在隐患，一旦故障发生，将会导致不可估计的经济损失。另一种维护策略是预测维护。这种方法可能导致维护不足，或者维护过量引发其他新的故障。随着电源电子设备越来越复杂，上述维护策略已不适合当前要求。因此，有必要确立另一种新的维护策略，即另一种新的故障诊断方法。基于这种需求，一种新型的故障诊断方法，即模糊逻辑[8]专家系统[9]，应运而生。

二、理论分析

模糊逻辑专家系统是模糊逻辑控制与专家系统相结合的产物，其基于模糊数学、模糊知识表达和模糊知识推论的一种智能系统。这种系统的核心是模糊推理机。

图1是本论文的三相换流器电源电路的结构简图

（一）模糊逻辑

与布尔逻辑不同，模糊逻辑允许状态在0与1间变化，例如0.1、0.5或0.7。下面首先简要回顾一下模糊集合，模糊规则和模糊推论。

1．模糊集合。通常，有三种方法可以表达模糊集合。最为常用的方法是归属函数法，其由一系列归属程度和模糊变量组成。模糊变量的归属程度可看作是模糊变量的归属容量。如下所示：

如果u 代表连续变化区域

如果u代表离散变化区域

归属函数也可由图2来解释，这种解释特性直觉性较强。在本文中，所有故障模式皆基于归属函数形式。

这里，几个主要公式如下所示：

联集： ；交集：

模糊关系：

通常，決定归属函数的标准有三个：归属函数一定要突出模糊集合；归属函数一定要对称；归属函数一定要有重叠。在本论文中，采用模糊统计方法确定归属函数。

2．模糊规则。通常，模糊规则以模糊条件句R的形式表达，如例所示：

如果x是，那么y是； 或如果x是，那么y是，否则y是；或如果x是，y是，那么z是；

这里x,y,z是模糊变量， ,,是X,Y,Z域的模糊集合。

模糊规则也可看作是从一个域到另一个域的模糊关系，如例所示：

；或 ；或

这里：“”代表两个域的模糊关系。“”代表Sup-star合成推论规则。如果“”定义为“极大－极小合成”，则“”代表Zadeh方法。

（二）知识模型

采用何种知识形式和知识层次决定着故障分析知识模型的好坏。通常，知识分为两种：浅层知识和深层知识。浅层知识代表征兆与故障的特定关系，采用乘法定则表达，其中故障模型和浅层知识构成浅层知识模型；深层知识代表结构、性能与目标诊断功能之间的特定知识，可以在对目标理解之后获得，其中故障模型与深层知识构成深层知识模型。

基于上述论述，知识模型有三种基本形式：

1．浅层知识模型。这种模型可以简单的解释为“征兆故障”的原因和结果。采用这种模型的分析系统称之为“初级专家分析系统”。

2．深层知识模型。这种模型采用关于结构、性能与目标诊断功能的知识。通过仿真输出量与实际测量输出量、利用倒推技术计算输出量对照，它可以准确定位故障根源。这种模型适合有着明确配置的目标，诸如逻辑、数字或类似系统，对于诊断十分有利。

3．混合知识模型。这种模型可以充分利用浅层和深层知识模型。依据浅层和深层知识模型的结合程度，这种模型有四种形式。诊断系统的推理可自动在两种知识模型之间选择进行。

（三）分级结构模型

上面提到的浅层与深层知识模型，仅仅适用与简单诊断系统。在复杂系统中仍有很多问题无法解决。因而有必要建立对复杂系统相对应的诊断模型和控制策略。

1．层次分解。任何一个复杂系统都是多层次的。它可以按照模块功能对结构进行分解，因而复杂系统可以分解为一系列的层面，例如系统层、子系统层、组件层和零件层，并且每一层都有相应的功能。

通过层次分解，一个复杂的系统可以表达为S集合体。

S={S1，S2，···Si，···，Sn}，这里Si是复杂系统的子系统。

基于层次分解，可以分析复杂系统的故障进程。故障进程实际上是关于异常预兆的信息传输进程。当某些部分发生故障，异常征兆就会出现并传输到其他子系统，例如螺丝松动。基于这样的方法，故障诊断策略就可确定故障位置。

2．层次模型。任何复杂系统的异常征兆可以由层次内部故障或层次外部故障引发。由此，故障诊断有两个子进程：“故障征兆”层次内部诊断和“故障原因”层次外部诊断。

层次内部诊断是从本层子系统征兆集合到相关故障集合的确定过程；层次外部诊断是从上层故障集合到下层相关原因集合的确定过程。因而，复杂系统的诊断是层次内部和层次外部结合诊断。

（四）模糊逻辑专家系统

传统专家系统是一个含有大量的专家经验和知识计算机程序系统，可以像专家一样在特定区域解决实际问题[10-12]。系统表现形式为专家知识和经验的规则，这些规则是十分精确和肯定的。如下所示：

如果x是A，那么y是B；或如果x是A，那么y是B，否则y是C；或如果x是A，y是B，那么z是C；这里x,y,z是常规变量，A,B,C是基于布尔逻辑的X,Y,Z域中的常规集合[13]。

1．精确推导方法。对于传统的专家系统，推导意味着精确推导，必然导致精确推导结果。在推导过程中，数据库一定要提供与上述规则充分匹配的准确事实。一旦没有准确事实，也不会触发其他规则，因而无法获得精确推导结果。这就是传统专家系统的关键缺点。例如：

与精确推导模型不同，基于模糊逻辑的模糊专家系统是采用模糊推论。它可以部分触发其他规则，并部分匹配这些触发规则，得到近似的推导结果。这种系统并不需要准确的事实，与现实情况有更多的协调性。

2．模糊推导方法。模糊专家系统有几种推导方法，最常使用的方法是合成规则推论法，其他还有Zadeh方法, Baldwin方法, Mizumoto方法, Tsukamoto方法， Yager方法等。这里仅介绍Zadeh方法。Zadeh方法有两种基于近似合成规则推论法的模糊推导蕴含规则,分别是GMP和GMT规则。本论文采用GMP规则。

三、系统结构与原理

（一）系统结构

本论文研究的模糊逻辑专家系统的结构图如图3所示

通常，系统至少由知识库（包括规则库和数据库）、推理机（包括模糊化，解模糊化和诊断设备）构成。它们独立存储专家知识（或规则），存储事实和结果，利用推导方法象专家一样得出结论，为模糊逻辑专家系统提供设备状态和故障信息。而且，大多模糊逻辑专家系统都有学习机，实现自我学习新知识的功能。所有这些组成了故障诊断的全部系统[14]。

（二）系统原理

故障集合——首先，进行电源电路的故障模式有效分析（通过三相换流器），每一对故障模式和故障信息之间的关系都已建立。

故障模式有效分析是一种理论分析方法，适合于确定功能模块的故障模式。按照故障模式发生的频率，决定是否仿真故障。故障模式有效分析方法可以无需实际经验与知识确定故障模式。本文中，通过故障现象→理论分析→故障原因→故障集合，60多种故障被确定。

逻辑推论——专家关于故障模式的经验与知识构成了逻辑规则。然后利用使用频率最高的适合模糊瞬时推导的方法，即合成规则推论法推导。最后模糊事实部分匹配模糊规则，得到相应的迷糊诊断结果。

通常，专家的经验和知识以模糊规则形式表示，事实以模糊数据形式表示。如例所示。模糊规则是：如果电压V是正常的，那么模块M是正常的。因而可获得歸属函数为：

它们之间的模糊关系（或规则）是：

当前电压低于正常值，即：

然后根据合成规则推论法，可得到

很明显，模块是介于常态与很正常之间。

模糊知识推论可以通过模糊逻辑得出计算方法。模糊逻辑专家系统允许部分匹配，即可以通过模糊逻辑得到近似推导。因而，近似推导结果也许能更好的反映事实，可以指出故障与状态。

四、系统仿真

MATLAB是一种常用的数字模拟的软件，可以提供动态系统的仿真合成环境。MATLAB包含许多工具箱，诸如基于结构图的SIMULINK和模糊逻辑工具箱。所有的参数都可以在线改变。在MATLAB下SIMULINK的帮助下，能够仿真各种状态、故障、相应的每一种故障形式，信息也可传送到模糊逻辑专家系统。按照上述的模糊推导进程，模糊逻辑专家系统可以像专家一样从规则和事实中推断出结果。同时，仿真结果是构建故障诊断试验模型的基础[15]。通过仿真，模糊故障诊断的表现是可以信赖的，规则的范畴得到了扩展。如果规则的数量增加，可以增加系统的可信度，但是太多的规则会导致系统处理时间延长。因而，在后续工作中，我们需要确定哪些是最重要的，以便合理组合，体现系统的最佳性能。

五、结论

未来的电源电子设备不仅需要高效、高密集电力、高可靠性，还需要可便捷的维护性。我们应当先应用模糊逻辑专家系统，其可以较为容易的解决一些不同程度的电源电子设备问题，同时继续进行模糊逻辑专家系统的深入研究工作，探索更为出色的智能系统理论。

基金项目：上海市科技攻关项目(06DZ150003)

参考文献：

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[8]Wing-Chi So, Chi K Tse, Yim-Shu Lee. Development of Fuzzy Logic Controller for DC/DC Converters: Design, Computer Simulation,

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[9]Joseph C. Giarratano,Gary D. Riley. 专家系统――原理与编程[M]. 北京:机械工业出版社,2006.

[10]Teive R C G, Silva E L, Fonseca L G S. A cooperative expert system for transmission expansion of electrical power systems[J].IEEE Trans．on Power Delivery，1998，13(2)：636-642．

[11]McArthur S D, Davidson E M, Hossack J A, et al. Automating power system fault diagnosis through Multi-agent system[C]．Proceedings of the 37th Annual Hawaii International Conference on System Sciences，USA，2004．

作者简介：

刘循，男，汉族，河北定兴，同济大学交通运输工程学院，博士研究生，研究方向：交通网络化与信息化关键技术、安全性与可靠性；董德存，男，汉族，江苏扬中，同济大学交通运输工程学院，教授，博士生导师，研究方向：交通信息工程与信息系统技术，交通控制系统理论与关键技术，智能交通运输系统理论与关键技术；仝力，男，汉族，山西永济，中国铁道科学研究院机车车辆研究所，教授级高工，研究方向：牵引电气传动。

注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”

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