机电装备信号系统故障诊断自愈的应用分析

席华

（陕西煤业化工建设（集团）有限公司设备租赁中心，陕西 西安 710021）

机电装备信号系统故障诊断自愈的应用分析

Application analysis of fault diagnosis and self-healing of electromechanical equipment signaling system

席华

（陕西煤业化工建设（集团）有限公司设备租赁中心，陕西 西安 710021）

为了使故障检测器在检测过程中提高检测率，对传统阴性选择算法进行了改进，提出一种新的阴性选择算法，这一方法大大提高了故障检测率。以下对这一算法进行深入研究。

机电装备系统；故障诊断；自愈

近年来，科学技术取得了快速发展，机械系统也朝着更加智能化、自动化的方向发展。现代机械系统一个最大的特点就是人为操作越来越少，有很多机械系统已经实现了脱离人而开展工作，比如火星探测器，但是类似于这种系统如果出现故障，采用传统维修方式是无济于事的。在具体操作中，我们有很多方法对机电装备信号系统故障进行诊断。由于本文研究方向不仅要查找故障，而且还要考虑系统自愈，因此，人工免疫系统是重点，系统能够进行自我诊断和自我修复，从而实现自愈。

1 故障原理

在日常工作中我们知道信号条理电路由滤波电路和放大电路组成，因此，在研究的过程中也要以这两个结构为重点。机电装备信号系统故障类型多种多样，在这种未知情况下，对系统今后可能产生的故障信息编码和故障处理就显得尤为重要。传统阴性选择算法检测率低，已经不适合现代机械系统要求，而改进之后的这一算法，借助算子优化，故障检测率大大提升。

2 阴性选择算法应用

2.1 传统阴性选择算法

要想实现故障自愈，最重要的也是最基本的就是对系统状态是否正常以及故障作出判断，换句话说，就是与之对应的自己或者非己模块，这两个模块是诊断自愈系统中最为重要的模块，直接决定了系统是否能够自行实施正确的自愈策略。通过对自己和非己模块的识别，区分系统是否处于正常状态。

2.2 免疫算法

无论从哪方面来说，免疫算法模式都不相统一。与我们常用的遗传算法的最大区别在于，遗传算法以及类似算法都是基于生物学理论；而免疫算法的生物学基础更加多样化，比如阴性选择、克隆选择，在这些机制或者理论上又开发了多个算法模型。在人工免疫系统的研究中，免疫算法是重要的研究对象。免疫算法是解决实际问题的，因此，在近年来，这一算法已经在很多领域被开发出来。免疫算法主要应用于对传统机制、算法、技术等进行改进。免疫算法基本以传统免疫学为基本原理，因此，我们通常将这一算法划分为三类：克隆选择、免疫网络模型以及本文所提到的阴性选择。

2.3 改进的阴性选择算法

传统阴性选择算法的空间检测率较低，因此，本文针对这一问题对传统阴性选择算法进行改进、优化，在自己和非己两个功能模块中，功能实现为两个阶段，第一阶段为训练阶段，第二阶段为异常检测阶段。

对传统阴性选择算法改进是通过对算子进行优化实现的，而优化算子是对生物免疫中的超变异、克隆选择、免疫抑制以及免疫促进的模拟。本次算法改进体现在初始检测器的生成算法等方面，通过改进能够大大缩短训练时间、使得收敛速度加快，覆盖率增加，从而提高检出率。在本次研究中，对下列优化算子进行定义：克隆选择、变异、活性选择、免疫抑制、顺序调整以及异常分类算子，以下对改进后的阴性选择算法应用进行分析。

(1）常类型识别算子。匹配检测器和编码状态由亲和力匹配算子共同传送给异常类型识别算子，然后异常类型识别算子负责对“非己”状态进行识别。对于匹配检测器的子集借助查表方式得出异常类别，对异常属于已知还是未知异常作出判断。

(2）异常危险等级划分。我们主要是通过异常类型以及系统衰退情况对异常状态的等级进行划分。首先，系统对故障进行分析，如果故障不可恢复或者对整个系统的安全运行造成严重危害，这些故障就被总结为Ⅳ级异常；其次，划分亲和度取值，通过划分对哪些异常为可接受异常进行判断，我们将这些可接受异常总结为Ⅰ级异常；只要经过轻微调整就能够恢复正常的，判断为Ⅱ级异常；根据实际情况，需要对组件进行隔离或者需要重启系统的，判断为Ⅲ级异常。假设在对某系统进行分子之后，符合下列情况：

情况一：亲和度在0~0.1之间，此时认为系统存在正常偏差，异常可接受；

情况二：亲和度在0.1~0.4之间，属于Ⅱ级异常，轻微调节，恢复正常；

情况三：亲和度在0.4~0.7之间，属于Ⅲ级异常，故障比较严重，需要及时将组件隔离或者停止，再找出自愈策略对其调节；

情况四：当亲和度超过0.7，需要及时停机，避免事故的发生。

3 仿真分析

为了对本次研究成果进行检验，进行了相关实验分析。在数量训练和测试数据固定的情况下，对传统阴性选择算法和改进阴性选择算法的检测率进行了比较。由于篇幅限制，在这里不将实验结果一一列出。通过比较，在0～50代时，两种算法在检测率方面增加幅度并没有明显变化；而在50代之后，检测率出现了明显变化，增加幅度十分明显；与传统阴性选择算法相比，改进阴性选择算法检测效率更高，而且幅度增加明显。

根据此次实验，我们不难看出，在检测率方面，改进阴性算法要远远优于传统阴性选择算法，这一研究为的今后开展故障诊断自愈的研究奠定了坚实基础。

4 结语

综上所述，本文在故障斩断自愈理论基础上，结合人工免疫系统有关资料，针对传统阴性选择算法检测率低的问题，提出了一种新的阴性选择算法。实践表明，该算法能够大大提高故障检测率，这一研究成果为今后开展各种故障判断工作奠定了坚实基础，为机电装备信号系统自愈研究做了良好铺垫。

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(P-05)

TH165.3

1009-797X (2015) 24-0100-02

A

10.13520/j.cnki.rpte.2015.24.040

席华（1977-），毕业于西安科技大学，助理机电工程师，研究方向为机电一体化。

2015-10-15