CN108088495B - 多传感器监测数据驱动的复合系统故障定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了多传感器监测数据驱动的复合系统故障定位方法，包括：建立子系统部件、传感器、测量通道之间的三层网络拓扑结构，子系统部件作为顶层节点，传感器作为中层节点，测量通道作为底层节点；提取底层节点采样数据正常与否的特征信息；建立反映顶层节点发生故障是否会传播到底层节点的顶‑底联通性标志矩阵；通过步骤S3中的所述顶‑底联通性标志矩阵和步骤S2中所述的特征信息计算出复合系统各节点示性指数；通过所述各节点示性指数判断定位故障源。基于建立的子系统部件、传感器、测量通道之间的三层网络拓扑结构，采用反映各层之间的关联矩阵间的多重布尔运算，实现对复合系统故障源的准确定位。该方法可广泛应用于工业系统故障诊断领域。

Description

多传感器监测数据驱动的复合系统故障定位方法

技术领域

本发明涉及工业系统故障诊断领域，特别涉及一种故障定位方法。

背景技术

任何一个复杂结构动态系统通常是由若干个功能性子系统构成，每个子系统包括若干个部件。类似地，每个子系统也可进一步分解为若干个功能性二级子系统，每个二级子系统也包括若干个小部件。无论是系统还是子系统或部件，只有当其直接或间接地向系统外传递信息的时候，我们才能感知或判断它运行正常与否。

所谓的复合系统，是指由多个子系统或多个部件联合构成的装备或系统。在系统运行过程中，有分布在系统各环节的多个传感器实时采集系统的状态信息。由于多传感器网络与系统部件(或子系统)之间不是简单的1-1对应关系，而更常见的情形是“某一部件故障可能会导致多个传感器监测数据异常”和“多个不同部件(或子系统)故障都会导致同一路传感器监测数据发生异常变化”。对于这种“多对多”情形，如何借助多传感器监测网络输出的测量数据判断故障发生部位，成为工业系统故障诊断领域技术难点问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了多传感器监测数据驱动的复合系统故障定位方法。

本发明解决其技术问题的解决方案是：一种多传感器监测数据驱动的复合系统故障定位方法，包括：

步骤S1：建立子系统部件、传感器、测量通道之间的三层网络拓扑结构，所述子系统部件作为顶层节点，所述传感器作为中层节点，所述测量通道作为底层节点；

步骤S2：提取底层节点采样数据正常与否的特征信息；

步骤S3：建立反映顶层节点发生故障是否会传播到底层节点的顶-底联通性标志矩阵；

步骤S4：通过步骤S3中的所述顶-底联通性标志矩阵和步骤S2中所述的特征信息计算出复合系统各节点示性指数；

步骤S5：通过所述各节点示性指数判断定位故障源。

进一步，步骤S3中所述的顶-底联通性标志矩阵的建立方法包括：计算顶层节点故障时会传播到底层节点的传播路径数，并通过所述传播路径数构造反映顶层节点到底层节点通道数的顶-低通道数关联矩阵，通过所述顶-低通道数关联矩阵建立所述顶-底联通性标志矩阵。

进一步，将步骤S5定位到的故障源按影响程度大小进行排序。

本发明的有益效果是：基于建立的子系统部件、传感器、测量通道之间的三层网络拓扑结构，采用反映各层之间的关联矩阵间的多重布尔运算，实现对复合系统故障源的准确定位。该方法可广泛应用于工业系统故障诊断领域。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单说明。显然，所描述的附图只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他设计方案和附图。

图1是子系统部件、传感器、测量通道之间的三层网络拓扑结构示意图。

具体实施方式

以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整地描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明的实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属于本发明保护的范围。另外，文中所提到的所有联接/连接关系，并非单指构件直接相接，而是指可根据具体实施情况，通过添加或减少联接辅件，来组成更优的联接结构。本发明创造中的各个技术特征，在不互相矛盾冲突的前提下可以交互组合。

实施例1，参考图1，一种多传感器检测数据驱动的复合系统故障定位方法，在复合系统运行过程中，构成复合系统的N个子系统部件集合记为S₁＝{v_1，1，…，v_1,N},布设在N个子系统部件上的M个传感器的集合记为S₂＝{v_2，1，…，v_2,M}，每个传感器都有多路测量通道，监测数据从多路测量通道输出，M个传感器通过测量通道输出K数据的，K数据的集合标记为S₃＝{Y₁，…，Y_K}，将子系统部件、传感器、测量通道建立三层网络拓扑结构，参考图1，其中，所述子系统部件作为顶层节点，所述传感器作为中层节点，所述测量通道作为底层节点。对于图1所示的三层网络，定义相邻层接点v_s,i∈S_s与v_s+1,j∈S_s+1之间连接强度

利用Borel代数中“与”算子∧和“或”算子∨，可以按下式计算出中间层各节点v_2,j∈S₂的标志值

以及顶层各节点v_1,j∈S₁的标志值

在复合系统实际运行过程中，每个测量通道采样数据都有其正常变化范围。对于K数据Y_j(j＝1,2,…,K),其正常值域为[L_j，U_j]，利用实际测量数据可以提取测量通道输出的K数据正常与否的特征信息：

对顶层节点v_1,j∈S₁，定义节状态标志值

中间层各节点v_2,j∈S₂的故障影响标志值

以及底层各节点Y_j∈S₃的故障影响标志值

如果F₂(v_2,j)＝0，则顶层各节点要么没有发生故障，要么发生故障节点的影响不会传播到中间层节点v_2,j∈S₂；反之，如果F₂(v_2,j)＝1，则顶层至少有一个节点发生故障，且故障影响传播到了中间层节点v_2,j∈S₂。

如果F₂(v_2,j)＝0，则所有顶层节点v_1,t∈S₁都有F₁(v_1,t)＝0或b(v_1,t,v_2,j)＝0，即要么该顶层节点没发生故障，要么该顶层节点与中间层节点v_2,j中间无联路；

如果F₂(v_2,j)＝1，则必定存在某1≤t₀≤N使得

即

且

因而，有顶层节点

发生了故障，且该顶点故障沿路径

传到中间层节点v_2,j。

如果F₃(Y_j)＝0，则中间层各节点要么工作正常要么异常节点的影响不会传到底间层节点Y_j∈V₃；反之，如果F₃(Y_j)＝1，则中间节点至少有一个节点工作异常，并且故障影响传播到了底间层节点Y_j∈V₃。

通过顶层节点状态标志值可构造顶层状态标志向量W₁＝(F₁(v_1,1),…,F₁(v_1,N))，由此可计算顶层节点故障传播到中间层(传感器)节点的传播路径数

以及顶层节点故障时会传播到底层节点的传播路径数：

通过所述顶层节点故障时会传播到底层节点的传播路径数可以构建顶-底通道数关联矩阵：

对于顶-底通道数关联矩阵F_1-3的元素f_i,j(i＝1,…,N；j＝1,…,L),设计顶-底联通性标志矩阵H_1-3:如果f_i,j＝0，则h_i,j＝0；如果f_i,j≠0，则h_i,j＝1

顶-底联通性标志矩阵H_1-3中元素h_i,j(i＝1,…,N；j＝1,…,L)反映了顶层节点v_1,i发生故障是否会传播到底层节点Y_j。具体地，h_i,j＝1表示顶层节点v_1,i的故障必然会传播到底层节点Y_j；反之，h_i,j＝0表示底层节点Y_j理论上不会受到顶层节点v_1,i故障的影响。

最后，当检测到故障征兆信息时，可直接计算出复合系统各节点示性指数：

(13)然后利用所述各节点示性指数对故障进行定位：定位准则为：

当A_s＝1时，可以顶层节点v_1,s为故障源；当A_s＝0时，可以顶层节点v_1,s不是故障源。全部故障源按影响程度大小排序为{v_1,i1,…,v_1,i0}序列，该序列可形成附带影响程度的数据流，方便为其他系统提供本复合系统故障的全部信息，方便系统之间的交流。

以上对本发明的较佳实施方式进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变型或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (2)

1.多传感器监测数据驱动的复合系统故障定位方法，其特征在于：包括：

步骤S1：建立子系统部件、传感器、测量通道之间的三层网络拓扑结构，所述子系统部件作为顶层节点，所述传感器作为中层节点，所述测量通道作为底层节点；

步骤S2：提取底层节点采样数据正常与否的特征信息；

步骤S3：建立反映顶层节点发生故障是否会传播到底层节点的顶-底联通性标志矩阵；

步骤S4：通过步骤S3中的所述顶-底联通性标志矩阵和步骤S2中所述的特征信息计算出复合系统各节点示性指数；

步骤S5：通过所述各节点示性指数判断定位故障源；

步骤S3中所述的顶-底联通性标志矩阵的建立方法包括：计算顶层节点故障时会传播到底层节点的传播路径数，并通过所述传播路径数构造反映顶层节点到底层节点通道数的顶-低通道数关联矩阵，通过所述顶-低通道数关联矩阵建立所述顶-底联通性标志矩阵。

2.根据权利要求1所述的多传感器监测数据驱动的复合系统故障定位方法，其特征在于：将步骤S5定位到的故障源按影响程度大小进行排序。

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