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加工中央部件毛病相干度评价

  • 原创更新工夫:2018-05-18点击:17次
  • 为实现加工中央体系部件间毛病相干度评价,接纳相干毛病机理剖析取图论相结合竖立体系部件毛病通报有背图的要领,将体系部件相干度评价转化为庞大网络节点主要度盘算,进而由邻接矩阵及其转置变更并联合 pagerank 算法,实现加工中央体系部件毛病相干度求解. 盘算效果注解: 毛病相干度的巨细取部件间毛病联系关系干系成反比,存在毛病相干的部件的毛病相干度大于不存在毛病相干的部件的毛病相干度. 若部件被影响度大,影响度小,阐明该部件是毛病表象部件; 反之,响度大而被影响度小的是毛病源部件. 提出的要领有助于故障诊断取保护.
     
            加工中央功用先进性及其构造复杂性,致使系统故障存在相关性,使体系多模、连锁毛病频次有增添趋向. 早在 50 年月,正在核反应堆设想和操纵的初始阶段便发明了相干生效征象,1962 年 Lennox 等将其称为交织揺合毛病. 相干生效剖析重要包孕定性分析和定量盘算. 定性分析常用要领是显现模子法,如事宜树、毛病树、因果表等; 定量盘算主要指参数模子,如 B 因子模子、C 因子模子、基本参数( BP)模子、a 因子模子、多希腊字母( MGL) 模子等数,但这些定量模子多以共果生效为主. Pickles借助Domino 骨牌将自力的可靠性评价扩大成一连生效历程,借助指定的系数去描写某一子系统毛病对其相邻子系统的影响,但果假定的生效序列对照单一.
     
            没法适用于毛病的多途径通报体式格局; Sun 等构建了定量化剖析联系关系毛病的可靠性模子,并联合毛病数据盘算子系统的相关系数,然则该相关系数是一个综合目标. 许多学者借助 Copula 函数去研讨毛病相关性题目,文献用 Gumbel Copula 函数竖立数控设备部件毛病间函数干系,但没法表现相干干系的感化偏向. 借有一些学者运用庞大体系相干实际对连锁联系关系毛病停止研讨,重要包罗两个方面:
     
           -澳门威尼斯人mg电玩城 一是基于庞大网络实际的“小天下网络”模子、Watts 组织模子、Holme 等的相隔中心性模子、Motter 取 Lai 模子等停止连锁联系关系毛病机理剖析; 二是应用 Monte Carlo 模仿法、递归算法、基于 AHP 和灰色联系关系度挑选毛病序列等停止连锁联系关系毛病途径搜刮. 加工中央部件相干毛病是连锁毛病范例,且不存在冗余,因而,不克不及间接照搬电力系统连锁毛病剖析及相干度计算方法.
     
            本文将相干毛病机理剖析取图论相结合,竖立体系部件毛病通报有背图,使体系部件相干度评价转化为庞大网络节点主要度盘算,由邻接矩阵及其转置变更并联合 Pagerank 算法,实现加工中央体系
    部件毛病相干度求解.
     
            1、体系联系关系毛病建模取评价道理
     
            工程现实中,体系部件的毛病事宜能够从体系中某一毛病源最先,继而激发系列元件毛病,这类联系关系毛病的敏捷流传终究致使体系瓦解. 本文引入图论构建体系部件毛病通报有背图模子,将部件节点相干度转化为节点主要度. 运用邻接矩阵量化图中节点联系关系干系,邻接矩阵归一及转置变更构成体系状况转移矩阵,联合 pagerank 算法实现毛病通报有背图中节点相干度盘算.建模取评价流程如图 
    1 所示.
     
      
     
    图 1 联系关系毛病建模取评价流程
     
           -澳门威尼斯81138.com 1.1 体系部件联系关系毛病建模
     
            毛病通报有背图是将体系中各元件或子系统简化为图中的节点,单位间的毛病通报干系则被简化为节点之间的有背边,根据体系各个元件或单位之间的毛病相干干系,构建全部体系的毛病有背通报模子
    . 若是单位 i 泛起毛病会激发单位 j 泛起毛病,则存在从节点 i 到节点 j 的一条有背边.
     
     
            1.2 基于 pagerank 算法的部件相干度评价
     
            pagerank 算法道理: 若部件 M 毛病致使部件 N毛病,则可以为部件 M 通报给部件 N 一个主要度 p值,此值的巨细取决于部件 M 的主要度 p( M) 和出链数. 设任何部件的主要度都被均匀通报到它所链接的部件. 因为部件毛病之间存在互相链接干系,这个历程会一向迭代下去,最初部件主要度凭据毛病部件迭代后 p 值停止排序.
     
            基于那一头脑,将全部体系笼统成一个有背图G = ( V,E) ,其中将 n 个部件笼统成网络节点,节点集合为 V,部件间干系笼统成有背边,有背边集合为E. 若链入部件 M 的毛病节点是部件 V1,V2
    ,…,Vk,那么部件 M 的主要度为
     
     
      
     
            体系部件间相干度分为影响度取被影响度.
     
            1) 被影响度盘算. 基于 pagerank 算法去盘算体系部件的被影响度是基于以下假定:
     
            假定 1 体系部件毛病以概率 d 泛起毛病通报征象,即沿着毛病通报模子停止通报,个中 0 <d < 1;
     
            假定 2 当体系以概率 (1-d) 不沿毛病链通报,那么下一个毛病将以等能够概率发生于任何一个体系部件,体系部件的 CK值将会均匀通报到各个体系部件;
     
            假定 3 当体系部件 Vi可以或许将毛病通报到部件M,部件 M 会得到毛病相干被影响度 CK( M) ,通报值的巨细依赖于部件 Vi的出度和其自己的 CK(Vi)值;
     
            假定 4 若是部件轻易遭到其他 CK值较高的体系部件毛病的影响,那么此体系部件的 CK值也会越高.
     
     
     
    图 2 Pagerank 算法实现流程
     
      
     
            2) 影响度盘算. 正在毛病通报历程中,影响度是指体系部件可以或许对其他体系部件通报毛病的才能,是取体系部件出度正相干的,记为 CI,节点出度越大,响应 CI值也越大. CI值代表了体系部件对别的部件发生毛病影响的概率. 以是经由过程对邻接矩阵停止转置,借助 pagerank 算法能够求得体系部件毛病相干影响度 CI.
     
     
            2、 加工中央体系部件相干度评价
     
            2.1 加工中央体系联系关系毛病建模
     
            加工中央体系功用干系如图 3 所示.
     
      
     
    图 3 加工中央体系功用干系
     
            -威尼斯8808加工中央体系及部件分别如表 1 所示.
     
      
     
    表 1 加工中央系统故障部件分别
     
            经由过程对某型加工中央现场毛病数据剖析,得到加工中央局部联系关系毛病,其联系关系毛病剖析取统计如表 2、3 所示.
     
      
     
    表 2 加工中央联系关系毛病统计
     
      
     
    表 3 加工中央联系关系毛病剖析
     
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    凭据表 3 的加工中央联系关系毛病剖析构建毛病通报干系模子如图 4 所示.
     
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    图 4 加工中央毛病通报有背图模子
     
            2.2 加工中央体系部件毛病相干度评价 
     
     
     
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            由表 4 和表 5 可知,进给体系、刀库和主轴体系的被影响度对照下,轻易受其他子系统毛病影响;气体系、光滑体系、液压体系、气动体系等子系统的影响度对照下,当这些子系统泛起毛病时轻易影响其他子系统,对全部加工中央具有较强的危害性.
     
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    表 4 子系统 CK值及排序
     
      
     
    表 5 子系统 CI值及排序
     
            3 、结 论
     
            1) 毛病相干度的巨细取部件间毛病联系关系干系成反比,存在毛病相干干系的部件的毛病相干度大于不存在毛病相干干系的部件的毛病相干度;
     
            2) 毛病相干度反应部件正在毛病通报中的位置.若部件被影响度大,影响度小,阐明其是毛病表象部件; 反之,影响度大而被影响度小的是毛病源部件,那有助于故障诊断取保护.
     
            3) 经由过程对某加工中央相干毛病数据剖析发明,进给体系、刀库和主轴体系的被影响度对照下,这些子系统属于执行机构,是毛病表象子系统; 电气体系、光滑体系、液压体系、气动体系等子系统的影响度对照下,它们属于动力或控制系统,属于毛病源子系统. 那取毛病相关性定性分析效果同等,阐明该要领是公道有用的.
     
            4) 基于 Pagerank 算法的子系统相干度盘算,可以或许定量评价体系部件毛病相干度,为后续的体系部件故障率盘算、可靠性评价及可靠性分派等研讨奠基理论基础.

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