故障診斷技術(shù)研究及其應(yīng)用

1、故障診斷技術(shù)研究及其應(yīng)用1引言以故障為研究對象是新一代系統(tǒng)可靠性理論研究的重要特色，也是過程系統(tǒng)自動化技術(shù)從實驗室走向工程的重要一環(huán)。最近二十多年來，以故障檢測、故障定位、故障分離、故障辨識、故障模式識別、故障決策和容錯處理為主要內(nèi)容的故障診斷與處理技術(shù)，已成為機械設(shè)備維護、控制系統(tǒng)系統(tǒng)可靠性研究、復(fù)雜系統(tǒng)系統(tǒng)自動化、遙科學(xué)、復(fù)雜過程的異變分析、工程監(jiān)控和容錯信號處理等領(lǐng)域重點關(guān)注和廣泛研究的問題。診斷(Diagnostics)一詞源于希臘文，含義為鑒別與判斷，是指在對各種跡象和癥狀進行綜合分析的基礎(chǔ)上對研究對象及其所處狀態(tài)進行鑒別和判斷的一項技術(shù)活動1。故障診斷學(xué)則是專門以考察和判斷對象或系

2、統(tǒng)是否存在缺陷或其運行過程中是否出現(xiàn)異?，F(xiàn)象為主要研究對象的一門綜合性技術(shù)學(xué)科。它是診斷技術(shù)與具體工程學(xué)科相結(jié)合的產(chǎn)物，是一門新興交叉學(xué)科。故障診斷與處理技術(shù)，作為一門新興技術(shù)學(xué)科，可劃分為如下三個不同的研究層次：(1)以設(shè)備或部件為研究對象，重點分析和診斷設(shè)備的缺陷、部件的缺損或機械運轉(zhuǎn)失靈，這通常屬于設(shè)備故障診斷的研究范疇；(2)以系統(tǒng)為研究對象，重點檢測和分析系統(tǒng)的功能不完善、功能異?；虿荒軌蛲瓿深A(yù)期功能，這屬于系統(tǒng)故障檢測與診斷的研究范疇；(3)以系統(tǒng)運行過程為研究對象，考察運行過程出現(xiàn)的異常變化或系統(tǒng)狀態(tài)的非預(yù)期改變，這屬于過程故障診斷的研究范疇。概而言之，故障診斷研究的是對象故障或

3、其功能異常、動作失敗等問題，尋求發(fā)現(xiàn)故障和甄別故障的理論與方法。無論是設(shè)備故障診斷、系統(tǒng)故障診斷還是過程故障診斷，都有著廣泛的研究對象、實在的問題背景和豐富的研究內(nèi)容。本文將從故障診斷與處理技術(shù)的研究內(nèi)容、典型方法和應(yīng)用情況等三個方面，對故障診斷及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r做一綜述，同時簡要指出本研究方向的若干前沿。2故障診斷與處理的主要研究內(nèi)容故障診斷與處理是一項系統(tǒng)工程，它包括故障分析、故障建模、故障檢測、故障推斷、故障決策和故障處理等五個方面的研究內(nèi)容。2.1 故障分析故障是對象或系統(tǒng)的病態(tài)或非常態(tài)。要診斷故障，首先必須對故障與帶故障的設(shè)備、系統(tǒng)、過程都有細致分析和深入研究，明確可能產(chǎn)生故障的環(huán)

4、節(jié)，故障傳播途徑，了解故障的典型形式、表現(xiàn)方式、典型特征以及故障頻度或發(fā)生幾率，結(jié)合對象的物理背景了解故障產(chǎn)生的機理、故障關(guān)聯(lián)性和故障危害性。常用的故障分析方法有對象和故障環(huán)節(jié)的機理分析法、模擬法、數(shù)值仿真或系統(tǒng)仿真法和借助數(shù)學(xué)模型的理論分析法等。2.2 故障建模模型分析是現(xiàn)代分析的基本方法，對復(fù)雜對象的故障診斷同樣具有重要應(yīng)用價值。為了定量或定性地分析故障、診斷故障和處理故障，建立故障的模型和帶故障對象的模型是十分重要的。現(xiàn)代故障診斷技術(shù)，特別是下文將提到的各種基于解析冗余的故障檢測與診斷技術(shù)都離不開準確科學(xué)的故障模型。常用的帶故障故障對象模型有“加性(additive)”模型、“新息(in

5、novation)"模型和復(fù)合型模型；故障分量模型有脈沖型故障模型、階躍型故障模型和過程漸變型故障模型等。2.3 故障檢測簡而言之，故障檢測是判斷并指明系統(tǒng)是否發(fā)生了故障，即對于某個正在運行的系統(tǒng)或正在按規(guī)定標準進行生產(chǎn)的設(shè)備，辨別其是否超出預(yù)定或技術(shù)規(guī)范規(guī)定的無故障工作門限2。顯然，這是故障診斷的首要任務(wù)。根據(jù)處理方式和要求的不同，故障檢測可區(qū)分為在線檢測和離線檢測兩大類。在航天器跟蹤測量和飛行控制系統(tǒng)研究中，在線檢測被稱為實時檢測，離線檢測也被稱為事后檢測。其中，故障實時檢測是運載火箭安全控制系統(tǒng)的核心。與故障檢測相近的還有一個常用名詞“故障監(jiān)測”。所謂故障監(jiān)測，實質(zhì)上也是所謂的

6、故障在線檢測或?qū)崟r檢測，主要目的是對設(shè)備狀況或系統(tǒng)功能進行及時觀測，一旦發(fā)現(xiàn)異常征兆出現(xiàn)則及時報警，承擔(dān)“監(jiān)控系統(tǒng)”的主要任務(wù)。2.4 故障推斷故障推斷是通過足夠的傳感器(測量設(shè)備)檢索出所有可能得到的、從故障發(fā)生之前到故障發(fā)生之時全部時間內(nèi)的、與系統(tǒng)有關(guān)的信息，對故障部位、故障類型和故障幅度等進行系統(tǒng)分析和合理推斷。故障推斷是故障診斷技術(shù)研究的主體部分，包括如下幾個方面：(1)故障定位與故障分離對結(jié)構(gòu)復(fù)雜的機械設(shè)備或工程系統(tǒng)而言，僅檢測出是否發(fā)生了故障往往只完成了任務(wù)的一半，更重要的是必須告知故障發(fā)生在哪個部件或子系統(tǒng)上，即必須指明已發(fā)生故障的材料、結(jié)構(gòu)、組成部分、過程或系統(tǒng)，這就是故障定位

7、。當(dāng)多個部位都發(fā)生了故障時，必須分離出所有故障源，即所謂的故障分離。故障分離是對故障進行深入研究的基礎(chǔ)，在航天故障的分析與處理過程中有重要的價值。(2)故障時間確定對工程系統(tǒng)而言，系統(tǒng)運行過程實質(zhì)上是系統(tǒng)狀態(tài)隨時間演化的過程，故障總是發(fā)生在系統(tǒng)運行過程的某個時間點(或時間區(qū)間)上。有時，確定故障發(fā)生的時刻或時間區(qū)間對于分析故障，尤其是分析突發(fā)性故障，具有特別重要的意義。(3)故障辨識與故障模式識別故障幅度(或量級)和故障模式是故障的兩個基本特征，也是故障分析和故障診斷時的重要依據(jù)。故障辨識就是采用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)分析或統(tǒng)計方法，估算出故障特征參數(shù)或故障幅度的大小，而故障模式識別則較多用于對故障進行歸

8、類2。2.5 故障處理對具體的工程活動而言，分析出故障產(chǎn)生的原因及部位后，下一步必須考慮故障的處理方法。比較典型的故障處理方法有順應(yīng)處理、容錯處理與故障修復(fù)等三大類。具體選用何種處理方法，與研究對象、故障特點以及影響程度等多方面的因素有關(guān)。自20世紀70年代以來，隨著控制系統(tǒng)故障診斷和過程變化檢測技術(shù)的迅速發(fā)展，上述五個方面的研究內(nèi)容也出現(xiàn)了一些新的劃分方法：在控制系統(tǒng)故障診斷研究領(lǐng)域，將“檢測”從“診斷”中分列出來3,并將檢測與診斷或診斷中的某一項或幾項相結(jié)合形成故障檢測與診斷（FDD）、故障檢測與分離（FDI）、故障檢測與辨識（FDI）,等等；在探討過程異變的研究領(lǐng)域12,沒有采用“診斷”

9、而是在“檢測”之下展開上述大部分內(nèi)容的研究。3故障診斷與處理的典型方法自20世紀50年代E.S.Page4,5和Robert6等人對控制圖表（ControlChart）技術(shù)研究以來，特別是60年代美國系統(tǒng)地開展故障診斷（FD）技術(shù)研究以來，其理論和應(yīng)用受到世界各國理論界和工程界廣泛重視，現(xiàn)已發(fā)展成為以可靠性理論、控制論、信息論、統(tǒng)計學(xué)、決策論為理論基礎(chǔ)，以系統(tǒng)建模技術(shù)、過程自動化技術(shù)、統(tǒng)計信號處理技術(shù)、信號獲取技術(shù)、機器計算和機器推理技術(shù)為處理手段，以系統(tǒng)及其運行過程中出現(xiàn)的設(shè)備部件缺陷、功能性故障和過程異常變化為主要研究對象的一門新興的邊緣學(xué)科。故障診斷的前提是冗余，包括直接冗余或物理冗余（

10、部分文獻中稱硬件冗余）、解析冗余和知識冗余7等等。故障診斷技術(shù)實質(zhì)上就是研究任何獲取、分析和處理冗余信息的技術(shù)。3.1 基于直接或物理冗余法一般地，直接冗余或物理冗余是指采用多個傳感器（從不同角度）對同一對象進行觀測或采用同一傳感器對多個與診斷對象相當(dāng)?shù)膫浞菁M行觀測的方式獲取冗余測量信息8。借助適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對冗余信息之間的差異進行分析處理，可以檢測或診斷研究對象是否發(fā)生了故障。對于上述兩種情況，可以很自然地利用統(tǒng)計檢驗?zāi)Ｐ?、線性回歸模型、非線性回歸模型、廣義回歸模型或Logit模型，描述成如下的統(tǒng)計診斷問題：已知樣本yiCRs（i=1,2,）服從統(tǒng)計分布，檢驗f（y）是等同于“標稱分布&q

11、uot;g（y）;（2）判斷集合yi,i=1,n中是否有離群點，或檢驗序列yi,i=1,2,中是否含明顯偏離大部分樣本點所呈現(xiàn)變化趨勢的異常點；事實上，相當(dāng)多數(shù)的基于直接冗余或物理冗余的故障診斷問題（例如，生產(chǎn)過程的監(jiān)控與廢品檢測、飛行器跟蹤測量數(shù)據(jù)的合理性檢驗9-11、教育與心理研究12、谷物生長研究、記錄或傳輸信號的誤碼、機械運轉(zhuǎn)的突發(fā)性障礙等等）都可轉(zhuǎn)化成為問題或。統(tǒng)計領(lǐng)域中對問題有廣泛而深入的研究，并且建立了一系列成熟的處理方法。例如，參數(shù)分布的序貫概率比檢驗（SPRT）、極大似然比檢驗、U-檢驗、t-檢驗和F-檢驗；非參數(shù)分布的Kolmogrov擬合檢驗、K.Person擬合檢驗、秩

12、和檢驗、Kolmogrov-Smirnov兩子樣檢驗等。問題的分析與處理技術(shù)，屬于20世紀70年代初期建立起來的統(tǒng)計學(xué)的一個新興研究領(lǐng)域-統(tǒng)計診斷學(xué)的主要研究內(nèi)容。早在20世紀50年代就有學(xué)者從事異常數(shù)據(jù)統(tǒng)計診斷的研究13-16,甚至更早。但是，早期研究大多局限于獨立同分布情況下的離群點識別和處理，最有代表性的方法是Dixon距離法。60年代之后，這方面的逐步研究推廣到回歸模型、Logit模型、廣義回歸模型、非線性回歸模型17,18,21;對異常數(shù)據(jù)的定義也由早期的離群點、不一致點演化到趨勢偏離點18,22;形成包括統(tǒng)計檢驗、Cook距離、殘差（如AnscomeBayes統(tǒng)計的Box-Tiao

13、方法、殘差或Person殘差）分析、影響分析、圖形分析、基于23,24等多種處理方法。Chaloner-Brant方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法近十幾年來，穩(wěn)健統(tǒng)計、探索性數(shù)據(jù)分析和穩(wěn)健-抗擾性處理技術(shù)受到統(tǒng)計界的廣泛關(guān)注。由于基于直接冗余或物理冗余的故障診斷問題，可轉(zhuǎn)換成適當(dāng)假定的統(tǒng)計模型下的統(tǒng)計判決問題，因此統(tǒng)計學(xué)科的發(fā)展也推動了故障診斷方法的改進和發(fā)展。將穩(wěn)健-抗擾性辨識或濾波方法用于故障診斷是近期統(tǒng)計診斷技術(shù)的一個重要研究方向。這方面的一些探索性工作25-28顯示了具有良好的發(fā)展前景。3.2 基于間接或解析冗余法間接冗余或解析冗余是指系統(tǒng)輸入信息和輸出信息之間瞬態(tài)關(guān)系的集合。對于連續(xù)

14、時間系統(tǒng)，描述這種關(guān)系常用模型是微分方程、偏微分方程、隨機微分方程模型或連續(xù)時間狀態(tài)空間模型；對離散時間系統(tǒng)，描述這種關(guān)系常用模型則是時間序列分析領(lǐng)域的AR模型、ARMA模型、ARXMA模型或離散時間的狀態(tài)空間模型。顯然，上述的解析關(guān)系含有豐富的冗余信息，對分析系統(tǒng)運行狀況、診斷系統(tǒng)故障有較大參考價值。1971年，美國學(xué)者R.V.Beard提出了利用解析冗余代替物理冗余得到系統(tǒng)故障信息的新思想29。R.V.Beard的工作標志著基于解析冗余故障診斷技術(shù)的開始（文獻8認為，前蘇聯(lián)學(xué)者Britov和Mironovski（1972）幾乎同時也獨立地提出了這種思想），也標志控制系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究的開

15、端20。在隨后20多年時間里，基于解析冗余的故障診斷技術(shù)得到了廣泛而深入的研究，先后提出了一系列可用于故障檢測、故障辨識、故障定，故障分離、故障模式識別和故障容錯處理的處理方法。例如，基于新息（Innovations）的方法、基于檢測濾波器/觀測器的方法、基于等價關(guān)系或等價空間的方法、基于特征參數(shù)統(tǒng)計辨識方法以及基于統(tǒng)計假設(shè)檢驗（特別是基于似然比檢驗）的方法等等。不過，這一階段的研究工作大多是以線性連續(xù)變量動態(tài)系統(tǒng)（CVDS）、可展成線性系統(tǒng)或可用線性系統(tǒng)逼近的CVDS為主要研究對象3,15,30,力求將故障診斷問題轉(zhuǎn)化成殘差生成（ResidualsGenerating）與殘差分析問題7,采用

16、統(tǒng)計學(xué)方法或幾何學(xué)方法進行處理。近年來，這種狀況有所改變。首先是處理方法更加豐富和實用，無論是基于系統(tǒng)仿真的方法31、基于容錯處理的方法或各種穩(wěn)健化方法25,還是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的方法都充分考慮了實際進行故障診斷時可能面對的困難；其次，診斷對象也逐步由線性CVDS向復(fù)線性CVDS、非線性CVDS和離散事件系統(tǒng)（DEDS）32-34及各種網(wǎng)絡(luò)模型拓展。3.3 基于規(guī)則或知識冗余法無論是直接冗余還是間接冗余，實質(zhì)上描述的都是對象、故障、故障征兆三者之間（或自身內(nèi)部）的量化關(guān)系。但是，許多實際問題并不都是可以嚴格量化的，一些經(jīng)驗豐富的專家在進行故障診斷時也并不都是采用嚴格的數(shù)學(xué)算法從一串串計算結(jié)

17、果中來查找問題。事實上，對于一個結(jié)構(gòu)復(fù)雜的系統(tǒng)，當(dāng)其運行過程發(fā)生故障時，人們?nèi)菀撰@得的往往是一些涉及故障征兆的描述性知識，以及各故障源與故障征兆之間關(guān)聯(lián)性的知識。盡管這些冗余知識大多是定性的而非定量的，但對準確分析故障能取到重要的作用。利用冗余知識，通過符號推理的方法進行故障診斷，這是故障診斷技術(shù)的又一個分支定性故障診斷。早在1962年，Bell研究所H.A.沃森采用系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分解方法知識創(chuàng)立了故障樹分析（FTA:FaultTreeAnalysis）35技術(shù)。美國航空和宇航局（NASA）以之為基礎(chǔ)進行發(fā)展，建成可用于復(fù)雜系統(tǒng)災(zāi)害分析和安全分析的有效方法，這是基于知識冗余的定性故障診斷技術(shù)早期工作

18、之一。故障樹方法在定性故障診斷技術(shù)的發(fā)展初期起著重要作用，它為分析系統(tǒng)故障提供了一種操作性強的處理手段。對于中小規(guī)模的、結(jié)構(gòu)比較簡單的系統(tǒng)，采用故障樹分析方法進行故障診斷是合適的。但是，對于大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)，故障樹方法實現(xiàn)的難度大，效果也不好35。70年代以后，隨著專家系統(tǒng)（ES:ExpertSystem）、知識工程和計算機技術(shù)的發(fā)展，復(fù)雜系統(tǒng)定性故障診斷過程的智能化成為一種趨勢，建立故障診斷專家系統(tǒng)成為基于知識冗余定性故障診斷技術(shù)的重要研究方向。20多年來，先后出現(xiàn)了多個以各具體領(lǐng)域為研究對象的定性故障診斷專家系統(tǒng)。如Regenine等人研制的飛行器控制系統(tǒng)監(jiān)視器（EEFSM）、Malin研制的汽車故障診斷系統(tǒng)（FIXER）、美國宇航局Langley研究中心主持開發(fā)的飛行器故障診斷專家系統(tǒng)（FaultFinder）、飛船故障診斷專家系統(tǒng)（FAITH）、飛行器姿態(tài)自動檢測與診斷系統(tǒng)（AES）和國內(nèi)有關(guān)單位開發(fā)的衛(wèi)星控制系統(tǒng)實時故障診斷專家系統(tǒng)等等。這些系統(tǒng)都已達到了實際應(yīng)用水平，并得到實際使用。P.M.Frank（1990）認為，基于知識的故障診斷（專家系統(tǒng)）方法是對基于解析冗余和數(shù)據(jù)計算的定量故障診斷方法的補充，為具有不完整過程知識的復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷開辟了新的空間7。近年來，基于知識的故障診斷技術(shù)在定性知識量化處理和定性知識與定量知識相結(jié)合等方面