液压系统故障智能诊断方法

1  基于故障树分析的诊断法

故障树分析法(Fault Tree Anysis，FTA)是一种图形演绎方法，通过对可能造成系统故障的各种因素进行分析，画出逻辑框图(故障树)，再对系统中发生的故障事件，由总体至部分按树枝状逐级细化的分析，其目的就是判明基本故障、确定故障原因、故障影响和发生概率等。故障树分析诊断法的关键是建立故障树，故障树完善与否直接影响到分析结果的准确性。因而，需要分析人员对分析系统的设备及运行环境有透彻的理解，将故障症状作为树顶，将发生故障的各种因素逐一排列，然后建立故障树的数学模型，对故障树进行定性分析和定量计算，给出分析结果。故障树分析法具有直观性和理论性强、逻辑严密等特点，对一个系统而言，一切故障诊断都必然要先经过某种程度的故障树分析，是故障诊断系统的基础，也是有效的手段之一。

诸多学者对传统故障树分析法进行了多种不同的改进研究。汤国兴用数据库对故障树信息进行管理，开发了液压故障查询系统。李瑰贤采用正态型函数的L．R模糊数来描述模糊故障树各底事件的发生概率，从而确定底事件的发生概率。姚成玉将模糊集合论和可能性理论引入故障树分析法中，将事件发生概率描述为模糊数和模糊可能性，提出一种基于梯形模糊数算术运算的液压系统故障树分析方法。李志勇将模糊逻辑和T—S模糊模型引人到故障树分析中，使故障树具有处理模糊信息的能力。

2  基于模糊逻辑的诊断法

基于模糊逻辑(Fuzzy Logic，FL)的诊断法是借助模糊数学中的模糊隶属关系提出的一种新的诊断方法，它将各种故障及其症状视为两类不同的模糊集合，它们之间的关系用一个模糊关系矩阵来描述。由于液压系统故障既有确定性的，也有模糊性的，表现为同一故障可能由不同的原因造成，同一故障可能会产生不同的故障症状，不同的故障也可能引起同样的故障症状，多故障并发时故障症状更加复杂。当确定性故障和模糊性故障相互交织、密切相连时，就需要通过探讨液压系统故障的模糊性，寻找与之相适应的诊断方法，才能有利于正确描述故障的真实状态，揭示其本质特征。

液压系统状态和症状之间存在较为复杂的关系，必须尽可能利用多种症状进行综合诊断才能正确诊断出系统所处的状态——模糊综合诊断，它是根据人利用模糊逻辑而能识别事物这一特点形成的，是一种较为科学的诊断方法，其关键是如何定义各种模糊状态向量、模糊症状向量、模糊关系矩阵及选择恰当的模糊逻辑运算模型。王司针对传统模糊逻辑算子的缺陷，提出一个新的模糊逻辑算子——模糊加权综合算子，有效地提高了诊断结果的准确率。周曲珠、杜建宝通过合理建立评价数学模型，对液压系统故障进行智能综合评价，取得了较好效果。杨广将液压系统看作灰色系统，提出了一种基于模糊隶属函数的模糊灰色关联诊断模型。