基于故障樹的大型設備機組故障診斷研究

楊光

【摘 要】為了滿足大型設備機組故障診斷的實時性要求，提出一種基于故障樹的大型設備機組故障診斷方法。構(gòu)建大型設備的故障診斷樹，對其進行定量分析，計算大型設備機組中各單元的重要程度，并進行排序，以此為依據(jù)找到故障診斷的最優(yōu)路徑，從而實現(xiàn)大型設備機組故障的及時診斷。提高了大型設備機組的安全性。

【關鍵詞】故障樹；大型設備機組；故障診斷

0 引言

在某工業(yè)中，大型設備機組的運行具有長時間、連續(xù)性的特點，因此大型設備機組在某工業(yè)領域具有無可替代的作用。其中，機組等關鍵設備具有造價高昂、結(jié)構(gòu)復雜、安全要求高等特點，一旦發(fā)生故障將會影響整體機組的正常運行，甚至帶來重大的安全隱患。因此，需要對大型設備故障進行及時診斷，使其在發(fā)生故障時在最短的時間內(nèi)投入正常使用。

隨著故障診斷理論體系的不斷完善和智能故障檢測技術的不斷發(fā)展，越來越多的領域已經(jīng)開始通過各種先進的檢測手段對設備故障進行檢測。現(xiàn)階段大型設備機組故障診斷的方法主要有基于粗糙集的診斷方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法和基于小波變換的診斷方法。其中最常用的是基于小波變換的大型設備機組故障診斷方法。由于故障診斷方法是大型設備機組安全運行的重要保障，因此該課題擁有廣闊的發(fā)展前景，并成為很多學者研究的重點課題。

傳統(tǒng)的故障診斷方法仍然存在著一些不足：基于粗糙集的診斷方法需要處理的運算量巨大，診斷效率降低；基于神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法容易陷入局部最優(yōu)解，收斂速度較慢；基于小波變換的診斷方法會造成原始故障的時頻信號失真。為了避免傳統(tǒng)診斷方法的不足，提出一種基于故障樹的大型設備機組故障診斷方法。

1 利用故障樹對大型設備機組進行故障檢測

故障樹診斷法（簡記為FTA）又被稱為“因果樹診斷法”，利用此方法能夠?qū)χT多領域中的設備故障進行簡單、準確的診斷。在利用故障樹診斷法進行大型設備機組故障診斷的過程中，首先需要大型設備機組在滿足正常的運行條件下，構(gòu)建一個系統(tǒng)安全運行的目標，并將此目標定義為故障診斷的分析目標，然后再根據(jù)大型設備機組的結(jié)構(gòu)或者功能的關系，從上到下，逐層分析引起故障的全部直接因素，并通過邏輯門的方式將故障與故障因素相連接，這樣可以構(gòu)建大型設備機組的故障樹模型，從而可以直觀的表示出大型設備機組中各子單元與系統(tǒng)故障之間的邏輯聯(lián)系。利用FTA進行大型設備機組的故障診斷，不僅可以對由硬件引起的故障原因進行分析，同樣可以對引起故障的環(huán)境因素和軟件因素進行分析，因此可以對故障原因進行定性分析。

通過FTA的分析，可以找到引起大型設備機組發(fā)生故障的因素，并由此確定最小割集和最小路集，然后根據(jù)大型設備機組運行的有關參數(shù)進行定量計算，獲得已知故障的分布情況、故障發(fā)生概率等重要參數(shù)。將FTA應用于大型設備機組的故障診斷中，將系統(tǒng)的故障作為故障樹分析的目標，通過邏輯分析可以直接尋找到引起故障的因素，從而為故障的排除提供了準確的依據(jù)。

在大型設備機組運行的過程中，通過設備運行在線監(jiān)測系統(tǒng)，對設備的運行數(shù)據(jù)進行實時采集，并與給定的參數(shù)值域相比較，若超過規(guī)定的值域范圍，則對該數(shù)據(jù)進行故障判斷，并作為FTA的頂事件，根據(jù)FTA分析的有關原理，構(gòu)建對應的故障樹分析模型。大型機組可以采用下行法和不交最小割集法構(gòu)建故障樹模型，通過模型的分析可以得到系統(tǒng)中全部最小割集合頂事件發(fā)生的概率。對引起故障的因素進行分析可以，此時所有低事件均為可測的分析單元，也就是引起故障的主要因素。因此，最小割集是隱去故障的最小組合，也是故障診斷的關鍵。頂事件發(fā)生的概率即為故障發(fā)生的可能性，為了對大型設備機組的故障進行及時診斷，需要盡快找到故障發(fā)生的原因，可以通過對系統(tǒng)中各個功能單元的重要程度進行排序來實現(xiàn)。此處的重要程度的定義為：單元故障概率的變化率導致系統(tǒng)故障概率的變化率，其公式如下所述：

2 結(jié)束語

本文介紹了故障樹診斷方法在某工業(yè)領域中大型設備機組中的應用方法，詳細闡述了構(gòu)建大型設備機組故障診斷的故障樹的方法和最優(yōu)診斷路徑實現(xiàn)的方法。該課題具有重要的應用價值，可以實現(xiàn)大型設備機組故障及時診斷與維修，從而保證了大型設備機組的安全運行。

【參考文獻】

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