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基于數據庫的坦克炮控系統模糊故障診斷

2022-06-29 23:59:04謝超王曉江仝波李元林
裝備維修技術 2022年6期
關鍵詞:數據庫

謝超 王曉江 仝波 李元林

摘 要:本文建立了坦克炮控系統模糊故障診斷模型,對坦克炮控系統的故障進行定位和隔離,幫助維修人員分析和確定系統故障。理論和實驗表明,該系統能夠較為準確的給出故障診斷結果,有助于提高坦克炮控系統維修效率和可靠性。

關鍵詞:數據庫;坦克炮控系統;模糊故障診斷

1數據庫及故障診斷的概述

1.1數據庫

數據庫是一個按數據結構來存儲和管理數據的計算機軟件系統。數據庫的概念實際包括兩層意思:(1)數據庫是一個實體,它是能夠合理保管數據的“倉庫”,用戶在該“倉庫”中存放要管理的事務數據,“數據”和“庫”兩個概念結合成為數據庫。(2)數據庫是數據管理的新方法和技術,它能更合適的組織數據、更方便的維護數據、更嚴密的控制數據和更有效的利用數據。

1.2故障診斷

故障診斷也稱診斷,查找設備或系統的故障的過程。用來檢查尋找故障的程序稱為診斷程序,對其它設備或系統執行診斷的系統稱為診斷系統。

2模糊故障診斷原理

2.1模糊故障診斷的基本思想

由于坦克炮控系統結構復雜,因此一種故障發生時會產生多種征兆,而一種征兆可能對應多種故障。假設炮控系統某一故障有m個故障原因,記故障原因集為Y={yj},j=1,2,…,m;該故障對應n種現象,記故障征兆集為X={xi},i=1,2,…,n,xi=1表示出現故障,xi=0表示未出現故障;令rij∈[0,1],表示第i種故障現象與第j種故障原因的相關程度,即隸屬度,構建n×m階模糊關系矩陣R,模糊故障診斷模型為Y=XoR。式中:“o”為模糊算子,R為模糊關系矩陣,X為故障征兆集,Y為故障原因集。

2.2模糊關系矩陣的確立

本系統采用模糊統計法和專家經驗相結合的方法來確定隸屬度,具體實現過程如下:

(1)通過統計歷史故障記錄確定初始隸屬度M=(mij),mij∈(0,1)。

(2)由專家經驗確定初始隸屬度N=(nij),nij∈(0,1),某一故障出現時,通過故障機理分析,判斷可能導致該故障產生的原因及相應的征兆,本文假定有專家經驗隸屬度取值原則。

(3)假設以上兩種隸屬度確定方法的權重集為{z1,z2},設置z1,z2初始值均為0.5,若某一故障在歷史故障事例中發生可能性極小,則適當減小z1,增大z2,若專家經驗較少,則反之,rij=mijz1+nijz。

(4)對部件實際故障狀況進行排查,更新數據庫,調整由歷史故障記錄確定的初始隸屬度M。同時將實際故障與本模型故障診斷結果進行比對,調整專家經驗隸屬度N。

2.3故障識別

通過計算得到故障原因集Y后,確定系統故障的過程稱為“反模糊化”,即故障識別。

常見的反模糊化方法有:

(1)最大隸屬度原則。從故障原因集Y中選擇隸屬度值最大的那個狀況作為故障診斷結果,然而,當出現兩隸屬度值接近且均較大時,該方法可能造成誤判。

(2)閾值原則。在故障原因集Y中確定某個基準隸屬度值,隸屬度高于該基準值的狀況均作為故障診斷結果,需通過實驗進一步驗證。

以上兩種方法互為補充,本系統首先采用最大隸屬度原則,當最大的兩個隸屬度值相接近時,改用閾值原則。

3建立數據庫和實現數據處理

隨著計算機技術和網絡技術的不斷發展,數據庫技術對龐大繁瑣的數據處理能力越來越強。現代坦克系統技術愈加復雜,維修測試需求隨之提高,維修技術人員在執行維修任務時,可通過查詢終端得到實用的故障處理方案。本模型實現LabwindowsCVI與SQLServer2005之間的數據共享,采用SQLToolkit工具包管理應用程序,使用開放式數據庫連接ODBC做數據接口,應用標準化查詢語言SQL訪問數據庫。坦克炮控系統結構復雜,故障征兆與故障原因為多對多關系,本模型建立的數據庫(PKGZZD)包括以下幾個表格:

3.1故障信息表

故障信息表(GZXXB),包括部件名稱(BJMC)、故障名稱(GZMC)、故障現象(GZXX)、故障次數(GZCS)等,用于保存歷史故障記錄,并作為初始隸屬度確定的重要依據。故障原因表(GZYYB),包括部件名稱(BJMC)、故障名稱(GZMC)、故障原因(GZYY)等,記錄與不同故障名稱相對應的故障原因。

3.2部件信息表

部件信息表(BJXXB),包括系統名稱(XTMC)、部件名稱(BJMC)、部件圖片(BJTP)、圖片長度(TPCD)等,用于維護待測系統部件的基本信息。

3.3故障處理表

故障處理表(GZCLB),包括部件名稱(BJMC)、故障名稱(GZMC)、解決方案(JJFA)等,幫助維修測試人員快速準確的解決故障。

3.4故障征兆原因映射表

故障征兆原因映射表(GZYSB),包括部件名稱(BJMC)、故障名稱(GZMC)、故障現象(GZXX)、故障原因(GZYY)、故障次數(GZCS)等,用于反映故障征兆與故障原因間的映射關系,以確定模糊關系矩陣。

4基于數據庫的坦克炮控系統模糊故障診斷

本文以某坦克炮控系統驅動電機實際故障為例,對其進行模糊故障分析。驅動電機是驅動武器系統運動的裝置。故障現象有,x1表示輸出電壓諧波增加,x2表示繞組絕緣老化,x3表示電機振動信號加大,x4表示電樞回路電阻增加,x5表示電流不穩定,x6表示溫度過高,x7電火花加大。故障原因有,y1表示電樞開路,y2表示電樞過熱,y3表示匝間短路,y4表示轉自軸承磨損,y5表示換向器接觸片磨損。通過統計某部隊近幾年裝備使用狀況,得到驅動電機的模糊關系矩陣M,由專家經驗,得到矩陣N,綜合權重系數后得到最終模糊關系矩陣R。當驅動電機出現電壓諧波增加、電流不穩定征兆時,故障征兆集為X={1,0,0,0,1,0,0},Y=XoR={0.88,0.35,0.25,0.05,0.10},故障可能性由高到低是y1,y2,y3,y4,根據隸屬度最大原則,最有可能出現的故障是電樞開路,這與故障機理分析后得到的專家經驗一致。再根據故障可能性由高到低進行故障排查,將最終診斷結果計入數據庫。實踐表明,該模糊推理方法有助于篩選故障原因,及時高效地進行故障診斷。

5結束語

坦克炮控系統主要負責的是坦克火炮操作,保證系統操作的穩定性,針對該系統故障診斷,主要是利用檢測儀器,將有價值的物理量采集起來,通過時域與頻域的數據處理深入剖析幅度、相位與頻譜所呈現的特征,從而明確特征量,了解系統中是否存在故障。但是這一診斷方式無法保證結果的確定性,主要體現在故障現象這個方面,后期數據處理難度較大,很有可能出現一些隨機故障。所以,本文對基于數據庫的坦克炮控系統模糊故障診斷進行分析。

參考文獻

[1]李英順,張童鑫,伊梟劍.一種基于改進支持向量機的炮控系統故障診斷方法[J].自動化與儀器儀表,2019,0(7):155-160.

[2]王薇,羅云霞,蔡建平.執行機構飽和下的坦克炮控伺服系統自適應控制研究[J].數學的實踐與認識,2018,48(11):190-194.64EA0DC8-EA4E-497B-A985-46AD3E31303F

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