发明名称 基于数控机床故障案例的故障树构造方法
摘要 本发明涉及一种基于数控机床故障案例的故障树构造方法,包括:1.基于案例推理的故障诊断系统设计:故障案例的表示以及故障案例的组织和检索,采用结构索引的方法,将案例库组织成树状结构,实现故障案例的检索;2.基于数控机床故障案例的故障树构造方法:由若干故障案例生成可达矩阵,通过事件的层次分析以及事件的“与”、“或”关系分析,确定顶事件、中间事件、底事件以及它们之间的逻辑关系,建立可达矩阵式所对应的故障树。该方法克服了构建故障树需要非常熟悉数控机床的结构、故障形式以及相互间的影响关系,根据故障案例即可自动生成数控机床故障树。通过故障案例的积累,故障树愈加完善,从而更加明确故障现象与原因之间的本质关系,有利于及时排除故障。
申请公布号 CN101846992B 申请公布日期 2011.12.07
申请号 CN201010168297.4 申请日期 2010.05.07
申请人 上海理工大学 发明人 李郝林;朱文博
分类号 G05B19/406(2006.01)I 主分类号 G05B19/406(2006.01)I
代理机构 上海申汇专利代理有限公司 31001 代理人 吴宝根
主权项 1.一种基于数控机床故障案例的故障树构造方法,其特征在于:包括:(1)基于案例推理的故障诊断系统设计(1.1)故障案例的表示根据数控轧辊磨床的故障诊断特点,考虑故障现象、故障原因、故障检测知识的表达方法,将故障案例抽象为如下形式的多元组:case={I,E,P,F,G,T,M,D,A},其中:I--案例号:case iE--故障现象:E<sub>1</sub>,E<sub>2</sub>,…,E<sub>q</sub>,其中,E<sub>i</sub>={e<sub>i</sub>,d<sub>i</sub>},e<sub>i</sub>为定性征兆,d<sub>i</sub>为征兆现象的级别;P--故障部位:P<sub>i</sub>F--故障特征:[特征,特征值,权值],用于故障特征测量值的知识表示;G--故障原因:G<sub>i</sub>T--检测顺序:T<sub>1</sub>,T<sub>2</sub>,…,T<sub>w</sub>,其中,T<sub>i</sub>={t<sub>i</sub>,d<sub>i</sub>},t<sub>i</sub>为检测对象,d<sub>i</sub>为检测结果;M--排除方法:M<sub>1</sub>,M<sub>2</sub>,…,M<sub>k</sub>D--故障说明:发生日期,操作人员,维修日期,维修人员;A--附件:图片及相关文档;(1.2)故障案例的检索根据数控机床故障诊断的特点以及上述案例的表示方法,采用结构索引的方法,将案例库组织成树状结构,实现故障案例的检索:将数控轧辊磨床的故障案例库按故障现象的发生部位组织成树状结构的索引模型;(2)基于数控机床故障案例的故障树构造方法(2.1)生成可达矩阵设N个故障案例case 1,case 2,…,case N,其对应的故障现象分别为E<sub>1</sub>,E<sub>2</sub>,…,E<sub>N</sub>,故障原因分别为G<sub>1</sub>,G<sub>2</sub>,…,G<sub>N</sub>,对每一个故障现象E<sub>i</sub>进行分析,对若干个对象进行检测,设检测结果异常的检测对象为t<sub>i1</sub>,t<sub>i2</sub>,…,t<sub>ik</sub>,这些变量之间的关系由图论中的可达矩阵表示:<img file="FSB00000610726100021.GIF" wi="1997" he="1251" />在式(1)中,如果一个事件可以导致另一个事件的发生,则在两个事件的行与列的交点处标注1,否则为0;(2.2)事件层次分析构建故障树时,故障树的第一层事件是已知的,从第二层开始确定,假设事件E<sub>i</sub>不是第一层事件,来推论事件E<sub>i</sub>是否为第二层事件;事件E<sub>i</sub>可以影响的事件包括其本身、与其有“与”关系的事件、以及比事件E<sub>i</sub>更高一级的事件,将这些事件集合称为事件E<sub>i</sub>的可达集,记为R(E<sub>i</sub>);可能引发事件E<sub>i</sub>的事件包括其本身、其下层各事件、以及与其具有“与”关系的事件,将这些事件集合称为事件E<sub>i</sub>的原因集,记作A(E<sub>i</sub>);比事件E<sub>i</sub>高层的事件不会出现在R(E<sub>i</sub>)和A(E<sub>i</sub>)交集内,因此在求第二层时,把第一层对应的行和列去掉,如果R(E<sub>i</sub>)和A(E<sub>i</sub>)的交集为R(E<sub>i</sub>)本身,即R(E<sub>i</sub>)∩A(E<sub>i</sub>)=R(E<sub>i</sub>),那么事件E<sub>i</sub>就是第二层;依此类推,直到将所有的事件分层完毕,经判断式(1)中事件E<sub>1</sub>E<sub>2</sub>…E<sub>N</sub>为第二层;G<sub>1</sub>…G<sub>N</sub>为第三层;t<sub>11</sub>…t<sub>1k</sub> t<sub>21</sub>…t<sub>2l</sub> t<sub>N1</sub>…t<sub>Nm</sub>为第四层,其中事件的顶事件是已知的;(2.3)事件间的“与”、“或”关系对事件进行分层后,分析各个事件间的关系,即事件间的“与”、“或”关系,将式(1)记为B,则式(1)的转置矩阵为:<img file="FSB00000610726100031.GIF" wi="103" he="45" /><img file="FSB00000610726100032.GIF" wi="1659" he="1262" /><maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>B</mi><mo>&cap;</mo><msup><mi>B</mi><mi>T</mi></msup><mo>=</mo></mrow></math>]]></maths><img file="FSB00000610726100034.GIF" wi="1759" he="1302" />根据图论的相关理论,如果式(3)为单位阵,则各个事件之间是“或”关系;若不是,则事件间有“与”关系存在,当前,式(3)不是单位阵,在事件t<sub>11</sub>…t<sub>1k</sub>,t<sub>21</sub>…t<sub>2l</sub>,…,t<sub>N1</sub>…t<sub>Nm</sub>对应的行和列中有1,说明t<sub>11</sub>…t<sub>1k</sub>,t<sub>21</sub>…t<sub>2l</sub>,…,t<sub>N1</sub>…t<sub>Nm</sub>各组具有强连接关系,则事件t<sub>11</sub>…t<sub>1k</sub>为“与”关系,t<sub>21</sub>…t<sub>2l</sub>为“与”关系,…,t<sub>N1</sub>…t<sub>Nm</sub>为“与”关系;其余事件间均为“或”关系;通过上述事件的层次分析以及事件的“与”、“或”关系分析,建立可达矩阵式(1)所对应的故障树。
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