基于信息融合理論的風機故障診斷（2）

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2．2石家莊市風機故障特征參數的提取離散屬性可以直接使用粗糙集理論進行融合，不需要對數據進行處理，但這種方法對于連續屬性則不能直接加以運用，為此，必須對石家莊市風機監測的各屬性進行離散化處理。在石家莊市風機監測的各特征量中，采用基于動態層次聚類的連續屬性離散化算法，在不改變決策表分類能力和相容性的條件下，找出使得約簡效率最高的劃分。在主通石家莊市風機上安裝監測各特征量(轉速、溫度、電流等1的傳感器，這些類型傳感器都具有RS485輸出方式，傳感器的信號直接通過工業控制器的RS232接口進入工業控制器，不需另外配置模擬量輸入模塊，在線獲取并記錄傳感器監測的各類數據，然后，對所獲得的數據通過屬性離散算法進行處理，最終得到石家莊市風機故障特征參數，形成石家莊市風機故障診斷決策表。
2．3石家莊市風機故障診斷過程將粗糙集理論的屬性約簡算法運用到礦井主通石家莊市風機的故障診斷中，以各個傳感器對石家莊市風機監測的特征量(轉速、溫度、電流等)為條件屬性，建立故障診斷決策表先對決策表進行屬性約簡，去除對結論屬性沒有影響的條件屬性，得到約簡的決策表；再對約簡后的決策表進行分析推理，求出最小約簡，并得到相應的核值，最終推導出決策規則。其主要診斷過程如圖2所示。
3應用實例
某礦山是年產能力達300萬t的大型金屬礦，但由于通石家莊市風機故障導致炮煙以及污風不能及時排出礦井，不僅威脅工人的身體健康，也極大影響礦山正常生產，使礦山受到嚴重的經濟損失。經過科學調研后，該礦領導決定對通石家莊市風機運行狀態進行遠程控制，在線讀取運行參數，但由于種種原因，仍不能從本質上找到導致故障的因素，故障的表現形式也很不確定，而且在讀取這些參數時發現，導致相同故障時的運行參數很不一致，這些正是粗糙集理論研究的對象。運用粗糙集理論從各傳感器監測的原始數據出發，對故障因素進行離散化處理，確定各條件屬性的值，再依據故障決策屬性建立石家莊市風機故障診斷決策表。該礦山傳感器監測的數據經過離散化處理后得到的石家莊市風機故障診斷決策表如表l所示。M表示從監測的數據中隨機選出的樣本為條件屬性，分別表示溫度、電流、電壓、轉速4個監測參數，其中，E，和易的值域中0，1和2分別表示低于正常值、在正常值范圍內、高于正常值；歷和目的值域中0和1分別表示正常值范圍之外和正常值范圍之內；G為決策屬性，其中Y表示石家莊市風機正常工作，N表示石家莊市風機產生故障。該決策表的相對G核CORE文G)=怛。，目}。因為決策表的任意一個相對約簡必須保持決策表原有的分類能力，它必須包含相對G核，否則就會影響石家莊市風機故障決策表的分類能力。所以，為了求出決策表的相對約簡，屬性E1和且是必要的，而屬性易和B是不必要的，但這2個屬性不一定能同時省略。通過屬性約簡后得到的故障診斷決策表如表2和表3所示。由表2和表3可知，石家莊市風機的運轉速度和溫度是判斷石家莊市風機故障的主要因素，但不能忽略供電設備電流和電壓的變化對石家莊市風機故障造成的影響，只有融合石家莊市風機運轉速度、溫度以及電流或者電壓等因素，才能提高故障診斷的準確率，這個結果與實際情況相符，驗證了運用粗糙集理論和信息融合方法為石家莊市風機故障進行診斷是一種切實可行的方法。
4結論
(1)利用現代信息技術，對礦井石家莊市風機進行遠程在線控制和監測，實現石家莊市風機控制的自動化、智能化，為石家莊市風機故障診斷提供基礎數據。
(2)基于粗糙集理論的智能融合方法為石家莊市風機故障的診斷提供了一種新方法。利用粗糙集理論對石家莊市風機監測的各類數據進行融合，不需要任何先驗信息和其他數據，為石家莊市風機故障診斷提供了快速、便捷的方法。