应用于电力设备状态评估的研究

故障诊断问题的模糊性质为模糊逻辑在故障诊断中的应用提供了前提。模糊诊断方法利用模糊逻辑来描述故障原因与故障现象之间的模糊关系，通过隶属函数和模糊关系方程解决故障原因与状态识别问题。

1.模糊聚类诊断法

将待诊液压设备当前出现的故障征兆与历史上该类或同类液压设备各次诊断与故障排除记录中的征兆情况相对照，看本次故障与过去已确诊的各次故障中哪一次最为相似（可聚成同一类），因而可以间接认为本次故障起因与历史上同类故障的起因类同。

模糊聚类诊断方法思路简单，但要求有足够数量的、可靠的故障诊断与排除的历史记录，计算工作量较大。

2.状态识别最大隶属度法

设用“正常”及“故障”来表示某液压泵的运行状态，即有参考状态集Y={y₁，y₂}，其中，y₁表示故障状态，y₂表示正常运行状态。根据压力、流量、温度、噪声等参数，确定征兆参数集，由经验与统计资料确定权重系数R_ij=（i=1，2，3，4；j=1，2），建立故障原因与征兆之间的模糊关系矩阵R。即

设用“正常”及“故障”来表示某液压泵的运行状态，即有参考状态集Y={y₁，y₂}，其中，y₁表示故障状态，y₂表示正常运行状态。根据压力、流量、温度、噪声等参数，确定征兆参数集，由经验与统计资料确定权重系数R_ij=（i=1，2，3，4；j=1，2），建立故障原因与征兆之间的模糊关系矩阵R。即

假定该类液压泵有三种运行工况{W₁，W₂，W₃}，需要进行状态识别。根据现场测得的数据，构造三种待检状态的征兆参数向量阵W。即

假定该类液压泵有三种运行工况{W₁，W₂，W₃}，需要进行状态识别。根据现场测得的数据，构造三种待检状态的征兆参数向量阵W。即

取复合算子“0”为先取小，后取“⊕”运算（符号“⊕”的运算规则：a⊕b=min{1，a-b}，即a-b与1中的最小者），求解模糊关系方程Y=W·R，得

取复合算子“0”为先取小，后取“⊕”运算（符号“⊕”的运算规则：a⊕b=min{1，a-b}，即a-b与1中的最小者），求解模糊关系方程Y=W·R，得

根据每行最大隶属度值所在列的位置，来判断待检状态W_i（i=1，2，3）属于y₁（故障状态）还是y₂（正常运行状态）。

此法的关键在于模糊关系矩阵R的建立。(www.xing528.com)

3.故障寻因最大隶属度法

先构造某液压设备的故障现象集X={x_j}（j=1，2，…，m），确定可能的故障原因。构成故障原因模糊集F={F_i}（i=1，2，…，n），即该液压设备的m种故障现象可能有n种起因。根据统计资料确定第i种故障原因引起的第j种故障现象之间的权重系数R_ij（i=1，2，…，n，j=1，2，…，m）。对应于每一种故障原因下的各故障现象的权重系数相加，得标准评判总分C_Fi。即

根据每行最大隶属度值所在列的位置，来判断待检状态W_i（i=1，2，3）属于y₁（故障状态）还是y₂（正常运行状态）。

此法的关键在于模糊关系矩阵R的建立。

3.故障寻因最大隶属度法

先构造某液压设备的故障现象集X={x_j}（j=1，2，…，m），确定可能的故障原因。构成故障原因模糊集F={F_i}（i=1，2，…，n），即该液压设备的m种故障现象可能有n种起因。根据统计资料确定第i种故障原因引起的第j种故障现象之间的权重系数R_ij（i=1，2，…，n，j=1，2，…，m）。对应于每一种故障原因下的各故障现象的权重系数相加，得标准评判总分C_Fi。即

根据该液压设备工作过程中实际出现（观测到）的几种故障现象，求对应的权重系数之和，得实际评判总分C^m_Fi′。即

根据该液压设备工作过程中实际出现（观测到）的几种故障现象，求对应的权重系数之和，得实际评判总分C^m_Fi′。即

式中 m′——该液压设备实际发生的故障现象数目。

工程机械的液压系统不同，权重系数R_ij也不同，只有借助于大量的专家经验和实践，得出各故障原因与现象下的合理的权重系数值，才能有效提高故障诊断的准确率。

式中 m′——该液压设备实际发生的故障现象数目。

工程机械的液压系统不同，权重系数R_ij也不同，只有借助于大量的专家经验和实践，得出各故障原因与现象下的合理的权重系数值，才能有效提高故障诊断的准确率。