空压机故障诊断技术

贾 文，李玉虎，张耀明

（山西焦煤集团有限责任公司，山西太原 030000）

0 引言

国外对机械故障诊断技术研究的时间较早，美国航天局于1967 年建立了一个机械故障预防小组，以深入研究故障诊断技术[1]。随后，英国也组建了一个机械研究维护中心用于研究机械故障诊断，20 世纪70 年代后期随着科学技术的蓬勃发展，电子测量技术和频谱分析技术被应用于机械故障诊断，标志着该技术从理论向实际跨出了巨大的一步。

20 世纪80 年代中期，随着微计算机技术的不断发展，现代故障诊断技术与微计算机控制融合技术逐渐成熟并成为主流[2]。各个国家随后研究设计了多个不同故障诊断系统，这些系统都具有稳定的工作性能以及完善的诊断功能，其中比较典型的有紫宝石故障自动诊断系统、DDM 系统和TDM 系统以及PSAD 故障诊断系统等。

我国在故障诊断技术方面研究的时间较晚，1979 年，我国首次对全体员工进行机械设备检测与维护技术培养。1983 年，在中国南京首次举办了机械设备故障诊断技术交流会，以深入交流学习相关故障诊断技术。其中很多大学和科研机构参加了这次交流会，随后故障诊断技术得到推广，很多学者及研究人员参与研究，并获得了大量的研究成果[3]。

空气压缩机故障诊断系统可用于对有故障的空气压缩机诊断和维护，能够有效提高设备的工作稳定性，保证空压机长时间持续稳定工作，避免因故障造成安全事故，为企业降低成本提高经济效益。使用故障诊断系统对空气压缩机故障进行诊断分析是矿山重要机械设备总体发展先进性的主要指标。空气压缩机故障诊断系统是世界高新技术发展的趋势之一，具有广阔的理论研究和实际应用前景。

1 构建空气压缩机故障树模型

设备故障与不同组件间故障的逻辑关系可通过模型树进行表述。其中故障树是对故障产生的原因进行细化分类，产生故障的原因可以有人为因素也可有外界因素[4]。从故障树的结构中，可以直观地看出不同故障原因之间的逻辑关系。与门和或门是最常见的逻辑门：与门是指当且仅当所有输入事件都发生时，输出才能发生；或门是指当输入所有的事件中，至少有一个发生就能导致输出发生。图1 为一个简单的故障树模型。使用故障树分析错误产生原因有以下5 个步骤：

图1 简单故障树模型

（1）选择顶事件。将系统中最可能发生或产生故障最严重的作为顶事件。

（2）确定边界条件。边界条件可以对模型树范围进行控制，通常包括不可能事件、不允许发生事件、无法可避免事件和不完整事件。

（3）创建故障树。将顶事件确定为根，再逐步确定故障树的主干和分支。

（4）定性分析。

（5）定量分析。

在本文中，选择空压机系统故障作为顶事件，自顶向下逆推理，逐步细化推理出可能导致故障发生的事件。根据推理过程可两者间的逻辑关系可用或门连接。由此可得空气压缩机故障之间存在一种倒树结构[5-7]。空压机故障树的6 个次级节点分别为排气温度过高、排气量过低、空压机的振动过大、轴承温度过高、润滑油系统有故障以及冷却水泵系统有故障（图2）。

以次级节点作为初始根向下进行逆推，得到各次级节点分支故障树（图3～图8）。

图2 空压机系统故障树结构

图3 空压机润滑油故障逻辑图

图4 空压机排气温度故障逻辑图

图5 空压机排气故障逻辑图

2 空压机故障诊断系统结构设计

空压机故障诊断系统采用故障树逻辑推理作为基础，通过现有知识和经验对故障产生原因进行分类细化，结合故障产生条件对故障推理过程进行融合，保证再次推理时有足够的准确性、合理性。实现空压机故障诊断系统与其故障树深层次大范围紧密融合。

空压机故障诊断系统的总体结构如图9 所示，由6 个部分组成：知识库，数据库，人机界面，推理机，知识获取和解释机制。它同时也是一个智能集成系统，包括数据采集、信号处理、专家诊断、对故障进行预测以及多个子系统准确定位。空压机故障诊断系统的核心是建立故障知识库并从根据系统诊断从故障知识库中推理匹配合理的故障原因。通过对空压机运行状态监测和信号分析处理实现对空压机故障诊断，通过故障树可对空压机产生原因进行细化，再根据空压机运行状态监测实现对空压机故障原因以及故障程度的检测，找到起故障产生的原因和故障发生位置，做出反馈便于人员准确快速的维修，并对空压机性能变化与故障变化程度进行预测做出预警，便于检修人员提前对问题进行处理。

图6 空压机轴承温度故障逻辑图

图7 空压机振动故障逻辑图

图8 空压机冷却水泵系统故障逻辑图

图9 空压机故障诊断系统整体结构

（1）知识库。系统知识数据库用于存储有关空气压缩机系统错误，现场经验和规则等的知识。设计知识库的优点是可以有效地管理、使用和存储有关故障系统的知识。

（2）数据库。数据库用于监测工作中空压机的工作状态和各项参数。空气压缩机故障诊断系统和空气压缩机远程监控系统共享一个数据库，以便于访问、检索和诊断空气压缩机数据。

（3）人机界面。所谓的人机界面是用户界面，用户可以通过该界面与系统进行通信交互，通过输入空压机故障诊断命令经过诊断系统分析匹配输出故障诊断结果。

（4）推理引擎。推理引擎通过对故障逻辑推理进行任务诊断，确定各种错误原因或搜索计算机程序，以及调用压缩机诊断任务相对应知识库中的相关知识。用户界面（人机界面）输入故障检测任务调用知识库中相关知识，根据特定规则进行精确匹配，推导出空气压缩机的故障原因和维护方法。通过解释程序向用户反馈诊断过程和结果。

（5）知识获取机制。可以收集空压机各类故障产生原因和维护信息，并根据自身信息将知识库中不合理内容进行修改补充。

（6）解释机制。解释机制是实现系统解释功能的程序模块。解释机制可以对检测过程进行分析，推理过程发现不合理的地方，由专家对其进行调整。

3 空压机故障诊断系统知识库构建

科学基础是整个故障检测系统的核心。所有系统操作都必须链接到知识库。故障维修专家可以利用输入的知识接口，它使用知识转换程序[8]存储在知识库中，并且空气压缩机故障，故障诊断和维护的许多情况都存储在知识库中。解决实际问题时，系统需要从知识库中获取相关知识。在解决实际问题时，系统需要从知识库中获取适当的知识，并对错误的原因和处理方法进行适当分析，这是空气压缩机故障诊断系统知识库的逐步创建，而该知识库无法在瞬间实现。在系统的实际运行中，必须对其进行多次修改和倍增，以实现最佳的系统性能，并最终实现更准确的诊断。诊断系统所需的错误知识将在该知识的基础上进行处理和获取。

显示知识库的方法应包括指示性方法、管理方法等。如果使用基于知识的池结构指示性视图等，则框架可以是独立的错误报告或排除树上的相关模块。框架类型可以分为直接框架和间接框架。直接帧类型通常设置为零，间接帧类型设置为1。直接框架类型是指不需要进一步的评估和分析，就可以直接识别系统故障的原因，但可以直接得到错误和处理的结果。系统的故障通常在日志的底部，而间接的框架错误只能通过进一步的推理和分析来实现（图10）。

空气压缩机故障诊断系统的知识库是建立在原理表示的基础上的，现在已经是众所周知的表示。结论必须在条件的基础上得出，这符合人们逻辑思维的日常习惯，表达比例清晰、易懂，原则的表述是模块化的，适合于系统的改进、修正、增删[9]。

图10 知识库框架表示法的两种结构

4 空压机故障诊断系统推理机设计

故障发动机是压缩机故障检测系统的重要组成部分，对压缩机系统故障诊断结果的准确性有着重要影响，因此，在设计输入发动机时，需要研究解释方法、方向和控制策略。

4.1 关闭点火发动机的方法

解释和诊断错误的方法分为正确解释和错误解释。正确解释的结果被认为是正确的。其他解释方法在解释条件下不能产生即时的解释结果，因果关系并非不可避免。然而，在现实中，系统故障不确定性的征兆往往是错误的，无法达到正确的逻辑精度和准确性。描述规则如下：

其中，Xi表示征兆条件，Yj表示故障结论，CF（Xi|Yj）表示故障Yj在征兆条件Xi成立的前提下为真对应可信度。

4.2 航空发动机的方向

在诊断中，有效的错误检测和策略控制系统是非常重要的3种方法，分别用于改进错误检测系统，提高结论的有效性和正确性。

程序检测到系统错误。首先，根据情况，把症状包含在实际的基础上。如果在正确的基础上满足了条件，则立即做出决定；如果满足条件的症状不是真实的，则系统将自动匹配基本规则的症状，直至达到平衡。如果调整成功，输出系统将无法工作。相反的结论是：先假设制度是错误的，然后再寻找案件的证据。如果证据符合事实或规则，那么案件是有效的，结论也是有效的。问题的结果是空的，如果错误的情况不是真的，它将失败。该系统采用了进步与逆转的混合推理，避免了进步与逆转推理的缺点，兼顾了两者的优点，保证了决策过程更贴近人们的思维方式（图11）。

图11 正反向混合推理结构流程

5 结论

（1）通过分析空压机主要故障诊断系统，对空压机故障诊断技术进行研究。

（2）通过构建空压机故障树，以故障树作为整个诊断系统基础，建立知识库和推理机为核心，包括数据采集、信号分析、专家诊断、故障预测功能，由知识库、数据库、人机接口、推理机、知识获取机制和解释机制6 个部分组成的智能集成化系统。

（3）知识库与推理机作为诊断系统核心部分，通过采用规则表示法构建空压机故障诊断系统知识库，根据前提条件推出结论，表达条理清晰、通俗易懂，而且规则表示灵活性较强，便于系统对其进行修改、添加和去除；同时，推理机作为诊断系统逻辑推理的核心，推理方法与控制策略在整个推理机系统中十分重要。采用可信度良好的正反混合推理方法，将发挥出正反推理的各自优点，保证整个推理方案的合理、准确性。