基于故障樹(shù)的液壓?jiǎn)㈤]機(jī)故障診斷系統(tǒng)

姜寬舒，郭建斌，2，唐 澤，王 江，李 欣

（1.河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，江蘇 南京211100；2.南通河海大學(xué)海洋與近海工程研究院，江蘇 南通226019）

0 引言

2011年魯爾基印度理工學(xué)院利用故障樹(shù)分析法分析了HCS系統(tǒng)的可能性故障，設(shè)計(jì)了SeSWRS－HCS系統(tǒng)，顯著地改善了系統(tǒng)的可靠性，減少了電廠運(yùn)行時(shí)期的維護(hù)性，提高了電廠的工作效率［1］。2012年，歐洲能源研究所將FTA系統(tǒng)引用到固體氧化物燃料電池及固體高分子型燃料電池的可靠性和壽命研究中，掌握了燃料電池的退化機(jī)制，并研究了可靠性和壽命的關(guān)鍵影響參數(shù)［2］。2013年瑞典查爾莫斯理工大學(xué)開(kāi)發(fā)了一個(gè)沉船有害物質(zhì)釋放的概率評(píng)估模型，通過(guò)執(zhí)行故障樹(shù)的定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)其殘骸優(yōu)先緩解措施提出決策意見(jiàn)［3］。可以知道開(kāi)展故障樹(shù)分析研究，是解決復(fù)雜系統(tǒng)故障的有效方法。擬應(yīng)用故障樹(shù)分析法，對(duì)液壓?jiǎn)㈤]機(jī)運(yùn)行管理中出現(xiàn)的故障開(kāi)展研究，建立了液壓?jiǎn)㈤]機(jī)故障診斷系統(tǒng)，為液壓?jiǎn)㈤]機(jī)的安全可靠運(yùn)行提供技術(shù)保障。

1 故障樹(shù)分析法

故障樹(shù)分析法FTA（fault tree analysis）是一種評(píng)價(jià)復(fù)雜系統(tǒng)可靠性和安全性的故障診斷技術(shù)［4－5］。以下為故障樹(shù)分析法用于故障診斷時(shí)的分析步驟。

a.分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，建立故障樹(shù)。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)及邏輯功能關(guān)系進(jìn)行分析，說(shuō)明子系統(tǒng)故障或元件故障對(duì)系統(tǒng)性能造成的影響。再以系統(tǒng)最不希望發(fā)生的故障事件為頂事件進(jìn)行分析，逐級(jí)找出導(dǎo)致頂事件發(fā)生的所有可能故障原因，直至該故障模式不能繼續(xù)劃分或不必深究為止，最后便形成了一個(gè)倒置的樹(shù)狀圖。

b.求解最小割集。最小割集是指導(dǎo)致頂事件發(fā)生的最低限度的基本事件的組合，知道最小割集，就能知道引發(fā)事故發(fā)生的所有可能途徑，并用于指導(dǎo)故障的排除。最小割集的求解可采用行列法。根據(jù)邏輯與門增加割集容量、邏輯或門增加割集個(gè)數(shù)的特性，遇到與門就把與門下面的輸入事件排列成一行，遇到或門就把或門下面的輸入事件排列成一列，直到不能分解為止，這樣得到的基本事件組合就是割集，再經(jīng)過(guò)吸收后便可得到最小割集［6］。

c.定量分析。故障樹(shù)定量分析就是以故障樹(shù)為計(jì)算模型，根據(jù)底事件發(fā)生的概率求頂事件發(fā)生的概率和底事件的關(guān)鍵重要度，并根據(jù)關(guān)鍵重要度的大小順序得到最佳的決策意見(jiàn)。

2 液壓?jiǎn)㈤]機(jī)系統(tǒng)故障樹(shù)的建立

2.1 液壓?jiǎn)㈤]機(jī)故障樹(shù)的建立

液壓系統(tǒng)是液壓?jiǎn)㈤]機(jī)的主要組成部分，液壓系統(tǒng)的故障也是液壓?jiǎn)㈤]機(jī)發(fā)生故障的主要原因。結(jié)合工程實(shí)際對(duì)液壓?jiǎn)㈤]機(jī)液壓系統(tǒng)發(fā)生的故障進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)其主要存在系統(tǒng)油溫過(guò)高、系統(tǒng)噪聲與振動(dòng)過(guò)大、液壓缸無(wú)動(dòng)作、液壓沖擊和爬行等故障癥狀。分別以各個(gè)故障癥狀為頂事件建立故障樹(shù)，圖1所示為故障癥狀液壓缸無(wú)動(dòng)作的故障樹(shù)。

2.2 故障樹(shù)參數(shù)的設(shè)定

上述故障樹(shù)的建立僅僅實(shí)現(xiàn)了故障原因的診斷，卻無(wú)法知道故障的發(fā)生來(lái)自何種元件。為實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確定位，系統(tǒng)在各個(gè)故障底事件引入了屬性系數(shù)m，用來(lái)描述故障底事件發(fā)生的位置。

為了便于將故障樹(shù)中所包含的信息完整地存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，還引入了故障事件編號(hào)，故障事件節(jié)點(diǎn)類型，父故障模式，故障事件名稱4個(gè)參數(shù)。其中故障編號(hào)是故障事件的標(biāo)識(shí)符，可通過(guò)編號(hào)的惟一性來(lái)進(jìn)行不同故障模式之間的識(shí)別；故障事件節(jié)點(diǎn)類型用來(lái)判斷該故障模式是否為葉節(jié)點(diǎn)即故障樹(shù)底事件，若是則取值1，若不是則取值0。

3 故障診斷功能的實(shí)現(xiàn)

3.1 求解最小割集

圖1 液壓缸無(wú)動(dòng)作故障樹(shù)

采用“或門”的方式建立故障樹(shù)，在實(shí)際計(jì)算過(guò)程中，無(wú)需考慮門的種類，只需利用行列法中的“或門”計(jì)算規(guī)則，便可以得到導(dǎo)致頂事件發(fā)生的最小割集。按照這種計(jì)算規(guī)則，故障樹(shù)每個(gè)故障底事件就是一個(gè)割集，而所有的故障底事件便是全部的最小割集。以下為最小割集求解的算法程序。

表1 故障底事件數(shù)據(jù)表

3.2 故障樹(shù)定量分析

設(shè)底事件的發(fā)生概率為q（i），各個(gè)底事件相互獨(dú)立，則頂事件的發(fā)生概率可按式（1）計(jì)算，關(guān)鍵重要度可按式（2）計(jì)算［8］。

P（T）為頂事件的發(fā)生概率；q（i）為最小割集的發(fā)生概率；g為頂事件發(fā)生的概率函數(shù)；（i）為最小割集的關(guān)鍵重要度。（i）值越大說(shuō)明該基本事件觸發(fā)系統(tǒng)失效的可能性越大。因而系統(tǒng)一旦發(fā)生故障，應(yīng)該首先考慮關(guān)鍵重要度最大的底事件觸發(fā)了頂事件的發(fā)生。

4 實(shí)例分析

表1為某液壓?jiǎn)㈤]機(jī)運(yùn)行0h、720h和8 760h液壓缸無(wú)動(dòng)作故障底事件的故障數(shù)據(jù)表。

從表1中可知，在系統(tǒng)運(yùn)行初期各個(gè)故障底事件的關(guān)鍵重要度相同。因此，診斷順序按事件編號(hào)進(jìn)行排序，當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行720h后，關(guān)鍵重要度最大的故障底事件編號(hào)為0006，說(shuō)明期間造成液壓缸無(wú)動(dòng)作故障的主要可能原因?yàn)橐簤焊捉Y(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)不合理。當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行了8 760h后，關(guān)鍵重要度最大的故障底事件編號(hào)為0017，說(shuō)明期間造成液壓缸無(wú)動(dòng)作的主要可能原因?yàn)闉V油器堵塞故障。從上述3個(gè)時(shí)間段可看出，系統(tǒng)運(yùn)行初期，由于液壓缸結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的不合理，導(dǎo)致液壓缸無(wú)動(dòng)作，當(dāng)改良液壓缸結(jié)構(gòu)后，系統(tǒng)恢復(fù)正常工作。但隨著系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行，液壓油污染導(dǎo)致濾油器經(jīng)常堵塞，后期管理維護(hù)更應(yīng)該注意油液是否污染，并定期清理系統(tǒng)內(nèi)部，使液壓?jiǎn)㈤]機(jī)保持整潔。

5 結(jié)束語(yǔ)

以液壓?jiǎn)㈤]機(jī)維修資料為故障診斷的主要知識(shí)來(lái)源，把故障診斷知識(shí)整理成可體現(xiàn)故障間邏輯關(guān)系的故障樹(shù)。利用屬性系數(shù)確定了故障的定位，通過(guò)故障底事件的概率實(shí)現(xiàn)了故障樹(shù)的定量分析，建立了根據(jù)關(guān)鍵重要度大順序的診斷模型。除此之外，采用ASP軟件開(kāi)發(fā)的故障診斷系統(tǒng)，具有良好的人機(jī)接口界面，能夠運(yùn)行于Web環(huán)境之中，可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程故障診斷、現(xiàn)場(chǎng)診斷等多種操作，方便了運(yùn)行管理人員對(duì)液壓?jiǎn)㈤]設(shè)備的維護(hù)與管理。

［1］ Biswal Gyan Ranjian，Maheshwari Rudra Prakahs，Dewal Mohanl Lal.System reliability and fault tree analysis of SeSWRS based hydrogen－cooling system［A］.2011International Conference on Advanced Power System Automation and Protection［C］.Beijing，China，2011.1418－1423.

［2］ Yousfi Steiner N，Hissel D，Mocotéguy P，et al.Applicationof fault tree analysis to fuel celldiagnosis［J］.Fuel Cells，2012，12（2）：302－309.

［3］ Hanna Landquist.Environmental risk assessment of shipwrecks：A fault－tree model for assessing the probability of contaminant release［J］.Integrated Environmental Assessment and Management，2013，9（3）：535－548.

［4］ 倪紹徐，張?jiān)７迹?宏，等.基于故障樹(shù)的智能故障診斷方法［J］.上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，42（8）：1372－1375.

［5］ 陶勇劍，董德存，任 鵬.基于故障樹(shù)的系統(tǒng)可靠性估計(jì)不確定性分析［J］.同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，38（1）：141－145.

［6］ 喻進(jìn)軍，熊 海，楊明忠.基于FTA的圓柱齒輪減速器的可靠性研究［J］.機(jī)械工程師，2006，（6）：52－53.

［7］ 劉煒基，申 哲.大型產(chǎn)品 MTBF計(jì)算方法的研究—輪胎式裝載機(jī) MTBF的等效樣本計(jì)算法［J］.機(jī)械，1992，19（6）：2－6.

［8］ 張 龍，熊國(guó)良，何柏林，等.機(jī)床液壓系統(tǒng)故障樹(shù)分析［J］.機(jī)床與液壓，2005，（2）：170－171，185.