基于模糊贝叶斯网络的叉装车制动系统故障诊断研究
何友奇1，蒋新华1,2，聂明星1,2
(1. 中南大学 信息科学与工程学院，湖南 长沙 410083； 2. 福建工程学院 信息科学与工程学院，福建 福州 350108)
摘要：为解决因缺乏实际数据而无法准确计算叉装车制动系统部件的故障概率问题，提出一种结合模糊集理论和贝叶斯网络的模糊贝叶斯网络故障诊断方法。该方法利用模糊数表达故障发生的可能性，将专家给出的节点故障概率主观语言评判值转换为模糊数，经过解模糊后得到精确值，再利用贝叶斯网络推理进行故障的诊断，提高了贝叶斯网络对模糊信息和不确定信息的处理能力。通过GeNIe软件对所建立的叉装车制动系统故障诊断模型仿真分析，验证了该方法的有效性。
0引言
石材矿山叉装车是目前石材矿山开采中使用的重要工程机械，集机、电、仪、液及数字信息为一体，主要用于石材矿山荒料场石材荒料的铲运及堆垛。石材矿山通常环境恶劣，粉尘大，山路崎岖，雨天泥泞路滑，一旦叉装车的制动系统在工作过程中出现故障，很容易发生重大事故。因此对叉装车制动系统进行故障诊断研究具有重大意义。
1基于模糊集理论的概率分析
1.1专家评判意见模糊化
为便于计算和表示，将三角(梯形)模糊数统一用F=(a,b,c,d)来表示，a和d分别代表下限和上限，区间［b,c］代表隶属度为1的区域。当b=c时，F为三角模糊数,否则为梯形模糊数。7个等级的模糊语言与其对应的模糊数形式如表1所示。
1.2专家模糊评判的合成
Mi=w1F1i⊕w2F2i⊕…⊕wlFli(1)
其中Mi即为多位专家对事件i的综合评判值。根据多元扩展原理，两个模糊数的求和运算如下：
A⊕B=(a1,b1,c1,d1)⊕(a2,b2,c2,d2)
=(a1+a2,b1+b2,c1+c2,d1+d2)(2)
由上式可知，Mi是一个模糊数。
1.3解模糊方法
P=(a+b+c+d)/4(3)
1.4概率的归一化
如果一个节点Xi具有多态性，状态数为n，则各个状态的概率之和应满足和为1的条件。因此需要对节点各状态的精确概率进行归一化处理［8］。节点Xi处于状态j的精确概率为：
2建立贝叶斯网络模型
2.1故障树建模
WSM993T18型轮式叉装车使用的是双管路气顶油钳盘式制动系统，包括钳盘式制动器和气液综合式制动传动机构两大部分，制动传动机构包括的主要部件有空气压缩机、储气筒、气压表、气液制动总泵(加力器)、油水分离器、双管路气制动阀等。因此，制动系统的故障可以分为两部分：一部分是制动器本身的故障，另一部分是制动传动机构故障。据相关资料统计，后者的故障发生频率远远高于前者。
表2事件列表代号事件名称T叉装车制动不灵M1摩擦片与制动盘间摩擦系数小M2摩擦片故障M3制动油压低M4制动阀输出气压低M5储气筒气压低X1摩擦片有油污X2磨损过甚X3表面硬化X4管路漏油X5油管路阻塞X6制动阀膜片破裂X7通气孔阻塞X8制动踏板自由行程太大X9管路漏气X10放污开关松动X11油水分离器滤芯阻塞X12空气压缩机工作无力制动系统工作过程为：发动机带动空压机排出的压缩空气经油水分离器后进入储气筒，调压后压力值约为0.68～0.7 MPa,仪表盘上气压表可显示气压,从储气筒出来的气体通过气制动阀的进气口进入制动腔。制动时,踩下制动踏板,由气制动阀出来的两路气体分别与前后加力器连通,加力器排出高压制动液通过管路充入钳盘制动器的分泵，推动活塞将制动器的摩擦片压紧制动盘实施制动；同时,在通往前加力器的压缩空气中分出一路通往变速器切断阀，使变速器脱挡,切断动力。
2.2将故障树模型转化为贝叶斯网络模型
2.3根节点的故障先验概率计算
因为缺乏详细的叉装车制动系统故障的历史统计数据，因此邀请叉装车厂家三位经验丰富的专家对故障发生可能性作分值为1~7的7分制评判，分别对应{很低，低，较低，中等，较高，高，很高}。专家信息及由层级分析法所得的权重如表3所示。
结合三位专家对根节点故障可能性的评分，计算得到贝叶斯网络根节点的先验概率，如表4所示。
2.4条件概率表的计算
3贝叶斯网络模型的仿真与分析
(1)T=1；
(2)T=1，M3=0;
(3)T=1，M3=1;
(4)T=1，M3=1，M5=0;
(5)T=1，M3=1，M5=0,X6=0;
(6)T=1，M3=1，M5=1。
仿真结果如表6所示，表中列出了六种情况下根节点的后验概率。
在表6中，对于情况(1)，没有证据节点信息仅已知T=1，即出现制动不灵故障，此时节点X6的后验概率最高，为0.286，说明X6最有可能出现故障，与实际相符。
对比情况(1)和(2),可知在更新证据节点M3=0后，M3的父节点的后验概率都大大减小，节点X1、X2、X3的后验概率均变大，与实际情况相符。此时节点X2的后验概率最大，为0.293，说明在制动失灵且制动油压正常的情况下，X2最有可能出现故障。
对比情况(3)和(4)可知，这两种情况下，X6的后验概率均为最大，最有可能出现故障，在(4)中更新证据节点M5=0后，节点X4、X5、X6、X7、X8的后验概率都明显变大，与实际相符。
对比情况(4)和(6)可知，在(4)中，节点X6的后验概率为最大，最有可能出现故障。在(6)中，当证据信息由“M5=0”变为“M5=1”后，节点X11的后验概率最大，最有可能出现故障。此时节点概率X11>X10>X6，故障排查的顺序应为X11、X10、X6。
由情况(4)知，在T=1、M3=1、M5=0时，X6的后验概率最大，最有可能出现故障，应首先排查。如果经排查X6正常，即制动阀膜片正常，则可以把“X6正常”作为一个新的证据信息输入到模型里再进行推理，即情况(5)。在(5)中，加入X6=0这一新的证据后，节点X4、X5、X7、X8的后验概率都变大，此时X5概率最大，说明X5最有可能出现故障，与实际相符。
利用贝叶斯网络进行故障诊断，可以充分利用已经确认的故障原因节点的信息，以此作为新的证据进行推理，这也是比故障树模型更优越的地方。
4结论
以叉装车制动系统的故障诊断为例，介绍了所提出的模糊贝叶斯网络方法在故障诊断中的具体应用，并进行了模型仿真。分析结果表明该方法能够结合模糊集和贝叶斯网络的优点，提高了贝叶斯网络处理模糊信息与不确定信息的能力，在故障诊断中具有较强的工程实用价值。
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