系統(tǒng)故障檢測(cè)可靠性課程設(shè)計(jì)PPT

專業(yè)：匯報(bào)人：水下機(jī)器人軟件可靠性及故障診斷方法研究第一章研究背景第二章基于FMEA的AUV可靠性分析第四章基于FMEA的AUV貝葉斯診斷網(wǎng)絡(luò)第三章改進(jìn)的FMEA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法第五章診斷實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析第一章研究背景

智能水下機(jī)器人(AUV)由于工作環(huán)境的復(fù)雜性、外界因素的未知多變性，使得任何細(xì)微的故障都有可能產(chǎn)生災(zāi)難性的后果，所造成的經(jīng)濟(jì)損失將無法估量，因此如何提高系統(tǒng)可靠性及故障診斷能力已成為AUV研究領(lǐng)域的重要課題。

針對(duì)國內(nèi)在水下機(jī)器人軟件可靠性研究方面還沒有深入展開的現(xiàn)狀，本文結(jié)合水下機(jī)器人軟件系統(tǒng)的特點(diǎn)，運(yùn)用改進(jìn)的FMEA技術(shù)，給出了實(shí)際可行的水下機(jī)器人軟件可靠性分析及評(píng)估方案，總結(jié)了AUV的主要軟件故障模式，并在此基礎(chǔ)上，建立了基于FMEA的貝葉斯診斷網(wǎng)絡(luò)。第二章基于FMEA的AUV可靠性分析失效模式影響分析(FailureModeandEffectsAnalysis，F(xiàn)MEA)是一種傳統(tǒng)的系統(tǒng)可靠性、安全性分析方法。根據(jù)FMEA的基本原理及方法要求，本文給出了水下機(jī)器人智能決策系統(tǒng)軟件的FMEA實(shí)施步驟：(1)確定描述分析對(duì)象；(2)確定潛在的失效模式；(3)描述失效的影響；(4)確定原因；(5)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。本文分析對(duì)象為AUV智能決策系統(tǒng)軟件模塊，該系統(tǒng)主要包括6大功能模塊：(1)全局路徑規(guī)劃模塊；(2)局部路徑規(guī)劃模塊；(3)緊急情況處理模塊；(4)通訊模塊；(5)目標(biāo)搜索模塊；(6)任務(wù)下達(dá)模塊。以路徑規(guī)劃模塊為例，其FMEA表如表1所示。模塊名稱故障模式主要故障原因故障影響全局路徑規(guī)劃模塊（1）全局路徑規(guī)劃不合理（1）環(huán)境建模不合理或失效（2）全局路徑搜索模塊失效（3）地圖文件讀寫錯(cuò)誤（1）航跡（2）航速（3）狀態(tài)參數(shù)異常（2）無法規(guī)劃出全局路徑路徑局部規(guī)劃模塊（1）碰到障礙物（1）控制規(guī)則表創(chuàng)建失效（2）避障函數(shù)失效（3）向目標(biāo)點(diǎn)前進(jìn)（4）寫入目標(biāo)文件出錯(cuò)（1）航跡（2）航速（3）狀態(tài)參數(shù)異常（4）碰到障礙物（5）無法從文件獲取數(shù)據(jù)（2）無法規(guī)劃出局部路徑（3）文件讀寫不同步（1）全局?jǐn)?shù)據(jù)庫不一致（2）日志文件出錯(cuò)表1路徑規(guī)劃模塊FMEA表3.1傳統(tǒng)FMEA的局限性

傳統(tǒng)FMEA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程如圖1所示，其主要是通過計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)順序數(shù)RPN來評(píng)估產(chǎn)品或系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。由于不同的O、S、D相乘可以得到相同的RPN值，而RPN值相同情況下，各種失效模式對(duì)于系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)作用卻不相同，因此，僅以RPN來判斷各種失效模式的風(fēng)險(xiǎn)順序明顯存在著不足。圖1風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程圖3.2基于三角模糊數(shù)的FMEA評(píng)價(jià)模型

模糊數(shù)形式有很多，本文采用三角模糊數(shù)對(duì)模糊語言術(shù)語進(jìn)行定量化處理。若模糊數(shù)A可由(a,b,c)決定，且隸屬函數(shù)值為：

（1）模糊數(shù)的非模糊化是應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)理論計(jì)算的基礎(chǔ)，國內(nèi)外有許多學(xué)者對(duì)非模糊化算法進(jìn)行了深入的研究。本文根據(jù)三角模糊數(shù)分布特點(diǎn)，由式(2)：

將三角模糊數(shù)(a,b,c)化為單值，即可得出最終的評(píng)價(jià)結(jié)果，見表2。（2）評(píng)價(jià)語言三角模糊數(shù)清晰數(shù)極低（R）（0,0.76,1.84）0.81低（L）（1.5,2.8,3.85）2.76一般（M）（3.7,5.2,6.2）5.1高（H）（6.22,8.15,9.13）8.0很高（VH）（8.8，9.8,10）9.67表2模糊語言術(shù)語的清晰化故障模式OSD全局規(guī)劃不合理MMM避障失敗RVHM無法處理緊急情況RVHH通訊超時(shí)LML未能搜索到目標(biāo)LHH任務(wù)沒有順利下達(dá)LMM

本文從水下機(jī)器人6大模塊中選擇了主要的故障模式，分別為：(1)全局路徑規(guī)劃不合理；(2)避障失??；(3)無法處理緊急情況；(4)通訊超時(shí)；(5)未能搜索到目標(biāo)；(6)任務(wù)沒有順利下達(dá)。這6種主要故障模式的模糊等級(jí)評(píng)價(jià)表，如表3所示。表3故障模式模糊等級(jí)評(píng)價(jià)表3.3基于灰色關(guān)聯(lián)度的PRN排序?qū)Φ湫偷膸追N失效模式進(jìn)行評(píng)價(jià)后，便可以根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)理論計(jì)算各種失效模式的灰色關(guān)聯(lián)度，通過排序來確定各種失效模式的風(fēng)險(xiǎn)順序，制定改進(jìn)措施。根據(jù)灰關(guān)聯(lián)理論及對(duì)水下機(jī)器人失效模式的評(píng)價(jià)，按照表2中模糊語言術(shù)語對(duì)應(yīng)的清晰數(shù)，建立水下機(jī)器人主要故障模式的比較矩陣A。本文選擇最差值最為參考基準(zhǔn)建立參考矩陣A0。關(guān)聯(lián)性實(shí)質(zhì)上是曲線間幾何形狀的差別，因此可以將曲線間差值的大小，作為關(guān)聯(lián)程度的衡量尺度?？梢远x以下關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算公式：式中，為xi對(duì)于x0在k點(diǎn)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，

為分辨系數(shù)，取值在0至1之間，是可以事先確定的參數(shù)，取0.5。根據(jù)以上公式可以得出水下機(jī)器人失效模式各變量與參考基準(zhǔn)間的關(guān)聯(lián)系數(shù)：在衡量失效模式的風(fēng)險(xiǎn)排序時(shí)由于各變量的影響程度不同，因此，可以考慮帶有權(quán)值的關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式：設(shè)失效模式3個(gè)變量的指標(biāo)權(quán)重為，則第j種失效模式與參考基準(zhǔn)的關(guān)聯(lián)度可由下式得到：。(4)由專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)事先確定。水下機(jī)器人失效模式各變量的權(quán)系數(shù)分別為：則根據(jù)公式(4)可計(jì)算得到各失效模式相對(duì)于參考基準(zhǔn)的關(guān)聯(lián)度，按照水下機(jī)器人各失效模式關(guān)聯(lián)度從大到小進(jìn)行排序，就可以確定風(fēng)險(xiǎn)順序。表4為改進(jìn)的失效模式風(fēng)險(xiǎn)排序；表5是按照傳統(tǒng)FMEA方法得到的風(fēng)險(xiǎn)排序。表4基于灰色關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)排序故障模式失聯(lián)度系數(shù)排序全局路徑規(guī)劃不合理0.51874避障失敗0.64662無法處理緊急情況0.69231通訊超時(shí)0.45726未能搜索到目標(biāo)0.61453任務(wù)沒有順利下達(dá)0.47775通過比較可以發(fā)現(xiàn)，在傳統(tǒng)FMEA中，避障失敗和搜索目標(biāo)失敗的嚴(yán)重度和難檢度相差不多。傳統(tǒng)FEMA中，避障失敗排在3，而在改進(jìn)的FMEA中，由于綜合考慮了O、S、D三個(gè)變量對(duì)失效模式的影響，避障失敗的嚴(yán)重度要大于搜索目標(biāo)失敗，因此避障失敗的風(fēng)險(xiǎn)排序上升為2?？梢姡倪M(jìn)后的FMEA方法，能夠綜合比較，選擇風(fēng)險(xiǎn)作用較大的潛在失效模式作為改進(jìn)對(duì)象，提高判斷的準(zhǔn)確性。故障模式OSDRPN排序全局路徑規(guī)劃不合理355754避障失敗295903無法處理緊急情況2108.51701通訊超時(shí)34.54546未能搜索到目標(biāo)286962任務(wù)沒有順利下達(dá)354605表5傳統(tǒng)FMEA的風(fēng)險(xiǎn)排序

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是因果關(guān)系網(wǎng)，它對(duì)于解決復(fù)雜系統(tǒng)不確定性和關(guān)聯(lián)性引起的故障有很大的優(yōu)勢(shì)。根據(jù)水下機(jī)器人故障的狀態(tài)信息及因果關(guān)系，建立了一個(gè)基于FMEA的貝葉斯診斷網(wǎng)絡(luò)，它包括3個(gè)基本事件層：故障征兆層、故障層、故障原因?qū)?。所?gòu)造的貝葉斯診斷網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。第四章基于FMEA的AUV貝葉斯診斷網(wǎng)絡(luò)圖2水下機(jī)器人故障診斷系統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖4.1基于FMEA的AUV貝葉斯診斷網(wǎng)絡(luò)模型4.2AUV故障診斷系統(tǒng)的貝葉斯推理

在貝葉斯診斷網(wǎng)絡(luò)建立完成之后，就可以進(jìn)行相應(yīng)的故障診斷推理。設(shè)E為故障征兆，F(xiàn)i

為導(dǎo)致征兆E產(chǎn)生的n個(gè)故障組成的互不相容且完備的故障集，由貝葉斯公式可知：

以水下機(jī)器人“航跡異常”故障影響節(jié)點(diǎn)E1為例，節(jié)點(diǎn)F1、F2的先驗(yàn)概率和節(jié)點(diǎn)E1的條件概率分別如表6和表7所示。

有了條件概率和先驗(yàn)概率，根據(jù)條件獨(dú)立性假設(shè)，就可以得出每個(gè)節(jié)點(diǎn)的邊緣概率。E1的邊緣概率可根據(jù)如下公式得出：節(jié)點(diǎn)取值False0.81280.91True0.18720.09表6節(jié)點(diǎn)和的先驗(yàn)概率表表7節(jié)點(diǎn)的條件概率表節(jié)點(diǎn)

節(jié)點(diǎn)

FalseFalse0.960.04FalseTrue0.450.55TrueFalse0.550.45TrueTrue0.130.87

這樣，就可以按照貝葉斯推理公式得出條件概率：

并可以進(jìn)一步得到：

結(jié)果表明，如果通過監(jiān)控平臺(tái)得知水下機(jī)器人航跡異常，利用貝葉斯推理機(jī)制可得出很大程度上是由于水下機(jī)器人的全局路徑規(guī)劃搜索策略模塊失效所導(dǎo)致的，這樣就找到了導(dǎo)致航行異常的原因。該方法可以有效地對(duì)故障進(jìn)行定位，準(zhǔn)確找到故障原因，以便使故障得到及時(shí)處理。5.1單一故障診斷第五章診斷實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

通過對(duì)水下機(jī)器人狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的觀察，對(duì)圖2建立的診斷網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理，假設(shè)當(dāng)獲得以下證據(jù)：(1)evidence{E3}=true，航速不穩(wěn)定；(2)evidence{E5}=true，狀態(tài)參數(shù)異常。將該證據(jù)加入到網(wǎng)絡(luò)中，得出各故障發(fā)生的概率值，如表8所示。節(jié)點(diǎn)FalseTrue0.68600.31400.46680.53320.62040.37960.59370.40630.86000.14000.65010.3499表8單一故障診斷結(jié)果5.2多故障診斷

上面所進(jìn)行的只是對(duì)單一故障的診斷推理，而水下機(jī)器人系統(tǒng)由于它的復(fù)雜性，很可能是多個(gè)故障同時(shí)出現(xiàn)，因此要考慮復(fù)合故障的推理。其中后驗(yàn)概率最大的那個(gè)狀態(tài)組合最有可能會(huì)出現(xiàn)故障征兆。假設(shè)在水下機(jī)器人運(yùn)行過程中，獲得如下證據(jù)：(1)evidence{E3}=true，航速不穩(wěn)定；(2)evidence{E4}=true，自救失?。?3)evidence{E5}=true，狀態(tài)參數(shù)異常。將以上證據(jù)加入到網(wǎng)絡(luò)中，得出各故障發(fā)生的概率值，如表9所示。表9加入證據(jù)后各節(jié)點(diǎn)概率節(jié)點(diǎn)FalseTrueF10.74170.2583F20.70990.2901F30.14380.8562F40.06680.9332F50.86000.1400F60.76130.2387由表9可知，F(xiàn)3

和F4同時(shí)發(fā)生故障概率的可能性增大，明顯高于其他故障發(fā)生的概率。復(fù)合故障診斷時(shí)，可以根據(jù)以上單一

故障診斷結(jié)果，沒定概率值低的故障為不發(fā)生，加入為證據(jù)，進(jìn)行最大故障組合概率推理計(jì)算。如

其表示的含義為：給定證據(jù)E，故障a、b發(fā)生，c不發(fā)生的概率。這樣，根據(jù)上面單一故障診斷結(jié)果，獲得的證據(jù)信息如下，并加入到網(wǎng)絡(luò)中。(1)evidence{E3}=true，航速不穩(wěn)定；(2)evidence{E4}=true，自救失??；(3)evidence{E5}=true，狀態(tài)參數(shù)異常；(4)evidence{F1}=false，全局路徑規(guī)劃正常；(5)evidence{F2}=false，可以進(jìn)行避障；(6)evidence{F5}=false，通訊正常；(7)evidence{F6}=false，搜索目標(biāo)正常。然后，再計(jì)算故障F3

和F4

的聯(lián)合概率，即的值。加入上面的證據(jù)后,F3

和F4的聯(lián)合概率如表10所示。

加入證據(jù)F4=FalseF4=TrueF3=False0.00210.0399F3=True0.01190.9460表10加入證據(jù)后的多故障診斷結(jié)果這樣，故障F3

和F4同時(shí)發(fā)生的概率高達(dá)0.9460，這一概率要比單一故障診斷情況下的概率高。單一故障診斷下F3

和F4的概率值分別為0.8