用单片机系统实现故障诊断

5．实验结果及对比

重庆电厂机组凝汽器运行过程中表现出的故障征兆：(0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0)，将其对应的电信号分别输入各个压力温度电导仪传感器，经过采集滤波，进入上述已训练好的BP网络中，网络即输出该征兆相对于各故障的隶属度，如表2 所示。

为了比较起见，这里将文献[2]中的模糊诊断方法简单说明如下：

设故障论域中有m个模糊子集 A1，A2，…，Am，它们分别代表m种故障。对于该论域中的任意一个元素u0，若有
μAi(u0) = max{μA1(u0),μA2(u0), …,μAm(u0)}

则称u0相对属于Ai，其中μAi(u0)是u0相对Ai的隶属度函数。

设凝汽器系统中有n种故障征兆S1，S2，…，Sn，每种故障所表现出的征兆论域为：
u(i) =S1(i)，S2(i)，…，Sn(i))，i=1，2，…，m

对于实际运行中的任意故障征兆u=(S1，S2，…，Sn)

则其相对于各故障Ai (i=1，2，…，m)的隶属度为：
μAi(u) =

根据最大隶属度的原则，便可以诊断出该凝汽器存在的故障。这种诊断方法实质上是一种基于欧氏距离的诊断方法，适用于对线性可分的故障类别进行诊断。其诊断结果如表2所示。

从表2看出，把诊断门限值取为0.1时，据BP网络输出值判断为5、10、6、11号，此结论与文献[2]中给出的结论是相符的。同时计算得出的值之间的差别比文献[2]中由模糊诊断得出的值之间得出的差别更加明显，从而可更为准确的得到故障集。

6．结束语

在今天大力提倡智能仪表的形势下，采用微机实现智能化，使微计算机技术应用前进了一大步，尤其是采用了单片微机，大大简化硬件电路，也就减小了仪表体积，降低了仪表的成本。体积的缩小，使智能仪表的安装更加容易；通信的应用，使整个系统分布式的实现也更加容易。如果完善设计的功能，扩大应用范围，可使本设计在故障检测方面发挥更大作用。

参考文献：
[1] 赵林明等 多层前向人工神经网络 黄河水利出版社 1999.7
[2] 李录平 凝汽器低真空运行的原因及模糊诊断，汽轮机技术，1993(5)：45~48
[3] 汽轮机运行规程 重庆电厂内部资料 2001
[4] 徐爱钧,彭秀华 单片机高级语言C51 Windows环境编程与应用 电子工业出版社 2001.7