[發(fā)明專利]使用模糊邏輯檢測(cè)和分類過(guò)程缺陷

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201280034829.2
• 申請(qǐng)日: 2012-07-13
• 公開（公告）號(hào): CN103843015A
• 公開（公告）日: 2014-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: Y·H·阿爾穆巴拉克
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 沙特阿拉伯石油公司
• 主分類號(hào): G06N5/04
• 分類號(hào): G06N5/04;G06N3/04;G06N7/02
• 代理公司: 中國(guó)國(guó)際貿(mào)易促進(jìn)委員會(huì)專利商標(biāo)事務(wù)所 11038
• 代理人: 蔣世迅

交叉參考相關(guān)申請(qǐng)

本申請(qǐng)基于2011年7月14日遞交的美國(guó)臨時(shí)專利申請(qǐng)No.61/507,822，并要求其優(yōu)先權(quán)，本文通過(guò)引用全文合并該申請(qǐng)的公開內(nèi)容。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明一般涉及應(yīng)用模糊邏輯到分布控制系統(tǒng)，以便檢測(cè)和分類電氣機(jī)器的故障，諸如空氣壓縮機(jī)中的故障。

背景技術(shù)

模糊邏輯的一個(gè)定義陳述，模糊邏輯是從模糊集理論導(dǎo)出的多值邏輯的一種形式，用于處置近似的而不是精確的推理。而經(jīng)典的命題邏輯有真（1）或假（0）兩個(gè)真值，模糊邏輯變量有范圍在0和1之間的真值，而不被局限于經(jīng)典命題邏輯的兩個(gè)真值。

在應(yīng)用中，模糊邏輯不向用戶提供二值輸出或判定，即，“是”或“否”。相反，它提供一定程度的確定性或不確定性。雖然這可以認(rèn)為是反直覺的，但模糊邏輯的使用，為做出涉及高度復(fù)雜的、自動(dòng)化系統(tǒng)的判定，提供比經(jīng)典二值系統(tǒng)好得多的基礎(chǔ)。

模糊邏輯是建立在Lofti?Zadeh的工作上的，他注意到，隨著系統(tǒng)復(fù)雜性的增加，造成要精確陳述有關(guān)它的行為，變得更為困難，且終于不可能。本質(zhì)上，人們走到模糊邏輯是解決給定問(wèn)題唯一途徑的復(fù)雜性的點(diǎn)上。

在非常過(guò)分單化的程度上，模糊邏輯能夠被看成，如當(dāng)駕駛員發(fā)現(xiàn)他自己處在有45mph速度限制的交通區(qū)時(shí)的操作。在確定行車速度中，駕駛員考慮多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，包含在他后面和前面的駕駛員的動(dòng)作、是否有更多交通進(jìn)入該車流的點(diǎn)、如此等等。并不是所有駕駛員都按相同速度駕駛，而個(gè)別駕駛員對(duì)行車速度的選擇，是基于當(dāng)所有數(shù)據(jù)都被處理時(shí)做出的判定。與任一因素不存在簡(jiǎn)單的“如果-則”的關(guān)系。

模糊邏輯已經(jīng)在許多不同系統(tǒng)控制和分析設(shè)計(jì)中被應(yīng)用，在那里，變量的復(fù)雜的相互影響，不允許簡(jiǎn)單的“是/否”型解決方案。

應(yīng)當(dāng)解決的一個(gè)問(wèn)題是，如何把模糊邏輯應(yīng)用于復(fù)雜的系統(tǒng)，以便向操作員報(bào)警由于系統(tǒng)內(nèi)的故障的潛在的自動(dòng)停工。解決該問(wèn)題將使操作員能確定故障是迫切的，停工和延遲能夠被避免。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明包括系統(tǒng)、方法、以及在分布控制系統(tǒng)（“DCS”）上執(zhí)行模糊邏輯的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，分布控制系統(tǒng)監(jiān)控電氣機(jī)器（electricalmachine）的若干操作參數(shù)，以便提供將會(huì)導(dǎo)致電氣機(jī)器自動(dòng)停機(jī)的故障的發(fā)展的事先警告。該電氣機(jī)器例如能夠是在諸如空氣壓縮機(jī)中使用的電動(dòng)機(jī)，或者能夠是發(fā)電機(jī)。

本發(fā)明的上述和其他優(yōu)點(diǎn)，在考慮附圖和下面詳細(xì)描述的優(yōu)選實(shí)施例時(shí)，將變得顯而易見，這些優(yōu)選實(shí)施例作為說(shuō)明和例子被提供，但不能以任何方式被認(rèn)為是限制本發(fā)明。

附圖說(shuō)明

本發(fā)明將在下面更詳細(xì)地并參照附圖被描述，附圖中：

圖1示出設(shè)計(jì)模糊控制系統(tǒng)的現(xiàn)有技術(shù)方法；

圖2提供飽和蒸汽供應(yīng)系統(tǒng)的例子；

圖3示出經(jīng)典邏輯的真/假態(tài)，與模糊邏輯的有三角形形狀的隸屬函數(shù)（membership?function）的比較；

圖4示出經(jīng)典邏輯的真/假態(tài)，與模糊邏輯的有梯形形狀的隸屬函數(shù)的比較；

圖5提供組合的輸出模糊集的模糊化（fuzzification），前項(xiàng)真值（antecedent?truth?value）的導(dǎo)出、隱含（implication）和聚集（aggregation）的例子；

圖6示出使用模糊邏輯檢測(cè)電氣機(jī)器中故障的方法的步驟；

圖7示出使用模糊邏輯分類電氣機(jī)器中故障的方法的步驟；

圖8是分布控制系統(tǒng)的方塊圖；

圖9示出使用模糊邏輯檢測(cè)電氣機(jī)器中故障的模塊；和

圖10示出使用模糊邏輯分類電氣機(jī)器中故障的模塊。

具體實(shí)施方式

圖1示出設(shè)計(jì)模糊邏輯控制器的方法100。在步驟110，用戶定義控制器的輸入和輸出，該輸入和輸出包含過(guò)程觀察和要被考慮的控制器動(dòng)作。在步驟120，用戶定義模糊化，借助該模糊化，輸入被轉(zhuǎn)換為真值。在步驟130，用戶設(shè)計(jì)規(guī)則庫(kù)，該規(guī)則庫(kù)把輸出鏈接到輸入，確定哪種動(dòng)作要被應(yīng)用于哪種條件。在步驟140，模糊推理計(jì)算單元從該一個(gè)或多個(gè)模糊化真值導(dǎo)出前項(xiàng)真值，應(yīng)用選定的規(guī)則加權(quán)和隱含方法，為每一項(xiàng)規(guī)則導(dǎo)出輸出模糊集，并把全部輸出模糊集聚集成組合的輸出模糊集。最后，步驟150把該輸出模糊集去模糊化（defuzzify），得到明確值（crisp?value）。