[發明專利]基于模糊數學的礦用電機車蓄電池故障診斷系統

在審

• 申請號: 202210375147.3
• 申請日: 2022-04-11
• 公開（公告）號: CN114706010A
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 周仕保;楊雨樂
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G01R31/392
• 分類號: G01R31/392;G01R31/382;G01R31/367;G06F16/248;G06F16/28;G06N5/02;G06N5/04;G06N7/02
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• 代理人: 暫無信息

1.一種基于模糊數學的礦用電機車蓄電池故障診斷系統，其特征在于：由知識獲取系統、專家知識庫及管理系統、推理機、人機交互界面四部分組成；用戶和專家通過知識獲取系統將故障診斷系統所設計的信息更新儲存在知識庫，從而建立起故障診斷規則，故障診斷系統在獲得診斷對象的故障征兆信息后存儲在數據庫中，通過推理機進行邏輯判斷，得到診斷結果，并將診斷結果在人機交互界面展示輸出，作為礦用電機車電氣故障診斷系統的重點，設計開發了礦用電機車蓄電池模糊專家故障診斷系統，通過對蓄電池啟動工況數據的分析處理，完成蓄電池的故障診斷和健康程度評價。

2.根據權利要求1所述的一種基于模糊數學的礦用電機車蓄電池故障診斷系統，其特征在于：將最新的相關經驗、知識和規則通過統一明確的表達形式通過程序的方式添加至專家系統的知識庫，利用模糊數學在故障診斷領域的廣泛應用，基于專業經驗知識而設計的智能化判斷程序系統，能模擬人的思維能力，以Lab VIEW作為上位機的軟件開發平臺，聯合Matlab數據分析軟件并接入MYSQL數據庫，通過接收到手持檢測終端上傳的蓄電池啟動工況數據，進行蓄電池故障診斷系統的開發，通過邏輯推理機分析推理是否存發生故障，并將其顯示在人機交互界面。

3.根據權利要求1所述的一種基于模糊數學的礦用電機車蓄電池故障診斷系統，其特征在于：專家故障診斷系統調用故障征兆隸屬度函數計算相對應的故障征兆隸屬度，得到由隸屬度組成的故障征兆模糊向量，讀取專家故障診斷系統知識庫中的故障模式向量，并計算故障征兆模糊向量，運用差值比算法，以下位機所采集的蓄電池特征點數據作為評估對象，適用于對開路電壓、啟動峰值電流及溫度變化幅值等靜態故障征兆，利用差值比和征兆程度參考系數一起構建相應征兆的隸屬度函數。

4.根據權利要求1所述的一種基于模糊數學的礦用電機車蓄電池故障診斷系統，其特征在于：使用隸屬度函數對所有故障征兆隸屬度計算完畢后，可以組成一組故障征兆模糊向量，征兆模糊向量是對蓄電池整體故障狀態的特征表達，電機車蓄電池產生故障時，一般會表現出多個故障征兆，而一種故障征兆可能對應多種故障原因，一種故障原因也可能產生多種故障征兆，故障征兆和故障原因之間可能存在多對多的模糊復雜關系，設定設定故障征兆與故障原因之間的隸屬度，則可以構建表示故障原因論域與故障征兆論域之間相關關系的隸屬度模糊矩陣，這種模糊關系可以使用計算過的故障征兆隸屬度進行表征。

5.根據權利要求1所述的一種基于模糊數學的礦用電機車蓄電池故障診斷系統，其特征在于：得出故障征兆隸屬向量后，通過計算該向量與專家系統所預設的故障模式向量的貼近度進行故障識別，根據已經確定的故障模糊矩陣，可以得出每一種故障發生時其特定參數的征兆會有對應的隸屬度，所有隸屬度函數便是模糊矩陣中的一行向量，將此向量定義為一種典型的故障模式，用于系統的故障診斷，在模糊數學理論中，進行故障模式識別時，需要計算故障征兆模糊向量和故障模式模糊向量的貼近度，即各故障模式模糊向量與故障征兆橫糊向量之間的相對海明威距離，然后根據特定規則進行故障判斷識別。

6.根據權利要求1所述的一種基于模糊數學的礦用電機車蓄電池故障診斷系統，其特征在于：運用“閾值原則”進行故障原因的診斷，對于每一種故障模式，根據專家經驗和實際的案例數據，設定出故障征兆向量與故障模式向量之間的貼近度故障閾值，根據貼近度和所設故障閾值的比較，確定是否發生了對應故障，如果貼近度大于所設的故障閾值，則判定發生了相對應的故障；反之若計算所得出的貼近度對于任何故障模式都不超過閾值，則判定無故障發生。