[发明专利]一种特征信号监控点的监测方法

摘要

本发明公开了一种特征信号监控点的监测方法，通过了解系统的基本情况、选择顶节点、构造节点树，基于节点树的监测节点选择模型，求解结构重要度、概率重要度与模糊重要度，结合节点树结构重要度和模糊重要度综合选择监控信号源，构建故障监控信号选择模型，从而为制定监测策略提供定量依据。本发明对提取参数的节点进行合理选择，既保证故障检测之需，又保证工程实现及经济性要求。

主权项

1.一种特征信号监控点的监测方法，其特征在于，具体步骤包括：1)构建节点树1.1)节点树分析法所用的基本符号节点树所用的基本符号包括两类：节点符号与逻辑门符号；底节点位于节点树的底端，是逻辑门的输入节点；顶节点是节点树的分析目标，位于节点树的顶端，是逻辑门的输出端；中间节点既是逻辑门的输出节点，又是另一个逻辑门的输入节点；逻辑门在节点树中描述节点间信号形成的逻辑因果关系；逻辑门分为：与门、或门、非门；1.2)节点树步骤(1)了解系统的基本情况在对一个系统进行节点树分析之前，了解系统的功能、结构、原理、信号流向及形成机理，收集有关系统设计、经验、运行、维护方面的资料，为建树做好准备；(2)选择顶节点根据收集到的资料和系统运行的故障档案，通过一个信号的正常与否来表示系统的状态，将这个信号作为顶节点；或者通过两个以上信号的正常与否来表征系统的特征，虚拟一个顶节点，并用两个以上信号作为这个虚拟顶节点的次要顶节点；(3)构造节点树由顶节点出发，逐级找出各级节点信号形成的各路源信号，直到分析到各类底节点为止；2)基于节点树的监测节点选择模型2.1)节点树节点参数表示用T来表示顶节点，A_i表示第i个中间节点，x_i表示第i个底节点；而对于节点信号不正常的概率用模糊数p＝(m，α，β)表示，其中m为p的均值，α、β称为p的左右分布参数，若α、β为0，则p为非模糊数；m、α、β由设备使用维护数据统计分析求得；2.2)结构重要度求解方法结构重要度分析是从节点树上分析各节点的对顶节点的影响程度，采用如下计算公式：其中：n_i表示为底节点x_i数量；2.3)概率重要度求解方法将底节点和中间节点信号不正常的概率p(m，α，β)用一个三元组来表示，其λ截集为：pλ＝((m‑α)+αλ，(m+β)‑βλ)；概率重要度是指一个底节点对顶节点不正常所做的贡献；采用中值法进行概率重要度分析，为了便于对比，采用模糊数的中位数作为标准，概率重要度的计算公式为：设节点树的结构函数为Φ(x₁，x₂，…，x_n)，底节点x_i不正常的概率为模糊数则顶节点信号不正常概率仍为模糊数，记为表示底节点x_i不正常，中位数为而底节点中位数为则底节点x_i的模糊重要度为：如果则认为底节点x_i比底节点x_j重要，即底节点x_i对系统的影响大于底节点x_j对系统的影响；2.4)基于节点树监控信号节点选择模型结合节点树结构重要度和模糊重要度综合选择监控信号源，为系统状态监测打下基础；根据监控工程要求，本着重点部位和常见故障点监控的兼顾的原则，构建故障监控信号选择模型为：Y＝{x_i|x_i∈X)其中：Y为监控节点集；为底节点x_i的结构重要度，为底节点x_i的模糊重要度。