[发明专利]柔性制造刀具子系统故障诊断方法

权利要求书

1.一种柔性制造刀具子系统故障诊断方法，其特征在于，包括：

步骤S1，在线监测柔性制造刀具子系统的健康状态指标，在运行过程中收集频发的故障征兆，确定各故障征兆之间的关系，根据所出现的故障征兆寻找故障起因；

步骤S2，根据各个故障征兆之间的关系，确定所述柔性制造刀具子系统的故障产生式规则；

步骤S3，依据所述柔性刀具子系统的故障产生式规则建立对应的故障诊断的模糊Petri网模型，在所述模糊Petri网模型中将故障征兆作为起始库所，将故障起因作为终止库所；并定义故障变迁集合T_s，其中，T_s为已经发生过的变迁集合，起始时刻该集合为空集，t_i发生后，T_s=T_s+{t_j},i,j∈N，{ }表示集合，所述故障变迁集合T_s用来标记故障的传播路径，同时用于防止变迁反复发生，即同一故障发生后，在没有修复之前不会反复发生，增加T_s后，变迁t 能否发生必须满足条件：t∉Ts；

步骤S4，建立所述柔性制造刀具子系统故障诊断算法，基于所述柔性制造刀具子系统故障诊断算法，并使用模糊Petri 网进行故障推理与诊断时，将正向推理和反向验证相结合，先用正向推理推导可能产生的故障，并对该正向推理推导可能产生的故障的环节采取措施加以防范，一旦出现故障，用反向验证来寻找故障源，若正、反向推理的结论吻合，则说明诊断有效；若正、反向推理的结论不吻合，则修改库所和变迁的可信度、阈值或权值，不断调整直到两者吻合为止；

步骤S5，对整个刀具子系统故障诊断过程进行记录，编写故障诊断报告；

所述模糊Petri网模型为七元模糊Petri网模型（P，T，F，d,w，M0，T_s）其中：

P={p1，p2，…，pm}表示有限库所集合，将现实世界中的实体解释为被动元素时由P表示发生条件、地点、资源，在故障诊断中表示目标故障；

T={t1，t2，…，tm}表示有限变迁集合，将现实世界中的实体解释为主动元素时，由T表示事件、变迁、动作，在故障诊断中表示引起目标故障发生的变迁；

F 为弧，将每个库所和变迁相连，其中：dom( F)={x|∃ y：(x，y)∈F}，cod( F)={x|∃y：(y，x)∈F} 分别为F 的定义域和值域；

w为权值，表示库所对变迁可以发生的支持度，m(p)则表示库所成立的可信度；wI×m(p)表示库所对变迁发生的真实可信度；

d为阈值，表示变迁t 对各个发生条件的支持度的最低要求,也就是变迁t 的发生必须满足库所对变迁发生的实际可信度大于等于阈值：wI×m(p)≥d(t)；

M0={m0(p1),m0(p2),…,m0(pm)}∈(0,1]，称为初始可信度，由历史数据、观测、经验积累的途径得到，{ }表示集合；

T_s为已经发生过的变迁集合，起始时刻该集合为空集，t_i发生后，T_s=T_s+{t_j}。

2.如权利要求1所述的柔性制造刀具子系统故障诊断方法，其特征在于，步骤S4中，先用正向推理推导可能产生的故障，包括：

假设刀具子系统运转良好，没有发生故障，然后根据历史数据进行正向推理。