[0042] 本发明提出的一种基于动态置信规则库的变频器冷却水泵故障报警方法，其总体流程框图如图1所示，包括以下各步骤：
[0043] 以下各步骤：
[0044] (1)设x1(t)为t时刻变频器冷却水泵转速变量值，其单位为r/s2，x2(t)为t时刻水泵流体流速变量值，其单位为m/s，y(t)为t时刻水泵进出口流体之间的压力差变量值，其单位为Mpa，每隔1-3s采样一次，共采集TS次，一般TS>5000，则采样时刻t＝1,2,…,TS。
[0045] (2)将水泵转速变量x1和水泵流体流速变量x2作为置信规则库报警模型的输入，输入参考值集合 n＝1,2，其中 Jn为参考值个数，水泵进出口流体之间的压力差变量y作为置信规则库报警模型的输出，输出参考值集合D＝{Di|i＝1,2,…,N}，其中D1
[0046] (2-1)所构建的规则库，由L条规则组成，其中的第k条规则描述为：
[0047]
[0048] 式中：Ak1表示在第k条规则中输入变量水泵转速的参考值，且有 Ak2表示在第k条规则中输入变量水泵流体流速的参考值，且有 L＝J1×J2；mi,k为Di对应的规则置信度，满足
[0049] (2-2)对于某个t时刻获取的采样数据x1(t)和x2(t)，计算x1(t)、x2(t)相对于各自参考值的匹配度：
[0050] (a)当 或 时，xn(t)对 和 的匹配度αn,1、 取值均为1，对于其他参考值的匹配度均为0。
[0051] (b)当 时，p＝1,2,…,Jn-1，xn(t)对于 和 的匹配度由式(2)和(3)给出：
[0052]
[0053]
[0054] 此时，输入变量xn(t)对于其他参考值的匹配度均为0。
[0055] (2-3)根据步骤(2-2)得到的匹配度计算输入x1(t)和x2(t)所激活的规则权重[0056]
[0057] 其中 为输入 与第k条规则下各自对应的参考值 的匹配度， 为第k条证据的权重， 为第M1个输入的可靠度。
[0058] (2-4)根据步骤(2-3)得到的规则权重 后，将激活的规则置信度mi,k进行融合，融合公式如下：
[0059]
[0060] (2-5)由式(6)算出水泵进出口流体之间的压力差
[0061]
[0062] 为了便于理解，这里对步骤(2)举例说明，水泵转速x1的参考值集合为A1＝{5.8501，8.5078，10.8977}，水泵转速x1的可靠度λ1＝0.5033，水泵流体流速x2的参考值集合A2＝{5.0765，7.2414，9.3012，11.4565}，水泵流体流速x2的可靠度λ2＝0.4945，水泵进出口流体之间的压力差的参考集合为D＝{2.0978，3.7939，5.2791，6.6373，8.3564}，共建立12条规则，如表1所示。每条规则的权重如表2所示。
[0063] 表1报警模型规则库
[0064]
[0065]
[0066] 表2规则库规则权重
[0067]
[0068] 当t＝1时刻获取的采样数据x1(1)＝7.9871、x2(1)＝8.3455，根据步骤(2-2)求得每个参考值的匹配度，α1,1＝0.0611，α1,2＝0.9389，α1,3＝0，α2,1＝0，α2,1＝0.6380，α2,1＝0.3620，α2,1＝0，由此可见激活了产生式规则库中的四条规则分别为第2条规则、第3条规则、第6条规则和第7条规则。由式(4)可求得各个被激活的规则权重分别为
根据式(5)得到融合结果m1＝0.1975,m2＝
0.1878,m3＝0.2105,m4＝0.2071,m5＝0.1971，根据式(6)得到水泵进出口流体之间的压力差
[0069] (3)当t＝1时，根据真实测得的水泵转速、水泵流体流速和水泵进出口流体之间的压力差，给定t＝1时刻初始的模型可调参数集合 其中An,t为t时刻模型输入的参考值集合，Dt为t时刻模型输出的参考值集合， 为t时刻模型中Dt中每一个输出参考值所对应的置信度， 为t时刻模型中第k条规则的权重， 为t时刻模型中第n个输入的可靠度。
[0070] (4)当t>1时，假设Qt中所有可调参数符合正态分布，具体满足如下分布：n,t t
其中 是A 的方差， 是D的方差， 是 的方差， 是 的方差，
是 的方差，从上述分布中随机采样R组模型参数 l＝1,2,…,R，一般R≥10，将t时刻输入x1(t)、x2(t)按照步骤(2)计算t时刻第l组模型的估计值 即压力差。
[0071] (5)根据下式(7)计算第l组模型的权重φl
[0072]
[0073] 其中y(t-1)是t-1时刻水泵进出口流体之间的压力差的实测值，σ为给定的φl的方差。
[0074] (6)根据下式(8)对第l组模型的权重φl进行归一化处理得到
[0075]
[0076] (7)根据步骤(6)得到的归一化后权重 计算前ls个 的累加值，记为sum(ls)，ls＝1,2,…,R,从均匀分布U(0,1)随机采样lu次，每次采得的值记为u(lu)，lu＝1,
2,…,R，对于每一个u(lu)，找到权重的累加值sum(ls)中第一个大于u(lu)值的下标ls，此时新的第lu组的模型参数等于原来的第ls组的模型参数，R次随机采样结束后得到新的R组模型参数，此时每组模型参数的权重变为1/R。
[0077] (8)根据步骤(7)得到的新的R组模型参数以及每组模型参数的权重计算Qt：
[0078]
[0079] (9)使用步骤(8)得到的模型参数按照步骤(2)计算水泵进出口流体之间的压力差预测值 之后根据实际测得的t时刻水泵进出口流体之间的压力差实测值计算二者之间的误差err(t)：
[0080]
[0081] (10)给定报警阈值yotp，判断err(t)是否大于给定报警阈值yotp，如果大于，则产生报警，同时t+1时刻模型参数不再更新，继续沿用t时刻模型参数对t时刻进行预测；如果不大于，则不报警，按步骤(4)到步骤(9)继续更新。
[0082] 为了加深对更新的理解，这里举例加以说明，给定报警阈值yotp＝0.11，当t＝1时，x1(1)＝7.9871、x2(1)＝8.3455，给定初始的模型可调参数集合Q1的参数值沿用前例中的参数值，y(1)＝5.3143，当t＝2时，x1(2)＝7.9893、x2(2)＝8.3468，A1,2～N(A1,1,0.4)，A2,2～N(A2,1,0.3)，D2～N(D1,0.3)， 从中随机采样得到10组模型参数 计算10组模型的估计值，根据步骤(5)计算每组模型参数权重，根据步骤(6)将得到的10组权重归一化，根据步骤(7)得到新的10组模型参数，根据式(9)计算得到最后用来预测的t＝2时刻的模型参数Q2，根据步骤(2)计算出水泵进出口流体之间的压力差模型预测值 水泵进出口流体之间的压力差实测值y(2)＝5.3143，根据
式(10)计算得到err(2)＝0.03761,3 1,2 2,3 2,2 3 2
8.3372，A ～N(A ,0.4)，A ～N(A ,0 .3)，D ～N(D ,0 .3)，
从中随机采样得到10组模型参数
计算10组模型的估计值，根据步骤(5)计算每组模型参数权重，根据步骤(6)将得到的10组权重归一化，根据步骤(7)得到新的10组模型参数，根据式(9)计算得到最后用来预测的t＝
3时刻的模型参数Q3，根据步骤(2)计算出水泵进出口流体之间的压力差预测值
水泵进出口流体之间的压力差实测值y(3)＝5.3143，根据式(10)计算得到
err(3)＝0.0159
[0083] 以下结合附图，详细的介绍本发明方法的实施例：
[0084] 本发明方法的主要流程图如图1所示，其主要内容为：将变频器冷却单元水泵转速、流体流速作为置信规则库报警模型的输入，水泵进出口流体之间的压力差作为模型的输出，建立置信规则库报警模型。假设模型参数符合正态分布，给定初始时刻的模型参数，根据上一时刻模型参数动态决定当前时刻的置信规则库报警模型参数，得到当前时刻的预测值。同时将当前时刻的预测值与实测值的误差作为区分故障发生与否的新特征，通过将误差与报警阈值比较，来决定是否更新模型参数。
[0085] 以下结合某电力推进船舶主推进电机的变频器水冷单元ACS800-1007LC的冷却水泵，介绍本发明的相关详细步骤，并通过实验结果动态置信规则库的变频器冷却水泵故障报警方法的性能
[0086] 1、在线获取变频器水冷单元ACS800-1007LC的冷却水泵转速变量值x1(t)，水泵流体流速变量值x2(t)，水泵进出口流体之间的压力差变量值y(t)，每隔3s采样一次，共采集5000次，给定报警阈值yotp＝0.009。图2所示的压力差采样序列y(t)中，y(1)到y(3040)的样本数据处于正常的工作状态，y(3041)到y(3400)的样本数据是异常停机发生前的状态，y(3401)到y(5000)的样本数据处于异常停机状态。
[0087] 2、建立置信规则库报警模型，进行动态更新。t＝1时，给定初始的模型可调参数集合 A1,1＝{5.8501，8.5078，10.8977},A2.1＝{5.0765，7.2414，9.3012，11.4565}， 水泵进出口流体之间的压力差的参考集合为D1
＝{2.0978，3.7939，5.2791，6.6373，8.3564}, 由表3所示， 由表4所示。给定报警阈值yotp＝0.009，t＝2时， R＝1000，
按照步骤(4)到步骤(10)进行更新，直到t＝5000。图3是水泵进出口流体之间的压力差模型预测值 与实测值y(t)的误差er r(t)的序列图。图4是err(t)与给定报警阈值比较后的报警结果图，从最后的报警结果可以看出，当t＝3054时开始报警，之后一直处于报警状态，说明在冷却水泵异常停机发生前，能及时发出报警，验证了本发明方法的有效性。
[0088] 表3报警模型初始规则库
[0089]
[0090] 表4初始规则库规则权重
[0091]
