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摘 要:为了保证快速、准确地找到船舶电力系统故障点,本文介绍了船舶电力系统故障诊断专家系统,同时为处理故障中的不确定问题,引入了模糊规则,阐述故障诊断专家系统对船舶电力系统故障诊断是行之有效方法.
关键词:船舶电力系统 故障诊断 专家系统
中图分类号:TP2 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2013)10(c)-0100-02
现代船舶的大型化和自动化,发、配电设备和控制系统日趋复杂,一旦发生不正常或故障仅靠轮机员难以很快发现并解决问题,这就增加了船舶营运成本和维修论文范文,而且船舶电力系统设备、控制系统不断更新,在职轮机员知识不断“老化”,难以分析解决新问题.另外,船舶电力系统有着自身的特点,且工作环境恶劣,易于发生故障.因此,有必要建立一套集专家知识于一体的故障诊断专家系统[1],降低对船舶轮机人员的能力要求.
本文针对船舶电力系统,采用集专家知识于一体的专家系统对船舶电力系统进行故障诊断,它综合多个专家的最佳经验,其能力知识可能达到甚至超过单个专家,可实现多种故障、工作过程、突发故障的快速诊断分析.
1. 故障诊断专家系统
故障诊断专家系统,是通过询问单元向用户咨询故障现象、特征、参数等,用户回复有关询问,系统遵照知识库的知识表达方式把故障特征等存储在特征向量中,并访问知识库,做出适当推理.必要时推理机构可能重复咨询用户(可能多次),直到用户没有什么已知可以补充,推理机构就根据已掌握故障特征和知识库做出推理决策,结果传递给解释机构,解释机构用简单、易懂或现有的语言进行表述.通过修改知识库的知识,系统可通过询问单元和知识获取等动态地完成新知识的学习[2].
1.1 故障诊断专家系统的组成简介
专家系统通常由四大部分组成:人机界面,知识库,知识处理(知识库管理和知识获取)以及诊断推理(推理机、动态数据库、解释模块、诊断结果).系统组成如图1所示.
1.2 知识模型结构
为了简易诊断快速进行和简化知识库管理,采用专家知识模型用三个相互关联的知识表来表示.根据面向的用户、所实现功能的不同将知识库分为三个部分:报警规则、诊断规则和诊断结论.并应用关联数据库以表格形式分为报警规则、诊断规则、诊断结论.知识库结构如图2所示.
2. 船舶电力系统故障划分与诊断原则
2.1 船舶电力系统故障分类
船舶电力系统网络结构多为树枝型及可靠性要求高的环型.对于输电线路的故障诊断是船舶电力系统故障诊断的重点,同时由于输电线路在诊断过程中的特殊性,故将对它的诊断划分为一个单独的模块,而对其余诊断作为本故障诊断的另一个模块的形式(如设备级故障)存在.
2.2 诊断原则
通过对继电保护的动作、参数信息与监测仪表数据,系统不断查询、综合诊断发生故障是在某一模块时,并快速、有选择地将它以及其引起的故障点从系统中切除,以保证非故障模块及电力系统的其他部分正常运行[3].
为了解决故障点定位的不确定性问题,系统引入了模糊规则,在推理过程中采用排列式、智能式搜索,极大地提高了诊断效率,本仿真装诊断研究中,表现出了很高的诊断效率和诊断结果.
3. 专家系统推理机理
3.1 知识表示
故障诊断专家系统的知识库:有规则库、事实库和规则库,用于存放各种信息和诊断规则.知识库依照Microsoft Access软件建立,做到数据库输入简便、栏目清晰、查询方便.
依据故障现象来判断故障点过程中,使用对应的判断规则和知识库.这样对知识库的使用、管理带来便利,又避免知识库过于复杂带来的“组合爆炸”问题.
3.2 模糊规则
例如,输电线路发生故障时,一般会产生电流增大而电压减小,而电流、电压值与故障点以及负载性质有关,但很难依据某一阈值来判断故障点位置,因此,本系统引入模糊规则,设置模糊参数值,即在输电线路故障诊断处理中,首先进行模糊处理.并把预处理结果与模糊规则进行匹配推理出诊断结论.
3.3 输电网络故障诊断推理机制
推理机制采用的是排列式、智能式搜索,由于整个船舶电力系统中各种设备、线路很大,采用遍历所有开关、断路器和保护电器将浪费搜索时间,影响诊断效率,放弃推理机制的“一般化、通用化、全局化”机理,把所要解决的故障知识库分支编程到推理算法中,因此在搜索发生的故障时,系统只搜索、自检当前供电网络中处于不正常区域中的开关、保护或断路器等即可.可有效地减少搜索空间,提高了诊断效率.
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3.4 设备级故障诊断推理机制
本系统应用正、反向推理相结合的组合推理机制.当对输电线路进行故障诊断结束,未查到故障点,说明故障可能发生在设备级上,设备级的故障点数量较少(包括发电机、变压器、电机等用电设备),比较简便地推理出可能发生故障的设备点.因此,系统采用目标驱动的反向推理机理,将故障推理确定到相应的电力设备上.同时,为了进一步将故障确定到故障设备的相应元件上,可采用数据驱动的正向推理.
4. 结语
针对船舶电力系统的特点,介绍了采用专家系统的方法对其进行故障诊断的具体设计过程,在故障诊断时将诊断分为输电网络和设备级故障两个部分.为了解决具体故障定位时的不确定性问题,引入了模糊规则,在推理过程中应用了启发式、智能式搜索,提高了诊断效率和诊断准确性.有必要对船舶电力系统进一步研究,推广到实船应用中.
参考文献
[1]陆汝钤.人工智能[M].北京:科学出版社,2000.
[2]朱永力,张文勤,高曙,等.电力系统故障判断专家系统知识库[J].华北电力学院学报,1992,2:3-8.
[3]V.V. Panasyuk、B. M. Zaidel’.Eddy-current sensor for measuring the length of a throughcrack propagating in a metal plate[J].Materials Science (Historical Archive).
[4]尹朝庆,尹浩.人工智能与专家系统[M].水利水电出版社,2002.
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