一種故障診斷模糊專家系統(tǒng)的實現(xiàn)*

崔小鵬 王公寶 王 潔

(海軍工程大學艦船綜合電力技術(shù)國防科技重點實驗室 武漢 430033)

一種故障診斷模糊專家系統(tǒng)的實現(xiàn)*

崔小鵬 王公寶 王 潔

(海軍工程大學艦船綜合電力技術(shù)國防科技重點實驗室 武漢 430033)

針對電力系統(tǒng)多異構(gòu)設(shè)備故障診斷工程化不高的問題,提出一種具體的故障診斷實現(xiàn)框架。采用通信方式和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)獨立配置的方法,實現(xiàn)電力系統(tǒng)多種協(xié)議通信的無縫連接,解決了底層異構(gòu)設(shè)備數(shù)據(jù)在頂層設(shè)備中的接收、分析和存儲難以統(tǒng)一的問題;在故障診斷框架下,設(shè)計并實現(xiàn)模糊專家系統(tǒng)和其他故障數(shù)據(jù)處理綜合診斷;研究了基于xml的系統(tǒng)配置信息描述,能夠?qū)崿F(xiàn)電力系統(tǒng)中各種設(shè)備、參數(shù)和故障判斷準則等信息的標準化;同時提出了一種故障診斷算法,實現(xiàn)系統(tǒng)各設(shè)備的故障定位。診斷實例結(jié)果表明,系統(tǒng)推理效率高,可信度好,能夠滿足電力系統(tǒng)故障診斷要求。

跨協(xié)議; 模糊集; 專家系統(tǒng); 故障診斷

Class Number TM312

1 引言

隨著對電力需求的不斷增加,電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴大,系統(tǒng)設(shè)備、線路等分布復雜。因此有效的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷對設(shè)備長周期安全穩(wěn)定運行具有十分重要的意義。

國內(nèi)外在電力系統(tǒng)故障診斷方面已經(jīng)提出了很多研究,如基于模糊集理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)和Petri網(wǎng)絡(luò)的診斷方法等[1～8]。然而對于建立大規(guī)模電力系統(tǒng)都存在一定的局限性,單一的故障診斷手段對某些故障行之有效,對于復雜大系統(tǒng)效果并不明顯。相對而言專家系統(tǒng)對于較難推理建模的大規(guī)模電力系統(tǒng)具有一定的優(yōu)勢。

本文提出一種對通信透明的數(shù)據(jù)集成框架,能夠?qū)崿F(xiàn)電力系統(tǒng)多種常用協(xié)議通信的無縫連接,適用于多通信協(xié)議設(shè)備的數(shù)據(jù)集成。在此基礎(chǔ)上設(shè)計出合理的模糊知識庫框架以及較為完善的推理算法,實現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)備的故障定位。

2 系統(tǒng)及診斷總體設(shè)計方案

2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計

如圖1所示,系統(tǒng)采用分層分布式結(jié)構(gòu),將大量處理運算的數(shù)據(jù)放在遠端監(jiān)測單元中[9～10]。減輕上層運算壓力。信息流作為電力系統(tǒng)的信息有效載體,控制電力系統(tǒng)能量流的流動。

圖1 系統(tǒng)整體設(shè)計方案

系統(tǒng)模型包括四個層次,即設(shè)備層、通信網(wǎng)絡(luò)層,數(shù)據(jù)管理層、數(shù)據(jù)應用層。其中設(shè)備層包括分布在現(xiàn)場的傳感器和采集系統(tǒng);通信網(wǎng)絡(luò)層是信息流的傳輸通道,包括數(shù)據(jù)網(wǎng)、雙冗余健康網(wǎng)及控制網(wǎng)。三網(wǎng)獨立。數(shù)據(jù)管理層管理全系統(tǒng)實時故障信息“快照”和一定時期的日志及狀態(tài)信息,以備查詢、分析和培訓使用。數(shù)據(jù)應用層則負責系統(tǒng)的故障診斷以及日常維護功能。

2.2 故障診斷框架設(shè)計

在數(shù)據(jù)應用層中,故障診斷主要由三部分構(gòu)成,數(shù)據(jù)管理平臺、故障診斷模塊、融合診斷模塊,如圖2所示。

文獻[7]設(shè)計的模糊專家系統(tǒng)考慮故障時電流電壓的變化特征,在實際運行系統(tǒng)中,盡管電氣量能更真實反映故障情況,但不宜作為系統(tǒng)實時診斷的依據(jù),需要處理分析得出故障表征再進行診斷。因此本文不將電流電壓等電氣量的變化特征納入模糊集。而是將綜合管理平臺獲取的流場量、機械量、開關(guān)量和部分電氣量進行分類,分別進入不同的診斷區(qū)進行故障識別獲取故障表征以及故障置信度,經(jīng)過數(shù)據(jù)融合,最終形成決策和診斷結(jié)果。

圖2 故障診斷總體結(jié)構(gòu)

3 模糊專家系統(tǒng)設(shè)計

模糊專家系統(tǒng)彌補了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)對不確定性描述的不足,其核心是知識庫和推理算法的設(shè)計。

3.1 知識庫模糊化設(shè)計

3.1.1 故障描述

系統(tǒng)所有異常都會引起相應參數(shù)的變化,而參數(shù)的變化可以通過試驗監(jiān)測得到。設(shè)計初期要在對系統(tǒng)可能出現(xiàn)故障充分分析的基礎(chǔ)上,針對故障確定要監(jiān)測的參數(shù)。

知識庫實質(zhì)上就是系統(tǒng)故障和導致故障諸因素之間的邏輯關(guān)系的描述集合。這個集合可以用特定的圖形故障樹來建立。如圖3為電機振動異常故障樹。

圖3 電機振動故障樹

通過故障樹,可以將故障征兆與故障原因的關(guān)系表述如下矩陣:

p1p2p3…pn

故障隸屬度表示故障征兆隸屬故障原因的程度。隸屬度的確定主要通過經(jīng)驗法,專家打分,專家經(jīng)驗權(quán)值等方法標準化后得到。

3.1.2 電力系統(tǒng)描述語言

建立故障征兆與故障原因的聯(lián)系,確定故障隸屬度后,需要通過一定的形式來反映這種聯(lián)系。xml(eXtensible Markup Language,可擴展標記語言)作為一種面向?qū)ο蟮男畔⒛Ｐ汀ml與電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)上具有內(nèi)在相似性,方便地保持電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)和次序語義,彌補其它數(shù)據(jù)庫的不足,反映電力系統(tǒng)故障原因和征兆的邏輯結(jié)構(gòu)。因此本文將xml格式的描述語言作為知識庫的載體工具。

系統(tǒng)配置文件由電力系統(tǒng)描述語言來描述,主要包括系統(tǒng)設(shè)備以及設(shè)備參數(shù),故障定位及故障信息等。系統(tǒng)健康數(shù)據(jù)處理模塊利用存儲在服務(wù)器中的一系列的xml數(shù)據(jù)表來執(zhí)行系統(tǒng)設(shè)備故障定位。配置文件形式如表1～4所示。

設(shè)備列表描述了電力系統(tǒng)所有設(shè)備及其相關(guān)信息,如表1所示。

表1 設(shè)備列表

參數(shù)列表表示所屬設(shè)備傳感器采集的健康以及參數(shù)屬性信息,設(shè)備列表與參數(shù)列表通過ID關(guān)聯(lián),如表2所示。

表2 參數(shù)列表

故障列表是故障診斷查詢列表,故障列表和參數(shù)列表通過參數(shù)ID相關(guān)聯(lián),如表3所示。

故障信息列表描述了故障的代碼所對應的故障原因以及維護信息等,故障信息列表與故障列表通過故障代碼相關(guān)聯(lián),如表4所示。

表3 故障列表

表4 故障信息列表

在上述電力系統(tǒng)配置文件中,實現(xiàn)電力系統(tǒng)中各種設(shè)備、參數(shù)和故障判斷準則等信息的標準化。配置文件獨立于軟件外,從而提高了軟件的靈活性,簡化了軟件開發(fā)與維護過程。同時也為故障推理提供了信息支持。

3.2 模糊化推理設(shè)計

在故障檢測中,傳感器所獲取的信息或多或少地受到一些干擾因素的影響,具有一定的模糊性,而且故障集合與故障特征之間也并不是一一對應關(guān)系,相互之間的影響也具有一定的模糊性。為此采用模糊推理算法進行設(shè)計。

推理算法需要具備如下特點:

1) 能夠反映系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征。即當同時出現(xiàn)幾個故障時,能夠描述出故障之間邏輯順序。

2) 算法具有獨立性,算法的結(jié)構(gòu)不能影響故障檢測的效果。

3) 算法具有徹底性,算法能夠?qū)崿F(xiàn)最小單元診斷。

4) 算法只是一個框架,必須能夠適應系統(tǒng)模型的改變。同時對具體內(nèi)容的修改只是在數(shù)據(jù)庫中,而不是在算法或者軟件中。

本文采用Sugemo模糊邏輯方法,處理主要分三個過程,模糊化輸入,通過隸屬度函數(shù)描述顯示模糊狀態(tài),即知識庫模糊化;模糊化處理,即根據(jù)故障診斷的專家經(jīng)驗,通過故障征兆信號推理故障可能性的模糊規(guī)則。如下式:

ifp1(b1,w1) andp2(b2,w2) and … andpn(bn,wn)

thenR(Cf,τ)

其中B{b1b2b3…bn}為前提子條件的模糊隸屬度閾值,W{w1w2w3…wn}為前提子條件的權(quán)重系數(shù),Cf是規(guī)則的可信度,τ為規(guī)則成立的閾值。當τ大于設(shè)置時,故障成立。

如圖4所示,本系統(tǒng)具體的推理過程如下:

圖4 故障推理流程

1) 將不同協(xié)議數(shù)據(jù)標準化,并與設(shè)定的模糊隸屬度閾值比較,異常則進入故障診斷系統(tǒng)。

2) 檢查故障特征,如果與規(guī)則前提向量模糊匹配,則提取對應故障的置信度信息,檢查是否下一級故障為真,若不為-1,則進入下一級故障判斷。如為-1,表示診斷到最小割集,推理完畢。

3) 如果不匹配,則進入下一條規(guī)則進行匹配,重復步驟2。

在系統(tǒng)實際運行過程中,知識庫的不完備可能會造成推理的不穩(wěn)定,從而導致診斷出錯。因此需要處理不完備情況。

在推理過程中,如果檢查到故障狀態(tài)不滿足知識庫中故障列表中內(nèi)容,則將故障信息存儲并做顯示,在以后的檢查中完善知識庫。

4 系統(tǒng)實現(xiàn)

系統(tǒng)軟件的運行平臺使用XP Embedded,XML作為配置文件和數(shù)據(jù)存儲格式,Microsoft Visual Studio 2010(C#)作為集成開發(fā)環(huán)境。

系統(tǒng)軟件開發(fā)的關(guān)鍵問題在于,如何對各裝置的功能需求進行詳細的分析,從而能夠?qū)栴}分解劃分成多個對象,以及多個對象間如何進行協(xié)調(diào)和通信的問題。根據(jù)需求設(shè)計軟件架構(gòu)如圖5所示。

其中通信類主要完成了不同終端設(shè)備數(shù)據(jù)的獲取。狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析處理則在健康處理模塊中完成。由分析結(jié)果判斷是否進入故障診斷模塊進行故障診斷處理。所有診斷結(jié)果和監(jiān)測數(shù)據(jù)通過用戶接口與操作員進行交互。

圖5 軟件架構(gòu)

圖6 診斷模塊主要類設(shè)計

故障診斷模塊類設(shè)計如圖6所示,其中DataProcess類完成了不同終端設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析處理的過程;ParameterConfiguration類用于獲取參數(shù)配置文件的信息;DetectFaults類完成故障定位的判斷;FaultMessage類提供故障診斷的完整信息。將這些信息結(jié)合故障診斷算法就可以方便快速地判讀故障的信息。

圖7為線程間交互順序圖,將不同通信協(xié)議設(shè)備進行分類,根據(jù)不同協(xié)議將數(shù)據(jù)獲取,根據(jù)數(shù)據(jù)類型分別進行檢測,檢測出故障后進入診斷程序,執(zhí)行推理算法。

5 實例驗證

利用本系統(tǒng)開發(fā)的故障診斷系統(tǒng),對某電力系統(tǒng)進行實際測試,通過用戶接口可以查詢系統(tǒng)故障分析結(jié)果,得到詳細的故障定位信息。

由于極間連線絕緣破損導致不能維持母線電壓,勵磁電流急劇上升,勵磁電流高出正常值30%左右;同時分析母線電壓,在建壓完成后母線電壓在反而下降約3%。電機振幅也出現(xiàn)異常。通過勵磁電流、母線電壓和振動等異常征兆與規(guī)則成立閾值比較越限20%,診斷用戶界面出現(xiàn)報警。電機可以顯示異常數(shù)據(jù)的診斷波形?；敬_定為發(fā)電機內(nèi)部極間繞組發(fā)生故障。

圖7 線程間交互順序圖

故障征兆測量值最高越限所屬隸屬值勵磁機勵磁電流15.6%30.47%0.4母線電壓-1.03%-3.41%0.1電機端口電壓3.24%7.31%0.2軸瓦振幅5.1%19.7%0.2轉(zhuǎn)速-1.92%1.03%0.1

6 結(jié)語

本文較好地運用模糊專家系統(tǒng)描述了電力系統(tǒng)故障的不確定性,模擬了專家推理過程,具有一定的通用性;知識庫具有可擴展性;系統(tǒng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的無縫拼接和共享。并在某電力系統(tǒng)中運行,得到驗證,具有一定的實用價值。

在實際診斷系統(tǒng)中,還需要有錄波數(shù)據(jù)分析的功能,當故障發(fā)生后,能夠通過分析故障波形確定故障表征,兩者結(jié)合,才能更有效地進行診斷。

在構(gòu)建故障專家?guī)鞎r,對于閾值和權(quán)值的選取是系統(tǒng)能夠準確定位的關(guān)鍵。需要結(jié)合專家經(jīng)驗進行,本文中不進行贅述。

[1] 毛鵬,許揚,蔣平.輸電網(wǎng)故障診斷研究綜述及發(fā)展[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2005,33(22):79-86.

[2] Ford Motor Company. Potential failure mode and effects analysis in design(design FMEA) and for manufacturing and assembly processes(process FMEA), instruction manual[M]. Dearborn, Michigan,1988.

[3] 王家林,夏立,吳正國.電力系統(tǒng)故障診斷研究現(xiàn)狀與展望[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2011,38(18):210-216.

[4] 周明,任建文.基于模糊推理的分布式電力系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)[J].電力系統(tǒng)自動化,2001(12):33-36.

[5] 賴于樹,李迅波,熊燕.基于模糊群決策的智能儀器故障診斷專家系統(tǒng)[J].儀器儀表學報,2008(1):206-211.

[6] 榮健,喬文釗.基于模糊神經(jīng)系統(tǒng)的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法[J].電子科技大學學報,2010(29):376-380.

[7] 孫靜,秦世引.模糊PETRI網(wǎng)在電力系統(tǒng)故障診斷中的應用[J].中國電機工程學報,2004(24):74-81.

[8] 朱永利,吳立增,李雪玉.貝葉斯分類器與粗糙集相結(jié)合的變壓器綜合故障診斷[J].中國電機工程學報,2005(25):159-170.

[9] 曹津平,李偉,秦應力.數(shù)字化變電站過程層的通信技術(shù)研究[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2008(36):81-85.

[10] 練筆戰(zhàn),楊揚.電力圖像監(jiān)控系統(tǒng)集成平臺的研究與設(shè)計[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2011,39(6):124-130.

Realization of Fuzzy Expert System for Fault Diagnosis

CUI Xiaopeng WANG Gongbao WANG Jie

(National Key Laboratory for Vessel Integrated Power System Technology,Naval University of Engineering, Wuhan 430033)

For the engineering problems of fault diagnosis in multi-heterogeneous power system, the paper proposes a concrete realization framework of fault diagnosis. Communication and data structure configured independently is introduced to achieve the seamlessly connection of multiple protocol communications in power system and to solve the problem of receiving unified analysis and storage data between top equipment and underlying heterogeneous devices. Under the fault diagnosis framework, a comprehensive diagnosis is designed and implemented using fuzzy expert system and other fault data processing. Power system can achieve a variety of equipment, parameters and fault criterion standardization of information based on the xml system configuration information describing. A fault diagnosis algorithm is proposed to realize fault location of all equipment in the system. The diagnosis example results show that the system has high efficiency, credibility and good reasoning, able to meet the requirements of power system fault diagnosis.

cross-protocol, fuzzy sets, expert systems, fault diagnosis

2013年7月5日,

2013年8月29日

國家自然科學基金(編號:51077129);國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目(編號:2010AA8091902)資助。

崔小鵬,男,博士研究生,研究方向:電力狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。王公寶,男,教授,博士生導師,研究方向:小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在電力系統(tǒng)中的應用。王潔,男,講師,研究方向:電力狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。

TM312

10.3969/j.issn1672-9730.2014.01.039