诊断专家系统在开关柜状态监测中的应用

摘要：文中探讨了智能化状态监测的重要意义;然后将诊断专家系统引入到了开关柜状态监测中,并分析了应用中的一些关键技术;最后以温度监测为例,说明了诊断专家系统建立的过程。

关键词：诊断专家系统开关柜 状态监测

中图分类号：TM59 文献标识码：A 文章编号：

前言

随着电力系统自动化水平的不断提高,要求开关电器逐步实现智能化,能够与变电站综合自动化、配电自动化的发展相适应和配套。智能化开关电器是在传统的开关设备中引入计算机技术、数字处理技术和网络通信技术而发展起来的新一代开关电器

一、智能化状态监测的重要意义

状态监测是以设备当前的实际工作状况为依据,通过先进的状态监测和诊断手段、可靠性评价手段以及寿命预测手段,判断设备的状态、识别故障的早期征兆、对故障部位及其严重程度和故障发展趋势做出判断,并根据分析诊断结果,在设备性能下降到一定程度或故障将要发生之前主动实施维修。为电气设备安全、稳定、长周期、全性能、优质运行提供了可靠的技术和管理保障。

二、诊断专家系统的知识表示

专家系统是利用知识和推理过程来解决需要大量的经验才能求解的复杂问题。一般的专家系统包括四个部分:知识库、推理机、综合数据库、人机界面。归纳来说诊断专家系统的工作过程为:系统对所采集的状态信息数据进行处理,将特征数据送入综合数据库,然后依据知识库中对应的诊断知识,由推理机采用其相应的推理方式,对设备的运行状态做出判别,并由解释模块按照其对应解释性知识对其诊断结果做出解释。典型的专家系统结构如图1所示。

专家系统必须具备有丰富的知识,而且知识必须以一定的模式表示出来并存储到计算机中,才能被专家系统运用。合理的知识表示与专家系统解决问题的能力密切相关,它不仅能提高专家系统知识库结构的紧凑性、程序模块设计的简便性、知识库的易维护性,而且也影响专家系统解决问题的效率,因此知识表示是构造专家系统最关键、最基本的问题。目前比较成功应用于诊断领域的知识表示形式包括产生式表示法和框架表示法。但每一种表示方法都有局限性。产生式表示法是基于规则的表示形式,适合表层知识的有效表达,但对其前提和结论之间联系不能做出原理性解释。框架表示法是以物体和状况等为对象,用一定的结构表示的数据结构,由槽元素集合组成,能对所表达的有关事物的各种知识进行有效描述。

产生式表示法将任何一种故障与某种或某几种症状存在的确定或不确定的对应关系描述出来,并将诊断知识的内涵有效表达出来。而框架表示方法能从不同的侧面对各种事物及知识进行全面描述,对于产生式表示方式是一个很好的补充。它不但能对所描述的每一条规则做出原理性的解释,而且可以通过框架的指针按照知识库结构要求将诊断知识连接成一个完整的网络系统。采用诊断知识的“规则+框架”复合表示形式,可以将框架和规则联合起来,把规则作为框架的数据,以规则为主,框架为辅。利用规则表示经验性诊断知识的基本内容,利用框架其它槽来说明知识的归属并对规则性知识做出原理性解释。并通过知识归属性的说明将所有知识相互连接,形成有效的树状框架网络知识库,如图2所示。

框架知识包括框架名、父槽、子槽、类型槽和rule槽等,其中框架名是该框架的说明及标志符;父槽的槽值等于其父事件的框架名(槽值用框架名的标志符表示) ;子槽的槽值等于其各子事件框架的框架名(槽值用框架名的标志符表示) ,中间用逗号隔开;类型槽表示该事件与子事件间的逻辑连接关系,若该事件为底事件,则其槽值为叶节点,否则用逻辑门表示(与门、或门) ; rule槽能推导出该事件的产生式规则。另外,为了将扩展故障树知识转化成产生式规则知识,先将扩展故障树转化成一组“最小”故障树,即每个故障树仅含有一个逻辑门(与门、或门) ,然后将每个最小故障树转换成诊断知识库中的一条或多条产生式规则。

三、诊断专家系统的故障树模型

基于规则的诊断专家系统具有表达直观、形式统一、模块性强和推理机制简单等特点,一直是诊断专家系统中应用最广泛的一种模式。而采用这种模式的专家系统非常不利于扩充,基于规则的诊断专家系统最突出的弱点就是知识获取的“瓶颈”问题。将故障树分析法和基于规则的诊断专家系统有机地结合起来,能很好地解决基于规则的诊断专家系统的知识获取问题。

故障树模型是描述对象结构、功能和关系的一种定性因果模型,它体现了故障传播的层次性和子节点(即下层故障源)与父节点(即上层故障现象)之间的因果关系。故障树分析法( FTA)是一种自上而下逐层展开的图形演绎分析法,其定性分析的主要目的在于找出导致顶事件发生的所有可能的故障模式,即寻找故障树的全部最小割集。通过最小割集可判断系统最薄弱环节,指明故障源及故障原因,提供改进方案和维修建议。故障树的顶事件对应于专家系统要分析解决的任务,其底事件对应于专家系统的推理结果,故障树由顶到底的层次和逻辑关系对应于专家系统的推理过程,而割集则是故障树与专家系统诊断知识库的联系纽带。故障树的一个割集就是系统的一种失效模式,它对应于知识库中一条规则。具体地说,割集中的基本事件对应于知识库中规则的结论(故障源或故障原因) ;割集中顶事件到底事件的路径,对应于知识库中规则的前提。

四、专家系统推理策略

故障推理的过程就是由已知的故障现象来寻找故障原因的过程,即在知识库的网络图中,从源结点(故障现象)出发,按照一定的搜索策略,沿着知识网络图中的有向弧进行推理搜索,最后到达目标结点(故障原因)的过程。通常,推理策略分为盲目搜索和启发式搜索两大类。在盲目搜索过程中不需要前后相关的或有关问题的专门信息,盲目搜索的常用方法有穷尽式搜索、宽度优先搜索和深度优先搜索3种。穷尽式搜索是沿着决策网络中的每一条可能的途径进行搜索,其时间开销大,仅适合于那些将精确性放在最重要的位置而不考虑时间的问题解决中;宽度优先搜索是首先搜索与起始节点直接相连的下一层节点,然后再搜索所有与下层节点直接相连的更下层的节点,依次类推。宽度搜索的缺点是随着搜索深度的增加,下一步的搜索节点可能会呈指数增长,因而所耗费的时间将很多;深度搜索克服了宽度搜索的不足,但有可能出现无穷递归的情况,从而搜索不到需要的解。启发式搜索大都是在深度优先搜索和宽度优先搜索的基础上发展起来的,需要分析问题域的专门信息(即启发性知识) ,从而缩小了搜索空间,因此,本专家系统采用启发式深度优先搜索策略。所谓启发式深度优先搜索是指系统根据启发性信息,首先沿一条路径一直向下搜索,直至找到最终结果或者遇到终结点(不满足rule条件) ,若是后者则退回到一个还未搜索的路径的节点继续进行深度搜索。对于搜索成功的支路,将其权值加1,这样在下一次对同类故障进行搜索时,则优先搜索此支路,以达到专家学习的目的。解释系统是专家系统的一个重要组成部分,是专家系统区别于其它计算机系统的重要标志之一,它负责向用户解释专家系统故障诊断行为的全部过程。

结束语

无论是高压电器还是低压电器,无论是电器元件还是成套开关设备,都出现了智能化的发展趋势。开关柜是机、电、磁三种相结合的复杂装置,为了提高其工作的可靠性,对柜体自身工作状态的监测与控制就变得十分重要,它是开关柜智能化的重要内容

参考文献

[1] 何肖军,徐志斌.高压开关柜绝缘性能检测与故障诊断技术研究[J]. 浙江电力. 2010(05)

[2] 陈康.高压开关柜的实际温升及发热解决措施[J]. 机电信息. 2010(30)

[3]褚卫华,李岳,温熙森. 机械设备智能监测与诊断系统的研究与实现[ J ]. 机械科学与技术, 2003, 22 (2)

[4] 张红先,陆佳政,曹一家. 状态监测中专家系统的开发[ J ]. 湖南电力, 2003, 23 (2)