摘 要：文章分析了基于知識模型庫的水電機組故障診斷融合推理方法，描述了知識模型的層次組成，基于信號處理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡診斷方法。

關鍵詞：故障診斷;知識模型庫;神經(jīng)網(wǎng)絡;融合推理

水電機組狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)通過對機組各種參量的實時檢測和監(jiān)視，綜合設備歷史狀況，能對機組作出故障診斷和趨勢預報，及時評估設備性能，利于水電廠制定合理的設備檢修維護制度，從而達到延長檢修周期，縮短檢修時間的目的。

1水電機組故障診斷特點

水電機組故障診斷主要包括水輪機診斷和發(fā)電機診斷，二者互為關聯(lián)。

水輪機診斷包括：軸系、葉輪、葉片、導軸承、潤滑系統(tǒng)、支撐系統(tǒng)、控制系統(tǒng)等部位故障的診斷。主要故障特征包括：油箱油位的升高和降低、油溫的升高、軸瓦平均溫度升高、軸瓦溫度上升率、擺度升高、軸承振動升高、振動和擺度隨轉速、負荷變化的趨勢、有無負荷的振動情況。

發(fā)電機診斷包括：定子線圈、定子磁心、轉子、軸系等部位故障的診斷。定子線圈的診斷采用局部放電法(脈沖高頻容量)用于檢測線圈、線棒、線棒支撐的絕緣情況及線圈斷路。定子鐵芯和轉子的診斷運用一組氣隙測量傳感器監(jiān)測定子孔徑和轉子圓周、偏心所造成的動態(tài)氣隙情況。

檢測的參數(shù)一般有：機架振動、擺度、溫度、電量、氣隙、絕緣監(jiān)測、氣蝕、壓力脈動等。

對于診斷導軸承、推力軸承以及其它一些復雜的故障，診斷系統(tǒng)要綜合考慮分析各檢測參數(shù)。

2故障診斷系統(tǒng)結構

機組故障診斷系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)規(guī)范化、信息處理、故障診斷知識建模、故障檢測、故障分離與估計、故障分類評價和決策、知識模型庫、數(shù)據(jù)庫、智能決策支持系統(tǒng)、人機對話界面、監(jiān)控中心等。故障診斷系統(tǒng)構成見圖1。

數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)規(guī)范化模塊對在線采樣的可測變量先進行預處理以消除噪音，然后將其轉化為規(guī)范數(shù)字信號輸入數(shù)據(jù)庫中。

信息處理、故障診斷知識建模模塊將從機組錄入的振擺、水壓脈動等信號進行再處理并建成知識模型庫。

知識模型庫、數(shù)據(jù)庫在故障檢測、故障分離與估計、故障分類評價和決策模塊實時起支撐性作用。 　　智能決策支持系統(tǒng)模塊負責對機組不同的運行狀態(tài)選擇哪種或哪幾種診斷方法，以及各診斷方法之間的集成，給出相應的故障處理方案，和優(yōu)化運行決策與檢修計劃決策，并對知識模型庫中的知識進行協(xié)調(diào)調(diào)用。

人機對話界面、監(jiān)控中心分別負責機組信息的輸入與輸出，包括深層和淺層知識的錄入、故障信息的輸出，以及在判定故障時啟動保護措施，通過執(zhí)行機構去完成。另外還有數(shù)據(jù)的報表輸出及打印等功能。

3知識模型庫

如何具體實現(xiàn)故障診斷知識建模的功能，進行診斷知識模型的獲取，形成知識模型庫，從而實施在線故障檢測、故障分離與估計、故障分類評價和決策模塊的功能是系統(tǒng)的難點。

在文獻[1]中，楊杰等提出了一種基于綜合模型的故障診斷建模與推理的方法，即人工神經(jīng)網(wǎng)、案例、規(guī)則和對象模型，來有效地進行診斷知識模型的獲取。

水電機組的知識模型可由機組模型、診斷經(jīng)驗規(guī)則、診斷神經(jīng)網(wǎng)模型、診斷案例4種方式來表示。