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故障诊断专家系统在船舶电力系统故障诊断中的应用


故障诊断专家系统在船舶电力系统故障诊断中的应用 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 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费用,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

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