发电机故障诊断专家系统课件.ppt

1、.在我国电力系统中长期实行的检修体制是以事后维修、预防性计划检修为主的检修体制，检修工作的内容与周期都是预先设定的，往往造成临时性检修频繁、维修过剩等情况，导致检修成本过高，这种检修体制曾经是适应我国生产力发展的，但随着当代发电设备向高参数、大容量、复杂化发展，其安全性要求越来越高，同时电厂将竞价上网，现行检修体制的缺陷日益明显，因此，对设备实行更先进、更科学的管理和检修体制，无论从发电厂自身的利益还是从社会的要求出发，都势在必行。.状态检修无疑是一种比较先进的检修体制，它采用先进的检测诊断技术，利用可靠性和寿命评价技术等，成为电力系统各网、省公司都正在积极推行的一种优化检修方式。其所要达到的

2、目标是延长定期检修间隔，有针对性地进行检修，提高设备可靠性和可用率，延长设备寿命，从而降低发电成本，提高企业经济效益。.发电机作为电厂中的重要设备之一，它的检修的费用往往很高。如果因为事故造成停机，那么，机组启停、故障修复费用及被迫停机少发电量所造成的经济损失是很大的数目。因此，研究发电机的故障特征，在运行中及早发现故障隐患，避免故障造成严重后果，并制定合理的检修策略是很有意义的。.东方电机厂出品，型号QFQS-200-2发电机机组 200MW汽轮发电机故障诊断专家系统.2.1 系统网络结构 发电机故障诊断专家系统直接利用现有的数据共享式局域网及数据采集系统（DAS），采用分布式网络结构，系统

3、的应用程序（即前处理及推理机）运行在数据库服务器上，客户端程序（即后处理）运行在局域网的各个工作站上，各终端根据用户的身份不同，在结构中具有不同的权限。.局域网数据库服务器终端1有提交权限的运行人员终端2 一般运行人员终端3有提交权限的试验检修人员终端4一般试验、检修人员终端5管理人员（同类终端可有多个）图1 网络结构图.数据库服务器安装Windows2000Server操作系统，数据库环境Oracle8i，客户端安装Windows9x系列。.软件结构 发电机故障诊断专家系统是一个庞大、复杂的应用软件，包括多个功能模块，其结构图如图2所示。前处理。前处理包括数据采集和数据处理两个子模块。其主要

4、功能是从我厂的局域网中采集数据，进行数据的识别、处理及先兆的自动获取。.知识库。这是专家系统的核心部分，在对我国近20年来100MW及以上容量发电机事故统计、分析及预防对策的分析研究的基础上，用发电机运行、试验、检修、设计结构及制造工艺诸学科的领域知识，尤其是领域专家在以上各方面几十年的实践经验和理论功底，对汽轮发电机可能发生的各种故障的故障机理、故障原因、故障的发展及其不良后果进行了分析并给出了相关的专家建议。建立知识库的关键是准确有效的获取和表达专家的知识。本专家系统采用产生式规则的方法对专家知识进行处理。.推理机。推理机是一组智能程序，它用来协调、控制整个系统，以决定如何使用知识库中的知

5、识。本专家系统采用混合推理的方法。推理机包括推理机制和控制策略两部分。推理机和知识库构成了专家系统的“智能单元”，知识库反映了专家系统的性能水平，而推理机决定了专家系统的效率。.后处理。发电机故障诊断专家系统面向用户，用户在使用时直接面对的界面是安装有后处理程序的终端，即客户端。客户端最主要的作用是“把专家请到用户身边来”，让用户直接与“专家”交流。因此，客户端应能让用户清楚的看到诊断过程、诊断结果以及有关运行监测、故障诊断、故障处理和预防措施的专家建议。并能以最便捷的方式进行人机交互，亦即“与专家对话”。.数据采集数据处理管理系统 数据库 推理机专家结论 打印机 接口 知识库 解释器 翻译器

6、图形和表格 人 机 界 面图2软件模块结构框图.数据流程人机界面 显示当前推理结果 发生的先兆、诊断意见、应采取的措施的建议、人机会话推理结果生成先兆MIS系统提交菜单图3系统数据流程图前处理机推理机后处理机人机会话、在线提交、离线数据提交 该专家系统的数据流程图如图3所示。从流程图中可以看出，数据源进入前处理机后如果某个（或某些）监测量超过门槛值，则生成先兆（或先兆组合）。原发性先兆触发推理机运行，经过推理得出推理结果并给出专家建议，经后处理显示在界面上.人机界面 显示当前推理结果发生的先兆、诊断意见、应采取的措施的建议、人机会话推理结果生成先兆MIS系统提交菜单图3系统数据流程图前处理机推

7、理机后处理机人机会话、在线提交、离线数据提交.专家系统的数据来源专家系统的数据来源 在线实时数据在线实时数据 发电机运行时，可以从我厂局域网实时获得，如发电机线圈出水温度、铁芯温度、机内氢压等，#7发电机专家系统提供在线实时监测量93个。在线非实时数据在线非实时数据 发电机运行时，可以从就地表读到或通过检查、试验、分析等手段获得数据，需由运行、检修或试验人员定期录入的监测量，如漏氢量、冷却水水箱的水位等。此次提供在线非实时量7个。离线数据离线数据。发电机停机时，通过检查、试验 分析等手段获得的发电机的数据和诊断信息，需由电气检修或试验人员录入。如发电机的轴电压值、槽部电位分布值等。.总体目标：

8、实现多种数据源、在线与离线两种运行方式相互继承、相互启发，可完成状态监测、故障诊断、故障处理等任务，进行多客户端、多信息处理。发电机故障诊断专家系统可实现对发电机及其氢油水系统可能发生的106种故障的诊断，并给出有关诊断方法、运行措施、试验检修方案及预防措施的专家建议。（可诊断故障列表见附件1）。.实现故障分类处理功能。根据我厂的有关规定和运行经验将发电机故障按照严重程度分为四级，提醒用户优先处理级别高的故障（第一级最为严重）。.趋势图功能。对所有在线实时监测量可提供其随时间变化的趋势图。预警功能。当在线实时监测量超过其相应级别的门槛值时，专家系统以声音和闪烁的灯光标 志进行报警。推理回溯功能

9、。故障追记功能。实现可按时间、按操作人员进行查询的追记功能。详细记录推理、诊断及用 户处理故障的全过程，并对追记的结果提供打印功能。.查询功能。为用户提供对过程数据、历史数据的查询功能，并为查询结果提供打印功能。解释功能。本专家系统将在推理过程中每实现一个规则之后，对诊断意见、当前发电机的状态、如何进一步进行诊断（在尚未得出最终诊断结果的情况下）、运行中应采取的措施、对故障的处理方法（在已得出最终诊断结果的情况下）、预防措施等做出详细的解释。在线帮助功能。本专家系统可提供详细的、具有Windows风格的在线帮助功能。.系统设置完成后，在对发电机进行在线监视时，使用系统的操作权限分为三类：普通用

10、户、运行操作员和检修操作员。故障查询 以不同身份登录系统后，可以使用本系统对发电机的故障进行监测，查询当前状态下的发电机故障，提交非在线故障。查询菜单如图4，分为八个部分的内容，故障分类说明如下表：.身份查询项身份查询项 运行人员运行人员 检修人员待处理故障检修人员待处理故障运行时没有处理或有权处理 但没有处理完的故障。（该故障来自各类原发性实时先兆，或用户在线提交和人机会话推出的故障）检修人员有权处理但未处理或未处理完的故障。（该故障的来源是运行人员转交给检修的故障，或检修人员离线提交和人机会话推出的故障）遗留故障遗留故障发电机状态由运行转为停机时，所有的运行待处理故障将转换为运行遗留故障。

11、发电机状态由停机转为运行时，所有的检修待处理故障将转换为检修遗留故障。已结束故障已结束故障所有已处理完毕的故障（即系统已给出确切诊断结论的故障）忽略故障忽略故障表计错误、数据错误或其他原因引起的被用户忽略不再处理的故障。注：任何用户忽略一个故障是都必须签名（校验口令），并注明忽略原因。全部故障全部故障专家系统记录的所有故障（对已发生按故障树的叶节点查找，对处理中的故障按当前节点查找）.针对某一故障，根据专家系统给出的专家建议采取相应措施，并回答人机会话，专家系统根据人机会话回答结果做出进一步的诊断。该过程是在故障浏览过程中，由具有提交权限的用户进行操作的。用户进行故障处理时主要是进行以下操作：

12、回答人机会话：回答专家建议中的人机会话的问题。转交故障：当前工况下用户已无权处理该故障，用户需要将该故障转交给具有处理该故障权限的用户（如运行人员可以通过结束功能将其转交给检修人员）。忽略故障：故障处理未完成，但用户已确认故障消失、或因表计错误等原因而需要忽略。结束故障：专家系统已得出确切的诊断结果后，用户需要单击“结束”按钮对当前故障信息进行处理。.系统还可对发电机状态进行设置，运行操作员可将系统由运行状态设置为停机状态，检修操作员则可将系统由停机设置为运行状态。系统允许通过提交非实时先兆来进行故障诊断。.发电机故障诊断专家系统，可以做到随时随地把专家请到用户的身边来，通过对发电机运行过程与

13、状态参数趋势分析及检修、试验的结果、无损探伤试验结果、电气绝缘检查结果等的分析协同进行故障诊断。不仅根据发电机的实时状态给出有关故障诊断、故障处理的建议，而且通过追记、查询所提供的各种统计分析功能为检修管理和检修决策提供科学依据。随着计算机技术的不断更新和系统功能的日益完善，本专家系统必将逐步得到广泛的应用。.随着人工智能技术的迅速发展，故障诊断1,2与人工智能技术的结合成为一个重要的研究方向。专家系统是人工智能的一个分支，它是一个具有大量专门知识和经验的程序系统，可根据某一领域内的专家知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家解决的复杂问题。将专家系统应用到故障诊断

14、可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率。.目前已有一些故障诊断专家系统，比较有代表性的有Westinghouse公司的PDS系统，Bently公司的DM2000系统和IRD公司的IQ2000系统等，这些系统能够实现各自领域的基本故障诊断，但是仍然存在一些问题，主要包括：（1）多数故障诊断专家系统采用单一的推理机制，或者基于规则的推理，或者基于事例的推理。而这两种推理机制都各有优缺点，采用单一推理机制会造成诊断的不准确性；（2）多数故障诊断专家系统缺乏自学习能力，难以实现知识和事例的有效更新。针对现有故障诊断专家系统存在的问题，论文设计了基于规则和事例的混合推理机制。.2.1 基于规则的推理基于规则的推理 传统的专家系统一般采用基于规则的推理(rule-based reasoning,RBR)方法。在这种推理模式下，知识被表示成产生式规则。产生式规则的一般形式是：if then()其中前提部分表示能与数据匹配的任何模型，结论部分表示满足前提时可以得出的结论；如果有规则置信度，则表示满足前提时得出结论的可信程度。对带有规则置信度的规则进行推理是一种不精确推理技术。.