故障诊断专家系统研究之一-----绪论

绪论

§1 研究的意义及必要性

燃气轮机是典型的动力设备，被广泛地应用于电力、能源、交通及军事等关系国计民生的重要部门。因此，研究如何提高燃气轮机使用寿命及可靠性，减少事故发生，以充分提高其经济性及安全性系数，无疑具有重要的意义。

本文研究的目的是，通过对燃气轮机（以MS6001B型燃气轮机为母型）的运行工况实施监测，分析、比较实测参数同其历史运行参数及设计性能之间的关系，以判断机组实时运行点是否在允许的范围之内，从而得出机组运行经济性和安全性方面的评估，供机组管理人员参考和决策；另一方面，根据评估结果及实时运行工况，分析实测参数的变化趋势，对机组可能即将发生的故障予以报警，对已经发生的故障依照专家的经验和知识指出其故障的部件、原因并采取可能的自动诊断措施或向管理人员推荐最佳维修方案，而这一工作将由专家系统来完成。

对燃气轮机实施状态监控及故障诊断是必要的。从经济性的角度来看，有利于将燃气轮机的定期维修制或“坏了再修”的思想转向合理的视情维修制。定期维修从理论上分析对指数型、矩形和正态分布型等几种常见的损坏分布函数的实用性仍然是十分有限的^[4]，且在实际工作中也还带有较大的盲目性，即往往不是出现机件失修，就是出现对机件的毫无根据的检修，根据有关资料统计，用于对机件的毫无根据的维修费用约占全年维护开支的7％^[2]，既劳民伤财，又有损机件的精度。以科学的预报代替费时费力的盲目检修，既可以避免维护人员的无功劳动又可以延长机组的寿命，使维修工作合理化，节约人力和燃料的开支。因此采用“以运转工况为依据”的视情维修策略，从经济性上讲是合理的。从安全性的角度来讲，对燃气轮机实施监控和诊断更为必要，只有以安全性为前提，谈经济性才有意义。纵观国内外，由于燃气轮机的不安全运行而导致蒙受重大经济损失的事例并不鲜见。如 1985年12月29日，我国山西某电厂一台20万千瓦的发电机组在40秒钟之内全部损坏，造成经济损失达1000万元以上；1980年美国工业设备维修费用达2460亿美元，其根本原因在于缺乏良好的状态监测技术。鉴于以上分析，对燃气轮机的运行状态实施监控和对可能的故障实施诊断甚为必要。

§2 国内外研究动态

近年来，状态监测及故障诊断领域取得了长足的进展，并且提出了各种诊断模型，较著名的有故障阵法、最短距离法及小偏差方法等，它们都有一个共同的特点：即监测燃气轮机运行参数的变化，在该模型的作用下，直接定位到故障源。事实上，仅仅基于模型的诊断方法有一定的片面性。首先，模型的诊断对象大都是针对某几个具体参数的变化或某些特定部件的不正常状态，对于其它类型的故障则视而不见，故其适用面较窄；其次，模型的抽取本来就是一个忽略许多因素的不精确过程，然而燃气轮机实际运行工况千变万化，很难得出符合实际情况的精确的诊断结论。事实证明，有经验的操作人员或燃机运行专家对于故障的判断或定性享有很大发言权，这里专家的经验则显得尤为重要。正是基于这一点，使得依赖专家的经验和知识运作的专家系统同故障诊断领域日趋结合，这就是故障诊断型专家系统。

目前，故障诊断型专家系统已经由基于浅层知识诊断推理为主的第一代系统发展成为基于深知识诊断推理为主的第二代系统，知识表示和推理策略也由单一的模式发展为多种知识表示及推理技术相结合的层次化模型。在这方面有许多成功的先例，如1983年GE公司推出的“万能修理机”，1978年Westing house电气公司的透平发电机诊断系统，以及卡内基－梅隆大学的通用过程诊断系统PDS，就是3个典型的代表。尤其是模糊数学的介入，又给不精确推理机制提供了强有力的手段。

有关方面的研究开发在我国也方兴未艾。自80年代起，故障诊断专家系统开始应用于电力系统，首例是华北电力学院于1986年推出的日调度计划系统，此后又出现了火力电厂事故诊断专家系统，近期推出的有华中理工大学的汽轮发电机在线故障诊断专家系统，上海交通大学陈汉平教授为主的研究小组为汉川电厂研制的汽轮机在线故障诊断系统。

§3 关于燃气轮机系统故障

一、燃气轮机可靠性与故障

燃气轮机可靠性是指燃气轮机应完成规定功能的能力，同时使本身的使用指标在所要求的工作期限内保持在规定的范围内^[3]。

燃气轮机故障就是燃气轮机某工作状态的参数不符合技术文件的要求，即是不符合技术文件中某一项的要求^[3]。

燃气轮机的可靠性与故障是矛盾的两个方面，故障多则可靠性自然下降，而要提高可靠性势必要减少故障及降低故障率。燃气轮机属于高速旋转机械，处于“三高”（高转速、高负荷、高温）环境下工作，加之本身构件复杂，工作环境千变万化，使燃气轮机在使用期间容易出故障，此外燃气轮机又属于多发性故障的机械，因此，研究燃气轮机故障诊断专家，就是要确保燃气轮机能正常地工作。

二、燃气轮机故障分类

由于燃气轮机结构的复杂性及其工作环境的多变性，导致其故障类型及故障模式纷繁复杂，从总体上看分为3类：

1. 性能型故障 这种故障能导致机组性能的显著下降，性能型故障多表现在机组最大负荷下降，耗油率过高，部件效率下降，涡轮排气温度过高，压气机喘振等。

2. 结构强度型故障 这类故障的后果较为，严重表现为机组强度不足引起的破裂与损伤，高、低周疲劳损伤、热疲劳损伤等，如压气机叶片磨损及断裂。

3. 辅助系统型故障 这种类型的故障往往会诱发前述两种类型的故障，如控制系统的故障会导致压气机转速不稳定这类性能型故障，继而有可能导致压气机叶片断裂这类结构强度型故障。

我们认为故障的发生是一个渐变的过程，在故障发生之前，总会表现为一定的征兆，而这种征兆不可避免地表现为燃气轮机相关热力参数的异常变化。通过监测并分析热力参数的变化趋势，可以尽早地预报故障或给以相应诊断措施。这就是本文研究的故障诊断专家系统的基本出发点。

图1－1 故障分析的浴盆曲线

有趣的是，有人经过分析得出了故障分布的浴盆曲线，从而给出了另一种分类方法，如图1－1所示，其形状似浴盆，故称之为浴盆曲线，t为时间轴，为故障率，单位为次数/年。由浴盆曲线可以看出，故障被分为早期型、偶发型及耗损型。早期型故障属于设计不合理或因工艺问题造成的结构上的缺陷，这种故障一般出现在出厂前的试车阶段，可以通过长期的试验予以改进和克服，一般出厂后的商品化燃气轮机即可不予考虑该类型故障；偶发型故障是由于使用不合理或者环境的剧烈变化而导致，这种故障的发生率最高，大多数故障都属于偶发型故障。耗损型故障又称老化故障，为零组件到寿的一种表现，从宏观上看，偶发型故障与耗损型故障有着内在联系，偶发型故障是耗损型故障的前期表现，耗损故障是偶发型故障的积累，最终还须由偶发型故障来体现。本文所论述的故障实现上均属于偶发型及耗损型。

§4 故障诊断及专家系统概述

一、故障诊断的定义及内容

故障诊断技术最早应用于航天、航空、核反应堆等国防尖端工业中，随着技术的发展，它已逐步向其他领域渗透。一般可将故障诊断定义为“故障监测、故障分离定位和参数识别”所组成的集合。故障诊断的基本内容包含以下几方面：

（1）故障监测：通过各种监测手段，监测运行设备的各项数据，用着判断故障的依据；

（2）故障分析：根据监测到的故障信息进行分析，以寻找故障原因，确定故障的性质和程度；

（3）故障决策：根据故障分析的结果，对系统作出报警、停机等决定。

二、故障诊断的类型及发展趋势

目前，故障诊断的技术大体可分为三类：

1. 基于数学模型及参数/状态估计技术方法 这类方法主要依赖于数学模型，由于建模的困难及模型本身的误差和各种不可预见的因素，大大地影响其诊断的准确率。

2. 基于数据分析与直接推理的方法 这类方法包括数理统计方法、故障树技术、因果关系图法、模式识别等。它们的主要问题是知识表达能力十分有限，缺乏必要的灵活性，因而一般只适用于故障监测和简单场合的故障诊断。

3. 基于专家经验和知识的专家系统方法 这类方法的主要优点是不单纯依赖于数学模型，而且具有较为丰富与灵活的知识表达和问题求解能力，它可充分发挥人类专家根据经验和知识所进行的推理和判断能力，并可用于各种场合的判断。

综上所述，故障诊断专家系统方法由于其本身所具有的优点已经成为故障诊断领域中的一个主要方法，它不仅可以进行离线诊断，还可以用于在线的故障诊断及故障处理。同专家系统技术相结合，是故障诊断技术发展的趋势，也是本文研究的重点，因此下面将对专家系统作一介绍。

三专家系统简介

1. 专家系统的定义及构成

专家系统是人工智能的一个最活跃的分支，产生于60年代中期，DENDRAL专家系统的出现标志着专家系统的诞生，短短的30多年时间内发展迅速。目前同自然语言理解、机器人学并列为人工智能的三大研究方向。至于专家系统的定义，有以下几种说法：

1. 专家系统是一个智能程序系统；

2. 专家系统能利用仅人类专家可用的知识和解决问题的方法来解决问题；

3. 专家系统是一种计算机程序，它可以以人类专家的水平完成专门的一般是困难的问题。

图1－2 专家系统结构

一般说来，如图1－2所示，专家系统由下述几个部分构成：

（1） 知识库 存储专家的知识、经验及书本上的知识和常识，简称领域(Domain)知识库，包括：领域的专门知识和启发性知识（经验），要求知识库具有完备性和可用性，即知识要全面，同时不能有冗余，即不能存放多余的或无用的知识。

（2）动态数据库存贮专家系统当前要处理的对象的一些事实，包括该领域内的初始论据（初始状态），推理过程得到的各种中间信息,推理的最终结果也在其中。

（3）推理机根据当前输入的数据，利用知识库中的知识，推出一定的推理策略去解决当前问题。有三种策略：正向推理、反向推理和正反向混合推理。

（4）输出解释系统解释并执行推理结果，回答用户有关推理结果的问题，这部份很重要，是征服用户的关键。

（5）知识获取由专家和知识工程师共同完成，提供系统学习知识的手段，难点在于专家知识和经验的收集和表达。

（6）用户接口给用户提供一个充分利用系统功能的途径，用户的第一印象往往取决于人—机接口是否友好、方便和快捷。

2. 专家系统发展史

一般认为专家系统的发展经历了三个时期：

（1）初创期（1965~1971）：

图1－3 专家系统组成

出现了第一代专家系统DENDRAL和MACSMA。这两个系统的设计和实现完全是针对其应用领域的，主要注意了系统的性能，而忽略了系统的透明性、灵活性等方面的问题。

（2）成熟期（1972~1977）：七十年代专家系统趋于成熟，先后出现了以MYCIN、HEARSAY、PROSPECTOR等为代表的一批卓有成效的专家系统，其中斯坦福大学研究开发的血液感染病诊断专家系统MYCIN被国际上公认为最有影响的专家系统。在MYCIN中第一次使用了知识库思想并在系统中采用了似然推理技术来模拟人类的启发式问题求解方法，它对专家系统的理论和实践都有很大贡献。而知识工程概念的提出，宣告了专家系统已走向成熟。

（3）发展期（1978~ ）本世纪七十年代末，人工智能专家开始认识到这样一个事实：即一个程序的求解问题的能力，不单单取决于所应用的形式化体系和推理模式，还取决于它所具有的处理知识的能力。从而产生了一个研究思路上的突破：要使一个程序有智能，必须向它提供大量有关领域的高质量的专门知识。这种认识上的突破导致了专家系统地位的确立，为人工智能的研究开辟了一个新的研究方向。近年来，专家系统的研究进入了一个新的阶段。首先是数量增多，其次是专家系统的应用领域被拓宽，广泛地应用于医学、地质勘探、石油天然气资源评价、数学、物理学、化学等学科以及企业管理、工业控制、经济决策等方面，而机械设备的状态监测与故障诊断领域则又是一个新的方向。

3. 专家系统在我国的发展概况

我国对专家系统的研究与开发工作起步较晚，大约始于70年代末期，但相对而言，其发展速度较快。首先在医疗领域展开，随后很快进入农业领域。八十年代初，相继渗透到交通运输、地质勘探、气象预报等领域。近年来专家系统更如雨后春笋般出现在故障诊断领域。

§5 主要研究内容及研究策略

一、主要研究内容

状态监控及故障诊断专家系统是一类应用性很强的系统，必须同实际相结合才有意义。结合我国具体情况，本文以深圳月亮湾电厂使用的美国通用电气公司制造的MS6001B型燃气轮机为例展开研究。该机型目前在我国应用较为广泛，以它为例，符合我国国情，具有实际意义。本文研究的内容如下：

1. MS6001B机组性能预估

燃气轮机各特性截面的设计性能是状态监控及实时评估的基础，MS6001B型燃气轮机从国外引进，由于技术保密性原因，该型燃机各部件的设计性能没有公布，更无这方面的资料。因此，我们根据收集到的有关实测数据，通过了大量反算建立了其热力参数模型，得出了MS6001B燃气轮机各截面设计性能数据及其曲线。

2. 状态监测及实时评估

状态监测的意义在于通过监测热力参数的变化给机组运行工况提供一个合理的准确的评估，使机组管理人员能预先知道机组的变化趋势或可能发生的异常情况，以提高系统的经济性和安全性系数。为了准确地反映机组的运行情况，本文根据实际情况选择了主要的主机及辅机参数进行监测和评估。

安全性和经济性的结合是机组实时运行工况的准确体现，因此，本文从安全性和经济两方面对系统进行评估。安全性系数主要体现在包括压气机喘振裕度、涡轮前燃气温度等在内的参数的变化上，而经济性则表现在机组的热耗、油耗等参数上，本文将主要结合这几个参数进行评估。

3. 基于知识的诊断推理

这部份内容是研究的重点，本文将专家系统思想引入故障诊断技术，根据燃气轮机特有的专家知识和经验的外在形式，给出了针对燃气轮机的框架与产生式规则相结合的复合知识表达方式，保证了专家知识和经验的准确，简洁而全面的再现。同时，提出了知识库的多级层次化模型，设计了知识元库、关联库、断言库及规则库和征兆库等多级深、浅层知识库，通过关联和索引机构极大地提高了知识库的搜索效率，有效地避免了知识的冗余，同时提供了高效的自动化的知识维护功能，使得知识库系统具有开放性，从而保证了诊断类型的广度；此外，还设计了正、反向推理相结合的推理机制，充分利用了知识库中的规则和征兆，对推理结果逐一验证，准确捕捉最小故障范围，并能根据专家的经验和知识推荐最佳诊断方案，保证了诊断的深度。

上述3个部分相辅相成，性能预估为状态监控及评估提供一个参照标准，撇开系统设计性能的监控及评估是毫无意义的；而实时评估的结果又是故障诊断专家系统运作的前提

二、研究策略

燃气轮机状态监控及故障诊断专家系统技术属于多学科交叉的边缘技术，涉及内容广泛。燃气轮机本身构件复杂，参数众多，如何同专家系统技术有机地结合起来在实践中产生明显的经济效益，那么良好的技术路线和研究方法则是系统成败的关键。本系统采用的技术路线如下：

1. 故障诊断技术同专家系统方法相结合

2. 完备的知识表示和开放的知识库结构

3. 完善而严密的混合推理策略

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