謝國(guó)財(cái)，李朝暉

（華中科技大學(xué) 水電與數(shù)字化工程學(xué)院，湖北 武漢 430074）

0 引言

水電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)CM（Condition Monitoring）技術(shù)蓬勃發(fā)展［1-2］，國(guó)內(nèi)外出現(xiàn)了許多專項(xiàng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)，在專項(xiàng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域取得了不錯(cuò)的效果，并朝著具有自診斷、自完善能力的個(gè)體智能體IIA（Individual Intelligence Agent）方向發(fā)展。

然而，這些IIA之間沒(méi)有形成有效溝通與交互的機(jī)制，缺乏團(tuán)體協(xié)作與關(guān)聯(lián)動(dòng)作能力，使機(jī)組各子系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)不能充分融合，因而難以進(jìn)行綜合的分析與診斷，而水電機(jī)組的健康狀況受到電氣、機(jī)械、水力等因素耦合、關(guān)聯(lián)的影響，僅依靠局部、無(wú)關(guān)聯(lián)的狀態(tài)數(shù)據(jù)難以作出準(zhǔn)確的分析與診斷。為此，開(kāi)展了基于 Community Intelligence［3-5］的水電機(jī)組融合監(jiān)測(cè)方法研究，其基本目標(biāo)是：加強(qiáng)各IIA之間的交互性，使之具備團(tuán)體協(xié)作與關(guān)聯(lián)動(dòng)作能力，確保不同來(lái)源、異構(gòu)的狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)有機(jī)融合，便于開(kāi)展綜合的分析與診斷，進(jìn)一步提高分析與診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性、全面性與可靠性。

為了區(qū)別于IIA，將基于Community Intelligence的機(jī)組融合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的智能體定義為CIA（Community Intelligence Agent），其最鮮明的特點(diǎn)是具備實(shí)時(shí)交互與協(xié)作能力。各CIA組成一個(gè)團(tuán)體，模仿人類團(tuán)體的思維與行為方式，它們之間既有明確的分工與職責(zé)，又有必需的協(xié)作與關(guān)聯(lián)動(dòng)作［3-5］。

融合監(jiān)測(cè)不能等同于集合監(jiān)測(cè)，不是生硬地將不同CIA獲取的狀態(tài)數(shù)據(jù)拼湊、集合在一起，而是必須利用各種先進(jìn)技術(shù)手段確保狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的有機(jī)聯(lián)系，使來(lái)源不同的狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)真正意義上的融合。

1 基于CIA模型的融合監(jiān)測(cè)框架

1.1 CIA模型

融合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的每個(gè)CIA，既是高度自治的個(gè)體（individual），具備求解局部問(wèn)題的領(lǐng)域知識(shí)，通過(guò)歸納、學(xué)習(xí)達(dá)到自我完善；又是整個(gè)團(tuán)體組織中的成員（team member），有明確的分工與職責(zé)的同時(shí)，要實(shí)時(shí)交互與團(tuán)結(jié)協(xié)作，共同求解全局問(wèn)題。

為了讓CIA具備較強(qiáng)的交互與協(xié)作能力，使不同CIA之間能夠關(guān)聯(lián)動(dòng)作，并合作完成單個(gè)CIA所不能完成的任務(wù)，定義了基于“Request-Report”消息機(jī)制的3層CIA模型，如圖1所示。

將CIA看作一個(gè)黑盒子，它與外界（如其他CIA）聯(lián)系的橋梁是消息（Request消息或Report消息），CIA模型包含3個(gè)層次，即消息處理層、行為控制層及核心功能層。

圖1 CIA模型Fig.1 Model of CIA

消息處理層負(fù)責(zé)接收其他CIA發(fā)送的Request消息與向其他CIA發(fā)送Report消息，并具備與其他CIA會(huì)話的能力。此外，為了保證狀態(tài)數(shù)據(jù)的安全性，該層還應(yīng)實(shí)時(shí)監(jiān)控訪問(wèn)列表，只有經(jīng)過(guò)授權(quán)的CIA才能享受到相應(yīng)的數(shù)據(jù)服務(wù)。

行為控制層對(duì)要執(zhí)行的任務(wù)進(jìn)行定義、分解與調(diào)度，它是整個(gè)CIA的“大腦中樞”，也是消息處理層與核心功能層發(fā)生關(guān)系的連接紐帶。該層控制CIA何時(shí)執(zhí)行某種具體任務(wù)，同時(shí)對(duì)接收到的消息進(jìn)行反應(yīng)（決定執(zhí)行何種任務(wù)）。例如，當(dāng)核心功能層有數(shù)據(jù)更新時(shí)，行為控制層發(fā)送相關(guān)指令給消息處理層，告知其他相關(guān)CIA該數(shù)據(jù)更新。

核心功能層定義了CIA的核心功能屬性，這些屬性反映了CIA的個(gè)體特性，是CIA之間相互區(qū)別的基本標(biāo)志。例如該層具備的功能可能有數(shù)據(jù)采集/共享、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)表達(dá)及智能存儲(chǔ)等，不同CIA的核心功能屬性定義也是不一樣的。

1.2 融合監(jiān)測(cè)框架

圖2為水電機(jī)組融合監(jiān)測(cè)的功能框架示意圖，由2個(gè)CIA系統(tǒng)構(gòu)成：維護(hù)域的CIA系統(tǒng)，包含控制單元CIA、機(jī)械單元CIA、電氣單元CIA及綜合單元CIA，彼此之間通過(guò)實(shí)時(shí)現(xiàn)場(chǎng)總線（如CAN總線）或工業(yè)以太網(wǎng)實(shí)現(xiàn)交互、協(xié)作、關(guān)聯(lián)動(dòng)作及數(shù)據(jù)共享；控制域的CIA系統(tǒng)，包含監(jiān)控現(xiàn)地控制單元（LCU）、調(diào)速器及勵(lì)磁調(diào)節(jié)器等，把這些數(shù)字化的控制設(shè)備均看作CIA。

圖2 水電機(jī)組融合監(jiān)測(cè)框架Fig.2 Framework of integrated monitoring of hydroelectric generators

如圖2虛線框所示維護(hù)域的各CIA，它們的消息處理層與行為控制層差別不大，這2層需要實(shí)現(xiàn)的功能參見(jiàn)圖1；而核心功能層需要實(shí)現(xiàn)的功能卻各不相同，這體現(xiàn)了它們之間的分工與職責(zé)。

a.控制單元CIA。核心功能層包含如下屬性：通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線通信與監(jiān)控系統(tǒng)共享機(jī)組大部分運(yùn)行狀態(tài)信息，直接采集機(jī)組控制系統(tǒng)部分缺失或精度不夠高的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（如導(dǎo)葉主接位移等），并對(duì)相關(guān)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析；實(shí)時(shí)判別機(jī)組的運(yùn)行工況，并對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能存儲(chǔ)。

b.機(jī)械單元CIA。核心功能層包含如下屬性：直接采集或通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線通信獲取與機(jī)組穩(wěn)定性（如振動(dòng)、擺度、水壓力脈動(dòng)、空化空蝕等）有關(guān)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，對(duì)相關(guān)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，并對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能存儲(chǔ)。

c.電氣單元CIA。核心功能層包含如下屬性：直接采集或通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線通信獲取與機(jī)組電氣絕緣（如定子絕緣、主變絕緣等）有關(guān)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，對(duì)相關(guān)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，并對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能存儲(chǔ)。

d.綜合單元CIA。核心功能層包含如下屬性：作為機(jī)組融合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，負(fù)責(zé)接收其他3個(gè)CIA實(shí)時(shí)上傳的狀態(tài)指標(biāo)量數(shù)據(jù)、性能指標(biāo)數(shù)據(jù)及其他分析結(jié)果，對(duì)各層次的機(jī)組狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能存儲(chǔ)；同時(shí)，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線或以太網(wǎng)通信與其他專項(xiàng)監(jiān)測(cè)裝置實(shí)現(xiàn)狀態(tài)數(shù)據(jù)共享，進(jìn)行融合監(jiān)測(cè)、綜合分析及故障診斷。

由上述分工可知，維護(hù)域的每個(gè)CIA只完成部分工作，且只具備某些方面的領(lǐng)域知識(shí)，因而各CIA之間必須團(tuán)結(jié)協(xié)作才能實(shí)現(xiàn)機(jī)組狀態(tài)數(shù)據(jù)的真正融合。

此外，CIA之間還存在制約的關(guān)系。例如，當(dāng)前為了保證控制系統(tǒng)的絕對(duì)可靠性與有效性，控制域中的CIA與維護(hù)域中的CIA之間的數(shù)據(jù)流是單向的，數(shù)據(jù)只能由控制域流向維護(hù)域，反方向沒(méi)有物理鏈路，通過(guò)物理隔離實(shí)現(xiàn)。

基于Community Intelligence的機(jī)組融合監(jiān)測(cè)框架完全模擬人類團(tuán)體中組織、分工、合作、制約等一系列運(yùn)行機(jī)制，運(yùn)用分布式人工智能技術(shù)與信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)組不同來(lái)源、各個(gè)層次異構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù)的有機(jī)融合。

2 融合監(jiān)測(cè)的狀態(tài)數(shù)據(jù)層次及存儲(chǔ)策略

2.1 狀態(tài)數(shù)據(jù)按功能分層

為了滿足機(jī)組融合監(jiān)測(cè)中各層次的功能需求和不同層次用戶的使用需求，提高機(jī)組運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分析和故障診斷的針對(duì)性及有效性［6］，將整個(gè)機(jī)組的狀態(tài)數(shù)據(jù)劃分為4個(gè)層次：原始采樣數(shù)據(jù)、瞬變狀態(tài)數(shù)據(jù)、詳細(xì)狀態(tài)數(shù)據(jù)及概要狀態(tài)數(shù)據(jù)，它們之間的關(guān)系如圖3所示。

圖3 4個(gè)層次狀態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)系Fig.3 Four layers of state data

原始采樣數(shù)據(jù)是信息量最豐富、未經(jīng)任何處理的機(jī)組原始狀態(tài)數(shù)據(jù)，是通過(guò)傳感器對(duì)狀態(tài)信號(hào)S采樣獲得的。原始采樣數(shù)據(jù)可以為故障診斷提供更精細(xì)的征兆信息與證據(jù)，同時(shí)為事故追憶提供了數(shù)據(jù)源。

瞬變狀態(tài)數(shù)據(jù)是在每個(gè)周期T內(nèi)對(duì)原始采樣數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析獲得的（每個(gè)周期內(nèi)抽取固定的點(diǎn)數(shù)K進(jìn)行計(jì)算），主要用于反映機(jī)組狀態(tài)量動(dòng)態(tài)變化過(guò)程的瞬變特性。T與K的選取應(yīng)該遵循能夠有效捕捉狀態(tài)信號(hào)特征點(diǎn)和準(zhǔn)確計(jì)算狀態(tài)信號(hào)的重要指標(biāo)2個(gè)準(zhǔn)則（如甩負(fù)荷過(guò)程中頻率最高點(diǎn)fp的捕捉，接力器不動(dòng)時(shí)間tq的自動(dòng)計(jì)算等）。

詳細(xì)狀態(tài)數(shù)據(jù)是通過(guò)對(duì)原始采樣數(shù)據(jù)或瞬變狀態(tài)數(shù)據(jù)定周期統(tǒng)計(jì)分析得到的特征量數(shù)據(jù)（如每2.5 s計(jì)算一次機(jī)組振動(dòng)、擺動(dòng)峰峰值等），能夠很好地反映狀態(tài)量動(dòng)態(tài)變化的一般過(guò)程。

概要狀態(tài)數(shù)據(jù)是在詳細(xì)狀態(tài)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上定時(shí)統(tǒng)計(jì)得到的，可以滿足用戶快速查閱較長(zhǎng)時(shí)間段的狀態(tài)量變化過(guò)程需求。每隔15 min計(jì)算一次詳細(xì)狀態(tài)數(shù)據(jù)的平均值、最大值、最小值，由此生成概要狀態(tài)數(shù)據(jù)。對(duì)概要狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行日、月、年統(tǒng)計(jì)，進(jìn)一步形成一定周期（日、月、年）的報(bào)告狀態(tài)數(shù)據(jù)。

此外，還包括性能分析數(shù)據(jù)（如工況數(shù)據(jù)）及基本數(shù)據(jù)（對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行描述的參數(shù)）等。

2.2 狀態(tài)數(shù)據(jù)智能存儲(chǔ)

由于機(jī)組狀態(tài)數(shù)據(jù)量龐大，連續(xù)不斷地存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)是不現(xiàn)實(shí)的，也是沒(méi)有必要的。在機(jī)組融合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，采用選擇性智能存儲(chǔ)策略最大限度地存儲(chǔ)具有典型特征的狀態(tài)數(shù)據(jù)，既滿足設(shè)備分析、故障診斷對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)的需求，又節(jié)約了存儲(chǔ)空間［6］。

針對(duì)圖3所示的不同層次的狀態(tài)數(shù)據(jù)，其選擇性智能存儲(chǔ)的條件分別如下。

a.概要狀態(tài)數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)量不大，采用連續(xù)存儲(chǔ)的方式。

b.詳細(xì)狀態(tài)數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)機(jī)組經(jīng)歷的所有動(dòng)態(tài)過(guò)程，如工況轉(zhuǎn)換過(guò)程（如開(kāi)機(jī)、并網(wǎng)、停機(jī)、增減負(fù)荷等）、故障過(guò)程（如甩負(fù)荷、緊急停機(jī)、各種保護(hù)動(dòng)作等）、狀態(tài)越限報(bào)警（如欠勵(lì)限制）、開(kāi)關(guān)動(dòng)作（如油泵啟停）；當(dāng)機(jī)組處于穩(wěn)態(tài)時(shí),每隔30 min保存一段時(shí)間（如60 s）的機(jī)組狀態(tài)數(shù)據(jù)；機(jī)組處于試驗(yàn)過(guò)程時(shí)，連續(xù)不間斷地存儲(chǔ)試驗(yàn)過(guò)程數(shù)據(jù)。

c.瞬變狀態(tài)數(shù)據(jù)或原始采樣數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)機(jī)組經(jīng)歷的重要?jiǎng)討B(tài)過(guò)程，如開(kāi)機(jī)、甩負(fù)荷等；機(jī)組中任一設(shè)備出現(xiàn)了故障報(bào)警；數(shù)據(jù)本身的時(shí)域或頻域特征出現(xiàn)了較大變化；在規(guī)定時(shí)段內(nèi)出現(xiàn)了新工況，工況參數(shù)有水頭H、有功P、無(wú)功Q、轉(zhuǎn)速n、導(dǎo)葉開(kāi)度Y等。

3 機(jī)組狀態(tài)數(shù)據(jù)融合

通過(guò)時(shí)間融合、運(yùn)行工況融合及異常事件融合等技術(shù)，水電機(jī)組融合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中各CIA之間實(shí)時(shí)交互、團(tuán)結(jié)協(xié)作及關(guān)聯(lián)動(dòng)作，共同實(shí)現(xiàn)機(jī)組狀態(tài)數(shù)據(jù)的融合，有效地保證來(lái)自機(jī)組不同子系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的關(guān)聯(lián)性。

3.1 時(shí)間融合

眾所周知，利用時(shí)鐘不同步的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備分析與故障診斷是沒(méi)有意義的。為此，采用時(shí)間融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)組所有狀態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)鐘的強(qiáng)制同步。

時(shí)間融合是指在時(shí)間上對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，保證來(lái)源不同的狀態(tài)數(shù)據(jù)具有嚴(yán)格的時(shí)間同步性。

時(shí)鐘同步具體實(shí)現(xiàn)的過(guò)程是：

a.GPS對(duì)時(shí)裝置或監(jiān)控系統(tǒng)定時(shí)向綜合單元CIA發(fā)送Request消息（請(qǐng)求對(duì)時(shí)、對(duì)時(shí)的精度與周期要滿足機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)的需要）；

b.綜合單元CIA接到Request消息后，由消息處理層對(duì)該消息進(jìn)行解析并提取出對(duì)時(shí)信息，同時(shí)行為控制層響應(yīng)該消息，根據(jù)對(duì)時(shí)信息修改自身的時(shí)鐘；

c.綜合單元CIA時(shí)鐘更新后，行為控制層指示消息處理層，每10 s通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線網(wǎng)絡(luò)向其余3個(gè)CIA廣播Report消息（綜合單元CIA的時(shí)鐘信息）；

d.控制單元（或機(jī)械單元或電氣單元）CIA接到綜合單元的Report消息后，由消息處理層對(duì)該消息進(jìn)行解析并提取出對(duì)時(shí)信息，同時(shí)行為控制層響應(yīng)該消息，根據(jù)對(duì)時(shí)信息修改自身的時(shí)鐘。

由于現(xiàn)場(chǎng)總線網(wǎng)絡(luò)是實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)上述4個(gè)步驟，融合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的4個(gè)CIA的時(shí)鐘能夠達(dá)到同步，并且能夠與GPS對(duì)時(shí)裝置保持同步，如圖4所示。

圖4 時(shí)鐘同步過(guò)程Fig.4 Process of clock synchronization

同時(shí)，即使GPS對(duì)時(shí)裝置或監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)送對(duì)時(shí)信息失敗，機(jī)組狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)鐘仍然是強(qiáng)制同步的。由于每0.5～10 s控制單元CIA、機(jī)械單元CIA、電氣單元CIA分別將詳細(xì)狀態(tài)數(shù)據(jù)（包括狀態(tài)指標(biāo)量、監(jiān)控系統(tǒng)傳送的數(shù)字狀態(tài)數(shù)據(jù)）實(shí)時(shí)傳送到綜合單元CIA，所以整個(gè)機(jī)組的詳細(xì)狀態(tài)數(shù)據(jù)在時(shí)間上是強(qiáng)制同步的。

3.2 運(yùn)行工況融合

對(duì)狀態(tài)信息的分析離不開(kāi)運(yùn)行工況信息，運(yùn)行工況融合是機(jī)組狀態(tài)數(shù)據(jù)融合的重要措施。運(yùn)行工況融合是指各CIA在指定的工況下關(guān)聯(lián)動(dòng)作，同時(shí)獲取并保存該工況過(guò)程的狀態(tài)數(shù)據(jù)。運(yùn)行工況融合包括工況信息的同步和工況與狀態(tài)數(shù)據(jù)的同步。

3.2.1 工況信息的同步

工況信息的同步過(guò)程如下：

a.在機(jī)組融合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，由控制單元CIA根據(jù)機(jī)組狀態(tài)信息（包括導(dǎo)/輪葉開(kāi)度、水頭、機(jī)組頻率、有功、機(jī)端電壓、無(wú)功等），利用Petri網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)時(shí)判別機(jī)組運(yùn)行工況，工況包括停機(jī)等待、開(kāi)機(jī)過(guò)程、空載穩(wěn)定、頻率上擾、頻率下擾、同期并網(wǎng)、負(fù)載穩(wěn)定、加負(fù)荷、減負(fù)荷、甩大負(fù)荷、甩小負(fù)荷、正常停機(jī)、緊急停機(jī)等，所有的工況均采用整數(shù)編碼的形式（0～100之間的整數(shù)）表示；

b.控制單元CIA判別出運(yùn)行工況后，行為控制層指示消息處理層，每50 ms通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線網(wǎng)絡(luò)廣播Report消息（工況信息），工況信息的內(nèi)容包括工況開(kāi)始時(shí)間、工況結(jié)束時(shí)間、工況編號(hào)及工況參數(shù)（有功、無(wú)功、機(jī)端電壓、頻率、水頭等）；

c.綜合單元（或機(jī)械單元或電氣單元）CIA接到控制單元CIA的Report消息后，由消息處理層對(duì)該消息進(jìn)行解析并提取出工況信息，同時(shí)行為控制層響應(yīng)該消息，根據(jù)工況信息的內(nèi)容產(chǎn)生工況記錄。

通過(guò)上述3個(gè)步驟，融合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的4個(gè)CIA實(shí)現(xiàn)了工況信息的同步，每個(gè)CIA同步掌握了整個(gè)機(jī)組的執(zhí)行任務(wù)情況，為工況與狀態(tài)數(shù)據(jù)的同步奠定了基礎(chǔ)。

3.2.2 工況與狀態(tài)數(shù)據(jù)的同步

工況與狀態(tài)數(shù)據(jù)的同步包括工況與詳細(xì)狀態(tài)數(shù)據(jù)的同步及工況與原始采樣數(shù)據(jù)或瞬變狀態(tài)數(shù)據(jù)的同步。

當(dāng)機(jī)械單元（或控制單元或電氣單元）CIA獲取工況信息后，通過(guò)“Request-Report”的交互機(jī)制與綜合單元CIA協(xié)作完成工況與狀態(tài)數(shù)據(jù)的同步。以綜合單元CIA與機(jī)械單元CIA交互完成工況與原始采樣數(shù)據(jù)的同步為例，其基本過(guò)程如圖5所示。

圖5 工況與狀態(tài)數(shù)據(jù)同步交互過(guò)程Fig.5 Synchronous interaction between operating conditions and state data

從圖5可知，交互過(guò)程共3個(gè)步驟：

a.機(jī)械單元CIA接到重要的工況過(guò)程（如甩大負(fù)荷）消息后，行為控制層指示消息處理層向綜合單元CIA發(fā)送Report消息（報(bào)告該工況下有原始采樣數(shù)據(jù)等待上傳），內(nèi)容包括工況編號(hào)、工況開(kāi)始時(shí)間、工況結(jié)束時(shí)間、工況持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)度等；

b.綜合單元CIA接到機(jī)械單元CIA的Report消息后，由消息處理層對(duì)該消息進(jìn)行解析，得知機(jī)械單元CIA有重要工況過(guò)程原始采樣數(shù)據(jù)等待上傳，同時(shí)行為控制層響應(yīng)該消息，指示消息處理層向機(jī)械單元CIA發(fā)送Request消息（原始采樣數(shù)據(jù)請(qǐng)求指令），內(nèi)容與機(jī)械單元CIA發(fā)送的Report消息一致；

c.機(jī)械單元CIA接到綜合單元CIA的Request消息后，由消息處理層對(duì)該消息進(jìn)行解析，同時(shí)行為控制層響應(yīng)該消息，按照約定格式將原始采樣數(shù)據(jù)上傳至綜合單元CIA。

工況與詳細(xì)狀態(tài)數(shù)據(jù)的同步、電氣單元（或控制單元）CIA與綜合單元CIA交互完成工況與狀態(tài)數(shù)據(jù)的同步具有上述相似過(guò)程，不再贅述。

3.3 異常事件融合

水電機(jī)組在日常運(yùn)行過(guò)程中，出現(xiàn)異常或故障是不可避免的。將機(jī)組運(yùn)動(dòng)狀態(tài)越限、性能指標(biāo)越限、重要?jiǎng)討B(tài)過(guò)程（如甩負(fù)荷、緊急停機(jī)等）及開(kāi)關(guān)異常動(dòng)作等統(tǒng)稱為機(jī)組異常事件。

異常事件融合是指機(jī)組發(fā)生異常事件時(shí)，各CIA同步動(dòng)作，同時(shí)獲取并保存異常事件發(fā)生前后的狀態(tài)數(shù)據(jù)。異常事件融合與運(yùn)行工況融合過(guò)程類似，過(guò)程如下：

a.綜合單元CIA通過(guò)狀態(tài)越限判別、性能越限判別及重要?jiǎng)討B(tài)過(guò)程識(shí)別等手段實(shí)時(shí)捕捉機(jī)組異常事件，并產(chǎn)生異常事件記錄，異常事件記錄的內(nèi)容為異常事件名稱、異常事件編號(hào)、開(kāi)始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間等；

b.綜合單元CIA捕捉到機(jī)組發(fā)生的異常事件后，需要請(qǐng)求狀態(tài)數(shù)據(jù)，向機(jī)械單元（或控制單元或電氣單元）CIA發(fā)送Request消息（狀態(tài)數(shù)據(jù)請(qǐng)求指令），內(nèi)容包括異常事件編號(hào)、開(kāi)始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間及異常事件持續(xù)時(shí)間等；

c.機(jī)械單元（或控制單元或電氣單元）CIA接到綜合單元CIA的Request消息后，由消息處理層對(duì)該消息進(jìn)行解析，同時(shí)行為控制層響應(yīng)該消息，按約定格式將異常事件時(shí)間段內(nèi)的狀態(tài)數(shù)據(jù)上傳至綜合單元CIA。

后續(xù)的處理過(guò)程同工況與狀態(tài)數(shù)據(jù)的同步。

自動(dòng)、準(zhǔn)確地捕捉異常事件是異常事件融合的基礎(chǔ)，也是進(jìn)行故障診斷的前提。采用閾值法判別狀態(tài)越限、性能越限等異常事件時(shí)，其關(guān)鍵是確定狀態(tài)或性能的下限和上限，還要考慮機(jī)組所處的運(yùn)行工況（在黑啟動(dòng)時(shí)，大軸振動(dòng)擺動(dòng)短時(shí)間內(nèi)超出了機(jī)組正常運(yùn)行時(shí)異常報(bào)警的限值，然而這并不是機(jī)組發(fā)生了異常）。

異常事件過(guò)程數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)特征提取后，可以為人工專家或智能專家系統(tǒng)鎖定最后的故障設(shè)備提供更充足的證據(jù)。

3.4 沖突解決策略

在進(jìn)行機(jī)組狀態(tài)數(shù)據(jù)融合時(shí)，每個(gè)CIA都會(huì)面臨任務(wù)沖突的情況。例如，控制單元CIA與機(jī)械單元CIA同時(shí)都有甩負(fù)荷工況過(guò)程，原始采樣數(shù)據(jù)需要上傳至綜合單元CIA，而此時(shí)綜合單元CIA資源有限，不能同時(shí)處理2個(gè)任務(wù)，這時(shí)便存在任務(wù)沖突的情況。

將每個(gè)CIA的所有任務(wù)劃分為日常任務(wù)與觸發(fā)式任務(wù)2類。日常任務(wù)指的是CIA獨(dú)立正常運(yùn)行時(shí)需要完成的基本任務(wù)，如數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析等，這類任務(wù)要求較高的實(shí)時(shí)性；觸發(fā)式任務(wù)指的是各CIA協(xié)作運(yùn)行時(shí)才會(huì)觸發(fā)的非日常任務(wù)（在一定條件下才會(huì)觸發(fā)，如出現(xiàn)了重要工況或捕捉到機(jī)組異常事件），這類任務(wù)通常需要用到日常任務(wù)的結(jié)果，并且不要求較高的實(shí)時(shí)性，可在CIA空閑時(shí)完成。

為了解決CIA的任務(wù)沖突，采取如下的策略：對(duì)于日常任務(wù)，設(shè)置相對(duì)較高的優(yōu)先級(jí)，而對(duì)于觸發(fā)式任務(wù)，設(shè)置相對(duì)較低的優(yōu)先級(jí)。此外，為了防止多個(gè)相同優(yōu)先級(jí)的觸發(fā)式任務(wù)發(fā)生沖突，采取“先進(jìn)先出”的隊(duì)列控制方式，即先抵達(dá)CIA的觸發(fā)式任務(wù)優(yōu)先被處理。

4 設(shè)備綜合分析與診斷案例

基于Community Intelligence的水電機(jī)組融合監(jiān)測(cè)方法已融入水電站最優(yōu)維護(hù)信息系統(tǒng)（HOMIS）［7］，在設(shè)備綜合分析與診斷中發(fā)揮了重要的作用。

以機(jī)組穩(wěn)定性綜合分析與診斷為例，2008年葛洲壩電站10號(hào)機(jī)組擴(kuò)修后，開(kāi)機(jī)試驗(yàn)表明機(jī)組上導(dǎo)擺動(dòng)較大，于是進(jìn)行了空轉(zhuǎn)（不加勵(lì)磁）變轉(zhuǎn)速試驗(yàn)。該試驗(yàn)過(guò)程的狀態(tài)數(shù)據(jù)曲線如圖6所示，發(fā)現(xiàn)擺動(dòng)近似與轉(zhuǎn)速平方成正比，可能是由轉(zhuǎn)子動(dòng)不平衡所引起。鑒于此，進(jìn)一步進(jìn)行動(dòng)平衡試驗(yàn)，確定配重方位與重量，進(jìn)行配重。

圖7和圖8分別是配重前、后上導(dǎo)與水導(dǎo)軸心軌跡，對(duì)比可知，配重后上導(dǎo)擺動(dòng)明顯減小，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表1，進(jìn)一步驗(yàn)證了前述分析與診斷的正確性。

由于融合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了運(yùn)行工況與狀態(tài)數(shù)據(jù)的融合，HOMIS實(shí)時(shí)完整地記錄了機(jī)組上述試驗(yàn)過(guò)程的詳細(xì)狀態(tài)數(shù)據(jù)與原始采樣數(shù)據(jù)（分別參見(jiàn)圖6—8），為現(xiàn)場(chǎng)專家進(jìn)行設(shè)備綜合分析與診斷提供了有效的數(shù)據(jù)源與技術(shù)支撐。

圖6 機(jī)組空轉(zhuǎn)變轉(zhuǎn)速試驗(yàn)Fig.6 Speed variation test when hydroelectric generators runs idle

圖7 配重前額定轉(zhuǎn)速無(wú)勵(lì)磁軸心軌跡Fig.7 Axis orbit at rated speed before counterweight

圖8 配重后額定轉(zhuǎn)速無(wú)勵(lì)磁軸心軌跡Fig.8 Axis orbit at rated speed after counterweight

表1 動(dòng)平衡試驗(yàn)轉(zhuǎn)子配重前后機(jī)組穩(wěn)定性對(duì)比Tab.1 Comparison of stability between before and after counterweight

5 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)，提出了基于Community Intelligence的水電機(jī)組融合監(jiān)測(cè)方法。詳細(xì)闡述了基于CIA模型的水電機(jī)組融合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的框架、狀態(tài)數(shù)據(jù)層次及智能存儲(chǔ)策略，通過(guò)時(shí)間融合、運(yùn)行工況融合、異常事件融合等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了不同CIA之間的實(shí)時(shí)交互與關(guān)聯(lián)動(dòng)作，各CIA彼此協(xié)作共同實(shí)現(xiàn)了不同來(lái)源各層次異構(gòu)的機(jī)組狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的有機(jī)融合。

該方法已在葛洲壩電站成功應(yīng)用，為進(jìn)行設(shè)備綜合分析與診斷提供了良好的技術(shù)支撐，具有重要的推廣價(jià)值。