周葉，唐澍，潘羅平

（中國水利水電科學(xué)研究院北京中水科水電科技開發(fā)有限公司，北京100038）

HM 9000ES水電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)

周葉，唐澍，潘羅平

（中國水利水電科學(xué)研究院北京中水科水電科技開發(fā)有限公司，北京100038）

根據(jù)近年來水電廠對機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測的需求與故障診斷技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r，基于原HM 9000水電機(jī)組遠(yuǎn)程在線監(jiān)測分析系統(tǒng)的基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)開發(fā)了一套開放式水電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)軟件平臺，通過搜集、整理和分析部分常見故障案例，并吸收歸納本領(lǐng)域部分專家的診斷經(jīng)驗(yàn)，對診斷經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了知識化、規(guī)則化和可用化。結(jié)合三峽集團(tuán)公司大型診斷中心的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)了部分故障的智能診斷，為機(jī)組狀態(tài)檢修提供了依據(jù)。

水輪發(fā)電機(jī)組；故障診斷；專家系統(tǒng)；混合模型推理

1 研究背景

對水電機(jī)組運(yùn)行設(shè)備的故障診斷，通常依據(jù)故障診斷的模式選擇以及對數(shù)據(jù)的分析。為了保證診斷的正確性，應(yīng)盡量充分利用水電機(jī)組的各類信息，如水電機(jī)組水輪機(jī)、發(fā)電機(jī)、變壓器、高壓開關(guān)以及水電機(jī)組控制系統(tǒng)等設(shè)備的信息，作為診斷的重要依據(jù)［1］。但要了解機(jī)組全面的運(yùn)行狀態(tài)信息，需要預(yù)先對機(jī)組安裝的各種監(jiān)測設(shè)備進(jìn)行系統(tǒng)集成和數(shù)據(jù)挖掘。

本文結(jié)合三峽集團(tuán)公司大型監(jiān)測中心的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，基于原HM 9000水電機(jī)組遠(yuǎn)程在線監(jiān)測分析系統(tǒng)的基礎(chǔ)［2］，針對近年來水電廠狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，以及對故障診斷技術(shù)的實(shí)際需求，設(shè)計(jì)研發(fā)一套開放式水電機(jī)組故障診斷專家傳統(tǒng)軟件平臺。通過搜集、整理和分析部分水電機(jī)組常見故障案例，系統(tǒng)平臺軟件能夠吸收、歸納領(lǐng)域?qū)＜业脑\斷經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)診斷經(jīng)驗(yàn)的知識化、規(guī)則化和可用化，充分利用水電機(jī)組的全面狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)部分故障的智能診斷，為機(jī)組狀態(tài)檢修提供支持。

2 診斷模式

故障診斷技術(shù)經(jīng)過30多年的發(fā)展，從以信號分析為基礎(chǔ)的一般診斷方法發(fā)展到以知識處理為基礎(chǔ)的智能診斷系統(tǒng)。當(dāng)前，設(shè)備故障診斷領(lǐng)域最活躍的兩類診斷系統(tǒng)是基于知識的專家系統(tǒng)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷系統(tǒng)［3］。

專家系統(tǒng)的診斷基礎(chǔ)是規(guī)則化的專家經(jīng)驗(yàn)知識，如某幾種特征可以推理出某種故障，具有簡單、直觀的特點(diǎn)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷可以看成模式識別技術(shù)的一種，診斷基礎(chǔ)基于故障數(shù)據(jù)，通過對各種歷史故障數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，獲取數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性，建立故障的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射模型，再將當(dāng)前的狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入模型中，得到故障匹配矩陣，即得到當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)可能存在的故障。

由于水電機(jī)組本身故障較少，且多數(shù)診斷案例都是通過專家經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析得到，相對而言，采用產(chǎn)生式邏輯推理的專家系統(tǒng)，結(jié)合數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，更容易搭建故障診斷平臺；而水電機(jī)組故障診斷中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究與分析，大多采用個別故障的數(shù)據(jù)訓(xùn)練來進(jìn)行試驗(yàn)和檢驗(yàn)，很難獲取各種故障案例的原始狀態(tài)數(shù)據(jù)，也很難進(jìn)行系統(tǒng)、開放的平臺架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)施。

對水電機(jī)組而言，國內(nèi)市場上缺少較為成熟的診斷平臺軟件，國際上成功應(yīng)用的水電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)也不多，具有代表性的有美國GE Bently公司的System1系統(tǒng)平臺、瑞士Vibro-Meter公司的VM 600系統(tǒng)和丹麥Rovsing公司的OPENpredictor系統(tǒng)。這幾套系統(tǒng)結(jié)構(gòu)比較完整，功能相對獨(dú)立，具備有故障庫平臺、征兆輸入接口、規(guī)則編輯工具和診斷結(jié)果解釋等功能模塊［4］。而這幾個系統(tǒng)的診斷模式，全部采用目前較為成熟的專家系統(tǒng)。據(jù)美國調(diào)查，電力方面專家系統(tǒng)技術(shù)中，用于故障診斷型的占41％以上［5］。

水電機(jī)組常見故障機(jī)理較為清晰，如發(fā)電機(jī)質(zhì)量不平衡、磁拉力不平衡等故障，這部分故障的推理依據(jù)可以直接通過分析監(jiān)測數(shù)據(jù)得出，因此適合采用產(chǎn)生式規(guī)則的推理方式進(jìn)行自動診斷；而對于部分推理過程復(fù)雜、征兆獲取困難的故障，如過流部件流道不均、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路等故障，可以采用基于混合模型的推理方法，結(jié)合規(guī)則推理方法、模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，進(jìn)行混合模糊推理。

診斷平臺采用專家系統(tǒng)架構(gòu)，就能利用專家系統(tǒng)的優(yōu)勢，將征兆輸入、知識獲取系統(tǒng)和推理機(jī)獨(dú)立出來，只要能夠設(shè)計(jì)征兆輸入和推理方法的統(tǒng)一接口，就能實(shí)現(xiàn)整個平臺的開放和擴(kuò)展，并能與水電站已安裝的狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)合起來，使這些水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的功能，由原來單一的實(shí)時監(jiān)測分析，轉(zhuǎn)變?yōu)楣收显\斷系統(tǒng)的實(shí)時征兆輸入端與診斷驅(qū)動端。系統(tǒng)采用混合模型推理方法，針對不同故障機(jī)理，根據(jù)知識庫的設(shè)定，自動調(diào)用多種不同推理方法進(jìn)行診斷。

3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

一個理想的專家系統(tǒng)主要由知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、學(xué)習(xí)系統(tǒng)、上下文、征兆提取器、解釋器等組成。為了更好的利用狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，并充分參考之前在三峽集團(tuán)公司大型診斷中心的集成和建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，最終設(shè)計(jì)的專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

從圖1可以看出，這里設(shè)計(jì)的專家系統(tǒng)包括了人機(jī)交互界面、征兆輸入接口、推理方法接口、推理機(jī)、知識獲取系統(tǒng)，以及數(shù)據(jù)庫部分（包括專家知識庫和診斷歷史數(shù)據(jù)庫）。相比理想的專家系統(tǒng)組成而言，這里的學(xué)習(xí)系統(tǒng)由知識獲取系統(tǒng)和人機(jī)交互界面共同完成，而解釋器由推理機(jī)結(jié)合專家知識庫和人機(jī)交互界面共同完成。

目前國內(nèi)大部分水電廠已經(jīng)安裝了各種類型的狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，如何將監(jiān)測系統(tǒng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，并與后續(xù)開發(fā)的故障診斷系統(tǒng)結(jié)合起來，在電廠起到故障診斷和預(yù)警的作用，一直是水電機(jī)組故障診斷研發(fā)和應(yīng)用的難點(diǎn)。

為此，系統(tǒng)將征兆輸入和推理方法兩部分獨(dú)立出來，設(shè)計(jì)成統(tǒng)一的接口，狀態(tài)監(jiān)測集成的狀態(tài)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，定時或按條件觸發(fā)至征兆輸入接口中，并觸發(fā)進(jìn)一步的自動診斷和報(bào)告存檔動作，實(shí)現(xiàn)部分常見故障的自動診斷和預(yù)警功能。

對用戶而言，無需了解系統(tǒng)采用的診斷推理方法，通過人機(jī)交互界面選擇要分析的機(jī)組故障類型，進(jìn)行啟發(fā)式征兆輸入，經(jīng)過推理機(jī)的黑匣子運(yùn)算，最終將診斷過程及結(jié)果存入診斷數(shù)據(jù)庫，并將診斷結(jié)果及措施報(bào)告反饋給用戶。

對本領(lǐng)域?qū)＜叶?，通過知識獲取系統(tǒng)的圖形化編輯界面，進(jìn)行知識庫和診斷方法的查詢、檢修和錄入工作，也可以以用戶身份進(jìn)行推理、診斷的驗(yàn)證和使用。

4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)

4.1 知識庫的設(shè)計(jì)對水電機(jī)組這樣大型的機(jī)電設(shè)備，要表現(xiàn)其詳細(xì)的構(gòu)成情況，并按照其組成或者電氣、機(jī)械、水力特性，得到故障診斷所需的知識，需要建立一個良好的知識體系。這里將水電機(jī)組這個復(fù)雜對象，看成一個由有限的結(jié)構(gòu)元素，按照一定的規(guī)律聚合成的系統(tǒng)。系統(tǒng)的元素是子系統(tǒng)，子系統(tǒng)的元素又可以分為更深層次的子系統(tǒng)，如此類推，直到把元素表示為某一具體的物理對象為止。因此，故障知識就按照機(jī)組的各組件層次來規(guī)劃和設(shè)計(jì)。

故障知識庫的實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)在于知識庫的設(shè)計(jì)和組織，以及與數(shù)據(jù)庫軟件的結(jié)合。項(xiàng)目采用微軟的SQL Server 2008關(guān)系數(shù)據(jù)庫，根據(jù)故障診斷的需要，初步設(shè)計(jì)生成10個表，關(guān)系如圖2所示。

以組件故障表字段為例：表名為ES_Fault，屬于診斷結(jié)果知識庫的一部分，主要存放機(jī)組各部件可能包含的故障的詳細(xì)信息。其中ComponentNo和FaultNo組成群聚索引，F(xiàn)aultDetail給出了詳細(xì)的故障說明，而該故障的解決方案或建議在FaultSolution中，以字符串的形式給出。

4.2 征兆輸入接口設(shè)計(jì)對常規(guī)的故障診斷專家系統(tǒng)，征兆主要來源于征兆數(shù)據(jù)庫，通過人工或報(bào)警征兆觸發(fā)的方式輸入，最終利用推理機(jī)實(shí)現(xiàn)故障診斷。故專家系統(tǒng)故障征兆的規(guī)劃整理和輸入接口的設(shè)計(jì)，對專家系統(tǒng)的可用性和擴(kuò)展性具有相當(dāng)重要的意義。

系統(tǒng)將故障的所有可能征兆，以索引表的形式保存在診斷征兆數(shù)據(jù)庫中，根據(jù)水電機(jī)組運(yùn)行和監(jiān)測特點(diǎn)，將診斷征兆類型劃分為如下幾類：

（1）測點(diǎn)報(bào)警。如機(jī)組振動、大軸擺度、壓力脈動、瓦溫、油溫等信號的報(bào)警狀態(tài)，包括一級報(bào)警、二級報(bào)警、限值溢出等。對于冷卻水流量等類型測點(diǎn)，還存在低報(bào)和低低報(bào)等狀態(tài)。

（2）頻率成分。機(jī)組振動、大軸擺度、壓力脈動的數(shù)據(jù)中存在的頻率成分，如以轉(zhuǎn)頻f為主、包含50 Hz頻率成份、存在大量1/2～1/6倍頻成分等征兆。

（3）系統(tǒng)狀態(tài)。如冷卻系統(tǒng)正常/異常、潤滑系統(tǒng)正常/異常、測點(diǎn)數(shù)值正常等狀態(tài)。通常這些數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中以開關(guān)量的形式保存。在推理過程中，通常作為輔助診斷條件參與診斷。

（4）關(guān)系征兆。水電機(jī)組許多故障征兆特征，不僅與機(jī)組運(yùn)行工況有關(guān)，還與其他征兆或診斷結(jié)果有關(guān)，如機(jī)組負(fù)荷和勵磁對擺度值影響不明顯、開機(jī)過程中上導(dǎo)擺度和上機(jī)架水平振動的一倍頻幅值與轉(zhuǎn)速平方是否成正比關(guān)系、水導(dǎo)軸心軌跡接近圓或橢圓等。

系統(tǒng)采用Embarcadero公司的Delphi XE2作為平臺開發(fā)工具，征兆輸入接口采用自定義的統(tǒng)一Symptom Input（）函數(shù)，由于診斷前不能確定是人工還是自動診斷，故函數(shù)采用征兆關(guān)系式、下一步行動和診斷模式三個實(shí)參變量進(jìn)行條件輸入。征兆輸入接口的函數(shù)定義如下：

Symptom Input（var Formula：TFormula；var Next，Mode：integer；）：integer；

統(tǒng)一接口函數(shù)實(shí)現(xiàn)過程如圖3所示。

不管是人工診斷還是自動診斷，征兆輸入函數(shù)采用相同的函數(shù)體結(jié)構(gòu)。但人工診斷時需要人為進(jìn)行初始征兆（Formula）的選擇，而自動診斷的初始征兆將由狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的征兆觸發(fā)機(jī)制自動輸入；函數(shù)通過初始征兆檢索，利用產(chǎn)生式規(guī)則方法，獲取所有可能包含該征兆的故障類型，并根據(jù)（Next）實(shí)參變量的數(shù)值，依次進(jìn)行其他征兆條件的匹配，或直接轉(zhuǎn)入推理機(jī)推理。如果是繼續(xù)進(jìn)行征兆輸入，將根據(jù)診斷模式（Mode）數(shù)值，觸發(fā)人機(jī)交互界面，等候人工征兆的選擇、判斷和處理，或者直接觸發(fā)檢索征兆函數(shù)，進(jìn)行自動征兆檢索和匹配。Next參數(shù)將隨著征兆結(jié)果的輸入不斷更新，當(dāng)結(jié)果為0時開始調(diào)用推理接口函數(shù)推理。

4.3 推理方法接口實(shí)現(xiàn)軟件的推理邏輯可視化編輯功能將是整個平臺的創(chuàng)新點(diǎn)和難點(diǎn)，目前在國內(nèi)外很少有故障診斷軟件能予以實(shí)現(xiàn)。只有實(shí)現(xiàn)了推理邏輯的可視化編輯功能，專家系統(tǒng)軟件平臺才能隨時擴(kuò)充新的故障診斷能力，具有良好的開放性和擴(kuò)展性。

系統(tǒng)采用ExpressFlowChart控件，首先解析整個推理過程的腳本表達(dá)式（TFormula），然后再動態(tài)生成整個推理的流程圖，這樣使得整個推理過程能夠直觀的顯示和編輯。

以機(jī)組發(fā)電機(jī)質(zhì)量不平衡為例，推理可視化編輯界面如圖4所示。

通過四種不同類型的征兆，并讀取征兆間的與或關(guān)系，再讀取推理方法標(biāo)記，來判斷是采用內(nèi)置產(chǎn)生式規(guī)則推理，還是混合推理方式。

5 結(jié)語

HM 9000ES水電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)以流域級水電站狀態(tài)監(jiān)測平臺為基礎(chǔ)，充分利用多流域、多電站、多機(jī)組、多監(jiān)測子設(shè)備的數(shù)據(jù)和信息，結(jié)合可視化編程工具，為水電廠提供了一套高效、智能的故障知識推理平臺。

隨著設(shè)備監(jiān)測手段和技術(shù)的提高，從現(xiàn)在流行的狀態(tài)監(jiān)測到未來的狀態(tài)檢修，是一項(xiàng)長期而艱巨的工作，現(xiàn)場數(shù)據(jù)和信息的積累也需要一個長期的過程，只有將運(yùn)行維護(hù)中的經(jīng)驗(yàn)充分轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)和軟件能夠理解的規(guī)則和知識，才能在推動故障診斷技術(shù)的不斷向前發(fā)展。通過結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)和機(jī)組測試技術(shù)，揚(yáng)長避短的綜合各種診斷方法，充分總結(jié)運(yùn)行維護(hù)經(jīng)驗(yàn)，繼續(xù)發(fā)展監(jiān)測系統(tǒng)的功能，最終為推進(jìn)狀態(tài)檢修技術(shù)而努力。

［1］劉曉亭，馮輔周.水電機(jī)組運(yùn)行設(shè)備監(jiān)測診斷技術(shù)及應(yīng)用［M］.北京：中國水利水電出版社，2010.

［2］周葉，潘羅平，桂中華，等.HM 9000水電機(jī)組遠(yuǎn)程在線監(jiān)測分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)［J］.中國水利水電科學(xué)研究院學(xué)報(bào)，2007，5（4）：281-285.

［3］陸春月，王俊元.機(jī)械故障診斷的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢［J］.機(jī)械管理開發(fā)，2004，12（6）：85-86.

［4］潘羅平，唐波，周葉，等.水電機(jī)組故障診斷技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀與技術(shù)發(fā)展［J］.水電站機(jī)電技術(shù)，2010（3）：107-109，139.

［5］馬宏忠.電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷［M］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2008.

Design and developm ent of HM 9000ES fau lt diagnosis expert system for hyd ropow er units

ZHOU Ye，TANG Shu，PAN Luo-ping

（China InstituteofWater Resourcesand Hydropower Research，Beijing 100038，China）

W ith the rapid development of computer and monitoring technologies in recent years，more and more online monitoring devices of hydropower units have been installed and applied in hydropower plants. A lthough various diagnoseic methods have been studied in depth，the methods mostly remain in beta test or constrained to an individual case.Effective and efficient fault diagnosis system is still unavailable，which has been a bottleneck in condition-based maintenance technology.In this paper，a fault diagnosis method for hydropower unit，which is based on expert system and hybrid reasoning，is proposed.W ith the construction of a large fault diagnosis center of Three Gorges Corporation，an open architecture software platform has been designed.By the collection and analysis of common fault cases，the system can make in?telligent diagnosis for common faults，and provide the basis for the condition-based maintenance of hydro?power unit eventually.

fault diagnosis；hydropower unit；expert system；hybrid reasoning

TM 312

A

10.13244/j.cnki.jiwhr.2014.01.018

1672-3031（2014）01-0104-06

（責(zé)任編輯：李福田）

2013-04-01

周葉（1980-），男，湖北麻城人，工程師，博士生，主要從事水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷工作。

E-mail：zhouye@iwhr.com