王 仲 顧煜炯 韓旭東 孫樹民 朱俊杰 黃元平

1. 華北電力大學(xué)國家火力發(fā)電工程技術(shù)研究中心，北京，102206

2. 廣東粵電中山熱電廠有限公司，中山，528400

0 引言

隨著經(jīng)濟發(fā)展步入新常態(tài)，電力企業(yè)面臨的生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)境愈發(fā)復(fù)雜。為提升企業(yè)核心競爭力，各家企業(yè)都在積極推進信息化與工業(yè)化的深度融合，探索實施智慧電廠的發(fā)展戰(zhàn)略[1]。機組設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與健康維護是智慧電廠的核心任務(wù)之一[2]。大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)的發(fā)展，改變了健康維護工作的傳統(tǒng)模式，促使其朝著智能化方向邁進。由于發(fā)電機組的健康維護關(guān)注參數(shù)背后的物理意義與特征間的因果關(guān)系，重視推理過程與結(jié)論的可解釋性[3]，因此服務(wù)于健康維護功能需求的工業(yè)大數(shù)據(jù)不僅包括結(jié)構(gòu)化的參數(shù)測點數(shù)據(jù)，還應(yīng)包括非結(jié)構(gòu)化的專家知識[4]。燃氣輪機作為典型的復(fù)雜系統(tǒng)，設(shè)備眾多且彼此耦合，因此健康維護的領(lǐng)域知識具有體量大且繁雜的特點。以發(fā)電用重型燃氣輪機為智能狀態(tài)監(jiān)測與健康維護的具體應(yīng)用場景，開展大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中知識獲取、表達與推理的研究具有十分重要的意義。

知識獲取與表達是知識工程的關(guān)鍵工序，是開發(fā)專家系統(tǒng)的核心工作[5]。CHOUDHARY等[6]針對不同的知識類型，總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘在制造業(yè)知識獲取問題中的應(yīng)用。YANG等[7]利用決策樹模型獲取轉(zhuǎn)子振動類故障知識。在眾多知識獲取的模型中，故障模式及影響分析(failure mode, effect analysis，F(xiàn)MEA)和故障樹分析(fault tree analysis, FTA)是工業(yè)上廣泛應(yīng)用的故障分析技術(shù)，能系統(tǒng)地指導(dǎo)知識的搜集[8]。FMEA通過評估潛在故障對設(shè)備功能及周圍環(huán)境的影響，提出系統(tǒng)風(fēng)險部件的預(yù)防改進措施[9]。CATELANI等[10]基于FMEA分析獲取設(shè)備在設(shè)計和運行階段的故障信息，并將其用于油氣系統(tǒng)儀表的安全檢測。FTA通過邏輯和圖形化的方式描述了故障鏈中的頂事件、中間事件、基本事件等不同層次事件間的“與”“或”“非”等邏輯關(guān)系[11]。LI等[12]利用FTA方法分析地鐵車輛設(shè)備故障間的因果關(guān)系，構(gòu)建了診斷專家系統(tǒng)。

常見的知識表達方法基于一階謂詞邏輯、規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)、框架、Petri網(wǎng)[13]。近年來，本體技術(shù)發(fā)展迅速，結(jié)構(gòu)化的知識表達形式和關(guān)聯(lián)推理機制使其成為新一代知識管理系統(tǒng)的自然選擇[14]。CHEN等[15]建立了基于本體理論的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷模型，規(guī)范了故障診斷中重要詞條的本體化表達。SIHEM等[16]在故障知識本體表達基礎(chǔ)上建立了汽輪機故障診斷專家系統(tǒng)。ZHOU等[17]提出信號分析和本體建模的混合模型，實現(xiàn)了機械部件全過程的故障診斷。MEDINA-OLIVA等[18]提出了一種基于本體的診斷系統(tǒng)架構(gòu)，為管理者和工程師提供了有效的知識管理和綜合信息共享平臺。ZHOU等[19]將故障模式影響與危害性分析(failure mode effects and criticality analysis, FMECA)與本體建模相結(jié)合，建立了風(fēng)電機組故障知識庫。盡管現(xiàn)有文獻對工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)知識工程的各環(huán)節(jié)分別進行了詳細的論述，但仍然缺乏對健康維護工作中知識獲取、表達與推理全過程的總結(jié)概述。燃氣輪機健康維護作為一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及特征提取、能效優(yōu)化、故障識別、壽命管理、維護決策等多方面內(nèi)容，需要一套系統(tǒng)性的工作思路指導(dǎo)數(shù)字化專家知識庫構(gòu)建，形成具有層次化結(jié)構(gòu)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺，為健康維護的實現(xiàn)奠定基礎(chǔ)[20]。

本文針對燃氣輪機健康維護工作中知識搜集不全面、知識可移植性差、知識推理效率低等諸多問題，提出了一套指導(dǎo)知識獲取、表達與推理的系統(tǒng)性框架。首先借助FMEA與FTA方法多維度獲取燃氣輪機健康問題診斷所必需的專家知識；然后基于本體建模對已獲取的專家知識重新進行結(jié)構(gòu)化表達，并結(jié)合本體公理和自定義規(guī)則實現(xiàn)知識的診斷；最后選用某實用燃氣輪機為對象說明該知識工程框架在健康維護系統(tǒng)中的應(yīng)用。

1 基于FMEA和FTA的燃氣輪機健康維護知識獲取

在智慧電廠的建設(shè)背景下，燃氣輪機的健康維護任務(wù)應(yīng)該全面覆蓋機組運行工況，從多維度建立機組的故障知識圖譜。在知識獲取階段，借助FMEA和FTA可以全面開展故障機理分析工作，搜集專家知識。

1.1 基于FMEA的多維度知識獲取

FMEA的分析內(nèi)容主要包括故障的模式分析、影響分析、原因分析、特征分析和處理措施分析，結(jié)果以表格形式體現(xiàn)。燃氣輪機作為機電熱耦合復(fù)雜系統(tǒng)，健康問題可能會出現(xiàn)在單一設(shè)備的故障層面，也可能會出現(xiàn)在系統(tǒng)層面(往往反映在能效指標(biāo)的異常上[21])，包括故障間的傳遞以及控制系統(tǒng)的失靈。燃氣輪機參與調(diào)峰的工作模式已成常態(tài)，啟停機階段和變負荷階段占據(jù)總服役周期的比重越來越大[22]，關(guān)鍵參數(shù)的頻繁變化會造成燃氣輪機材料的加速老化，因此，為全面獲取燃氣輪機的健康維護知識，借助FMEA思路，從能效、故障和壽命三個角度分析機組的健康問題。將FMEA獲取到的知識分為從原因到影響的故障演變知識、從征兆到原因的故障診斷知識，以及從評價到維護的故障決策知識，如圖1所示。

圖1 燃氣輪機健康維護獲取的多維度知識

燃氣輪機的運行過程可以分為四個階段：啟機、停機、穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)。不同運行階段的故障模式及對應(yīng)的征兆不同，需要以運行過程和設(shè)備對象為邊界研究故障的特點。故障的原因與影響分析是故障知識獲取的重要內(nèi)容，反映了故障演變的因果鏈。故障原因不僅局限在設(shè)備失效方面，機組的能效水平與壽命同樣應(yīng)該納入分析范疇。針對不同的故障原因，結(jié)合故障的嚴(yán)重程度綜合評價，制定不同的維護策略。表1給出了壓氣機結(jié)垢故障FMEA結(jié)果，分析內(nèi)容包括：模式、過程、部件、征兆、原因、影響、評價和維護。為了方便后續(xù)知識的表達和管理，對相關(guān)詞條進行了編碼備注。

表1 壓氣機葉片結(jié)垢的FMEA

1.2 基于FTA的故障演變規(guī)則獲取

FTA方法是對FMEA的補充，側(cè)重分析各故障事件間的邏輯關(guān)系，為提取故障演變規(guī)則奠定基礎(chǔ)。FTA方法的符號說明與詳細介紹見文獻[11]。故障樹的構(gòu)建首先需要確定頂事件與底事件的劃分原則。故障樹頂事件即故障模式的選取有以下三條原則：①將對設(shè)備正常運行影響較大、發(fā)生較為頻繁的故障作為故障樹頂事件；②頂事件最好是誘發(fā)燃機系統(tǒng)失效的直接主導(dǎo)原因；③應(yīng)利于在線監(jiān)測和診斷。確定故障樹底事件的原則是劃分到最小可維修單元或可測節(jié)點為止。如果可測參數(shù)異常由工況邊界所致，則不作進一步分析，否則應(yīng)劃分到最小可維護單元。圖2中，燃燒室壓力波動大是故障樹頂事件，中間事件由矩形表示，底事件用圓圈表示；三角形1、2、3表示故障樹的轉(zhuǎn)移，對應(yīng)未詳盡說明的故障底事件；相鄰兩層故障間用或門邏輯符號連接。進口可轉(zhuǎn)導(dǎo)葉(inlet guide vancs,IGV)故障、旁路閥故障和燃料噴嘴堵塞故障的出現(xiàn)頻率較高且對機組健康影響較大，將其認定為故障模式。

圖2 燃燒室壓力波動大的故障樹

最小割集表示故障模式發(fā)展的一條可能路徑，采用最小割集的方法獲取故障演變規(guī)則。一個故障模式的全部最小割集構(gòu)成了故障模式的故障演變圖譜。故障樹采用下行法確定全部最小割集，與門僅增加割集內(nèi)所含元素的數(shù)量，或門增加割集的數(shù)量。對于故障樹的頂事件與中間事件同為故障模式的情況，若中間事件與頂事件同時出現(xiàn)，則應(yīng)優(yōu)先檢查處理中間事件。圖2中，若燃料噴嘴堵塞故障和燃燒室壓力波動大故障同時出現(xiàn)，則認為燃料噴嘴堵塞故障大概率是燃燒室壓力波動大的誘因，可先處理燃料噴嘴堵塞故障。若燃燒室壓力波動大的故障仍未消除，則按照故障原因可能性的大小逐步排查其他原因。

2 燃氣輪機健康維護知識的本體表達與推理

借助FMEA和FTA獲取的非結(jié)構(gòu)化專家知識是以表單和圖形的形式儲存的，難以直接驅(qū)動計算機查詢推理。各個專家對故障機理和規(guī)則的描述缺乏統(tǒng)一的術(shù)語，造成診斷知識通用性差，因此需要采用本體模型對專家知識進行重新表達和管理。

2.1 燃氣輪機健康維護本體的構(gòu)建

本體作為一種概念知識結(jié)構(gòu)化的表示形式，由類、屬性和個體構(gòu)成[23]，可清楚準(zhǔn)確地定義類及其關(guān)系的層次結(jié)構(gòu)，是一種語義豐富的知識表述載體。本體建模語言一般采用互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)組織W3C(world wide web consortium)推薦的OWL(ontology web language)。燃氣輪機健康維護領(lǐng)域本體采用斯坦福醫(yī)學(xué)信息中心提出的七步法[24]構(gòu)建，具體步驟如下。

(1)確定研究對象。本文開展的是燃氣輪機健康維護領(lǐng)域的本體構(gòu)建。

(2)考慮復(fù)用現(xiàn)有本體的可能性。整合本領(lǐng)域內(nèi)已建好的核心本體。

(3)列出本體重要的概念詞條?；贔MEA獲取的知識表單提煉重要概念。

(4)定義類及層次結(jié)構(gòu)。燃氣輪機健康維護領(lǐng)域的本體包含健康維護、設(shè)備和運行過程三大類。運行過程和設(shè)備表示機組故障出現(xiàn)的邊界條件，在健康維護本體類中分為模式、原因、影響、征兆、維護、評價等6個子類。燃氣輪機健康維護本體中類的描述與層次劃分如表2所示。

表2 燃氣輪機健康維護本體類的術(shù)語與層次劃分

(5)確定對象屬性及關(guān)系。根據(jù)健康維護工作的內(nèi)容，將對象屬性分為 “組成”、“包含”、“發(fā)生在”、“因為”、“影響是”、“評價是”、“維護是”、“征兆是”，如表3所示。表3中，領(lǐng)域狀態(tài)欄內(nèi)的類通過對象屬性與范圍狀態(tài)欄中的類相關(guān)聯(lián)。

表3 燃氣輪機健康維護對象屬性說明

(6)確定數(shù)據(jù)屬性及關(guān)系。確定設(shè)備的重要度和故障模式的風(fēng)險等級。

(7)個體填充與一致性檢驗，判別構(gòu)建本體過程中是否出現(xiàn)了邏輯沖突。

2.2 基于本體推理的燃氣輪機故障診斷

事實上，故障診斷的過程是一個語義檢索過程，故障知識本體的約束和公理有助于消除語言歧義問題。燃氣輪機的故障診斷可分為故障模式的識別和故障原因的推理兩個環(huán)節(jié)。故障模式的識別是根據(jù)出現(xiàn)的征兆，為異常事件匹配相應(yīng)故障模式。故障原因的推理是在故障模式識別的基礎(chǔ)上，根據(jù)故障演變鏈搜尋出可能的故障原因，這往往需要反復(fù)多次推理查詢。為實現(xiàn)燃氣輪機故障診斷，本體的推理過程在Jena環(huán)境[19]下完成。Jena中的規(guī)則推理機支持RDFS(resource description framework schema)和OWL的公理推理，以及基于自定義規(guī)則的推理?；诒倔w推理的故障診斷采用OWL公理與自定義規(guī)則相結(jié)合的方法，如圖3所示。

圖3 基于本體推理的故障診斷

征兆SY出現(xiàn)時，利用hasSymptom屬性創(chuàng)建與征兆相關(guān)聯(lián)的異常事件個體YC。在構(gòu)建完成的本體OWL中，故障征兆視作個體，通過OWL類中的等價關(guān)系Equivalent to與故障模式相關(guān)聯(lián)。利用HermiT推理機完成異常事件個體YC到知識庫中已有故障模式的分類。HermiT推理機是公開可用的OWL推理機，在給定一個OWL文件的情況下，能快速有效地識別類與個體之間的包含關(guān)系。如果某一異常事件個體出現(xiàn)的征兆與本體知識庫中某一故障模式的征兆相一致，則判定該異常事件個體屬于該故障模式類。故障模式的識別結(jié)果可以通過SPARQL(simple protocol and RDF(resource description framework) query language)語言查詢。故障原因的推理是在故障模式的基礎(chǔ)上，通過自定義規(guī)則實現(xiàn)的。用自定義規(guī)則表達故障樹中故障演變傳遞的復(fù)雜因果關(guān)系。

燃氣輪機健康維護知識管理系統(tǒng)框架的設(shè)計分為三個模塊：知識獲取、知識表達和知識推理，如圖4所示。在知識獲取模塊中，通過劃分燃氣輪機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)構(gòu)建設(shè)備樹，確定每一部分設(shè)備與系統(tǒng)的功能，借助FMEA和FTA完成燃氣輪機健康維護知識的獲取。在知識表達模塊，基于本體建模對已獲取的故障知識進行結(jié)構(gòu)化表達，構(gòu)建燃氣輪機健康維護專用領(lǐng)域本體知識庫。在此基礎(chǔ)上，以本體知識為單元對象，采用本體公理和自定義規(guī)則，結(jié)合人工智能算法在線提取故障征兆，實現(xiàn)故障模式的識別和故障原因診斷推理。

圖4 燃氣輪機健康維護的知識管理系統(tǒng)框架設(shè)計

3 案例分析

圖5 燃氣輪機設(shè)備樹

選用某實際300 MW發(fā)電用重型燃氣輪機為對象，說明本文提出的系統(tǒng)框架在健康維護知識管理系統(tǒng)開發(fā)中的應(yīng)用。首先對燃氣輪進行系統(tǒng)劃分與功能分析，得到的4層設(shè)備樹如圖5所示。燃氣輪機可以分為壓氣機、透平和燃燒室3個子系統(tǒng)。通過故障機理分析和事故案例總結(jié)，將燃氣輪機常見的故障模式分為25類，如表4所示，其中，F(xiàn)Y表示發(fā)生在壓氣機的故障，F(xiàn)T表示發(fā)生在透平的故障，F(xiàn)R表示發(fā)生在燃燒室的故障。轉(zhuǎn)子碰摩類故障中，轉(zhuǎn)軸與1號軸承浮動油擋碰摩、軸頸與1號軸承軸瓦碰摩發(fā)生時的表現(xiàn)征兆不同，因此將其視為不同故障模式分析。

表4 燃氣輪機典型故障模式、征兆及對應(yīng)編號

Protégé軟件可提供用戶交互的開發(fā)環(huán)境與可視化界面，在本體構(gòu)建中廣泛使用[25]。通過Protégé本體軟件搭建的燃氣輪機健康維護領(lǐng)域本體模型如圖6所示。圖6中，左側(cè)區(qū)域顯示燃氣輪機健康維護的類及其層次化關(guān)系，中間區(qū)域顯示征兆類下的個體，右側(cè)區(qū)域顯示領(lǐng)域內(nèi)的對象屬性。借助Protégé本體開發(fā)工具可以快速便捷地將獲取的故障知識轉(zhuǎn)為本體結(jié)構(gòu)化表達。此外，也可以選用圖數(shù)據(jù)庫Neo4j進行本體知識的存儲。

圖6 燃氣輪機健康維護本體模型

以某次壓氣機喘振故障診斷為例說明該健康維護系統(tǒng)在實際狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用。機組在2019年8月9日的啟機升速過程出現(xiàn)2號軸承Y向振動過大的故障，最大振動幅值超過200 μm，最終導(dǎo)致機組跳機，如圖7所示。故障發(fā)生時，壓氣機出口壓力在轉(zhuǎn)速超過1720 r/min后出現(xiàn)明顯降低，如圖8所示。振動過大和壓力出口壓力降低這兩個征兆可通過預(yù)先寫入系統(tǒng)的判別算法在線提取。圖7和圖8中，2019年8月7日和2019年8月14日的曲線表示正常啟機條件下振幅與出口壓力的變化趨勢。此外，壓氣機出口的低沉轟鳴聲可作為現(xiàn)場人員采集的離線征兆，添加到診斷系統(tǒng)中。

圖7 喘振故障的振動幅值變化

圖8 喘振故障的壓氣機出口壓力變化

由在線特征提取結(jié)果可知，當(dāng)前有故障征兆SY04(啟動過程中2號軸承出現(xiàn)明顯的低頻振動分量)與SY05(啟動過程中壓氣機出口壓力下降)，因此異常事件YC={SY04, SY05}。在本體知識庫中構(gòu)造異常事件網(wǎng)絡(luò)片段：(YC，hasSymptom，SY04)和(YC，hasSymptom，SY05)。對異常事件與本體知識庫內(nèi)各個故障模式進行匹配，采用SPARQL查詢異常事件YC所屬的故障模式，推理結(jié)果判定為壓氣機喘振故障。

在此基礎(chǔ)上，對已經(jīng)識別出的故障模式，利用事先定義的推理規(guī)則，在Jena自建規(guī)則推理機環(huán)，完成故障模式對應(yīng)的故障原因及其他信息的檢索工作，并寫入故障報表。FY02故障(壓氣機喘振)的故障原因有CY05(SFC出力不足)、CY06(防喘放氣閥未打開)、CY07(IGV開度不合適)、CY08(入口濾網(wǎng)堵塞)、CY09/FY01(壓氣機結(jié)垢)。由于可觀測型原因CY05、CY06、CY07、CY08的征兆均未出現(xiàn)，所以壓氣機葉片結(jié)垢是本次喘振故障的誘因。

4 結(jié)論

(1)智慧電廠背景下的燃氣輪機健康維護任務(wù)離不開領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建，借助FMEA與FTA的分析方法，明確了故障知識的類型，實現(xiàn)了燃氣輪機多維度故障知識的獲取。

(2)故障知識的本體建模實現(xiàn)了知識的結(jié)構(gòu)化與語義性表示，提高了知識管理的效率。結(jié)合本體公理與自定義規(guī)則在本體知識庫上完成了故障模式的快速查詢與推理。

本文僅討論了故障知識的結(jié)構(gòu)性表達，在今后的工作中將進一步開展基于本體的傳感器數(shù)據(jù)語義性建模的研究。