故障诊断专家系统在船舶电力系统故障诊断中的应用

1、故障诊断专家系统在船舶电力系统故障诊断中的应用摘要:为了保证快速、准确地找到船舶电力系统故障点，本文介绍了船舶电力系统故障诊断专家系统，同时为处理故障中的不确定问题,引入了模糊规则，阐述故障诊断专家系统对船舶电力系统故障诊断是行之有效方法。关键词:船舶电力系统故障诊断专家系统现代船舶的大型化和自动化，发、配电设备和控制系统日趋复杂,一旦发生不正常或故障仅靠轮机员难以很快发现并解决问题，这就增加了船舶营运成本和维修费用，而且船舶电力系统设备、控制系统不断更新，在职轮机员知识不断老化”难以分析解决新问题。另外，船舶电力系统有着自身的特点，且工作环境恶劣，易于发生故障。因此，有必要建立一套集专家知识

2、于一体的故障诊断专家系统1,降低对船舶轮机人员的能力要求。本文针对船舶电力系统，采用集专家知识于一体的专家系统对船舶电力系统进行故障诊断，它综合多个专家的最佳经验，其能力知识可能达到甚至超过单个专家，可实现多种故障、工作过程、突发故障的快速诊断分析。1故障诊断专家系统故障诊断专家系统，是通过询问单元向用户咨询故障现象、特征、参数等，用户回复有关询问，系统遵照知识库的知识表达方式把故障特征等存储在特征向量中，并访问知识库，做出适当推理。必要时推理机构可能重复咨询用户（可能多次），直到用户没有什么已知可以补充，推理机构就根据已掌握故障特征和知识库做出推理决策，结果传递给解释机构，解释机构用简单、易

3、懂或现有的语言进行表述。通过修改知识库的知识，系统可通过询问单元和知识获取等动态地完成新知识的学习2。1.1故障诊断专家系统的组成简介专家系统通常由四大部分组成：人机界面，知识库，知识处理（知识库管理和知识获取）以及诊断推理（推理机、动态数据库、解释模块、诊断结果）。系统组成如图1所示。1.2知识模型结构为了简易诊断快速进行和简化知识库管理，采用专家知识模型用三个相互关联的知识表来表示。根据面向的用户、所实现功能的不同将知识库分为三个部分：报警规则、诊断规则和诊断结论。并应用关联数据库以表格形式分为报警规则、诊断规则、诊断结论。知识库结构如图2所示。2船舶电力系统故障划分与诊断原则2.1船舶电

4、力系统故障分类船舶电力系统网络结构多为树枝型及可靠性要求高的环型。对于输电线路的故障诊断是船舶电力系统故障诊断的重点，同时由于输电线路在诊断过程中的特殊性，故将对它的诊断划分为一个单独的模块，而对其余诊断作为本故障诊断的另一个模块的形式（如设备级故障）存在。2.2诊断原则通过对继电保护的动作、参数信息与监测仪表数据，系统不断查询、综合诊断发生故障是在某一模块时，并快速、有选择地将它以及其引起的故障点从系统中切除，以保证非故障模块及电力系统的其他部分正常运行3。为了解决故障点定位的不确定性问题，系统引入了模糊规则，在推理过程中采用排列式、智能式搜索，极大地提高了诊断效率，本仿真装诊断研究中，表现

5、出了很高的诊断效率和诊断结果。3专家系统推理机理3.1知识表示故障诊断专家系统的知识库：有规则库、事实库和规则库，用于存放各种信息和诊断规则。知识库依照MicrosoftAccess软件建立，做到数据库输入简便、栏目清晰、查询方便。依据故障现象来判断故障点过程中，使用对应的判断规则和知识库。这样对知识库的使用、管理带来便利，又避免知识库过于复杂带来的组合爆炸”问题。3.2模糊规则例如,输电线路发生故障时，一般会产生电流增大而电压减小，而电流、电压值与故障点以及负载性质有关，但很难依据某一阈值来判断故障点位置，因此，本系统引入模糊规则，设置模糊参数值，即在输电线路故障诊断处理中，首先进行模糊处理

6、。并把预处理结果与模糊规则进行匹配推理出诊断结论。3.3输电网络故障诊断推理机制推理机制采用的是排列式、智能式搜索，由于整个船舶电力系统中各种设备、线路很大，采用遍历所有开关、断路器和保护电器将浪费搜索时间，影响诊断效率，放弃推理机制的一般化、通用化、全局化”机理,把所要解决的故障知识库分支编程到推理算法中，因此在搜索发生的故障时，系统只搜索、自检当前供电网络中处于不正常区域中的开关、保护或断路器等即可。可有效地减少搜索空间，提高了诊断效率。3.4设备级故障诊断推理机制本系统应用正、反向推理相结合的组合推理机制。当对输电线路进行故障诊断结束，未查到故障点，说明故障可能发生在设备级上，设备级的故

7、障点数量较少(包括发电机、变压器、电机等用电设备)，比较简便地推理出可能发生故障的设备点。因此，系统采用目标驱动的反向推理机理，将故障推理确定到相应的电力设备上。同时，为了进一步将故障确定到故障设备的相应元件上，可米用数据驱动的正向推理。4结语针对船舶电力系统的特点，介绍了采用专家系统的方法对其进行故障诊断的具体设计过程；在故障诊断时将诊断分为输电网络和设备级故障两个部分。为了解决具体故障定位时的不确定性问题，引入了模糊规则,在推理过程中应用了启发式、智能式搜索，提高了诊断效率和诊断准确性。有必要对船舶电力系统进一步研究，推广到实船应用中。参考文献1陆汝钤人工智能M北京:科学出版社,2000.朱永力，张文勤，高曙，等电力系统故障判断专家系统知识库:J华北电力学院学报，1992,2:3-8.Eddy-currentsensorformeasuringth