艦船電力推進(jìn)系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計

馬丹 王孟蓮，2 沈楓

（1.中國船舶重工集團(tuán)公司七一二研究所, 武漢 430064；2. 武漢理工大學(xué)能源與動力工程學(xué)院, 武漢 430063）

艦船電力推進(jìn)系統(tǒng)組成設(shè)備較多，系統(tǒng)構(gòu)成復(fù)雜，自動化程度高，一旦發(fā)生故障，會對艦船的正常運作產(chǎn)生較大的危害，而盡快定位故障并使系統(tǒng)恢復(fù)正常是有意義的工作。傳統(tǒng)的維修方法主要憑借維修人員的個人經(jīng)驗，對故障診斷人員有較高的專業(yè)要求，而且難以達(dá)到快速、準(zhǔn)確的要求。本文研究了電力推進(jìn)故障診斷專家系統(tǒng)，它集實際檢修經(jīng)驗和專業(yè)知識于一體，易被不同專業(yè)層次的故障診斷人員和維護(hù)人員所掌握，可縮短故障的定位和維修時間， 提高檢測維修效率，并可根據(jù)維修經(jīng)驗的增長和理論的豐富不斷對知識庫進(jìn)行擴展，使故障診斷專家系統(tǒng)更加可靠和高效。

專家系統(tǒng)是一個基于知識的智能推理系統(tǒng)，它涉及到對知識獲取、知識庫、推理控制機制以及智能人機接口的研究,是集人工智能和領(lǐng)域知識于一體的系統(tǒng)。根據(jù)知識組織方式與推理機制的不同，可將目前常用的故障診斷專家系統(tǒng)大致分為基于規(guī)則的診斷專家系統(tǒng)、基于模型的診斷專家系統(tǒng)、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷專家系統(tǒng)、基于模糊推理的診斷專家系統(tǒng)和基于事例的診斷專家系統(tǒng)。

通過比較各類故障診斷專家系統(tǒng)[1,2]的優(yōu)缺點，考慮系統(tǒng)故障診斷的特點和目前技術(shù)條件的限制，采用基于規(guī)則的故障診斷專家系統(tǒng)，并在該系統(tǒng)中集成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)功能，以彌補該類專家系統(tǒng)獲取規(guī)則或知識能力不足的缺陷。

1 電力推進(jìn)系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)構(gòu)成

圖1表示了電力推進(jìn)系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)的組成：人機接口、推理機、解釋機制、知識維護(hù)、數(shù)據(jù)管理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識庫、動態(tài)數(shù)據(jù)庫和樣本庫。其中，人機接口負(fù)責(zé)用戶或領(lǐng)域?qū)＜遗c本專家系統(tǒng)進(jìn)行交互；推理機實現(xiàn)診斷規(guī)則的搜索、匹配以及沖突消解策略；解釋機制負(fù)責(zé)故障診斷推理過程的解釋；知識維護(hù)和數(shù)據(jù)管理分別負(fù)責(zé)診斷知識庫和動態(tài)數(shù)據(jù)庫的維護(hù)管理；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樣本庫實現(xiàn)診斷專家系統(tǒng)的學(xué)習(xí)功能，通過有效樣本的訓(xùn)練獲取新知識（另文敘述）。

圖1 電力推進(jìn)診斷專家系統(tǒng)構(gòu)成示意圖

2 電力推進(jìn)系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計

2.1 知識庫

目前，電力推進(jìn)系統(tǒng)的診斷知識主要來自于系統(tǒng)各設(shè)備的診斷故障樹[3]，知識庫的建立過程也就是將故障樹中的知識轉(zhuǎn)化為專家系統(tǒng)中規(guī)則的過程[4]。故障樹和診斷專家系統(tǒng)知識庫的聯(lián)系在于：故障樹的頂事件對應(yīng)于專家系統(tǒng)要分析解決的任務(wù)，故障樹的每個最小割集就是該系統(tǒng)的失效模式，對應(yīng)于專家系統(tǒng)要推理的最終結(jié)果，故障樹由上到下的邏輯關(guān)系對應(yīng)于專家系統(tǒng)的推理過程，故障樹的樹枝對應(yīng)于專家系統(tǒng)中知識庫中的規(guī)則，其樹枝數(shù)對應(yīng)于規(guī)則的規(guī)則數(shù)。例如，變頻器過電流故障的故障樹表示如圖2所示。診斷專家系統(tǒng)中診斷知識的組織采用產(chǎn)生式規(guī)則模型，其基本形式為：IF(條件)THEN(操作或結(jié)論)，由圖2可以看出，以故障樹過電流故障和交流電源或輸出缺相故障的發(fā)生為例，可以從中歸納出如下產(chǎn)生式規(guī)則：

Rule1：IF 過電流故障 THEN 交流電源或輸出缺相with CF1（規(guī)則置信度）

Rule2：IF 過電流故障 THEN 負(fù)載過重或負(fù)載側(cè)短路with CF2

Rule3：IF 過電流故障 THEN 變頻器設(shè)置不當(dāng) with CF3

Rule4：IF 過電流故障 THEN 振蕩過流with CF4

Rule5：IF 交流電源或輸出缺相 THEN 保險熔絲熔斷with CF5

Rule6：IF 交流電源或輸出缺相 THEN 導(dǎo)線接頭松脫with CF6

Rule7：IF 交流電源或輸出缺相 THEN IGBT損壞 with CF7

Rule8：IF 交流電源或輸出缺相 THEN IGBT無觸發(fā)脈沖 with CF8

圖2 變頻器過電流故障樹

根據(jù)以上對故障樹的分析以及其與診斷專家系統(tǒng)知識庫知識的聯(lián)系，采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來組建知識庫和動態(tài)數(shù)據(jù)庫。知識庫由四部分組成：故障診斷規(guī)則表、故障診斷條件表、故障診斷結(jié)論表和故障診斷事實表。故障診斷規(guī)則表用于存儲基于故障樹模式的產(chǎn)生式規(guī)則，如表1所示，主要有7個字段表示：Rule_ID表示為規(guī)則編號，用Rxxx表示；Rule_Name即規(guī)則的名稱；Rule_CF代表本條規(guī)則的可信程度，用0～1之間數(shù)值表示；Rule_CondNums表示規(guī)則中多個條件的個數(shù)；Rule_CondActs表示規(guī)則中在推理過程中已激活的條件個數(shù)（初始狀態(tài)下為0）；Rule_Description表示規(guī)則的具體文字描述；Rule_Used是布爾量，表示規(guī)則是否被使用。

故障診斷條件表和結(jié)論表具有相似的結(jié)構(gòu)，用于存貯診斷條件和結(jié)論，分別如表2和表3所示，主要有3或4個字段：Rule_ID是條件或結(jié)論所屬規(guī)則號；Fact_ID表示條件或結(jié)論的事實編號；Fact_Used表示該條件或結(jié)論是否被匹配；Fact_Leaf表示該事實是否是葉子節(jié)點，即是否是最終結(jié)論，是檢驗規(guī)則匹配是否結(jié)束的判斷量。

故障診斷事實表用于存儲整個知識庫所有的事實，條件和結(jié)論都是事實，如表4所示，主要有3個字段：Fact_ID故表示事實編號，用Fxxx表示；Fact_Description是事實的具體描述；Fact_Used表示該事實是否被使用。

故障診斷動態(tài)數(shù)據(jù)表主要用來記錄推理過程的初始狀態(tài)、中間結(jié)果和最終結(jié)論。主要有兩個字段：Reason_ID表示推理過程的編號；Fact_ID表示推理過程中使用過的事實。

表1 故障診斷規(guī)則表

表2 故障診斷條件表

表3 故障診斷結(jié)論表

表4 故障診斷事實表

2.2 推理機

本系統(tǒng)采用正向推理策略實現(xiàn)，該方法的核心是根據(jù)輸入的診斷初始條件在知識庫中按特定的順序遍歷所有規(guī)則，如有成功匹配的規(guī)則，則執(zhí)行該規(guī)則，執(zhí)行規(guī)則后獲取的中間結(jié)果存入動態(tài)數(shù)據(jù)表，并對中間結(jié)果繼續(xù)進(jìn)行推理，直至得出葉子結(jié)論，則表示推理成功；如遍歷所有規(guī)則后沒有成功匹配的規(guī)則，則表示推理失敗。正向推理有兩種成功結(jié)束的條件：一是求出符合初始條件的最可能解就結(jié)束（沖突消解策略采取置信度選擇法，選擇置信度最大的規(guī)則進(jìn)行匹配）；二是將所有的可能解都求出后才結(jié)束，所有獲得的可能解按置信度累積值（置信度累積值是指推理路徑中所有匹配規(guī)則的置信度乘積值）排序。在推理過程中采用一個布爾型字段Rule_Used來記錄匹配過的規(guī)則，這樣可以避免在推理過程中出現(xiàn)死循環(huán)。整個推理過程則是規(guī)則匹配、沖突消解和執(zhí)行規(guī)則三者的不斷循環(huán)直至推理成功或失敗的過程。

2.3 解釋機制

故障診斷專家系統(tǒng)的解釋機制使用文本模板法和跟蹤解釋法。在解釋過程中，預(yù)先設(shè)置了解釋文本模板，然后在推進(jìn)機的每一步推理過程中，將其使用的條件、結(jié)論、規(guī)則以及規(guī)則的解釋寫入文本模板相應(yīng)的位置中，隨著推理機在知識庫中的搜索匹配工作，最后得出一份跟蹤整個推理過程的文檔。

3 結(jié)束語

電力推進(jìn)系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)利用專家經(jīng)驗和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式獲取知識，并基于故障樹結(jié)構(gòu)以推理規(guī)則的型式組織知識，通過建立動態(tài)數(shù)據(jù)庫和正向推理策略實現(xiàn)系統(tǒng)的推理機和解釋機制。系統(tǒng)基于Windows XP操作系統(tǒng)平臺，采用Visual C++ 6.0作為軟件開發(fā)環(huán)境，利用Access 建立知識庫，運用SQL語法進(jìn)行規(guī)則匹配和診斷推理，實現(xiàn)對艦船電力推進(jìn)系統(tǒng)各主要設(shè)備的故障診斷，能正確診斷出運行中各設(shè)備故障及早期潛伏性故障。

[1] 季曉慧, 叢望, 劉勇. 船舶電力系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)的智能化研究. 船電技術(shù)， 2002（4）.

[2] 竇金生, 湯天浩. 基于知識的故障診斷技術(shù)極其在船舶上的應(yīng)用. 船舶工程，2007（4）.

[3] 魏魯原, 崔霞. 專家系統(tǒng)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用. 機床與液壓，2007（7）.

[4] 孫豐濤, 張承慧, 崔納新等. 變頻器故障診斷技術(shù)研究與分析. 電機與控制學(xué)報，2005（3）.