艦船電力系統(tǒng)的故障診斷研究

王紫葉，王沐雪

（三峽大學(xué) 電氣與新能源學(xué)院，湖北 宜昌 443002）

0 引 言

艦船電力系統(tǒng)通常處在較為頑劣的艦船船內(nèi)環(huán)境中，在運(yùn)行過程中承受嚴(yán)苛的考驗(yàn)。艦船電力系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)是現(xiàn)代艦船機(jī)艙中的主要軟設(shè)備之一，但目前針對(duì)艦船電力系統(tǒng)方面的事故斷定裝置較少。隨著科技的發(fā)展，艦船電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜化和智能化，僅僅依靠船舶上的人員解決先進(jìn)復(fù)雜的電力系統(tǒng)故障變得困難。因此，實(shí)現(xiàn)船舶電力系統(tǒng)故障診斷的智能化是艦船自動(dòng)化的新課題。

艦船電力系統(tǒng)故障診斷的智能化方法[1-8]主要包括專家系統(tǒng)、模糊Petri網(wǎng)、蟻群算法和人工蜂群算法等。本文針對(duì)這四種算法在艦船電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用進(jìn)行概述，剖析這些算法在事故斷定中存在的問題，最后對(duì)未來故障診斷智能化的發(fā)展[9]進(jìn)行展望。

1 艦船電力系統(tǒng)故障診斷方法的發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 基于專家系統(tǒng)的故障診斷

艦船電力系統(tǒng)故障問題與專家系統(tǒng)具有的屬性有很多相似點(diǎn)。用戶使艦船電網(wǎng)故障特征輸入專家系統(tǒng)構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，推理機(jī)載入規(guī)則，再與知識(shí)庫(kù)的知識(shí)比較，將相似的信息傳入綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，最后通過解釋機(jī)送達(dá)用戶。專家可以更新知識(shí)庫(kù)中的信息，讓專家系統(tǒng)適應(yīng)設(shè)備功能升級(jí)的變化。采取上述操作能完成利用專家系統(tǒng)的故障診斷，鑒別輸入的故障，得出診斷結(jié)論。

文獻(xiàn)[3]運(yùn)用專家系統(tǒng)的方法對(duì)艦船電力系統(tǒng)進(jìn)行事故斷定，根據(jù)船舶電力系統(tǒng)的特點(diǎn)和艦船電氣類專家的經(jīng)驗(yàn)，把故障分成四個(gè)模塊。通過立體式結(jié)構(gòu)，表現(xiàn)船舶電力網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)架和每個(gè)模塊與其他模塊之間的關(guān)系，再以產(chǎn)生式規(guī)則的方式體現(xiàn)診斷信息。對(duì)電網(wǎng)模塊故障判定中易發(fā)生的可能問題，可運(yùn)用模糊規(guī)則?；趯＜蚁到y(tǒng)的故障診斷能得出較為準(zhǔn)確的診斷，同時(shí)可以提出相應(yīng)的解決方案。

1.2 基于模糊Petri網(wǎng)的故障診斷

Petri網(wǎng)既可以通過直觀的圖形表示組合模型，也可以用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)描述方式。艦船電力系統(tǒng)故障屬于離散事件的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，電力系統(tǒng)故障通過系統(tǒng)中各級(jí)電壓、各種保護(hù)行為得以體現(xiàn)，將實(shí)體和對(duì)應(yīng)的事故序列聯(lián)系，將艦船電力系統(tǒng)事故切除，其進(jìn)程與一系列時(shí)間活動(dòng)的組成相類似。通過融合艦船電力系統(tǒng)故障過程的特點(diǎn)，利用Petri網(wǎng)變遷過程的特性引入模糊理論，可以建立對(duì)艦船電力系統(tǒng)進(jìn)行更加精準(zhǔn)的故障診斷。

文獻(xiàn)[4]利用Petri網(wǎng)的屬性，引用模糊推理，運(yùn)用基于模型的事故推斷，建立基于模糊Petri網(wǎng)的模型，從而進(jìn)行更加科學(xué)準(zhǔn)確的故障分析。模糊Petri網(wǎng)中的模糊推理是具有可信度的模糊推理，條件和變遷是構(gòu)成模糊Petri網(wǎng)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的兩個(gè)主要因素。系統(tǒng)中行為發(fā)生的過程稱作變遷，用邏輯表達(dá)系統(tǒng)的狀態(tài)稱為條件。其中，如果被條件約束的變遷被激發(fā)，會(huì)發(fā)生某些后驗(yàn)條件成立而某些前提條件失效的情況。系統(tǒng)的最開始狀態(tài)是Petri網(wǎng)的初始標(biāo)識(shí)的體現(xiàn)，而變遷的激發(fā)過程是指在模糊Petri網(wǎng)中的移動(dòng)標(biāo)識(shí)，體現(xiàn)了系統(tǒng)狀態(tài)改變的過程。因果關(guān)系型的事件與產(chǎn)生式規(guī)則是它的動(dòng)態(tài)性能的優(yōu)良表現(xiàn)。如果在變遷激發(fā)中有一些同時(shí)符合變遷的激發(fā)條件，那么這些變遷將一起被激發(fā)?？梢姡：齈etri網(wǎng)具有并發(fā)性，可以更好地解決多故障并發(fā)問題?；谀：齈etri網(wǎng)的故障診斷具有較好的模型描述性，邏輯推理具有很強(qiáng)的圖形直觀性，能在匯集的征兆信息中快速有效診斷出故障。

1.3 基于蟻群算法的故障診斷

蟻群算法通過模擬螞蟻尋找食物發(fā)現(xiàn)最優(yōu)路徑來解決復(fù)雜的優(yōu)化問題。模擬螞蟻的信息素是蟻群算法的要點(diǎn)，可以看作是狀態(tài)量，即艦船電力系統(tǒng)中各種設(shè)備的性能指標(biāo)。另外，狀態(tài)變量受分布式網(wǎng)絡(luò)的限制，每一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的信息素受它所處的位置影響，還與時(shí)間有關(guān)。在艦船電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)診斷的訓(xùn)練進(jìn)程中，螞蟻算法能辨別各種艦船故障模式，以此持續(xù)修正所獲得的知識(shí)，并對(duì)各知識(shí)依照類別分開。每個(gè)螞蟻通過信息素進(jìn)行知識(shí)交流，依照接受程度，各條通路所需的信息素量被不斷調(diào)節(jié)。在船舶電力系統(tǒng)故障判定上，蟻群算法通過概率方式來辨別與行動(dòng)，尋找最佳方向，使螞蟻一直處于最大概率故障的道路，繼而對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)故障進(jìn)行最準(zhǔn)確的診斷。

文獻(xiàn)[6]采用蟻群算法進(jìn)行艦船電力系統(tǒng)事故診斷，提出了改進(jìn)的基于信息素的故障搜索診斷算法，引入最優(yōu)-最差螞蟻算法的概念，大大提高了事故處理的效率。基于蟻群算法的故障診斷的核心是根據(jù)數(shù)學(xué)算法來識(shí)別電力故障類型，需要對(duì)發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子、電磁場(chǎng)以及線圈建立數(shù)學(xué)模型，然后把獲得的電網(wǎng)參數(shù)看成變量帶入模型，再建立瞬態(tài)方程來增加模型的精準(zhǔn)性，使模型能迅速表現(xiàn)艦船的動(dòng)態(tài)特性。

基于蟻群算法的故障診斷能在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中快速定位故障位置，并能找到最好的解決方法。

1.4 基于人工蜂群算法的故障診斷

人工蜂群算法通過模擬蜂群的智能采蜜行為找到艦船電力系統(tǒng)故障發(fā)生點(diǎn)。根據(jù)蜜蜂所分得的工作，蜜蜂進(jìn)行采蜜活動(dòng)，通過共享交流蜜源消息，找到問題的最佳解決方法。其中，運(yùn)用觀察蜂按概率選擇對(duì)某蜜蜂進(jìn)行察看，使算法迭代速度更快，收斂速率高。利用偵查蜂任意搜尋蜂巢周邊食物源的特性，人工蜂群算法不局限于選擇局部最佳方案。這些特性使得通過人工蜂群算法建立的艦船電力系統(tǒng)診斷模型能更快獲得精準(zhǔn)的故障點(diǎn)。

文獻(xiàn)[7]采用人工蜂群算法對(duì)艦船電力系統(tǒng)事故斷定，首先確定電力事故判別的對(duì)象，并深入分析船舶電力系統(tǒng)的故障類型，編碼各種設(shè)備的事故類別。其次，在斷路器動(dòng)作的期望值和繼電器動(dòng)作期望值計(jì)算原理的基礎(chǔ)上，構(gòu)建故障診斷模型。基于人工蜂群算法的故障診斷在故障診斷上具有收斂速率高、實(shí)用性高以及魯棒性好等特點(diǎn)。

2 故障診斷面臨的問題和發(fā)展趨勢(shì)

根據(jù)故障診斷研究現(xiàn)狀、實(shí)現(xiàn)條件以及實(shí)際需求等因素可以看出，目前還存在許多難題待解決。目前，所用的艦船電力系統(tǒng)故障診斷模型與實(shí)體相比，較方便研究，但實(shí)際情況系統(tǒng)更加復(fù)雜，問題更多，未來需要對(duì)更加復(fù)雜的電力系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷。另外，以上算法對(duì)艦船電力系統(tǒng)進(jìn)行電力故障判定時(shí)對(duì)所獲得的消息數(shù)據(jù)缺少判別，只能在獲得的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確的條件下進(jìn)行。

3 結(jié) 論

艦船電力系統(tǒng)的故障診斷是關(guān)系保障艦船運(yùn)行的重要問題。面對(duì)日益復(fù)雜的艦船電力系統(tǒng)，已經(jīng)提出了許多種基于智能算法的艦船事故判定方法，但各方法也存在弊端，所以需要結(jié)合不同故障診斷方法來克服它們?cè)诠收显\斷應(yīng)用中的缺點(diǎn)。艦船電力系統(tǒng)的故障診斷的發(fā)展主要是多種算法聯(lián)合、多信息交融、多智能體協(xié)同等，從而向增強(qiáng)快速性、智能性、整體性和準(zhǔn)確性的方向發(fā)展。