基于本體的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷知識(shí)建模

剡昌鋒, 栗 宇, 王慧濱, 張 強(qiáng), 艾科勇, 吳黎曉

(1. 蘭州理工大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院, 甘肅 蘭州 730050; 2. 漳州衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院, 福建 漳州 363000; 3. 廣州電力機(jī)車(chē)有限公司, 廣東 廣州 510830)

汽輪發(fā)電機(jī)組的安全和高效運(yùn)行對(duì)電力系統(tǒng)安全性和經(jīng)濟(jì)性有重要影響[1].隨著發(fā)電裝備實(shí)現(xiàn)了百萬(wàn)千瓦超臨界等級(jí)機(jī)組的歷史性跨越,汽輪發(fā)電機(jī)組內(nèi)部結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜.汽輪發(fā)電機(jī)組在高溫、高壓和高轉(zhuǎn)速的環(huán)境下工作,容易發(fā)生各種故障,其故障的復(fù)雜性和多樣性導(dǎo)致故障知識(shí)的表達(dá)成為汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)發(fā)展的“瓶頸”[2].專家系統(tǒng)的異構(gòu)也會(huì)導(dǎo)致故障知識(shí)無(wú)法共享、重用和互操作,從而產(chǎn)生“知識(shí)孤島”現(xiàn)象,影響了汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)的擴(kuò)展[3].故障診斷技術(shù)已發(fā)展成為集狀態(tài)檢測(cè)、信號(hào)處理、模式識(shí)別和智能決策等于一體的新型交叉學(xué)科[4].目前,針對(duì)機(jī)械設(shè)備故障知識(shí)表示的問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外已有大量的專家學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究.Yan等[5]利用基于置信度的產(chǎn)生式方法表示汽輪發(fā)電機(jī)組故障知識(shí),探究了故障知識(shí)表示與不確定性推理之間的因果關(guān)系.Wei等[6]提出了一種基于二維全息譜和貝葉斯決策理論的不確定性推理方法,研究了汽輪發(fā)電機(jī)組故障知識(shí)的不確定性問(wèn)題.張強(qiáng)等[7]結(jié)合框架和規(guī)則的知識(shí)表示方法,開(kāi)發(fā)了規(guī)則推理與案例推理集成的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng).高軍偉等[8]采用面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示方法,建立了水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷模糊專家系統(tǒng).Orchard等[9]采用框架知識(shí)表達(dá)方法研究了渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷與預(yù)測(cè)問(wèn)題.朱大奇等[10]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)表示方法,提出了基于多層激勵(lì)函數(shù)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合算法,并在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中得到了應(yīng)用.以往的研究在一定程度上都能夠?qū)崿F(xiàn)故障診斷知識(shí)表示,但是存在一些不足：對(duì)非結(jié)構(gòu)化的動(dòng)態(tài)知識(shí)考慮不足,對(duì)復(fù)雜的故障診斷概念及其關(guān)系的表達(dá)缺乏一定的靈活性,而且都缺乏語(yǔ)義方面的支持,不能很好地表示故障案例知識(shí).

近年來(lái),本體作為語(yǔ)義基礎(chǔ)在語(yǔ)義檢索和提取、自然語(yǔ)言翻譯、知識(shí)工程和人工智能等領(lǐng)域得到了高度重視和廣泛應(yīng)用[11-13].本體是源自哲學(xué)中的術(shù)語(yǔ),指事物客觀存在的本質(zhì)[14-15].在人工智能領(lǐng)域,本體被視為知識(shí)的“人工引擎”.Gruber[16]將本體定義為“概念模型規(guī)范化的描述”,Studer等[17]在Gruber基礎(chǔ)上將本體的概念擴(kuò)展為“共享概念模型準(zhǔn)確的形式化描述”,包含了共享、概念化、明確性和形式化等四層含義.本體作為語(yǔ)義網(wǎng)的核心不僅能夠明確地描述汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷知識(shí),還具有豐富的概念間的關(guān)系和各種屬性約束,可以實(shí)現(xiàn)推理功能,并提供語(yǔ)義支持,方便知識(shí)挖掘、知識(shí)重用和知識(shí)共享,所以本文在汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷經(jīng)典知識(shí)的基礎(chǔ)上,提出了適用于汽輪發(fā)電機(jī)組的本體建模方法和知識(shí)表示模型,利用Protégé_4.3構(gòu)建了汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體,并詳細(xì)描述了構(gòu)建的步驟.然后通過(guò)設(shè)計(jì)的一致性檢驗(yàn)算法驗(yàn)證了本體知識(shí)模型的可行性,最后采用SQI機(jī)械故障綜合模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬汽輪發(fā)電機(jī)組故障,采集故障信息得到實(shí)例,通過(guò)推理機(jī)FaCT++對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體進(jìn)行了實(shí)例推理,驗(yàn)證了本體知識(shí)模型的有效性.

1 汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體的構(gòu)建原則和步驟

汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)是監(jiān)測(cè)汽輪發(fā)電機(jī)組局部和整體的運(yùn)行情況,對(duì)其工作狀態(tài)和穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估,從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障,并對(duì)故障產(chǎn)生的原因、故障的類型等進(jìn)行判斷識(shí)別,結(jié)合汽輪發(fā)電機(jī)組當(dāng)前的狀態(tài),給出相應(yīng)的診斷和維修策略.

1.1 故障診斷本體構(gòu)建原則

根據(jù)本體的定義,Gruber提出了五條本體構(gòu)建原則：明確性、一致性、可擴(kuò)展性、最小編碼偏差、最小本體承諾.按照這五條原則,汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的概念是在知識(shí)層次上進(jìn)行定義,不依賴于具體的編碼,并提供必要的詞匯進(jìn)行實(shí)例化.汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體可以有效、客觀地表達(dá)術(shù)語(yǔ)在汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域內(nèi)的含義,并支持與其定義一致的推理.因此,汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體是對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域知識(shí)的形式化描述,可以明確地定義汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域中的概念和關(guān)系.

1.2 故障診斷本體構(gòu)建步驟

根據(jù)汽輪發(fā)電機(jī)組的診斷過(guò)程,從知識(shí)工程方法學(xué)角度出發(fā),結(jié)合領(lǐng)域本體開(kāi)發(fā)相關(guān)的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)選擇自頂向下的方法,建立適用于汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域的本體知識(shí)模型,主要流程如圖1所示,包括以下7個(gè)步驟：

1) 分析汽輪發(fā)電機(jī)組的故障類型和特征；

2) 定義所要構(gòu)建故障診斷本體的領(lǐng)域范圍；

3) 描述故障診斷本體的概念和元素；

4) 定義故障診斷本體中的類、關(guān)系、屬性、公理和實(shí)例；

5) 利用Protégé_4.3構(gòu)建故障診斷本體；

6) 對(duì)構(gòu)建的故障診斷本體進(jìn)行評(píng)估驗(yàn)證；

7) 輸出故障診斷網(wǎng)絡(luò)本體語(yǔ)言(ontology web language,OWL)文件.

2 汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體建模

分析汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域知識(shí),考慮汽輪發(fā)電機(jī)組實(shí)際工作環(huán)境等因素,通過(guò)故障類型、故障特征、故障原因以及維修策略等方面描述汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷知識(shí),從而得到故障診斷本體術(shù)語(yǔ).

2.1 汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體的定義

為了便于構(gòu)建基于本體的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷知識(shí)模型,根據(jù)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷知識(shí)的特點(diǎn),本文對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷知識(shí)本體(Fault Diagnosis Ontology)進(jìn)行形式化定義：

定義1(FDO)=〈C,AC,R,AR,I,X〉

其中,C是汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷知識(shí)本體中的類集(class)；AC是類的概念屬性集(attributes of classes)；R是類集C間的關(guān)系集合(relationships)；AR是類與類之間關(guān)系的屬性集(attributes of relationships)；I是本體的實(shí)例集(instances)；X是對(duì)類的屬性、關(guān)系以及類與類之間關(guān)系進(jìn)行嚴(yán)格約束的公理集(axioms).

定義2任意兩個(gè)類Ci和Cj,如果Ci是父類,Cj是Ci的子類,則稱兩者是繼承關(guān)系,即Cj繼承于Ci,記為is_a(Ci,Cj).

定義3任意兩個(gè)類Ci和Cj,如果Ci和Cj不存在相同的實(shí)例,則稱Ci和Cj是相離的(disjoint),記為disjoint(Ci,Cj).

2.2 汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體的構(gòu)建

根據(jù)本體術(shù)語(yǔ)和汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域的定義,汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體可以從類、屬性、關(guān)系、實(shí)例和公理等五個(gè)方面構(gòu)建.

2.2.1汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的類

汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷的目的是通過(guò)模式匹配得到從故障特征(Fct：Fault_characteristic)到故障類型(Fty：Fault_type)之間的關(guān)系,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生故障的原因(Fsn：Fault_reason)以及提出維修策略(Mst：Maintenance_strategy).因此,將汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體類定義為:

定義4FDOClass=(Fty,Fct,Fsn,Mst)

其中,Fty指根據(jù)汽輪發(fā)電機(jī)組的內(nèi)部結(jié)構(gòu),分析可能發(fā)生的故障和故障之間的層次結(jié)構(gòu)確定的故障類型；Fct指通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)采集和信號(hào)處理得到汽輪發(fā)電機(jī)組各部位故障特征；Fsn指導(dǎo)致汽輪發(fā)電機(jī)組發(fā)生故障時(shí)的單個(gè)或者多個(gè)原因；Mst指當(dāng)確定了汽輪發(fā)電機(jī)組發(fā)生的故障原因后,建議采用相應(yīng)的維修策略.

汽輪發(fā)電機(jī)組故障有很多類型,其中,常見(jiàn)的故障如轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心、油膜渦動(dòng)和軸裂紋等[18-21],其發(fā)生率占了95%以上.汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體類部分見(jiàn)表1,每個(gè)大類的下一級(jí)又有各自的子類.

表1 汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體類Tab.1 Classification of ontology in fault diagnosis field for turbine generator sets

2.2.2汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的關(guān)系

汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中主要有四個(gè)基本語(yǔ)義關(guān)系：所屬關(guān)系(is_a)、部分-整體關(guān)系(is_part_of)、屬性關(guān)系(attribute_of)、實(shí)例關(guān)系(instance_of).可能還存在并(unionOf)、交(intersectionOf)、補(bǔ)(complementOf)、等價(jià)(equivalentTo)等關(guān)系.

2.2.3汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的屬性

汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的屬性是對(duì)故障類之間多對(duì)多關(guān)系的定義.其中,對(duì)象屬性代表類與類之間的關(guān)系,汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中故障類之間的關(guān)系如圖2所示.本文定義了六種對(duì)象屬性：{hasCharacter,isCharacterOf,hasReason,isReasonOf,hasMeasure,isMeasureOf},例如,屬性hasCharacter代表“…有故障特征…”,前面定義域(Domains)是故障類型,后面值域(Ranges)是故障特征,用來(lái)描述故障類型類和故障特征類之間的關(guān)系,屬性isCharacterOf代表“…故障特征屬于…”,其定義域和值域則與屬性hasCharacter相反,屬性也可以有子屬性,例如,hasCharacter有子屬性{hasAO,hasCF,hasHF,hasPC,hasVD,hasVS,hasVWL,hasVWP,hasVWS,hasVWT},其中AO是軸心軌跡Axis Orbit的縮寫(xiě).

數(shù)據(jù)屬性代表個(gè)體與它對(duì)應(yīng)的基本數(shù)據(jù)類型之間的關(guān)系,例如,故障特征類中包含十種數(shù)據(jù)類型屬性：Harmonic_frequency(常伴頻率,integer型數(shù)據(jù))、Vibration_with_frequency(振動(dòng)隨轉(zhuǎn)速變化,boolean型數(shù)據(jù))、Axis_orbit(軸心軌跡,string型數(shù)據(jù))等.

注釋屬性是對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中特殊的類、個(gè)體和屬性的解釋,本文用以標(biāo)注中文類名.

2.2.4汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的公理

汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的公理主要為屬性公理和類公理.屬性公理是對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中類的屬性和屬性之間關(guān)系的一種約束,包括屬性之間的傳遞、對(duì)稱、包含和等價(jià)關(guān)系等.類公理是對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中類與類之間關(guān)系的一種約束,包括類之間的等價(jià)、包含、不相交關(guān)系等.

2.3 汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷知識(shí)建模

汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體是實(shí)現(xiàn)故障診斷的基礎(chǔ).通過(guò)分析故障知識(shí),定義本體類、關(guān)系、屬性、實(shí)例及公理,結(jié)合本體構(gòu)建原則,利用W3C推出的OWL和Stanford大學(xué)開(kāi)發(fā)Protégé_4.3本體編輯器構(gòu)建了汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體模型,用以存儲(chǔ)多個(gè)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷的實(shí)例,擁有較強(qiáng)的描述能力,實(shí)現(xiàn)了不同領(lǐng)域用戶之間的知識(shí)共享.汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域的部分本體模型如圖3所示,顯示了基類(Thing)是每個(gè)故障類的父類,每個(gè)故障類都有自己的子類,相關(guān)的關(guān)系描述由相應(yīng)的屬性定義,部分對(duì)象屬性和數(shù)據(jù)屬性如圖4所示.

3 汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體的一致性檢驗(yàn)

3.1 故障診斷本體類間關(guān)系不一致現(xiàn)象

汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中有很多類,可能會(huì)出現(xiàn)類間關(guān)系不一致的現(xiàn)象,因此需要對(duì)本體知識(shí)進(jìn)行類間關(guān)系沖突和循環(huán)繼承的一致性檢驗(yàn),如圖5所示.

3.2 一致性檢驗(yàn)算法步驟

由定義1、定義2和定義3可得一致性檢驗(yàn)的推論：

推論1汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的任意類Ci,有is_a(Ci,Cj)或is_a(Cj,Ci)；

推論2對(duì)于汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的任意兩個(gè)互不相同的類Ci和Cj,如果is_a(Ci,Cj)成立,則is_a(Cj,Ci)不成立；

推論3汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的任意類Ci、Cj和Ck,如果is_a(Ci,Cj)和is_a(Cj,Ck)成立,則有is_a(Ci,Ck)；

推論4汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的任意類Ci、Cj、Ck和Cl,如果有is_a(Ci,Ck)和is_a(Cj,Cl),并且disjoint(Ck,Cl)成立,則有disjoint(Ci,Cj).

針對(duì)兩種不一致現(xiàn)象,在Tableau算法[22]基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)以下兩個(gè)算法進(jìn)行檢查.

算法1本體的類間關(guān)系沖突檢驗(yàn)算法

步驟如下：

1) 設(shè)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中n個(gè)互不相同的類C1,C2,C3,…,Cn,汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的所有類C*；

2)x=1；

3)S1=φ,S2=φ；

4) 若is_a(Cx,C*)或者is_a(C*,Cx),則S1=(S1∪{C*}){Cx},若disjoint(Cx,C*),則S2=(S2∪{C*}){Cx}；

5) 若S1∩S2≠φ,算法結(jié)束,汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中存在關(guān)系沖突,否則進(jìn)入下一步；

6)x=++x；

7) 若x≤n,重新返回步驟3)；

8) 算法結(jié)束,證明汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中不存在關(guān)系沖突.

算法2本體類的循環(huán)繼承檢驗(yàn)算法

步驟如下：

1) 設(shè)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中n個(gè)互不相同的類C1,C2,C3,…,Cn,汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的所有類C*；

2)x=1；

3)S1=?,S2=?；

4) 若is_a(Cx,C*),則S1=(S1∪{C*}){Cx}；若is_a(C*,Cx),則S2=(S2∪{C*}){Cx}；

5) 若S1∩S2≠?,算法結(jié)束,汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中存在循環(huán)繼承,否則進(jìn)入下一步；

6)x=++x；

7) 若x≤n,重新返回步驟3)；

8) 算法結(jié)束,證明汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中不存在循環(huán)繼承.

通過(guò)設(shè)計(jì)的算法1和算法2對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體中的知識(shí)進(jìn)行一致性檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體的知識(shí)是一致的,沒(méi)有矛盾,因此本文構(gòu)建的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體可以進(jìn)行知識(shí)推理和應(yīng)用.

4 實(shí)例推理驗(yàn)證

對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組的故障信息進(jìn)行表示是故障診斷的前提,直接影響著故障診斷的其他流程和最終結(jié)果.因此需要通過(guò)實(shí)例推理測(cè)試,保證基于本體的汽輪發(fā)電機(jī)組知識(shí)模型的可行性和有效性.

4.1 故障診斷本體推理

本體推理機(jī)可以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)基本推理功能,檢查本體的一致性和得到隱含的知識(shí).本文利用基于描述邏輯的推理機(jī)FaCT++進(jìn)行實(shí)例推理驗(yàn)證,其支持OWL DL(Description Logic,描述邏輯)和OWL2標(biāo)準(zhǔn),使用方便,效率較高.推理要解決的主要問(wèn)題為：給定任意一個(gè)類,通過(guò)推理,可以找到它所屬的類,即它的父類.在OWL DL中,推理是基于事實(shí)作為開(kāi)放世界假設(shè)的,即通過(guò)精確定義汽輪發(fā)電機(jī)組的故障測(cè)試類對(duì)構(gòu)建的本體進(jìn)行推理測(cè)試.汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體的推理是受所定義的公理約束的,由公理得到以下推理規(guī)則：

1) 若X繼承于Y,Y繼承于Z,則X繼承于Z；

2)X繼承于X∪Y,Y繼承于X∪Y；

3)X∩Y繼承于X,X∩Y繼承于Y；

4) (X∪Y)∪Z=X∪(Y∪Z)；

5) (X∩Y)∩Z=X∩(Y∩Z).

4.2 實(shí)例驗(yàn)證

汽輪機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械的轉(zhuǎn)動(dòng)部件稱為轉(zhuǎn)子,由于轉(zhuǎn)子的偏心質(zhì)量而引起振動(dòng)的現(xiàn)象是很普遍的[18-21],主要是由于轉(zhuǎn)子的制造、安裝過(guò)程中的誤差、材質(zhì)不均勻等原因使轉(zhuǎn)子的質(zhì)心位置偏離回轉(zhuǎn)中心線,在轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)時(shí)產(chǎn)生不平衡離心力,引起動(dòng)不平衡,導(dǎo)致汽輪發(fā)電機(jī)組運(yùn)行異常.

本文采用SQI機(jī)械故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬汽輪發(fā)電機(jī)組故障,通過(guò)采集不同故障類型的故障特征作為本體測(cè)試類的本體屬性,實(shí)現(xiàn)對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體推理的驗(yàn)證.如圖6所示,實(shí)驗(yàn)臺(tái)由發(fā)動(dòng)機(jī)、變速發(fā)動(dòng)機(jī)的開(kāi)關(guān)控制器、數(shù)據(jù)采集器和一臺(tái)筆記本電腦(信號(hào)分析軟件)等組成.SQI實(shí)驗(yàn)臺(tái)能夠模擬汽輪發(fā)電機(jī)組的實(shí)際工況,因而能夠模擬轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心、聯(lián)軸器偏差、油膜渦動(dòng)等故障.

已知存在轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心故障,通過(guò)信號(hào)采集設(shè)備得到轉(zhuǎn)速3 000 r/min(基頻振動(dòng)頻率為50 Hz)時(shí)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和相關(guān)圖譜,部分故障特征如圖7所示.

分析其征兆可得：實(shí)例中轉(zhuǎn)子的頻率主要集中在50 Hz,即頻域中能量集中于1X頻,峰值突出明顯,高次諧波分量較小,軸心軌跡為橢圓等.利用推理機(jī)對(duì)本文建立的模型進(jìn)行推理測(cè)試.

利用傳感器采集到的振動(dòng)數(shù)據(jù)和信息,可以通過(guò)對(duì)象屬性和數(shù)據(jù)屬性對(duì)故障測(cè)試類進(jìn)行類之間關(guān)系的定義,例如定義故障測(cè)試類1的屬性為“特征頻率為1X,無(wú)常伴頻率,軸心軌跡為橢圓形等”,依據(jù)所定義的公理和推理規(guī)則實(shí)現(xiàn)對(duì)所構(gòu)建的本體的推理測(cè)試.因?yàn)镺WL_Viz不支持中文,所以在英文推理結(jié)果圖片中進(jìn)行了對(duì)應(yīng)的中文注釋，如圖8所示.在OWL_Viz的圖形中可以看出,推理前故障測(cè)試類1只是故障查詢測(cè)試類的子類；當(dāng)給定故障測(cè)試類所有的屬性后,推理發(fā)現(xiàn)故障測(cè)試類1也屬于故障類型中的轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心類的子類,即故障測(cè)試類1屬于故障查詢測(cè)試類和轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心類共同的子類.

在汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體樹(shù)形結(jié)構(gòu)中,推理前如圖9a所示.故障測(cè)試類1只出現(xiàn)在故障查詢測(cè)試類的下一級(jí),即只是故障查詢測(cè)試類的子類.推理后發(fā)現(xiàn)故障測(cè)試類1也屬于轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心類的子類,即在故障查詢測(cè)試類和轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心類的下一級(jí)都出現(xiàn)了故障測(cè)試類1,如圖9b所示.因此,推理得出故障測(cè)試類1屬于轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心故障,進(jìn)而得到相應(yīng)的故障原因和維修策略.

本文通過(guò)定義多組故障測(cè)試類對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體知識(shí)推理進(jìn)行了驗(yàn)證,如圖9所示推理得出故障測(cè)試類2屬于聯(lián)軸器偏差故障和故障測(cè)試類3屬于油膜渦動(dòng)故障的結(jié)論.經(jīng)過(guò)實(shí)例推理,驗(yàn)證了基于本體汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷知識(shí)模型是可行、有效的.

5 結(jié)論

汽輪發(fā)電機(jī)組故障知識(shí)表示是故障診斷的基礎(chǔ),本文將作為語(yǔ)義基礎(chǔ)的本體引入汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域,提出了一種適用于汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域的本體構(gòu)建方法和知識(shí)表示模型.

1) 構(gòu)建了汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體模型,定義了本體概念、屬性、關(guān)系、實(shí)例和公理等.

2) 設(shè)計(jì)了一致性檢驗(yàn)算法,對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體的類間關(guān)系不一致現(xiàn)象進(jìn)行了檢查,發(fā)現(xiàn)本體知識(shí)是一致的,沒(méi)有矛盾.

3) 提出了汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體推理的問(wèn)題,定義一個(gè)類及其屬性,經(jīng)過(guò)推理得到其父類,并通過(guò)實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證.