燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)知識(shí)獲取與表達(dá)推理的框架

王 仲 顧煜炯 韓旭東 孫樹(shù)民 朱俊杰 黃元平

1. 華北電力大學(xué)國(guó)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(jì)發(fā)展步入新常態(tài)，電力企業(yè)面臨的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境愈發(fā)復(fù)雜。為提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，各家企業(yè)都在積極推進(jìn)信息化與工業(yè)化的深度融合，探索實(shí)施智慧電廠的發(fā)展戰(zhàn)略[1]。機(jī)組設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與健康維護(hù)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(hù)工作的傳統(tǒng)模式，促使其朝著智能化方向邁進(jìn)。由于發(fā)電機(jī)組的健康維護(hù)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(guò)程與結(jié)論的可解釋性[3]，因此服務(wù)于健康維護(hù)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(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)，還應(yīng)包括非結(jié)構(gòu)化的專(zhuān)家知識(shí)[4]。燃?xì)廨啓C(jī)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(hù)的領(lǐng)域知識(shí)具有體量大且繁雜的特點(diǎn)。以發(fā)電用重型燃?xì)廨啓C(jī)為智能狀態(tài)監(jiān)測(cè)與健康維護(hù)的具體應(yīng)用場(chǎng)景，開(kāi)展大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中知識(shí)獲取、表達(dá)與推理的研究具有十分重要的意義。

知識(shí)獲取與表達(dá)是知識(shí)工程的關(guān)鍵工序，是開(kāi)發(fā)專(zhuān)家系統(tǒng)的核心工作[5]。CHOUDHARY等[6]針對(duì)不同的知識(shí)類(lèi)型，總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘在制造業(yè)知識(shí)獲取問(wèn)題中的應(yīng)用。YANG等[7]利用決策樹(shù)模型獲取轉(zhuǎn)子振動(dòng)類(lèi)故障知識(shí)。在眾多知識(shí)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(shù)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(shí)的搜集[8]。FMEA通過(guò)評(píng)估潛在故障對(duì)設(shè)備功能及周?chē)h(huán)境的影響，提出系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)部件的預(yù)防改進(jìn)措施[9]。CATELANI等[10]基于FMEA分析獲取設(shè)備在設(shè)計(jì)和運(yùn)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(cè)。FTA通過(guò)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(chē)輛設(shè)備故障間的因果關(guān)系，構(gòu)建了診斷專(zhuān)家系統(tǒng)。

常見(jiàn)的知識(shí)表達(dá)方法基于一階謂詞邏輯、規(guī)則、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架、Petri網(wǎng)[13]。近年來(lái)，本體技術(shù)發(fā)展迅速，結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表達(dá)形式和關(guān)聯(lián)推理機(jī)制使其成為新一代知識(shí)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(jī)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(dá)。SIHEM等[16]在故障知識(shí)本體表達(dá)基礎(chǔ)上建立了汽輪機(jī)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)。ZHOU等[17]提出信號(hào)分析和本體建模的混合模型，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械部件全過(guò)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(shí)管理和綜合信息共享平臺(tái)。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(jī)組故障知識(shí)庫(kù)。盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)工程的各環(huán)節(jié)分別進(jìn)行了詳細(xì)的論述，但仍然缺乏對(duì)健康維護(hù)工作中知識(shí)獲取、表達(dá)與推理全過(guò)程的總結(jié)概述。燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)作為一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及特征提取、能效優(yōu)化、故障識(shí)別、壽命管理、維護(hù)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(zhuān)家知識(shí)庫(kù)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(tái)，為健康維護(hù)的實(shí)現(xiàn)奠定基礎(chǔ)[20]。

本文針對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)工作中知識(shí)搜集不全面、知識(shí)可移植性差、知識(shí)推理效率低等諸多問(wèn)題，提出了一套指導(dǎo)知識(shí)獲取、表達(dá)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?xì)廨啓C(jī)健康問(wèn)題診斷所必需的專(zhuān)家知識(shí)；然后基于本體建模對(duì)已獲取的專(zhuān)家知識(shí)重新進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表達(dá)，并結(jié)合本體公理和自定義規(guī)則實(shí)現(xiàn)知識(shí)的診斷；最后選用某實(shí)用燃?xì)廨啓C(jī)為對(duì)象說(shuō)明該知識(shí)工程框架在健康維護(hù)系統(tǒng)中的應(yīng)用。

1 基于FMEA和FTA的燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)知識(shí)獲取

在智慧電廠的建設(shè)背景下，燃?xì)廨啓C(jī)的健康維護(hù)任務(wù)應(yīng)該全面覆蓋機(jī)組運(yùn)行工況，從多維度建立機(jī)組的故障知識(shí)圖譜。在知識(shí)獲取階段，借助FMEA和FTA可以全面開(kāi)展故障機(jī)理分析工作，搜集專(zhuān)家知識(shí)。

1.1 基于FMEA的多維度知識(shí)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?xì)廨啓C(jī)作為機(jī)電熱耦合復(fù)雜系統(tǒng)，健康問(wèn)題可能會(huì)出現(xiàn)在單一設(shè)備的故障層面，也可能會(huì)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?xì)廨啓C(jī)參與調(diào)峰的工作模式已成常態(tài)，啟停機(jī)階段和變負(fù)荷階段占據(jù)總服役周期的比重越來(lái)越大[22]，關(guān)鍵參數(shù)的頻繁變化會(huì)造成燃?xì)廨啓C(jī)材料的加速老化，因此，為全面獲取燃?xì)廨啓C(jī)的健康維護(hù)知識(shí)，借助FMEA思路，從能效、故障和壽命三個(gè)角度分析機(jī)組的健康問(wèn)題。將FMEA獲取到的知識(shí)分為從原因到影響的故障演變知識(shí)、從征兆到原因的故障診斷知識(shí)，以及從評(píng)價(jià)到維護(hù)的故障決策知識(shí)，如圖1所示。

圖1 燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)獲取的多維度知識(shí)

燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行過(guò)程可以分為四個(gè)階段：?jiǎn)C(jī)、停機(jī)、穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)。不同運(yùn)行階段的故障模式及對(duì)應(yīng)的征兆不同，需要以運(yùn)行過(guò)程和設(shè)備對(duì)象為邊界研究故障的特點(diǎn)。故障的原因與影響分析是故障知識(shí)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(jī)組的能效水平與壽命同樣應(yīng)該納入分析范疇。針對(duì)不同的故障原因，結(jié)合故障的嚴(yán)重程度綜合評(píng)價(jià)，制定不同的維護(hù)策略。表1給出了壓氣機(jī)結(jié)垢故障FMEA結(jié)果，分析內(nèi)容包括：模式、過(guò)程、部件、征兆、原因、影響、評(píng)價(jià)和維護(hù)。為了方便后續(xù)知識(shí)的表達(dá)和管理，對(duì)相關(guān)詞條進(jìn)行了編碼備注。

表1 壓氣機(jī)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(duì)FMEA的補(bǔ)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(hào)說(shuō)明與詳細(xì)介紹見(jiàn)文獻(xiàn)[11]。故障樹(shù)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(shù)頂事件即故障模式的選取有以下三條原則：①將對(duì)設(shè)備正常運(yùn)行影響較大、發(fā)生較為頻繁的故障作為故障樹(shù)頂事件；②頂事件最好是誘發(fā)燃機(jī)系統(tǒng)失效的直接主導(dǎo)原因；③應(yīng)利于在線監(jiān)測(cè)和診斷。確定故障樹(shù)底事件的原則是劃分到最小可維修單元或可測(cè)節(jié)點(diǎn)為止。如果可測(cè)參數(shù)異常由工況邊界所致，則不作進(jìn)一步分析，否則應(yīng)劃分到最小可維護(hù)單元。圖2中，燃燒室壓力波動(dòng)大是故障樹(shù)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(shù)的轉(zhuǎn)移，對(duì)應(yīng)未詳盡說(shuō)明的故障底事件；相鄰兩層故障間用或門(mén)邏輯符號(hào)連接。進(jìn)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(duì)機(jī)組健康影響較大，將其認(rèn)定為故障模式。

圖2 燃燒室壓力波動(dòng)大的故障樹(shù)

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(gè)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(shù)采用下行法確定全部最小割集，與門(mén)僅增加割集內(nèi)所含元素的數(shù)量，或門(mén)增加割集的數(shù)量。對(duì)于故障樹(shù)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(shí)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(dòng)大故障同時(shí)出現(xiàn)，則認(rèn)為燃料噴嘴堵塞故障大概率是燃燒室壓力波動(dòng)大的誘因，可先處理燃料噴嘴堵塞故障。若燃燒室壓力波動(dòng)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?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)知識(shí)的本體表達(dá)與推理

借助FMEA和FTA獲取的非結(jié)構(gòu)化專(zhuān)家知識(shí)是以表單和圖形的形式儲(chǔ)存的，難以直接驅(qū)動(dòng)計(jì)算機(jī)查詢(xún)推理。各個(gè)專(zhuān)家對(duì)故障機(jī)理和規(guī)則的描述缺乏統(tǒng)一的術(shù)語(yǔ)，造成診斷知識(shí)通用性差，因此需要采用本體模型對(duì)專(zhuān)家知識(shí)進(jìn)行重新表達(dá)和管理。

2.1 燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)本體的構(gòu)建

本體作為一種概念知識(shí)結(jié)構(gòu)化的表示形式，由類(lèi)、屬性和個(gè)體構(gòu)成[23]，可清楚準(zhǔn)確地定義類(lèi)及其關(guān)系的層次結(jié)構(gòu)，是一種語(yǔ)義豐富的知識(shí)表述載體。本體建模語(yǔ)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?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)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(duì)象。本文開(kāi)展的是燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)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(shí)表單提煉重要概念。

(4)定義類(lèi)及層次結(jié)構(gòu)。燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)領(lǐng)域的本體包含健康維護(hù)、設(shè)備和運(yùn)行過(guò)程三大類(lèi)。運(yùn)行過(guò)程和設(shè)備表示機(jī)組故障出現(xiàn)的邊界條件，在健康維護(hù)本體類(lèi)中分為模式、原因、影響、征兆、維護(hù)、評(píng)價(jià)等6個(gè)子類(lèi)。燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)本體中類(lèi)的描述與層次劃分如表2所示。

表2 燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)本體類(lèi)的術(shù)語(yǔ)與層次劃分

(5)確定對(duì)象屬性及關(guān)系。根據(jù)健康維護(hù)工作的內(nèi)容，將對(duì)象屬性分為 “組成”、“包含”、“發(fā)生在”、“因?yàn)椤薄ⅰ坝绊懯恰?、“評(píng)價(jià)是”、“維護(hù)是”、“征兆是”，如表3所示。表3中，領(lǐng)域狀態(tài)欄內(nèi)的類(lèi)通過(guò)對(duì)象屬性與范圍狀態(tài)欄中的類(lèi)相關(guān)聯(lián)。

表3 燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)對(duì)象屬性說(shuō)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(xiǎn)等級(jí)。

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

2.2 基于本體推理的燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷

事實(shí)上，故障診斷的過(guò)程是一個(gè)語(yǔ)義檢索過(guò)程，故障知識(shí)本體的約束和公理有助于消除語(yǔ)言歧義問(wèn)題。燃?xì)廨啓C(jī)的故障診斷可分為故障模式的識(shí)別和故障原因的推理兩個(gè)環(huán)節(jié)。故障模式的識(shí)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(shí)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(xún)。為實(shí)現(xiàn)燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷，本體的推理過(guò)程在Jena環(huán)境[19]下完成。Jena中的規(guī)則推理機(jī)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(shí)，利用hasSymptom屬性創(chuàng)建與征兆相關(guān)聯(lián)的異常事件個(gè)體YC。在構(gòu)建完成的本體OWL中，故障征兆視作個(gè)體，通過(guò)OWL類(lèi)中的等價(jià)關(guān)系Equivalent to與故障模式相關(guān)聯(lián)。利用HermiT推理機(jī)完成異常事件個(gè)體YC到知識(shí)庫(kù)中已有故障模式的分類(lèi)。HermiT推理機(jī)是公開(kāi)可用的OWL推理機(jī)，在給定一個(gè)OWL文件的情況下，能快速有效地識(shí)別類(lèi)與個(gè)體之間的包含關(guān)系。如果某一異常事件個(gè)體出現(xiàn)的征兆與本體知識(shí)庫(kù)中某一故障模式的征兆相一致，則判定該異常事件個(gè)體屬于該故障模式類(lèi)。故障模式的識(shí)別結(jié)果可以通過(guò)SPARQL(simple protocol and RDF(resource description framework) query language)語(yǔ)言查詢(xún)。故障原因的推理是在故障模式的基礎(chǔ)上，通過(guò)自定義規(guī)則實(shí)現(xiàn)的。用自定義規(guī)則表達(dá)故障樹(shù)中故障演變傳遞的復(fù)雜因果關(guān)系。

燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)知識(shí)管理系統(tǒng)框架的設(shè)計(jì)分為三個(gè)模塊：知識(shí)獲取、知識(shí)表達(dá)和知識(shí)推理，如圖4所示。在知識(shí)獲取模塊中，通過(guò)劃分燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)構(gòu)建設(shè)備樹(shù)，確定每一部分設(shè)備與系統(tǒng)的功能，借助FMEA和FTA完成燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)知識(shí)的獲取。在知識(shí)表達(dá)模塊，基于本體建模對(duì)已獲取的故障知識(shí)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表達(dá)，構(gòu)建燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)專(zhuān)用領(lǐng)域本體知識(shí)庫(kù)。在此基礎(chǔ)上，以本體知識(shí)為單元對(duì)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(shí)現(xiàn)故障模式的識(shí)別和故障原因診斷推理。

圖4 燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)的知識(shí)管理系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

3 案例分析

圖5 燃?xì)廨啓C(jī)設(shè)備樹(shù)

選用某實(shí)際300 MW發(fā)電用重型燃?xì)廨啓C(jī)為對(duì)象，說(shuō)明本文提出的系統(tǒng)框架在健康維護(hù)知識(shí)管理系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用。首先對(duì)燃?xì)廨嗊M(jìn)行系統(tǒng)劃分與功能分析，得到的4層設(shè)備樹(shù)如圖5所示。燃?xì)廨啓C(jī)可以分為壓氣機(jī)、透平和燃燒室3個(gè)子系統(tǒng)。通過(guò)故障機(jī)理分析和事故案例總結(jié)，將燃?xì)廨啓C(jī)常見(jiàn)的故障模式分為25類(lèi)，如表4所示，其中，F(xiàn)Y表示發(fā)生在壓氣機(jī)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(lèi)故障中，轉(zhuǎn)軸與1號(hào)軸承浮動(dòng)油擋碰摩、軸頸與1號(hào)軸承軸瓦碰摩發(fā)生時(shí)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?xì)廨啓C(jī)典型故障模式、征兆及對(duì)應(yīng)編號(hào)

Protégé軟件可提供用戶(hù)交互的開(kāi)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(guò)Protégé本體軟件搭建的燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)領(lǐng)域本體模型如圖6所示。圖6中，左側(cè)區(qū)域顯示燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)的類(lèi)及其層次化關(guān)系，中間區(qū)域顯示征兆類(lèi)下的個(gè)體，右側(cè)區(qū)域顯示領(lǐng)域內(nèi)的對(duì)象屬性。借助Protégé本體開(kāi)發(fā)工具可以快速便捷地將獲取的故障知識(shí)轉(zhuǎn)為本體結(jié)構(gòu)化表達(dá)。此外，也可以選用圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j進(jìn)行本體知識(shí)的存儲(chǔ)。

圖6 燃?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)本體模型

以某次壓氣機(jī)喘振故障診斷為例說(shuō)明該健康維護(hù)系統(tǒng)在實(shí)際狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。機(jī)組在2019年8月9日的啟機(jī)升速過(guò)程出現(xiàn)2號(hào)軸承Y向振動(dòng)過(guò)大的故障，最大振動(dòng)幅值超過(guò)200 μm，最終導(dǎo)致機(jī)組跳機(jī)，如圖7所示。故障發(fā)生時(shí)，壓氣機(jī)出口壓力在轉(zhuǎn)速超過(guò)1720 r/min后出現(xiàn)明顯降低，如圖8所示。振動(dòng)過(guò)大和壓力出口壓力降低這兩個(gè)征兆可通過(guò)預(yù)先寫(xiě)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(jī)條件下振幅與出口壓力的變化趨勢(shì)。此外，壓氣機(jī)出口的低沉轟鳴聲可作為現(xiàn)場(chǎng)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(dòng)幅值變化

圖8 喘振故障的壓氣機(jī)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(dòng)過(guò)程中2號(hào)軸承出現(xiàn)明顯的低頻振動(dòng)分量)與SY05(啟動(dòng)過(guò)程中壓氣機(jī)出口壓力下降)，因此異常事件YC={SY04, SY05}。在本體知識(shí)庫(kù)中構(gòu)造異常事件網(wǎng)絡(luò)片段：(YC，hasSymptom，SY04)和(YC，hasSymptom，SY05)。對(duì)異常事件與本體知識(shí)庫(kù)內(nèi)各個(gè)故障模式進(jìn)行匹配，采用SPARQL查詢(xún)異常事件YC所屬的故障模式，推理結(jié)果判定為壓氣機(jī)喘振故障。

在此基礎(chǔ)上，對(duì)已經(jīng)識(shí)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(jī)環(huán)，完成故障模式對(duì)應(yīng)的故障原因及其他信息的檢索工作，并寫(xiě)入故障報(bào)表。FY02故障(壓氣機(jī)喘振)的故障原因有CY05(SFC出力不足)、CY06(防喘放氣閥未打開(kāi))、CY07(IGV開(kāi)度不合適)、CY08(入口濾網(wǎng)堵塞)、CY09/FY01(壓氣機(jī)結(jié)垢)。由于可觀測(cè)型原因CY05、CY06、CY07、CY08的征兆均未出現(xiàn)，所以壓氣機(jī)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?xì)廨啓C(jī)健康維護(hù)任務(wù)離不開(kāi)領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建，借助FMEA與FTA的分析方法，明確了故障知識(shí)的類(lèi)型，實(shí)現(xiàn)了燃?xì)廨啓C(jī)多維度故障知識(shí)的獲取。

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

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