栗 宇，仝靈霄，張 強(qiáng)

(1.蘭州理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730050)(2.大秦鐵路股份有限公司太原機(jī)務(wù)段，山西 太原 030045)(3.中國鐵路北京局集團(tuán)有限公司北京車輛段，北京 100039)(4.廣州電力機(jī)車有限公司，廣東 廣州 510830)

汽輪發(fā)電機(jī)組是電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備，其安全和高效運(yùn)行對(duì)電力系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性有重要影響[1]。隨著發(fā)電裝備實(shí)現(xiàn)了百萬千瓦超超臨界等級(jí)機(jī)組的歷史性跨越，汽輪發(fā)電機(jī)組智能化程度不斷提高，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜。同時(shí)，惡劣的工作環(huán)境下存在許多不確定因素，導(dǎo)致機(jī)組發(fā)生復(fù)合故障和事故的可能性增加，輕則意外停機(jī)，重則“機(jī)毀人亡”。因此，對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷技術(shù)的研究顯得格外重要。

目前，國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷進(jìn)行了廣泛、深入的研究。張強(qiáng)等[2]提出了基于置信度的規(guī)則推理方法和案例推理方法，開發(fā)了集成的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)。Shaaban等[3]提出了基于決策樹的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷方法。楊蘋等[4]采用基于模糊集擴(kuò)展隸屬函數(shù)的變權(quán)重模糊綜合評(píng)判模型，解決了汽輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷精度低的問題。但目前的研究還存在以下不足：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，而且都缺乏語義方面的支持，不能挖掘隱含的故障知識(shí)。

汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷主要依賴維修人員的經(jīng)驗(yàn)，且故障知識(shí)之間關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，導(dǎo)致其不能得到很好地表達(dá)和傳遞[5]。而傳統(tǒng)的案例推理(case-based reasoning，CBR)在推理過程中過分依賴案例庫，對(duì)檢索條件的準(zhǔn)確性要求高，計(jì)算量大，導(dǎo)致案例推理存在檢索效率低、診斷速度慢、推理過程不易理解等問題。針對(duì)以上問題，本文將本體技術(shù)引入汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷中，提出了基于本體和案例推理的檢索模型，設(shè)計(jì)開發(fā)了基于本體和案例推理的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷檢索模塊，為維修人員進(jìn)行汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷提供決策支持。

1 汽輪發(fā)電機(jī)組故障案例知識(shí)的表示

案例推理的核心步驟是對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障知識(shí)進(jìn)行合理的表示，將故障征兆作為檢索的根據(jù)，通過模式匹配得到故障類型、故障原因和維修策略。目前大多數(shù)案例知識(shí)表示中存在知識(shí)拓展性、共享性、可重構(gòu)性和學(xué)習(xí)性差的問題。本體是知識(shí)的描述框架和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，可以在語義和知識(shí)層面對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障概念以及概念之間的關(guān)系進(jìn)行描述。其通過選取所描述領(lǐng)域中的通用術(shù)語和概念，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)、通用、無歧義的領(lǐng)域本體，具有可重用、可共享、語義可擴(kuò)展等優(yōu)點(diǎn)。

本文為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)七步法在本體評(píng)估上的缺陷，針對(duì)其所構(gòu)建的本體準(zhǔn)確性與動(dòng)態(tài)性不足等問題，對(duì)傳統(tǒng)七步法進(jìn)行了改進(jìn)。從知識(shí)工程方法學(xué)的角度，選擇以自頂向下的方法為主，結(jié)合領(lǐng)域本體開發(fā)相關(guān)的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體(fault_diagnosis_ontology, FDO)，主要流程如圖1所示。

圖1 本體建模流程圖

為了便于構(gòu)建基于本體的知識(shí)模型，本文在南洋理工大學(xué)Naing博士定義的六元組本體表示方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合故障診斷的過程，將FDO形式化定義為：

(FDO)=

(1)

式中：C為汽輪發(fā)電機(jī)組故障領(lǐng)域知識(shí)本體中的類集(class)；AC為類的概念屬性集；R為類集C上的關(guān)系集合；AR為類間關(guān)系屬性集；I為本體的實(shí)例集；X為公理集，是關(guān)于類內(nèi)屬性、關(guān)系以及類間關(guān)系的嚴(yán)格約束。

為了定義故障類之間多對(duì)多的關(guān)系，汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體需包括3種屬性：對(duì)象屬性、數(shù)據(jù)屬性、注釋屬性。其中，對(duì)象屬性最為重要，代表一個(gè)個(gè)體與另一個(gè)個(gè)體之間的關(guān)系，見表1。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。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。

表1 本體的對(duì)象屬性

采用Protégé_4.3構(gòu)建部分汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體，本體片段如圖2所示。利用網(wǎng)絡(luò)本體語言(ontology web language，OWL)中的所屬關(guān)系(is_a)、部分-整體關(guān)系(is_part_of)、屬性關(guān)系(attribute_of)和實(shí)例關(guān)系(instance_of)等基本語義關(guān)系形成汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域概念之間的映射層次關(guān)系。

圖2 汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體片段

根據(jù)汽輪發(fā)電機(jī)組故障信息和故障特征的描述，可以將汽輪發(fā)電機(jī)組故障案例知識(shí)以四維信息的方式表示為Ci=(Ii，F(xiàn)i，Ri，Mi)，其中：Ci表示汽輪發(fā)電機(jī)組故障案例信息；Ii表示汽輪發(fā)電機(jī)組故障案例說明信息，包括案例編號(hào)、故障發(fā)生時(shí)間、設(shè)備類型和設(shè)備單位等；Fi表示汽輪發(fā)電機(jī)組故障特征屬性，包括特征頻率、常伴頻率、軸心軌跡和振動(dòng)方向等；Ri表示汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷結(jié)果，包括故障原因和故障類型；Mi表示汽輪發(fā)電機(jī)組故障的維修方案，包括維修策略和診斷結(jié)果評(píng)價(jià)。表2為汽輪發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心故障案例。

表2 故障案例知識(shí)表示

2 汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷方法

2.1 基于本體與案例推理的診斷方法

案例推理是根據(jù)問題案例的相關(guān)信息和特征，對(duì)案例庫中結(jié)構(gòu)化表示的歷史案例進(jìn)行檢索，找到最相似案例實(shí)現(xiàn)案例推理，如果得到的案例不能很好地解決問題則對(duì)其進(jìn)行修正，解決問題后存儲(chǔ)到案例庫中實(shí)現(xiàn)案例學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的CBR模型如圖3所示，通過輸入問題案例的故障特征，與歷史案例庫中的案例進(jìn)行相似度計(jì)算，得到最相似案例完成案例推理，從而實(shí)現(xiàn)故障診斷。由于汽輪發(fā)電機(jī)組惡劣的工作環(huán)境與機(jī)組本身復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，對(duì)于一些機(jī)組故障來說，單純的CBR并不能高效地診斷出故障原因。

圖3 傳統(tǒng)CBR檢索模型

本文提出了基于本體和案例推理(ontology-CBR，O-CBR)的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷方法，通過構(gòu)建汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體，對(duì)案例知識(shí)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表示和存儲(chǔ)，可以在傳統(tǒng)CBR的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)開發(fā)基于本體和案例推理的故障診斷O-CBR檢索模塊，增加了語義檢索，縮小了案例檢索范圍，提高了故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。如圖4所示，Ontology檢索層是基于汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體的定性檢索，通過語義相似度計(jì)算得到故障知識(shí)子案例庫，縮小了檢索的范圍。CBR檢索層是基于汽輪發(fā)電機(jī)組故障特征的定量檢索，通過故障特征類別、數(shù)值大小和區(qū)間等進(jìn)行，提高檢索準(zhǔn)確性，最終找到最相似的故障案例，實(shí)現(xiàn)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷。

圖4 O-CBR檢索模型

2.2 汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體檢索

2.2.1基于信息論的語義相似度計(jì)算

通過量化汽輪發(fā)電機(jī)組故障概念在一段故障案例信息中出現(xiàn)的頻率，定義領(lǐng)域本體中概念C的信息量為：

I(C)=log2(1/P(C))

(2)

(3)

圖5所示為汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體結(jié)構(gòu)樹。故障概念節(jié)點(diǎn)(C1，C2)之間的語義距離Sim(C1,C2)：

圖5 汽輪發(fā)電機(jī)組本體示例結(jié)構(gòu)樹

(4)

2.2.2語義相似度計(jì)算的改進(jìn)

本文為提高本體檢索層中語義相似度的準(zhǔn)確性，引入兩個(gè)故障概念節(jié)點(diǎn)之間的語義距離用以表示語義相似度，并將汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體結(jié)構(gòu)樹中連接概念節(jié)點(diǎn)的語義距離統(tǒng)一定義為單位距離1。因此，可以通過兩個(gè)故障概念節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑的邊數(shù)對(duì)語義相似度進(jìn)行定義。由式(4)可得，兩個(gè)本體概念之間的語義相似度Sim(C1,C2)：

Sim(C1,C2)=1/(1+Number(C1,C2))

(5)

式中：Number(C1,C2)為連接兩個(gè)故障概念的最短路徑的邊數(shù)。

本文在語義相似度的基礎(chǔ)上考慮節(jié)點(diǎn)深度Dep(C1,C2)和節(jié)點(diǎn)密度Density(C1,C2)對(duì)相似度的影響，通過分配權(quán)重，提高了對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體概念的區(qū)分度和本體檢索層的準(zhǔn)確性。其中，節(jié)點(diǎn)深度指故障概念節(jié)點(diǎn)與根節(jié)點(diǎn)的最短路徑中所包含的邊數(shù)，深度越大，相似度越大。節(jié)點(diǎn)密度指兩個(gè)故障概念節(jié)點(diǎn)最近共同祖先節(jié)點(diǎn)所包含的直接子節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，數(shù)量越大，分布密度越大，相似度越大。綜上，引入權(quán)重系數(shù)α，β和γ后的領(lǐng)域本體概念節(jié)點(diǎn)之間的加權(quán)語義相似度Simadd(C1,C2)為：

Simadd(C1,C2)=α·Sim(C1,C2)+β·Dep(C1,C2)+γ·Density(C1,C2)

(6)

式中α+β+γ=1，α最大，即語義距離是主要因素。

2.3 汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷案例檢索

2.3.1特征類別相似度

特征類別相似度主要是計(jì)算兩個(gè)不同故障概念包含的不同屬性之間的相似度。

(7)

式中：Simc為汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷特征中兩個(gè)故障概念的特征類別相似度；N(C1)為概念C1的特征集；N(C2)為概念C2的特征集。

2.3.2精確數(shù)值相似度

精確數(shù)值相似度主要是計(jì)算汽輪發(fā)電機(jī)組故障概念，如汽輪發(fā)電機(jī)組故障特征中的油溫、溫升等。汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷特征中兩個(gè)故障概念的精確數(shù)值相似度為Simv1(C1,C2):

(8)

式中：a，b為概念C1，C2某特征的具體數(shù)值；S表示數(shù)值的取值范圍。

2.3.3確定區(qū)間數(shù)值相似度

汽輪發(fā)電機(jī)組故障概念中常有確定區(qū)間的數(shù)值屬性，確定區(qū)間數(shù)值相似度主要是計(jì)算汽輪發(fā)電機(jī)組故障概念特征中包含的確定區(qū)間數(shù)值信息之間的相似度，如汽輪發(fā)電機(jī)組發(fā)生故障時(shí)轉(zhuǎn)速在3 000～4 000 r/min等。汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷特征中兩個(gè)確定區(qū)間的相似度為Simv2(C1,C2):

(9)

式中:(m,m′)，(n,n′)為概念C1，C2的特征區(qū)間值；max(m′,n′)，min(m,n)分別為概念C1，C2的特征區(qū)間的最大值，最小值。

2.3.4模糊區(qū)間數(shù)值相似度

實(shí)際生產(chǎn)作業(yè)中有很多不確定因素影響著汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷，因此需要對(duì)這些不確定信息進(jìn)行模糊表示，如模糊值和模糊區(qū)間。本文采用精度較高的梯形模糊數(shù)作為隸屬度函數(shù)來判斷故障特征之間的差異性，其模糊函數(shù)如圖6所示。

圖6 梯形模糊函數(shù)

汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷特征中不確定信息x的模糊區(qū)間數(shù)值相似度為Simv3(C1,C2):

Simv3(C1,C2)=Simf(x)=

(10)

式中：f(x)為不確定信息x的隸屬度函數(shù)；K1，K2，K3，K4為不確定信息x的屬性值。

綜上，通過分層檢索模型得到汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷特征中兩個(gè)故障概念的加權(quán)屬性相似度為SimA(C1,C2)：

SimA(C1,C2)=∑ωi·Simvi

(11)

式中：∑ωi=1，ωi為每個(gè)不同屬性的權(quán)重。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及實(shí)例測(cè)試

系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開發(fā)主要是利用Protégé_4.3、Microsoft SQL Server 2008和C#語言等來實(shí)現(xiàn)的。采用Protégé構(gòu)建汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域本體，通過SQL數(shù)據(jù)庫對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障案例進(jìn)行存儲(chǔ)，并實(shí)現(xiàn)增刪查改，利用C#語言在Visual studio集成開發(fā)環(huán)境中執(zhí)行檢索算法并開發(fā)交互界面，如圖7所示。

圖7 故障案例O-CBR檢索界面

診斷人員根據(jù)汽輪發(fā)電機(jī)組故障的實(shí)際情況，在本體檢索層輸入語義概念詞，將檢索范圍定位到最相關(guān)的子案例庫，然后在CBR檢索層輸入故障案例屬性及專家推薦的權(quán)重值，得到診斷結(jié)果。本例中的語義概念詞為“東方汽輪機(jī)廠”“200 MW”和“轉(zhuǎn)子”，屬性輸入為“特征頻率”“軸心軌跡”和“振動(dòng)隨轉(zhuǎn)速變化”等，“null”表示問題案例中沒有的特征屬性。在輸出界面中，系統(tǒng)給出最相似案例，診斷結(jié)果為故障屬于“轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心”，維修策略為“轉(zhuǎn)子除垢、修復(fù)轉(zhuǎn)子、轉(zhuǎn)子動(dòng)平衡”等。結(jié)果表明，通過故障案例重用實(shí)現(xiàn)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷的O-CBR方法是可行的。本文采用某石化廠的CLN600-24.2/566/566型超臨界汽輪機(jī)的故障案例，抽樣提取50項(xiàng)不同故障類型的汽輪發(fā)電機(jī)組故障案例，通過設(shè)計(jì)開發(fā)專家系統(tǒng)的O-CBR檢索模塊進(jìn)行故障診斷，并與傳統(tǒng)CBR系統(tǒng)進(jìn)行了對(duì)比分析[2]，以研究語義相似度計(jì)算對(duì)整體診斷結(jié)果的影響。相關(guān)診斷人員及專家對(duì)診斷結(jié)果的有效性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、評(píng)價(jià)和對(duì)比，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

表3 汽輪發(fā)電機(jī)組故障案例診斷結(jié)果對(duì)比

通過對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障案例中不同的故障類型進(jìn)行診斷，分析比較其診斷結(jié)果的準(zhǔn)確度和準(zhǔn)確率可知，傳統(tǒng)CBR的平均準(zhǔn)確率為66%，O-CBR的平均準(zhǔn)確率為88%。由此可知，與傳統(tǒng)的CBR相比，本文提出的O-CBR故障診斷方法具有更高的準(zhǔn)確率。

4 結(jié)論

本文針對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷知識(shí)高效檢索的方法展開了研究，得到以下結(jié)論：

1)本文在傳統(tǒng)七步法的基礎(chǔ)上增加了本體評(píng)估和跟蹤的步驟，提高了汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷本體的準(zhǔn)確性和動(dòng)態(tài)性。

2)結(jié)合定性檢索和定量檢索，本文設(shè)計(jì)了基于語義和屬性相似度算法的O-CBR分層檢索模型，增加了語義檢索，縮小了案例檢索范圍。通過對(duì)某石化廠的CLN600-24.2/566/566型超臨界汽輪機(jī)的故障案例進(jìn)行故障診斷，驗(yàn)證了基于本體和案例推理的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷方法可以為維修人員提供決策支持，具有較高的診斷效率和準(zhǔn)確性。