滿中國
摘 要:隨著我國列車技術(shù)突飛猛進(jìn)的發(fā)展,車載設(shè)備的復(fù)雜性和相互之間的耦合關(guān)系也日趨復(fù)雜,對于故障診斷提出了更高的要求,以往針對單一設(shè)備的故障診斷已無法很好滿足需求。因此,需要從整車的層面上,對列車的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。本文在分析電力機(jī)車整車故障狀態(tài)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合診斷技術(shù)與專家系統(tǒng)理論,以電力機(jī)車整車故障診斷為目標(biāo),針對專家知識(shí)獲取困難,規(guī)則搜索匹配效率低等問題,深入研究電力機(jī)車故障診斷的知識(shí)庫、知識(shí)表示及推理機(jī),設(shè)計(jì)了基于故障樹和規(guī)則的電力機(jī)車故障診斷專家系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞:故障樹,專家系統(tǒng),電力機(jī)車
中圖分類號:TP274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號:1006-8937(2016)21-0022-04
隨著列車運(yùn)行速度不斷提高,列車運(yùn)行安全不僅是鐵路工作者、科研人員所關(guān)注的問題,也是所有普通民眾所關(guān)注的問題。任何設(shè)備都可能產(chǎn)生故障,單憑技術(shù)人員的感覺來檢測難以滿足現(xiàn)代故障診斷要求。本文基于現(xiàn)代檢測技術(shù)、專家系統(tǒng)以及智能故障診斷技術(shù),構(gòu)建了電力機(jī)車故障診斷專家系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對電力機(jī)車故障進(jìn)行及時(shí)有效診斷,并給出故障處理意見,減小故障損失[1]。
1 系統(tǒng)級故障診斷專家系統(tǒng)基本思路
1.1 基本框架
故障樹分析以前主要應(yīng)用于分析系統(tǒng)故障原因,計(jì)算系統(tǒng)的可靠度,以優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì),因此,在系統(tǒng)可靠性分析與設(shè)計(jì)中得到廣泛應(yīng)用。近年來,利用故障樹模型進(jìn)行故障源搜尋的研究引起了極大關(guān)注。
由于故障樹易于分析事件,而基于規(guī)則的專家系統(tǒng)匹配推理直觀速快,因此,本文提出了以故障樹來分析和獲取知識(shí),以規(guī)則匹配來進(jìn)行推理的診斷專家系統(tǒng),其結(jié)構(gòu)如圖1所示。
1.2 知識(shí)庫規(guī)則的獲取
然后通過尋找對象故障樹的所有最小割集,將故障樹的每一個(gè)最小割集轉(zhuǎn)換為知識(shí)庫中的一條規(guī)則,其基本步驟,如圖2所示。
求出故障樹最小割集是獲取專家系統(tǒng)規(guī)則的關(guān)鍵所在。常用由上而下的故障樹搜尋法求解故障樹最小割集,采取從上到下遇到“與門”就將“與門”下面所有的輸入事件排成一行,遇到“或門”就把“或門”下面所有輸入事件排成一排,依此類推,直到不能分解。以牽引電機(jī)電流不平衡故障樹為例來說明相應(yīng)知識(shí)庫規(guī)則的獲取。電流不平衡故障樹如圖3所示,其編碼簡化形式,如圖4所示。
首先按自上而下搜索法,獲取故障樹的全部最小割集為:
(B003600010001)、(B003600010002)、(B003600020003)、(B003600020004)、(B003600020005)、(B003600010006)、(B003600030007)、(B003600030008)、(B003600030009)、(B003600020010)、(B003600020011)
可以看出,由于在故障樹中,節(jié)點(diǎn)之間都是或邏輯關(guān)系,所以每一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)都構(gòu)成一個(gè)最小割集,共11個(gè)。因此可得牽引電機(jī)電流不平衡專家規(guī)則共11條:
①IF B003600010001 THEN F0036;
②IF B003600010002 THEN F0036;
③IF B003600010003 THEN F0036;
…………………
11 IF B003600020011 THEN F0036;
通過同樣的方法,可獲取電力機(jī)車其他故障專家規(guī)則,并保存在規(guī)則表中,供故障診斷推理機(jī)利用。
2 故障診斷知識(shí)庫
2.1 知識(shí)的表示
因?yàn)殡娏C(jī)車故障的診斷知識(shí)適合采用基于產(chǎn)生式規(guī)則的形式來表示;此外,由于其故障診斷知識(shí)數(shù)量繁多,故障類型復(fù)雜,需要將知識(shí)分類存儲(chǔ)以提高推理速度和效率。因此,通過引進(jìn)框架來彌補(bǔ)產(chǎn)生式規(guī)則這方面的缺點(diǎn)。這里把框架分為兩種,一種是直接框架,框架類別為0,一種是間接框架,框架類別為1,如圖5所示。
其中,框架號一般為對應(yīng)事實(shí)號,框架名稱為對應(yīng)事實(shí)名稱,父槽為父節(jié)點(diǎn)的框架名;槽類型為本事件與子事件的邏輯聯(lián)系關(guān)系,若該事件為底事件,則槽類型為0。以牽引電機(jī)電流不平衡診斷知識(shí)的框架為例,如圖6所示。
2.2 知識(shí)庫框架
本節(jié)對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的規(guī)則和框架的存儲(chǔ)技術(shù)進(jìn)行研究。本系統(tǒng)的知識(shí)庫將由下面幾個(gè)數(shù)據(jù)庫表組成。
①數(shù)據(jù)字典表。數(shù)據(jù)字典表的作用是將全部條件和結(jié)論編碼成符號形式。這樣一方面可有效提升搜索與推理速度;另一方面不僅節(jié)省存儲(chǔ)空間,還便于數(shù)據(jù)庫程序的編寫。本文所采用的具體編碼規(guī)則為:頂事件編碼=“F”+自身4位數(shù)字編碼,如電流不平衡事件為F0036;中間事件編碼=“M”+頂事件4位數(shù)字編碼+自身4位數(shù)字編碼,如電流故障不平衡事件編碼為M00360002;底事件編碼=“B”+中間事件8位數(shù)字編碼+自身4位數(shù)字編碼,如硅元件損壞事件編碼為B003600020006。事件編碼工作由計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。字典表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),如圖7所示。
②規(guī)則表。規(guī)則表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),如圖8所示。這里一條規(guī)則的條件事實(shí)數(shù)目不確定。若采用條件事實(shí)最大的規(guī)則來處理,將導(dǎo)致存儲(chǔ)資源的浪費(fèi)。因此,本論文通過另建一個(gè)規(guī)則條件表來存儲(chǔ)規(guī)則相應(yīng)的條件事實(shí)號,規(guī)則條件表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),如圖9所示。另外規(guī)則表中有一項(xiàng)為重要度,是通過故障樹的定量分析得到的各個(gè)最小割集的重要度。最小割集重要度大的優(yōu)先級就高,就能被推理機(jī)優(yōu)先與故障事實(shí)進(jìn)行匹配,從而提高故障診斷效率。
③框架表??蚣鼙硪彩潜鞠到y(tǒng)知識(shí)庫核心組成部分之一。它就是電力機(jī)車故障樹的存儲(chǔ)表。根據(jù)故障樹的節(jié)點(diǎn)的類型不同,可將框架表分為:間接框架表和直接框架表,分別如圖10和圖11所示。實(shí)際上,間接框架表主要用來表示故障樹的根節(jié)點(diǎn)與中間節(jié)點(diǎn),直接框架表用來表示故障樹葉子節(jié)點(diǎn)。從節(jié)省存儲(chǔ)空間的角度出發(fā),這里也與規(guī)則表一樣,另建間接框架判斷條件表來存儲(chǔ)框架所對應(yīng)的判斷條件,表結(jié)構(gòu)如圖12所示。
3 故障診斷推理機(jī)
基于知識(shí)的故障診斷專家系統(tǒng)的推理就是規(guī)則匹配過程。傳統(tǒng)方法是將規(guī)則進(jìn)行逐一的匹配,這種推理匹配方法,具有盲目性,匹配速度慢。因此,本文引入最小割集重要度概念,按照規(guī)則重要度大小順序匹配規(guī)則,其推理流程圖,如圖13所示。
為描述故障樹各最小割集對頂事件發(fā)生所作的貢獻(xiàn)的大小,可將最小割集重要度定義為PM/T:
PM/T=PM/PT(1)
式(1)中,PM為最小割集M的發(fā)生概率,PT為故障樹頂事件的發(fā)生概率。
最小割集重要度PM/T是最小割集概率占故障樹頂事件概率的百分比。由于最小割集中各底事件是相互獨(dú)立的,因此,PM等于最小割集中各底事件概率的乘積。
以牽引電機(jī)電流不平衡故障樹為例介紹如何計(jì)算故障樹最小割集的重要度。各底事件的概率值,見表1。
計(jì)算中間事件與頂事件的概率如下:
PM00360001=1-(1-PB00360001)(1-PB00360002)(1-PB00360003)=0.1963;
PM00360003=1-(1-PB00360006)(1-PB00360007)(1-PB00360008)=0.1971;
PM00360002=1-(1-PB00360004)(1-PB00360005)(1-PB00360009)(1-PB003600010)(1-PB003600011)(1-PM00360003)=0.4074;
PT=1-(1-PM00360001)(1-PM00360002)0.5237。
根據(jù)式(1)計(jì)算出各最小割集或規(guī)則的重要度結(jié)果,見表2。
最小割集(B003600020005)的重要度最大,其對應(yīng)規(guī)則最先匹配。雖然最小割集都可能導(dǎo)致頂事件發(fā)生。但重要度越小,相應(yīng)的故障模式發(fā)生的概率往往也越小,因此進(jìn)行規(guī)則匹配排序,可明顯提高故障搜索效率。
4 故障診斷專家系統(tǒng)
通過以上分析,本節(jié)提出電力機(jī)車電氣部分故障診斷系統(tǒng)的功能模結(jié)構(gòu)如圖14所示。系統(tǒng)由五大功能模塊組成:故障診斷模塊包括推理模塊和推理解釋模塊。為了提高推理模塊的通用性,實(shí)現(xiàn)了理機(jī)與知識(shí)庫分離。采用正向推理與啟發(fā)性搜索策略,引入了重要度的概念,提高規(guī)則匹配的成功率和推理速度。本系統(tǒng)中的知識(shí)庫管理模塊包括獲取規(guī)則和計(jì)算規(guī)則重要度兩大功能,知識(shí)庫中的規(guī)則并不完全依靠專家來編輯。一定程度上緩解了知識(shí)獲取難的問題。故障樹管理模塊實(shí)現(xiàn)了故障樹的顯示、編輯等功能。數(shù)據(jù)管理模塊主要是保存故障診斷歷史數(shù)據(jù),同時(shí)歷史記錄中的故障發(fā)生次數(shù)作為規(guī)則重要度的參考值。用戶管理模塊包括用戶權(quán)限分配與用戶基本信息更新兩部分。專家系統(tǒng)故障診斷流程,如圖15所示。
5 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
5.1 界面設(shè)計(jì)
系統(tǒng)登陸模塊界面,如圖16和圖17所示,系統(tǒng)具有權(quán)限管理,以保證系統(tǒng)不致因用戶越權(quán)而被破壞使不能正常運(yùn)行。
本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)考慮了電力機(jī)車故障特點(diǎn)的層次性,將電力機(jī)車故障診斷系統(tǒng)分為電氣部分、機(jī)械部分、空氣管路部分以及其它部分4個(gè)子系統(tǒng),又將各子系統(tǒng)細(xì)分成相應(yīng)的功能部件。可通過相應(yīng)功能部件進(jìn)入故障診斷狀態(tài)。
5.2 故障診斷模塊設(shè)計(jì)
以I壓縮機(jī)接觸器16 KM故障為例進(jìn)行說明故障診斷基本的推理流程,其中接觸器 16KM的狀態(tài)信號可通過LCU自動(dòng)獲取。進(jìn)入輔助電機(jī)故障診斷模塊,如圖18所示。
下面詳細(xì)介紹本系統(tǒng)對I壓縮機(jī)故障診斷的推理過程,故障樹如圖19所示,也可從知識(shí)庫管理界面看到以Tree View視圖結(jié)構(gòu)表示的故障樹。從圖19可看出,壓縮機(jī)故障包括排風(fēng)不止故障以及不打風(fēng)故障。規(guī)則獲取模塊,按前面分析所得的規(guī)則獲取方法來獲取規(guī)則和計(jì)算規(guī)則重要度,并保存進(jìn)規(guī)則庫表,如圖20、圖21所示。輔助機(jī)組診斷中故障現(xiàn)象欄會(huì)詢問用戶,I壓縮機(jī)為何種故障現(xiàn)象,若通過司乘人員現(xiàn)場查看后,選擇I壓縮機(jī)不打風(fēng),系統(tǒng)會(huì)按規(guī)則重要度依次調(diào)用規(guī)則R0237~R0242進(jìn)行與綜合數(shù)據(jù)庫中的事實(shí)進(jìn)行匹配。
5.3 知識(shí)庫管理模塊設(shè)計(jì)
知識(shí)庫管理主界面實(shí)現(xiàn)故障樹的修改,其具體操作流程,如圖22所示。知識(shí)庫管理主界面,如圖23所示,仍以I壓縮機(jī)故障樹為例,其完全展開的故障樹視圖如圖24所示。
6 試驗(yàn)與總結(jié)
目前本樣機(jī)系統(tǒng)在國家863項(xiàng)目的支持下,正在試驗(yàn)室和現(xiàn)場進(jìn)行相關(guān)車型的靜態(tài)試驗(yàn),取得了一手的現(xiàn)場數(shù)據(jù)。為今后的列車整車狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷打下了良好的基礎(chǔ)。并有望在近期實(shí)現(xiàn)工程化。
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