水电机组故障诊断的集成知识表示与推理-【新闻】永济

水电机组故障诊断的集成知识表示与推理

中图分类号：TK227；TK267　文献标识码：A

文章编号：2258-8223 24-2268-25A METASYNTHESIZING METHOD OF KNOWLEDGE REPRESENTATION

AND REASONING OF FAULT DIAGNOSIS FOR HYDROELECTRIC SETYU Tao

ABSTRACT：In consideration of the diversity and the complication of fault diagnosis knowledge for hydroelectric set, a new metasynthesizing knowledge-representation using neural network, fuzzy rules and visualized technique is proposed. And on the basis of the knowledge representation, an integrated reasoning method is completed. A Vibration Fault Diagnosing Example is given to demonstrate that the abilities of acquiring and representing knowledge and the inferring efficiency of hydroelectric set's fault diagnosis can be reasonably improved.

KEY WORDS：hydraulic engineering; fault diagnosis; knowledge representation2　引言水电机组设备庞大、结构复杂、诱发故障的原因很多。其常见故障有：①机组轴承故障；②机组振动故障；③水轮机汽蚀与泥沙磨损；④水轮发电机故障。

确立恰当的知识表示和推理方式是研制一个故障诊断专家系统的良好基础。迄今为止，设备故障诊断知识的表示多采用产生式规则，但对大型机组而言，大量诊断知识难以归纳为规则。实践证明［2］

纯粹使用产生式规则表示法描述故障诊断的知识远不足以反映引起机组故障原因的全部征兆。近年来，人们提出了一些将规则和神经网络集成表示的方法［2～3］，这些方法大多是在规则库的基础上将规则转化为网络表示，对于实时性要求较高、诊断规则较少和推理策略相对稳定的诊断系统具有一定的优势。然而，对于包含水、机、电等多方面因素的高度复杂的水电系统，上述集成方法也暴露出复杂故障诊断困难、知识库的开放性和透明度较低、人机交互能力差等方面的不足。

为充分满足水电机组故障诊断知识的多样性和复杂性对知识表示的要求，

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