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贵宾会员zhuh提供----基于改进型可信度理论的凝汽器故障诊断模型研究

曹顺安1 胡家元1 李林2

1. 武汉大学动力与机械学院（湖北 武汉430072）；

2. 广东粤电云浮发电厂有限公司（广东 云浮 527300）

[摘 要] 针对凝汽器故障及征兆间存在的模糊关系及现有凝汽器故障诊断模型存在的不足，研究并设计了一个基于可信度理论的故障诊断模型，将可信度推理处理不确定关系的优点应用于凝汽器故障诊断之中。通过对征兆的表达、不确定算法的构建、可信度传递等问题的描述和探讨，提出了更为合理的征兆表达方式及转换数学方程，为征兆的准确获取提供了依据；同时改进了规则可信度的设定方法，使可信度推理更接近于人类专家思维。实例证明，该模型能很好地适应凝汽器故障诊断的需要。

[关键词] 凝汽器，可信度理论，故障诊断，征兆表达，转换数学方程，规则可信度

中图分类号:TM315 文献标识码：A

Cao Shun-an，Hu Jiayuan,(College of Power and Machine, Wuhan University, Hubei Wuhan 430072, China)

ABSTRACT： In order to deal with the fuzzy relation between condenser faults and its symptoms and overcome thedisadvantages of existing fault diagnosis models, this paper studied and constructed a fault diagnosis model based on confidence,applying the merits of credibility reasoning to the condenser fault diagnosis. By discussing the way of knowledge expression, the

set-up of uncertainly algorithm and the transfer of credibility, this paper put forward a more reasonable way of symptoms expressionand converted mathematics equation, which provide the basis for obtaining symptoms accurately. The setting method of ruleconfidence was also improved, and it made reasoning model closer to human experts thinking. Experiment results show that the

proposed model well adapt to the demand of condenser fault diagnosis.

KEY WORDS： condenser; confidence theory; fault diagnosis; symptom expression; converted mathematics equation;rule confidence

前言

凝汽器是火电机组主要辅助设备之一，其运行状态对机组的经济性和安全性有极大的影响。如凝汽器压力升高1 kPa，将使汽轮机汽耗增加1.5 %～2.5 % [1]；凝汽器泄漏将直接影响水汽品质和系统安全性，易造成被迫停机事故。因此，开展对凝汽器及其系统故障诊断的研究，迅速准确地诊断出故障原因，指导运行人员及时采取处理措施，对减少机组停运时间，提高机组的可用率具有重要意义。

凝汽器系统运行过程中出现的故障与故障征兆之间是非线性关系，具有复杂性、模糊性及随机性[2~3]，诊断的实质是一种状态识别与分类问题。当前，较常见的凝汽器故障诊断方法有基于模糊模式识别的故障诊断方法及基于神经网络的故障诊断方法[4~5]。但是，前者存在着无征兆异常时识别结果不为零等误判因素，且无法区分各故障征兆对结论导出的重要性差异，以致对主要征兆响应不足而对次要征兆响应过大，系统适应能力不强；后者的诊断结果取决于训练样本的准确性和充分性，对于电厂的热力系统而言，具体的设备很难获得足够的样本[6]，也就影响其准确性，且此类诊断模型无法方便地增减规则信息，系统灵活性不高，不利于推广应用。鉴于可信度理论在处理推理链不十分复杂的不确定关系时有独到的优势[7~8]，本文吸收了可信度推理的优点，并改进规则可信度的设定方式，形成一个基于改进型可信度理论的故障诊断模型，较好的适应了凝汽器故障诊断的需要。该模型在推理过程中，区分了各征兆对结论导出的重要性差异，对少量次要征兆未获取的情况有良好的适应性，可方便的增减或修改规则信息，并能够根据获取的故障征兆信息量的多少改变规则可信度的大小，更接近于人类专家思维方式。而且，针对当前文献报道的凝汽器诊断模型中征兆

表达方式存在的不足，本文提出了更为合理的征兆表示方式及由实测数据转换为征兆可信度的数学方程，为准确合理的获取征兆信息提供了理论依据和实现途径。

1 可信度理论描述

1.1 可信度定义[9]

根据经验对一件事情为真的相信程度称为可信度（Certainty Factor）。计算公式为：

  2 可信度推理模型的建立

2.1 知识的获取与表达

本文采用在专家系统中应用较为普遍的产生式规则为知识表达方式[10]，用以组建诊断规则。其形式如公式（2）所示。其中，ei 为各故障征兆；h 为该规则导出的故障原因；CF（h,e）为该规则的规则可信度；wi为各征兆的权值；λ 为规则的阈限。wi 与λ 值由行业专家结合现场实际给出，并需反复验证，使其尽可能接近实际情况。此类诊断规则根据专家知识预先建立，独立的存储于规则库中；各规则间不相互影响，可根据现场实际运行情况十分便捷的进行修改或增减。

2.2 征兆表达及可信度计算

现有文献将凝汽器故障征兆大致表达为以下三种形式[11~12]：（1）参数A 增大或减小；（2）参数A 波动；（3）参数A 与参数B 差值增大或减小。此类征兆实质上是由参数的单位时间变化率的正负和大小来确定的，在故障初期对故障的反应较为灵敏，但随故障的持续，设备逐渐进入故障平衡态运行，参数变化率往往减小甚至不再变化，从而导致该类征兆缺乏稳定的保持性。而故障征兆表达方式选取的好坏将直接影响诊断结果的准确性，可见该类故障征兆的表达方式需要改进。同时，当前文献未提及由测量数据转化为征兆可信度的具体方法，使得征兆信息的判断易受人为主观因素及现场数据波动的影响。为保证征兆对故障具有灵敏性及保持性，且考虑到参数在故障平衡态时往往已超过标准范围。本文将上述的第一类征兆表示法改进为：“参数A 增大or 高于标准上限（减小or 低于标准下限）”。两个条件为“或”关系，即其中至少一个条件被满足则认定该征兆被满足。同时，为去除各参数在运行时存在着的波动及干扰影响，本文提出采用斜率条件和阈限条件共同确定参数A 是否增大（或减小），即只有当前参数A 值大于设定的某一阈限值且参数A 获取的n 个数据构成的斜率大于设定的斜率时，才认为参数A 增大；参数A 减小的情况与之类似。