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基于数据库的励磁故障智能诊断系统的研究 卢强 王伟 石磊 （国电自动化研究院 江苏省南京市 210003） 摘要： 在国电自动化研究院新一代励磁调节器研制工作中。针对一般故障诊断系统只能根据故障IO点报出故障，无法对故障原因进行精确诊断的问题，提出一种基于数据库的故障诊断专家系统的设计方法，并在此基础上设计并实现了基于B/S架构的网上远程故障诊断系统。 关键词：励磁 故障 诊断 数据库 中图分类号： 0引言 在励磁系统人机接口软件系统中，故障诊断系统有着相当重要的位置，一个设计良好的故障诊断系统有助于励磁系统操作人员快速进行故障排查，定位和解决。在工业控制监控系统中，一般都是根据故障IO点的置位来进行故障的提示。但这种故障诊断方法的最大缺点就是无法对故障进行反演，即根据故障IO点来推演系统真正的故障所在，只能给出大致的故障原因，无法对故障进行精确定位。针对这个问题，我们在国电自动化研究院新一代励磁调节器研制工作中，提出一种基于数据库的故障诊断专家系统，并设计实现了基于B/S架构的局域网/广域网内的远程故障诊断系统。 1系统总体设计 系统的总体设计如图1所示。 图1 励磁智能诊断系统的整体架构 故障智能诊断系统主要包括以下模块： 原始信息采集模块 该模块通过既定的通信协议采集励磁调节器的故障原始IO信息，这些信息一方面直接通过ActiveX接口发布出去，另一方面提供给诊断系统的推理模块使用。 知识库 利用成熟的关系数据库技术实现了故障信息的知识表示，并可在线维护更新。 正向推理模块 数据驱动方式，由原始的故障IO，从知识库中找出匹配的故障类型信息。 反向推理模块 目标驱动方式，根据故障信息类型，在知识库中逐条查找出可能导致的原因，并一一验证，直至找到正确的故障原因。 故障诊断结果通过ActiveX接口在内部局域网发布，局域网内任一台计算机可通过浏览器来实时了解励磁调节器的故障精确信息。 2励磁故障的知识表示 在故障诊断之前，必须将励磁故障的相关知识以一定方式组织起来，这就是励磁故障的知识表示。知识表示方法主要有产生式规则表示法、框架表示法、语义网络表示法等[1]。结合励磁故障的特点，我们采用产生式规则表示法来对励磁故障进行知识表示。 产生式规则方法接近人的思维方式，易于理解。它把知识表示为“if－then”结构。即当某种条件成立时，输出某种结果。产生式规则不仅可以表达事实，而且还可附上可信度来表示这些事实的经验可信度。 用产生式规则方法来表示励磁故障，由于规则的繁多，易影响推理模块的处理效率，而且规则的管理维护也非常不便。为克服这个缺点，引入成熟的关系数据库技术，基于关系数据库的知识表示具有以下特点[2]： 强大的知识表示能力。现有的关系数据库技术已经完全能满足产生式规则的知识表示方法。 强大的管理能力。数据库管理系统(DBMS)已经具有完备可靠的数据管理能力，能轻松处理产生式规则的知识表示方法所需要的数据增加、删除、修改及可能的并发操作，并能提供完善的数据安全性。 可扩展能力强。随着对励磁系统的认识不断加深，对故障规则的描述也将不断修改，关系数据库能提供方便的手段对规则进行增加、修改或删除。同时提供数据库远程访问接口，使远程访问轻松实现。 3故障诊断系统的关系数据库设计 故障诊断系统数据库关系实体模型如图2。数据库由原始IO表（IO）、故障信息表(ERR)、IO/故障信息对应表(IO_ERR)、故障规则表(criterion)、系统表(SYSINFO)等五个表组成。 故障诊断数据库的核心为故障规则表。该表各字段定义如下： CriterionID－规则ID号，用于索引 ERRID－故障ID SYSID－系统ID，不同的系统的同一故障可能对应不同的规则 VarnameY－规则表达式的因变量 Mode－规则表达式的模式，分别用数字来描述等于、大于、小于、大于等于、小于等于等模式符 VarnameX1－规则表达式的自变量1 Operator－规则表达式的操作符，分别用数字来描述加、减、乘、除、与、或、非等操作符 VarnameX2－规则表达式的自变量2 故障规则表描述的含义为：当某一故障发生时，可能原因之一是：因变量等于两个自变量进行某种操作为真。某一故障可能有多种原因。由反向推理模块有哪些信誉好的足球投注网站出全部原因，并一一进行排查，以确定最终原因。 图2 故障诊断系统的数据库设计 4实例说明 某励磁系统的PT2测量故障原因可能为：PT2测量电压小于0或大于1.5倍的机端电压。因此规则表中对PT2测量故障的字段如表1所示： 表1 规则表中关于PT2测量故障的字段定义 CriterionID ERRID SYSID varnameY mode VarnameX1 operator VarnameX2 1 1 1 Upt2 3 0 0 0 2 1