基于Internet/本地的电站锅炉故障模糊诊断专家系统的研究

阮曙东 赵海波 郑楚光

（华中科技大学煤燃烧国家重点实验室）

摘 要：该锅炉故障诊断系统利用模糊推理机制，通过检测电厂实时运行数据库中出现的故障征兆，结合给定的规则知识，诊断锅炉系统在运行过程中可能出现的特定故障。该系统可以在锅炉本地运行，也可以建立在基于Internet的远程锅炉专家分析平台上，以提高电站锅炉的远程技术支持能力。本文利用此系统远程对锅炉汽包满水故障进行了诊断，得到了与实际检测结果相符合的诊断结果。

关键词：锅炉，故障诊断，专家系统，模糊数学[1]

1、序言

　　锅炉是电站运行的关键设备，其安全可靠经济运行是电站管理的头等大事，实时准确地监测管理锅炉的运行状态，正确地诊断其出现的故障，对防止故障的扩散以至重大事故的发生、提高机组运行的安全性和经济性是十分重要的。而目前锅炉的故障诊断大都位于本地进行，这就限制了厂外技术力量对电厂安全高效运行的远程技术服务，这显然是不能满足现代生产需要的，也必将制约一个企业在信息时代的高速发展。同时，与电厂运行生产的情况相对应的是，高校和科研单位具有雄厚的科研力量，但是它们很难得到电厂实时运行数据，这对于其科研和教学造成了极大的不便，难以实现产学研的高效结合。实际上，现代电厂本身已经构建了自己的本地实时运行海量数据库，建成了与Internet相连的局域网，如果利用电厂现有技术和设施，通过基于Internet的数据通讯程序，把电厂的实时数据传输到远程，建设远程实时运行海量数据库，在此数据库的基础上建设专家分析平台，就可以解决这些症结。将锅炉故障模糊诊断系统建立在远程状态监测系统基础上，根据锅炉运行状态监测情况，确定锅炉系统运行中出现的故障征兆，采用基于规则的模糊诊断推理机制，分析诊断锅炉系统在运行过程中可能出现的多种故障，并确定故障发生的原因。

2、系统结构

该系统采用某电站原有数据采集系统实现了对锅炉动态实时数据采集,并通过公用电话网络传输信号至监测诊断系统中心站，电厂数据保存在中心的SQL数据库中。整个采用B/S两层结构，用户通过浏览器进行访问。基本结构如下所示：

图1：全局系统图

故障模糊诊断专家系统改进了传统的基于规则的专家系统[2]，它是将参数变化模糊化，结合相应的规则，利用模糊推理得到故障诊断结果。这种诊断专家系统方法较之基于规则的传统专家系统更易于诊断锅炉故障，同时具备较强的推理和容错能力，是锅炉诊断的一个重要的研究方向。

以下是本文提出的系统的构架。该系统主要由以下部分组成：参数管理模块，对诊断系统用到的所有参数进行管理；规则管理模块，即是专家系统的知识库规则表示，为诊断系统的正确运行提供保证；模糊量计算模块，计算参数变化的隶属度；诊断推理模块，根据故障的规则以及参数变化隶属度推理出故障发生的可信度；结果显示模块，将故障的诊断结果显示在网页上，并给出相关参数的对比。锅炉故障模糊诊断专家系统结构如图：

图2：专家系统构架图

3、系统各模块及模块功能

3.1、参数管理系统

电厂中，电厂参数库标识了所有测点到相应实时库字段的映射情况，然而在模糊诊断系统中，并不是所有这些测点参数都能用上，同时有些需要的参数，电厂字段映射库中并没有标识。因此，构建了参数管理系统，对模糊诊断系统中的所有参数进行管理。

目前参数库中参数包括以下三类：

1） 常量参数，例如汽包水位限定值。

2） 单个实时数据库中的变量，例如：汽包水位参数

3） 多个实时数据库中的变量平均值，例如：燃料量，燃料可能有几台给煤机同时供给，所以燃料量可能是实时数据库中几个字段的平均值。

3.2、规则管理系统

在该故障模糊诊断系统中，不显示的存在知识库，而是将知识库并入规则库中。这样操作起来简单，而且更易于理解。规则管理模块主要用来管理专家系统用到的规则，规则的正确与否关系到诊断结果的正确与否，其中的规则应该由专家来添加。

目前系统所支持的规则主要是以下两种类型[3]：

1）、单前件、单参数规则：

例如：IF过热蒸汽温度下降THEN 汽包满水故障 CF=0.8

2）、单前件、双参数规则：

例如：IF 给水流量不正常的大于蒸汽流量 THEN 汽包满水故障 CF=0.85

由上可以看出，规则的形式主要有前件形式决定，前件的两种形式为：a）、参数＋模糊量，这里模糊量有：上升、下降、瞬时上升、瞬时下降等；b）、参数1＋模糊比较量＋参数2，这里的比较模糊量有：超过、异常大于、小于、异常小于等。这些模糊量可以在使用中扩展。

由于参数的上升，下降等状态均属于不确定性概念，将动态信号处理与模糊数学方法结合起来，利用模糊数学中的隶属函数确定其匹配程度。所谓模糊量是指一类本身概念模糊的量，比如说“大”、“小”，“上升”。我们称这种不确定性为模糊性。为了更好的描述这类量，我们用隶属度的概念来描述，而隶属函数是用于计算隶属度的。

给出系统中用到的几个隶属函数：

上升： （1）

ei（t）代表变化量，为变化的极限值

下降： （2）

ei（t）代表变化量，为变化的极限值

不正常大于：（3）

，分别代表一参数在同一时刻值，与参数相关的值

大于： （4）

，分别代表一参数在同一时刻值，与参数相关的值，为相同参数不正常大于模糊量隶属函数的一半。

鉴于篇幅，其余模糊量隶属函数省略。这些隶属函数中用到的参数主要根据经验得来，对于不同的参数，隶属函数中用到的参数值是不同的。

3.3、诊断推理系统

诊断推理系统是故障诊断的核心。推理系统对每个故障进行推理，最后给出故障存在的置信度。最后的结论用故障存在置信度的趋势图表示，同时也给出相关参数的变化趋势图。模糊推理也称近似推理[4]，是从一组模糊if-then规则和已知事实中得出结论的推理过程。该系统中的模糊推理系统的基本结构由三个重要部件组成：规则库、函数库（定义模糊规则中用倒的隶属函数）、推理机（它按照规则和所给事实执行推理过程求得合理的输出或结论）。

诊断系统启动后，推理系统立即运行，跟踪规则库中每条故障对应的所有规则，并实时从趋势库中取得数据，利用公式（5）推理计算

（5）

：每个时间点的诊断数据

：规则i的前件隶属度

i：规则i的置信度。

在推理系统中，不采用去模糊化[1]的方法来对故障的结果进行去模糊化处理，而是直接用[0，1]的值来表示故障存在的置信度，同时为每个故障设定报警信号，该报警信号可以在系统运行时根据工况需要随时更改，以更好的反映故障的报警限度。

4、诊断实例

下面我们以锅炉汽包满水故障来解释该系统的运行、诊断过程。对于锅炉汽包满水故障，根据经验与专家知识，得到三个规则：

1、 IF过热蒸汽温度下降THEN 汽包满水故障 CF=0.8

2、 IF 给水流量不正常的大于蒸汽流量 THEN 汽包满水故障 CF=0.85

3、 IF 汽包水位超过汽包水位上限值 THEN 汽包满水故障 CF＝0.95

从专家系统中观察汽包满水故障发生前十分钟内，电厂实时数据：过热蒸汽温度、蒸汽流量、给水流量、汽包水位的变化趋势如下曲线图所示：

图3：过热蒸汽温度趋势图 图4：蒸发流量

图5：给水流量 图6：汽包水位

计算参数变化隶属度时，根据经验值取：过热蒸汽温度下降，；给水流量不正常大于蒸发流量， =0.2；汽包水位超过汽包水位限定值， =0.15

通过推理，得到对于每个时间点的结果，故障趋势如图所：

图7：故障趋势图

随着时间，故障诊断结果值呈上升趋势，表明锅炉汽包满水故障发生的可信度增大，可见系统的运行结果实际要求是相符的。如果某故障曲线图在某一段时间中，呈明显的上升趋势，那么该故障发生的可信度愈来愈大，当然具体的可信度值与规则的置信度有很大关系，即与专家知识有很大联系。随着系统的运行，我们可以精调具体规则的置信度，从而保证系统诊断结果更符合实际结果。

同时我们可以逆向计算，在故障点发生的最后时刻对故障发生贡献最大的因子（及规则）。在此例中，计算得到三条规则的因子分别为0.163，0.395，0.886，可见汽包水位超过极限值对诊断结果贡献最大。从而可以对故障进行事后分析，对电厂的运行以及学校教学都有重要的指导意义。

5、结束语

一般而言，锅炉内部的热力过程都是比较缓慢的过程，故障都有一段较长的时间发展。正式基于这种思想，我们构建了该故障模糊专家诊断系统，希望在给出故障发展趋势并逆向反推出最大的因子。然而，因为热力过程对象的大滞后、慢过程特性，早期故障对热力参数的影响很不明显，甚至不能从噪音中分辨出来。因而为进一步提高锅炉故障诊断专家系统性能，需要我们改善传统的故障诊断方法。本文提出的基于Internet/本地的故障模糊诊断专家系统支持平台可以用于这些研究结果的检验，可以为高校科研教学提供一个良好的平台。

参考文献

[1] 赵振宇、徐用懋 模糊理论和神经网络的基础与应用 出版社：清华大学出版社 出版日期：1996年6月第1版 页数：203

[2] 关惠玲等 设备故障诊断专家系统原理及实践 机械工业出版社 2000

[3] 杨黎明 锅炉故障诊断专家系统的研究:[博士学位论文].北京:清华大学热能系,1993

[4] 张智星,张春在,(日)水谷英二; 张平安等译 神经-模糊和软计算 西安 : 西安交通大学出版社, 2000

锅炉模糊故障诊断专家系统的研究-系学术年会1