苑 毅 黃 珍(蘭州文理學院,甘肅 蘭州 730000)
專家系統技術出現在20世紀60年代,目前國內外已經有很多專家學者對SF6斷路器系統自動監測的過程中采用專家系統輔助分析進行了相應的研究,但就目前來說,可以在實際應用中準確就SF6斷路器系統進行實時處理的專家系統不在多數。其具體問題是對于SF6斷路器各種狀態的決定因素不僅十分多樣,而且處理模式相對復雜。這些內容知識不僅包括各種已知的常規性問題,而且在不同環境下亦有未知非常規性問題,顯然一般性的專家系統,僅僅使用基于常規和單一對應的處理模式不能應用于這類復雜情況的處理。
從而,在常規基礎上本文提出一種基于SF6斷路器故障專家監測系統設計方案。根據SF6斷路器工作狀態中的各種情況進行監測分析,整體進行專家數據庫的定義,對規則的情況進行確切的規定;對于其中突發的、不確定的情況采用模糊神經網絡來處理。在系統工作的過程中,針對不同的數據庫階段采取對應的處理方法,同時也不斷針對新的狀態來完善專家系統。
專家系統主要由六個模塊構成:人機交互界面、編譯模塊、推理模塊、神經網絡規則模塊、數據庫處理模塊、規則模塊。整體系統結構框圖如圖1所示。
1)人機交互界面:用戶和開發人員可以通過人機交互界面和系統進行通信。設計者通過它對系統的各處理模塊進行數據庫的更新以及處理規則的設定;用戶則通過它得到相應的處理意見或直接的解決問題。
2)編譯模塊:是系統對于人機交互界面得到的信息內部處理模塊。它負責對人機交互界面的輸入和輸出。將外部信息以及采樣信息編譯為系統處理模塊能夠識別的信息,并且要將系統最終的處理結果或分析結果編譯成文字或圖像輸出。
3)推理模塊:是推理引擎通過系統已有的知識與特定的信息監測過程中涉及的動態綜合數據進行自我分析,得到故障的原因,并根據規則給出一個較為合適的處理方案。該系統包括模糊規則推理和標準規則推理兩部分。對于故障現場的較復雜信息推理一般使用模糊規則推理,故障原因的解決方案一般使用專家庫中的規則推理。

圖1 系統總體結構框圖
其中推理機模塊結構如圖2所示(圖中虛線所圍部分)。

圖2 推理機模塊結構圖
4)神經網絡規則模塊:本文針對SF6斷路器中微水含量的分析數據,通過模糊邏輯分析與神經網絡分析的處理規則來實現模糊規則數據庫,并采用了BP算法完成了對于SF6斷路器微水含量的分析數據以及處理規則向常規規則庫中的數據轉化。
5)規則模塊:通過查閱大量文獻并進行相當長時間的SF6斷路器故障診斷的實驗室試驗,得到的較為全面的在不同環境、不同情況下的規則處理模式的集合。在實驗室試驗過程中主要從三個方面進行分析總結:
(1)通過壓力的變化來預估斷路器的繼續工作時間,例如:斷路器內的SF6氣體的壓力小于等于特定值為不符合規定,SF6斷路器中SF6氣體的初始壓力為一個值,開始經過72小時壓力變為另外一個值,再經過72小時又有變化。根據這種變化規律作出變化曲線圖,求出需要經過多長時間壓力變為了特定值。從而對SF6開關的壽命進行預估。
(2)從傳感器測到的相對濕度換算成規程給定的攝氏20度下的濕度含量標準,看是否符合標準要求,從而作出是否報警的判斷。
(3)根據經驗值進行判斷,例如假定150ppm為標準值,則當濕度為160ppm時,根據經驗還能動作20次,當濕度為一指定值后不能再動作,且需要從上一級關閉斷路器,本級斷路器再要動作就會發生事故。
針對不同的環境或情況,我們可以事先定義規則模塊的處理參數或閾值,圖3為專家系統經驗參數設置圖:

圖3 專家系統經驗參數設置圖
6)數據庫處理模塊:主要對數據庫進行操作,可以實現對數據庫的更新、維護和管理。在這個系統中,數據庫處理模塊可以實現對模糊神經網絡規則庫和其他系統的數據庫的自定義、查找、規則匹配等功能。
系統工作的過程可以分為兩個部分:(1)由采樣數據對當前狀態進行判斷,查找規則庫,得出導致不符合設定閾值能的故障規則;(2)在所有導致故障的情況中,根據模糊神經網絡的處理結果,對斷路器中微水含量進行分析計算,轉化為標準模式下的數據,從而判斷處理方案。第一步主要是基于專家庫規則的分析,第二步根據模糊神經網絡的分析來找到處理方案。

圖 4 SF6斷路器狀態診斷專家系統查詢圖
專家系統與模糊神經網絡的結合相對于傳統的專家系統,具有較強的分析能力和適應能力。本文對于專家系統與模糊神經網絡的系統結合做了初步的研究,建立了SF6斷路器監測的專家系統。對SF6斷路器中微水含量、溫度、壓力進行規則性的設定,可以分析出該斷路器是否還能再運行,以及剩余動作次數,壓力泄漏等情況。今后更深層次的研究中可以考慮給出系統工作過程中存在的不確定性和模糊性問題,提高專家規則庫的準確率,并提供給用戶的診斷結果應包括故障名稱、故障位置、設備狀態、維護建議等,使得所開發的系統具有很好的實際應用價值。
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