摘要：为适应现代电器控制系统装备中对电器控制系统进行实时动态故障诊断预测的需要,构建了一种结合仿真环境和模糊推理的动态决策支持系统模型， 并依据故障影响因素动态更新, 建立的动态决策支持系统模型可以对现代装备中电器控制系统故障进行综合评判研究和测试验证, 研究结果可以为实际电器控制系统的故障诊断维护。
关键词：决策支持系统；故障检测；评价
电气设备广泛存在于各种生产设备和工农业生产及国防系统，它们种类繁多，并对设备的正常运行起着重要作用。在电气设备中，由各种电器元件构成的电器控制系统是重要的组成部分，它们结构复杂，控制性能各异。而电器控制系统的复杂化导致出现故障的可能性增加，也导致诊断定位决策的难度增加。对装备中的电器控制系统进行综合管理、决策评判和诊断维护, 掌握其在运行过程中的性能变化特性, 能够有效提高系统运行效率, 并延长使用寿命, 从而有效减少故障的发生, 及避免所引起的严重后果。本文以电子装备中的电器控制系统为应用对象, 建立了一种结合仿真环境和模糊推理动态决策支持系统模型, 能够适应动态环境下的决策过程的研究和测试验证,为实际电器控制系统预测维护和健康综合管理提供参考。
一、电器决策支持系统框架
用于装备中电器控制系统故障诊断决策的体系结构框架。其中人机接口负责实现向用户提供有关评价过程的状态和评价结果信息。数据库用来进行评价信息的数据存储、管理, 并维持数据的一致性。同时, 作为模型库和知识库的存储环境, 数据库中的数据集代表着所描述对象的属性和它们之间的相互关系，模型库里为有关元件的详细规范描述,还包括监测和仿真及操作运行报告等。可以通过人机接口或信息接口对模型库进行增加、修改或更新操作, 所开发的新的电器元件模型也可以加入到模型库中去。知识库存储诊断状态的知识、维护结果、评价决策和指导建议等知识，信息接口首先用来完成仿真环境和决策支持系统之间的参数交换, 这些交换参数可以转换为决策系统中相应的知识, 用于以后的评价和决策用，决策推理算法包含了用于决策过程中的不同算法。
在决策支持系统的建库上, 建立了模型库和知识库, 而将用于知识推理的部分采用算法公式来实现, 以提高知识存储效率, 并方便在以后的研究工作中进一步增加、改进推理算法，模型库是用于决策分析的对象, 因此, 模型库的建立要满足电器控制系统的结构特点，考虑到电器控制系统是一个包含多个功能层次的子系统, 而对于每个子系统中的元部件, 往往都是有标准的属性。因此, 在模型库的建立上, 采用拓扑模型库和元件模型库来存储系统模型, 拓扑模型库中存放子系统的连接关系和功能属性, 而元件模型库存放的是由系统分解到最底层的元件模型属性, 元件模型属性包括标识、元件类型、性能参数等。
二、故障诊断决策支持系统的实现
1、决策支持系统运行过程。决策支持系统评价过程包含两部分内容, 即决策过程和评价过程，决策过程主要是完成有关电器控制系统的运行状态和一些相关参数输入,随后就进行初步的推理运算, 得到相应的基于已知模型的决策输出, 形成初步的决策结果;评价过程中, 将所得到的基于已知模型的决策结果应用于现场决策, 根据实际应用设定的判断准则, 进行相应评价过程的修改或更新, 然后再次应用到目标对象中去。在整个决策支持系统中, 决策过程是核心内容, 决策支持系统的运行过程如图所示，决策支持系统运行过程依照下列主要步骤进行:
步骤1 定义决策对象, 即电器控制系统或电器控制系统中的元件, 确定对系统故障决策还是对系统中元件的故障决策, 建立系统拓扑结构,确定系统拓扑结构中所含元件的参数数据, 某些参数数据由仿真环境下的硬件测试获取, 某些参数数据由人工输入。
步骤2 人工输入或测试获取的数据依照故障检测、故障诊断和故障维护分类处理, 同现有的数据库中的数据合成处理, 并按照模型库和知识库的存储规则, 完成存储过程。
步骤3对相应的故障影响因素进行处理,并标记不同的级别, 将基于语言变量的模糊论域转换为模糊隶属函数, 建立相应的模糊运算模型,并进行推理运算.由于推理模型的独立性, 可以在以后的研究中改进、吸收、设置不同类型的算法,只要保留与知识库及模型库中的数据输入输出接口便可以。
步骤4 对推理运算结果进行解释, 形成最终的决策输出.或者进行模型重构, 并再次输入到仿真系统, 重新决策处理或者将决策结果应用于实际现场, 并进行评价。
2、决策过程中的模型重构
模型重构是由下列两种情况决定的:当决策对象发生了改变时;根据决策对象当前的决策模型得到的决策结果不满足要求时。一种情况实际上是对不同对象的决策过程, 而后一种情况是对同一对象的决策模型优化过程, 有各种不同的算法, 模型重构的两种情况:即决策输出不满足要求和现场应用对象变化，为同一对象的两种模型重构，由于模型的重构, 模型库中的拓扑存储和元件库中的属性也重新进行更新, 不同的模型重构会有不同的决策结果.而不同的模型重构对元件参数的需求不同, 这些参数可以通过仿真系统或者人工输入的方法得到，这是一个动态的决策过程, 具有很大的灵活性和实时性。
三、决策推理过程
1、推理算法。决策推理过程中的模糊综合评判是从因素集合到评判集合之间建立的一种模糊映射关系, 为了使评判结果适用于系统的多因素和多属性决策, 通常采用二级评判实现, 即首先求出一阶模糊综合评判模型, 再由此求出二阶模糊综合评判模型，采用加权平均模糊运算准则, 设U 为因素集合,V 为评价集合, 可求得一阶评判矩阵分量为:
2、推理算法算例。对电器控制系统中某一继电器的故障综合评判参数中, 主因素依次为环境应力、元件组成、元件描述参数及运行特性，结合实际使用过程的经验, 主因素集合可写为:A =[ 0 .2 , 0 .3 , 0 .3 , 0 .2] ,分别表示继电器故障受环境应力、元件组成、元件描述参数和运行特性4 个主因素的影响因子，相应的子因素依次可写为:A1 =[ 0 .2 , 0 .3 , 0 .5] ,A2 =[ 0 .4 , 0 .4 , 0 .2] , A3 =[ 0 .2 , 0 .2 , 0 .3 , 0 .3] ,A4 =[ 0 .4 , 0 .3 , 0 .3] 。为元件的故障属性因素其中:A1 表示环境应力主因素对故障的影响由温度、湿度和振动3个子因素的影响因子决定;A2 对应接头、线圈和触点, A3 对应闭合功能、断开功能、电压和电流;A4 对应子系统、运行时间和维修次数。在对主因素集中的子因素求取隶属函数时, 存在定量指标和定性指标两种不同的数据评价格式, 在R1中的表示对A1 故障子因素温度、湿度和震动的3 个模糊函数隶属度;同理R2 ,R3 ,R4 针对A2 ,A3 和A4 子因素的模糊函数隶属度。
模糊综合评判为C =AB =[ 0 .518 ,0 .266 , 0 .176 , 0 .04] , 评价集合取为V =[ v1 , v2 ,v3 , v4 ] , 得到综合评判结果为:D =0 .518v1 +0 .266v 2 +0 .176v3 +0 .04v4 , 由V =[ 0 .95 , 0 .85 , 0 .6 , 0 .3] , 得到D =0 .835 8 ，将该评判结果和正常运行时的设定值相比较, 就可以对故障作出相应的决策评判。
通过模型综合考虑了产生故障的主要影响因素，该决策支持系统可以对现代装备中电器控制系统故障进行综合评判研究和测试验证, 研究结果可以为实际电器控制系统的故障诊断维护和健康综合管理提供参考。
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论文作者:潘海军
论文发表刊物:《电力设备》2018年第15期
论文发表时间:2018/8/21
标签：模型论文; 控制系统论文; 电器论文; 元件论文; 过程论文; 支持系统论文; 评价论文; 《电力设备》2018年第15期论文;