Кухта В.В.

УДК 621.311

РЕАЛИЗАЦИЯ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ СОБЫТИЯ В ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЕ ДИАГНОСТИКИ ГЕНЕРАТОРА

И.П. Заболотный

Донецкий государственный технический университет, Донецк,

E-mail: ivp@elf.dgtu.ua

The problems of an estimation of veracity of the guidelines giving by the consulting model of diagnostic of the generator through the vehicle of indistinct sets are reviewed. The basis for definition of veracity of the guideline is the theorem Bajesa Байеса. The problems of detection of faulty sensors and exceptions of the information from them are resolved at formation of the guidelines by the consulting model.

В связи с развитием компьютерной техники эксплуатационной персонал все большее уделяет быстроразвивающейся технологии оперативной диагностики. Немногие новые технологии предлагаются для внедрения на электростанциях за рубежом столь активно, как экспертные системы. Наиболее важным результатом применения экспертных систем на электростанциях является возможность сокращения расходов на производство электроэнергии. В работах института электроэнергетики США в области создания и использования экспертных систем особое внимание уделено трем главным направлениям: управлению, диагностике оборудования, информационной поддержке [1]. На основе экономического анализа определены первоочередные разработки экспертных систем для решения следующих проблем в приоритетном порядке: тепловые характеристики ТЭС, профилактика повреждений водогрейных труб, контроль эксплуатационного состояния турбоагрегата, анализ проблем водонагревателя и конденсатора, оптимизации топливных характеристик котла, анализ химических характеристик и др [1].

В [2] приведены результаты разработки инструментария программных средств для создания экспертных систем диагностики оборудования при представлении знаний процедурным способом на основе таблиц решений. Оценка эффективности инструментария выполнялась путем создания экспертной системы диагностики турбогенератора [3]. Анализ тестирования экспертной системы диагностики генератора позволил определить направления дальнейшего развития как инструментария программных средств, так и прикладной экспертной системы диагностики генератора:

- в базе знаний и базе данных недостаточно учтен материал, относящийся к тестовой диагностике (результаты профилактических измерений характеристик изоляции обмоток, вибрации и др.);

- при организации логического вывода не учитываются вероятности события в реальных условиях работы оборудования, что снижает эффективность процедуры логического вывода;

- при выдаче нескольких рекомендаций не указывается степень достоверности каждой рекомендаций;

- не автоматизирован процесс создания экранных форм диалога пользователя с ПЭВМ;

- не автоматизирован процесс обработки сети, связывающей таблицы решений для ускорения поиска причины.

Под неопределенностью ситуации состояния генератора понимается такое описание явления, когда определяющие числовые значения нельзя определить количественно однозначно, т.е. отнести к одной точке некоторого n-размерного пространства состояний. Характеризовать их можно только как случайную величину или еще более неопределенным способом при помощи нечетких множеств [4]. Известно, что слабым моментом в применениях нечеткой логики является определение характеристической функции, которая характеризует меру принадлежности вектора подмножеству пространства состояний. Во многих системах теорема Байеса используется для объединения информации в общей формуле для вероятности некоторой гипотезы H при условии, что нам известно событие существования E [5].

В нашем случае для некоторого состояния генератора существует большое число отдельных событий Е1, Е2,…Еn , подтверждающих и не подтверждающих его, которые были выявлены одновременно и не зависят друг от друга. В этом случае вычисляется произведение отдельных вероятностей

, (1)

а затем вычисляется Р(Н:Е), где Е - событие, состоящее в том, что произошло осуществление всех Еi:

(2)

где P(E:H) - апостериорная вероятность H при наличии факта E;

P(H) - априорная вероятность истинности гипотезы H при отсутствии каких либо фактов.

Известно, что от части датчиков данные поступают для станционного оперативного персонала лишь на местные средства отображения информации. Эти данные используются для более точного диагностирования состояния генератора. При уточнении гипотезы на основе такой дополнительной информации по мере получения отдельных Еi выполняется отдельное суммирование свидетельств и расчет их влияния на условную вероятность согласно алгоритму, приведенному на рис. 1.

Заключение о состоянии генератора выполняется по максимальному значению апостериорной вероятности гипотезы P(Н:E). Математически P(H:Е) является уравнением поверхности, "указывающей" в направлении конкретного состояния генератора. Зная вероятность наступления какого-то события можно вычислить шансы в пользу наступления события

Анализ применения экспертной системы, описанной в [3] показал, что для эффективного использования информации объектах (статор, ротор и т.д.); об узлах (сердечник, обмотка, корпус, подшипники, газоохладители и т.д.); о месте установки датчиков (в пазах на дне, в пазах между стержнями, у колпачков, у выводов обмоток, на сливных и напорных трубах, вкладышах подшипников и т.д.); признаках информации (виде - температура, давление, параметры режима в виде мощностей , токов, напряжений и т.д.; степени - повышение, больше - меньше; величине в виде количественных оценок) целесообразно использование мнемосхем, отражающих конструкцию генератора и места установки датчиков. Так например, при превышении температуры предельных уставок только по части датчиков, контролирующих нагрев стали сердечника статора, имеем на экране дополнительную информацию о возможном местном повреждении сердечника, если эти датчики расположены вблизи друг от друга.

Конкретная таблица решений теперь представлена в базе знаний в виде совокупности пяти файлов: "Действий", "Условий", "Правил - действий - условий", "Объяснений"и "Форматов общения".

Система диагностики анализирует информацию, получаемую от датчиков, оценивает ее достоверность до того. как она будет использована для выработки заключений. Система может не учитывать информацию, получаемую от датчиков, диагностированных как неисправные. Это выполняется на основе специального признака для каждого условия правила. Этот признак автоматически принимает значение 2 если при анализе достоверности фактов установлено, что датчик несправен. Согласно [2-3] правило файла "Правил- действий - условий" считается выполненным, если характеристики F1 и F2 j-го правила совпадают. Подсчет характеристик F1 и F2 j-го правила выполняется для каждого условия поразрядно по выражению

где ai - значение логического условия разряда текущего состояния правила (при обработке текущей ситуации по данным датчиков) pt(i) или эталонного правила pэ(i) БЗ, m - число условий правила.

Значения ai для F1 равны:

где m - число условий в j-м правиле.

Значения ai для F2 равны:

Для повышения достоверности информации от системы сбора используется отбраковка информации в случае, если в течении некоторого значение не меняется даже в младшем разряде, если значение достигло предельных значений, установленных по физическим соображения, если получен сигнал неисправности от датчика.

Изменена структура базы данных и структура записей файлов, относящихся к генератору. В базе данных содержится информация по визуальному контролю. При этом большее внимание уделяется таким компонентам, как проверка неплотно сидящих компонентов; проверка наличия инородных частиц; проверка видимых смещений шин статора, лобовых частей обмоток; проверка наличия пыли на изоляции за счет горения коронного разряда; проверка крепежной арматуры; проверка утечек масла и т.д. В отдельных файлах хранится информация по различным видам испытаний, в том числе проводимых и для диагностики. Ведение информации позволяет выявлять тенденции изменения данных, получаемых от датчиков, что может дать информацию не менее важную, чем сами текущие данные.

Прелагается организовать экспертную систему диагностики турбогенераторов в пределах электрической системы в виде централизованной структуры (рис. 2). Персоналом центра диагностики выполняется сложные экспериментальные исследования, обобщение информации, разработка таблиц решений, администрирование баз знаний и т.д.

Системы сбора блока на электростанции накапливает информации от более чем 100 датчиков, характеризующих работу турбогенератора. Экспертная система блока (рис. 3) позволяет персоналу оперативно решать задачи управления работой генератора. Литература.

1. Armor A.F. Expert systems for power plants: the floodgates are opening. - Power Engineering, 1989, 93, N7, 29-33.

2. Заболотный И.П., Диа Ибрагим, Муравьев В.Г. Исследование возможности создания экспертных систем для диагностики состояния и режимов работы оборудования электрических систем // Технічна електродинаміка. - 1998. - спеціальний випуск. - C. 127-132.

3. Заболотный И.П., Диа Ибрагим. Экспертная система диагностики состояния генераторов электрических станций // Наукові праці Донецького державного технічного університету. Серія: обчислювальна техніка та автоматизація, випуск 3 - Донецьк: ДонДТУ. - 1999. - C. 51-56.

4. Zadeh L.A. Fuzzy sets. - Information and Control, 1965, vol. 8

5. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ. -М.: Энергоатомиздат, 1991. - 286 с.