MBD在牽引變電所故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、當(dāng)牽引供電系統(tǒng)發(fā)生故障或事故時，為了輔助運行人員迅速準(zhǔn)確地分析判斷故障原因，在過去的幾十年中，國內(nèi)外研究與開發(fā)了許多用于牽引供電系統(tǒng)的故障分析與診斷的人工智能系統(tǒng)，尤其是故障診斷專家系統(tǒng)。由于故障診斷專家系統(tǒng)一般都是基于專家經(jīng)驗的，且經(jīng)驗的積累需要一個長期的過程，使得開發(fā)專家系統(tǒng)的實際周期很長，極有可能跟不上設(shè)備更新?lián)Q代的步伐。為避免在收集專家經(jīng)驗方面所存在的困難，本文研究將基于模型診斷(MBD)方法應(yīng)用于牽引變電所的故障診斷，由牽引變

2、電所的原理知識以及故障模型知識來診斷牽引變電所內(nèi)發(fā)生的故障。 首先，本文概述了MBD方法的基本思想、基本過程、常見分類以及常見問題。在此基礎(chǔ)上，針對最小沖突集的搜索問題，介紹了最小沖突集候選的概念及相關(guān)理論，研究了最小沖突集候選的搜索問題，并提出了一種新的最小沖突集候選搜索算法——關(guān)系導(dǎo)向算法( RGA)。該算法首先利用已知的解析冗余關(guān)系所隱含的信息得到一個初始環(huán)境，接著由初始環(huán)境出發(fā)，經(jīng)過適當(dāng)?shù)財U(kuò)張得到一個能夠包含最小沖突集侯

3、選的大環(huán)境，最后由二分排除法，從這個大環(huán)境中篩選出最小沖突集候選的基本元件從而得到最小沖突集候選。通過將RGA算法與兩種常規(guī)的搜索算法作性能對比實驗，證明了由RGA算法能夠在較快的時間內(nèi)得到整個系統(tǒng)的所有最小沖突集候選。 其次，考慮到牽引變電所的結(jié)構(gòu)特點以及它的故障診斷問題的一些具體需求，本文提出了一個基于混合推理MBD的牽引變電所故障診斷應(yīng)用方案，制定了該應(yīng)用方案的元件建模規(guī)則與系統(tǒng)建模規(guī)則，并對實現(xiàn)該應(yīng)用方案時所涉及的搜索算