MBD在牽引變電所故障診斷中的應用研究.pdf

1、當牽引供電系統(tǒng)發(fā)生故障或事故時，為了輔助運行人員迅速準確地分析判斷故障原因，在過去的幾十年中，國內外研究與開發(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驗的，且經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，極有可能跟不上設備更新換代的步伐。為避免在收集專家經驗方面所存在的困難，本文研究將基于模型診斷(MBD)方法應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——關系導向算法( RGA)。該算法首先利用已知的解析冗余關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)，經過適當地擴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構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用方案，制定了該應用方案的元件建模規(guī)則與系統(tǒng)建模規(guī)則，并對實現該應用方案時所涉及的搜索算