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1、(10)申请公布号 CN 102879680 A (43)申请公布日 2013.01.16 CN 102879680 A *CN102879680A* (21)申请号 201210363416.0 (22)申请日 2012.09.26 G01R 31/00(2006.01) G01M 17/08(2006.01) (71)申请人 中南大学 地址 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路 932 号 (72)发明人 成庶 丁荣军 付强 向超群 陈雅婷 于天剑 陈特放 李蔚 (74)专利代理机构 长沙市融智专利事务所 43114 代理人 黄美成 (54) 发明名称 轨道交通车辆装备通用检测及故障诊。
2、断方法 及系统 (57) 摘要 本发明公开了一种轨道交通车辆装备通用检 测及故障诊断方法及系统。该方法为 ： 将通过数 据采集模块采集的信号输入到故障诊断模块中， 得到故障诊断结论 ； 所述的故障诊断模块中设有 专家系统规则库， 专家系统规则库存储有与故障 相关的多条规则 ； 专家系统规则库采用故障树表 征各条规则的相互关系 ； 故障诊断过程为基于重 要度的数据匹配过程 ； 将采集的数据与专家系统 规则库中的规则按照重要度从大到小进行匹配 ； 如果匹配成功， 则输出匹配结果， 给出故障结论 ； 如果遍历整个规则库均无法匹配成功， 则表示未 发生故障。该轨道交通车辆装备通用检测及故障 诊断方法及。
3、系统通用性好， 故障诊断速度快。 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 页 说明书 10 页 附图 8 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 1 页 说明书 10 页 附图 8 页 1/1 页 2 1. 一种轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断方法， 其特征在于， 将通过数据采集模 块采集的信号输入到故障诊断模块中， 得到故障诊断结论 ； 所述的故障诊断模块中设有专家系统规则库， 专家系统规则库存储有与故障相关的多 条规则 ； 专家系统规则库采用故障树表征各条规则的相互关系 ； 故障诊断过程为基于重要度的数据匹配过程 ； 重要度定义为 PC|T PC/PT。
4、， 其中， PC为最小割集 C 的发生概率， PT为故障树顶事件的发 生概率 ； 将采集的数据与专家系统规则库中的规则按照重要度从大到小进行匹配 ； 如果匹配成 功， 则输出匹配结果， 给出故障结论 ； 如果遍历整个规则库均无法匹配成功， 则表示未发生故障。 2. 根据权利要求 1 所述的轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断方法， 其特征在于， 专家系统规则库的建立方法为 ： 专家系统规则库由多棵故障树组成， 每一棵故障树分别与一种故障相对应 ； 针对某一故障的故障树的构建方法为 ： 获取对于某一故障的故障树的所有最小割集， 再将故障树的每一个最小割集转换为知识库中的一条规则， 从而形成针对某一。
5、故障的一棵 故障树 ； 故障树中的上下级节点之间的关系为 “与” 或 “或” 的逻辑关系。 3.一种轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断系统， 其特征在于， 采用权利要求1或2 所述的轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断方法进行故障诊断 ； 轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断系统包括数据采集模块和故障诊断模块。 4. 根据权利要求 1 所述的轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断系统， 其特征在于， 数据采集模块包括上位机、 交流可调电压源、 交流可调电流源和数据采集单元 ； 交流可调电压源和交流可调电流源的输入侧均通过接触器或断路器与交流电源连接， 待测设备接交流可调电压源的输出端或交流可调电流源的。
6、输出端 ； 数据采集单元用于采集电流传感器信号、 电压传感器信号、 速度传感器信号、 温度传感 器信号和压力传感器信号， 并将采集的信号传输给上位机。 权 利 要 求 书 CN 102879680 A 2 1/10 页 3 轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断方法及系统 技术领域 0001 本发明涉及一种轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断方法及系统。 背景技术 0002 我国铁路的快速发展， 不仅增加了铁路里程和铁路运输总量， 也增加了各铁路局 所管辖的机车车辆。随着各大中城市城轨交通的发展， 地铁轻轨车辆也在迅速增加。这些 大量增加的机车车辆型号多样不仅包括了以前的直流韶山系列， 也包括了最近。
7、上路的交流 和谐各型号机车和 CRH 各型号动车组， 还包括各种城轨地铁车辆。为了车辆的运行安全， 所 有车辆在运行一定时间后， 都需要进行检修。 现有机车车辆型号众多， 但是检修单位的现有 检修设备大多都是针对某一车型， 某一具体部件。 在检修时， 工作人员需要不停的更换测试 装备， 更换各种测试品， 大大增加了检修人员的工作量， 增加了检修单位的检修费用， 同时 也影响了检修的效果， 直接威胁到行车和旅客的安全。 因此急需一种适应于各种车型， 可以 对整车所有关键部件进行测试的检测及故障诊断方法及系统。 发明内容 0003 本发明所要解决的技术问题是提供一种轨道交通车辆装备通用检测及故障诊。
8、断 方法及系统， 该轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断方法及系统通用性好， 故障诊断速 度快。 0004 发明的技术解决方案如下 ： 0005 一种轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断方法， 将通过数据采集模块采集的信 号输入到故障诊断模块中， 得到故障诊断结论 ； 0006 所述的故障诊断模块中设有专家系统规则库， 专家系统规则库存储有与故障 0007 相关的多条规则 ； 专家系统规则库采用故障树表征各条规则的相互关系 ； 0008 故障诊断过程为基于重要度的数据匹配过程 ； 0009 重要度定义为 PC|T=PC/PT， 其中， PC为最小割集 C 的发生概率， PT为故障树顶事件的 发生概。
9、率 ； 0010 将采集的数据与专家系统规则库中的规则按照重要度从大到小进行匹配 ； 如果匹 配成功， 则输出匹配结果， 给出故障结论 ； 0011 如果遍历整个规则库均无法匹配成功， 则表示未发生故障。 0012 匹配的过程为 ： 比如某一条规则为 ： 0013 “规则 M ： 如果电流值大于阈值 K， 则过流故障” 0014 匹配的过程为 ： 采集电流值 i， 将 i 与 K 比较， 若 iK， 则完成匹配， 输出结论为 “过 流故障” 。 0015 专家系统规则库的建立方法为 ： 0016 专家系统规则库由多棵故障树组成， 每一棵故障树分别与一种故障相对应 ； 针对 某一故障的故障树的构。
10、建方法为 ： 获取对于某一故障的故障树的所有最小割集， 再将故障 说 明 书 CN 102879680 A 3 2/10 页 4 树的每一个最小割集转换为知识库中的一条规则， 从而形成针对某一故障的一棵故障树 ； 0017 故障树中的上下级节点之间的关系为 “与” 或 “或” 的逻辑关系。 0018 一种轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断系统， 采用前述的轨道交通车辆装备 通用检测及故障诊断方法进行故障诊断 ； 0019 轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断系统包括数据采集模块和故障诊断模块。 0020 数据采集模块包括上位机、 交流可调电压源、 交流可调电流源和数据采集单元 ； 0021 交流。
11、可调电压源和交流可调电流源的输入侧均通过接触器或断路器与交流电源 连接， 待测设备接交流可调电压源的输出端或交流可调电流源的输出端 ； 0022 数据采集单元用于采集电流传感器信号、 电压传感器信号、 速度传感器信号、 温度 传感器信号和压力传感器信号， 并将采集的信号传输给上位机。 0023 有益效果 ： 0024 本发明的轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断方法及系统， 打破了以往检测设 备只能针对某一固定车型， 某一固定设备进行检测的传统。它不仅可以对机车几乎所有关 键部件 （受电弓、 高压断路器、 高压电压互感器、 原边电流互感器、 牵引变压器、 牵引变流器、 牵引电机、 辅助变压器、 。
12、辅助变流器、 蓄电池充电机） 进行测试， 还能对系统进行联合测试， 进行故障诊断。而且适用于所有轨道交通车辆， 它是一种通用的检测及故障诊断系统及方 法。 0025 该系统整体上包括关键部件状态检测和故障诊断两部分。 关键部件状态检测可以 模拟给出机车运行所需主要状态信号， 并实时采集关键部件的信息， 通过网络发送到主机。 整车故障诊断 ： 从网络上收集各关键部件发送来的数据， 通过特定的诊断算法对机车进行 故障诊断。 0026 本发明的轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断方法及系统通用性好， 故障诊断 速度快。 附图说明 0027 图 1 为电源单元整体框图 ； 0028 图 2 为电源单元及。
13、检测部件的具体电路图 ； 0029 图 3 为数据采集单元的结构框图 ； 0030 图 4 为检测软件的结构框图 ； 0031 图 5 为基于故障树和规则专家系统结构框图 ； 0032 图 6 为基于故障树的规则获取流程图 ； 0033 图 7 为电流不平衡故障树示意图 ； 0034 图 8 为电流不平衡故障树简化示意图 ； 0035 图 9 为框架示意图 （图为框架类别为 0 的框架图， 图为框架类别为 1 的框架 图） ； 0036 图 10 为字典表数据结构图 ； 0037 图 11 为电流不平衡诊断知识框架图 ； 0038 图 12 为规则表示意图 ； 0039 图 13 为规则条件表。
14、示意图 ； 说 明 书 CN 102879680 A 4 3/10 页 5 0040 图 14 为直接框架表示意图 ； 0041 图 15 为间接框架表示意图 ； 0042 图 16 为框架对应判断条件表示意图 ； 0043 图 17 为规则推理流程图 ； 0044 图 18 为故障诊断软件系统的各功能模块组成图 ； 0045 图 19 为专家系统故障诊断流程图 ； 0046 图 20 为 I 压缩机故障树示意图 ； 0047 图 21 为 I 压缩机故障规则库示意图 ； 0048 图 22 为 I 压缩机故障规则条件库示意图。 具体实施方式 0049 以下将结合附图和具体实施例对本发明做进一。
15、步详细说明 ： 0050 实施例 1 ： 0051 轨道交通车辆装备通用检测及故障诊断系统的硬件平台主要由电源单元， 信号输 入和输出单元。 0052 电源单元 ： 电源单元整体框图如图 1 所示。 0053 整个系统采用三相四线制交流供电。依据机车电源特点， 电源进线分别为大功率 交流电源和大功率直流电源提供电源。 0054 大功率交流电源 ： 在实际使用环境中， 机车供电电源采用单相 25kV 供电， 允许电 压波动范围为最低 19kV 最高 31kV。因此该大功率交流电源设计为带多路输出的调压变压 器， 用户可根据测试需要通过上位机调节该交流电源的输出电压 （调压范围为 035kV） ，。
16、 电 源内的传感器将输出的电压实时反馈给上位机。该电源不仅可以满足主变压器的测试需 求， 还可以为用户提供真空断路器， 高压电压互感器等高压电器的检测。 0055 大功率直流电源 ： 交流机车中， 变流器分为交流环节和直流环节， 在检测中， 不仅 需要提供交流电源输入， 还需要提供直流电源以供检测直流环节。机车控制电源由蓄电池 充电机供给， 由于车型的不同， 充电机型号也不一样， 输入的电源也分为直流和交流， 因此 需要系统提供直流电源。用户通过上位机可控制电源电压的大小， 同时电源单元的传感器 也将电压电流等信号反馈给上位机， 实现闭环控制。 0056 电源单元的具体电路如图 2 所示。其中。
17、 QF1 为主断路器， PT 为电压传感器， TA 为 电流传感器。两者采集到的数据都将通过屏蔽线接入 PXI 机箱进行数据采集， 采集到的数 据将通过 PXI 机箱与上位机之间的 PCI 总线传输给上位机， 以供检测软件和故障诊断软件 调用。为了实现电源的可控， 用户可以通过上位机发送信号给 PXI 机箱输出控制信号， 控制 信号经过输出调理输出控制电源电压。数据输入输出单元 0057 如图 3 所示， 数据采集单元由输入输出调理单元、 PXI 机箱 （含数据采集卡） 和列车 网络通信单元组成。数据输入输出的类型主要包括模拟量输出、 数字量输出 （其中包括 PWM 输出） 、 列车通信网络输。
18、出。主要为电流传感器信号、 电压传感器信号、 速度传感器信号、 温 度传感器信号和压力传感器信号。 0058 机车的各关键部件在正常工作时， 并不是一个单独的个体， 而是需要与其他的单 元进行通信， 协调配合。 在检测的时候为了尽量模拟正常工况， 需要检测系统输出相应的信 说 明 书 CN 102879680 A 5 4/10 页 6 号给被测部件， 模拟与被测设备相关的部件。同时被测设备产生的输出信号需要系统采集 反馈回系统上位机， 通过机车固有的控制算法对信号进行处理， 形成闭环反馈。 0059 同时为了现实检测过程中对被测部件的控制和故障诊断， 需要提供部件检测时与 之相关的数据， 因此。
19、在检测时我们还需要利用系统的传感器采集相关的数据。被测部件输 出的信号和传感器输出的信号经过信号调理单元转换后均转换为 0-5v 的直流信号可以直 接输入 PXI 机箱用数据采集卡采集。PXI 机箱采集的数据均通过 PCI 桥将数据发送到上位 机。 被测部件如需进行网络通信， 则可以将信号发送到列车通信网络单元， 列车通信网络单 元通过以太网将信号传输给上位机。上位机通过模拟列车的控制程序根据输入的数据， 做 出决策， 并通过列车网络单元和 PXI 机箱输出控制命令和控制信号。由于 PXI 机箱输出的 信号并不能完全匹配部件所需的信号， 因此它输出的信号还需经过输出信号调理单元， 转 换为和被。
20、测部件匹配的信号。整个过程为闭环控制。 0060 软件部分 0061 软件主要由检测软件部分和故障诊断部分构成。 0062 检测软件采用 labview 和 Vc 综合编程。主要包含数据采集配置、 数据流程配置、 用户界面配置和测试数据管理。 0063 依据试验进行的步骤， 需要先建立测试工程。 在工程中， 先要进行数据采集卡的各 项配置， 在配置中应当设置采集卡的采样率等项目， 并将物理通道和信号名对应。 根据用户 需要进行测试流程配置， 添加试验步骤， 试验条件， 试验数据。 完成配置后， 调用测试用户界 面， 根据不同的车型， 不同的被测部件建立模型并调用相应的配置文件即可进行试验。 如。
21、果 需要保存实验测试数据， 在实验前， 还需对测试数据存储规则进行设置。 0064 功能说明 0065 数据采集配置是用户完成数据采集卡硬件通道属性配置， 建立与测试程序的对应 接口的子模块。当每次检测的被测品不同时， 用户可以灵活的对数据采集卡的通道和用户 需要的信号名进行映射， 用户也可通过调用以往的配置文件， 修改完成采集任务配置。 当用 户配置完成后将在子模块功能配置区内显示已有配置文件中的通道配置信息。 0066 测试流程配置。 在此模块中用户可以根据不同车型不同被测部件的检测实验大纲 设定实验步骤， 通过调用之前设置好的相对应的数据采集通道， 选取需要的通道添加到流 程测试列表中。。
22、 0067 用户界面配置。用户根据不同车型不同被测部件配置相应的测试界面， 用户可根 据车型建立网络模块分布模型， 显示各模块在车上的具体位置。同时保存界面提高界面的 可重用性和移植性， 并可生成独立的测试界面。在用户界面中通过调用配置好的测试流程 列表， 按照用户预设的流程进行检测， 用户也可以通过点击配置好的车型模型， 单独对某一 部件进行测试。同时在此界面还可以调用网络助手， 查看网络上的实时数据。 0068 故障诊断系统 0069 整车故障诊断专家系统基本思路 : 故障树分析以前主要应用于分析系统故障原 因， 计算系统的可靠度， 以优化系统设计， 因此， 在系统可靠性分析与设计中得到广。
23、泛应用。 近年来， 利用故障树模型进行故障源搜寻的研究引起了极大关注。由于故障树易于分析事 件， 而基于规则的专家系统匹配推理直观速快， 因此， 本方法以故障树来分析和获取知识， 以规则匹配来进行推理的诊断专家系统， 其结构如图 5 所示。 说 明 书 CN 102879680 A 6 5/10 页 7 0070 1、 基于故障树的规则获取 0071 故障树定性分析的目标是寻找导致顶事件发生的故障源， 即故障树的底事件组 合， 识别导致顶事件发生的所有故障模式。最常用的方法是寻找对象故障树的所有最小割 集， 再将故障树的每一个最小割集转换为知识库中的一条规则， 其基本步骤如图 6。 0072 。
24、由上可知， 求出故障树最小割集是获取专家系统规则的关键所在。常采用由上而 下的故障树搜寻法来求解故障树最小割集， 其具体操作步骤是 ： 因逻辑 “与” 门增加的是最 小割集中底事件个数， 对于规则来说， 一个与门有多少个输入， 那么相对应的规则的条件数 就有多少个。逻辑 “或” 门增加的是故障树最小割集个数， 即一个或门有多少个输入， 那么 就有多少条相对应的规则， 因此要通过故障树获取最小割集， 可采取从上到下遇到 “与” 门 就将 “与” 门下面所有的输入事件排成一行， 遇到 “或” 门就把 “或” 门下面所有事件排成一 列。依此类推， 直到不能分解。下面以牵引电机电流不平衡故障树为例来获。
25、取相应故障诊 断专家规则。电流不平衡故障树如图 7 所示。其编码简化形式如图 8 所示。 0073 首先按自上而下搜索法， 获取故障树的全部最小割集为 ： (B003600010001)， (B003600010002)，(B003600020003)，(B003600020004)，(B003600020005)， (B003600010006)，(B003600030007)，(B003600030008)，(B003600030009)， (B003600020010)， (B003600020011)， 可以看出， 由于在故障树中， 节点之间都是或逻辑关 系， 所以每一个叶子节点都构成。
26、一个最小割集， 共 11 个。因此可得牵引电机电流不平衡专 家规则如下 ： 0074 (1)IF B003600010001 THEN F0036 ； 0075 (2)IF B003600010002 THEN F0036 ； 0076 (3)IF B003600010003 THEN F0036 ； 0077 0078 (11)IF B003600020011 THEN F0036 ； 共 11 条。通过同样的方法， 可获取电力机 车电气部分其他故障专家规则。 本系统的专家规则是利用计算机程序去分析故障树自动获 取， 并保存在规则表中， 供故障诊断推理机利用。 0079 为了描述故障树各最小。
27、割集对顶事件发生所作的贡献的大小， 可将最小割集重要 度定义为 PC|T： 0080 PC|T PC/PT (3-1) 0081 式 (3-1) 中 PC为最小割集 C 的发生概率， PT为故障树顶事件的发生概率。最小割 集重要度 PC|T实际含义是最小割集概率占故障树顶事件概率的百分比。由于最小割集中各 底事件是相互独立的、 互不相容的事件， 由概率统计学， 可知 PC为最小割集中各底事件概率 的乘积。 0082 现在仍然以牵引电机电流不平衡故障树为例， 详细介绍如何计算故障树最小割集 的重要度。假设各底事件的概率值如表 4。本论文中的概率值的设定有两种方法 ： 一是领 域专家通过知识库管理。
28、人机对话界面人为设定 ； 二是通过对故障历史记录信息进行统计， 计算出各底事件发生的概率。 0083 表 4 底事件概率表 0084 说 明 书 CN 102879680 A 7 6/10 页 8 底事件编号 B00360001000 B00360001000 B00360001000 B00360002000 概率值 0.04 0.05 0.07 0.12 底事件编号 B00360002000 B00360002000 B00360003000 B00360003000 概率值 0.2 0.11 0.03 0.07 底事件编号 B00360003000 B00360002001 B00360。
29、002001 概率值 0.12 0.105 0.085 0085 根据概率统计知识计算故障树各中间事件与顶事件的概率如下 ： 0086 PM00360001=1-(1-PB003600010001)(1-PB003600010002)(1-PB003600010003)=0.1963, 0087 PM00360003=1-(1-PB003600020006)(1-PB003600030007)(1-PB003600030008)=0.1971, 0088 PM00360002=1-(1-PB003600030004)(1-PB003600020005)(1-PB003600030009)(1-。
30、PB003600020010) (1-PB003600020011)(1-PM00360003)=0.4074, 0089 PT=1-(1-PM00360001)(1-PM00360002)=0.5237, 表示顶事件电流不平衡故障发生的概率。 根据重要度计算公式PM|T=PM/PT计算出各最小割集或规则的重要度， 最终计算结果如表5所 示。 0090 表 5 电流不平衡故障树最小割集重要度 0091 0092 从表中可以看出， 最小割集 （B003600020005） 的重要度最大， 所以其对应的规则应 进行最先匹配， 重要度最小的割集 （B003600030007） 对应的规则最后匹配 （。
31、在前面所有规则 没匹配成功的情况下） 。理论上说， 每个最小割集都有可能是导致顶事件发生的原因。但 事实上重要度越小， 相应的故障模式发生的概率往往也越小， 甚至不可能发生， 因此按重要 度进行规则匹配排序， 可使规则匹配有序、 有规律的进行， 而且可明显提高故障源搜索的效 率， 因此比前面所讲的简单规则匹配具有明显的优越性。 0093 2、 故障诊断专家系统知识库设计 0094 专家系统知识的表示方法有框架表示法、 产生式规则表示法等， 且各有千秋， 综合 说 明 书 CN 102879680 A 8 7/10 页 9 各自的优缺点， 设计了基于故障树的框架和规则的集成知识表示法。主要原因在。
32、于电力机 车故障诊断专家系统的诊断知识比较适合采用基于产生式规则的形式来表示 ； 另一方面， 由于电力机车故障诊断知识数量繁多， 故障类型复杂， 将知识分类存储可有效提高专家系 统推理机推理速度和推理效率。框架作为描述对象属性的一种数据结构， 具有较强的结构 性和继承性， 能够很好地描述电力机车故障诊断树并能把这些诊断知识的内部结构关系及 知识的联系显式地表示出来， 它弥补了产生式规则的缺点。 我们把框架分为两种， 一种是直 接框架， 框架类别为 0， 一种是间接框架， 框架类别为 1。如图 9 所示。 0095 其中， 框架号一般为对应事实号， 框架名称为对应事实名称， 父槽为父节点的框架 。
33、名 ； 槽类型为本事件与子事件的逻辑联系关系， 若该事件为底事件， 则槽类型为 0。牵引电 机电流不平衡诊断知识的框架如图 11 所示。 0096 基于数据库技术的知识库设计 0097 本方法的知识库将由下面几个数据库表组成， 下面将对各表进行简单阐述。 0098 1. 数据字典表 0099 数据字典表的作用是将全部的条件和结论编码成符号形式， 然后知识库中的所有 规则的条件和结论都用符号来表示。这样处理一方面可有效提升搜索与推理速度 ； 另一方 面用简单的符号代替复杂的文字信息不仅节省存储空间， 而且便于数据库中的 SQL 语句的 书写。本文所采用的具体编码规则为 ： 顶事件编码 =“F” 。
34、+ 自身 4 位数字编码， 如电流不平 衡事件为 F0036 ； 中间事件编码 =“M” + 顶事件 4 位数字编码 + 自身 4 位数字编码， 如电流 故障不平衡事件编码为 M00360002; 底事件编码 = “B” + 中间事件 8 位数字编码 + 自身 4 位 数字编码,如硅元件损坏事件编码为B003600020006。 事件编码工作都由计算机自动实现。 字典表数据结构如图 10 所示。 0100 规则表 0101 规则表是专家系统知识库中的核心部分之一。 基于这种数据结构的知识表达处理 上非常灵活、 并且通俗易懂。 更为重要的是， 它使得专家系统核心模块之一推理机模块 的程序的设计变。
35、得更为简单易懂， 整个推理过程也更严谨、 高效。 规则表的数据结构如图12 所示。 规则可用最小割集来表示， 一个最小割集可有多个底事件或有且只有一个底事件， 在 数量上并没有限制， 也就是说一条规则的条件事实数目是不确定的。假如采用条件事实最 大的规则来处理， 这样将导致存储资源的浪费， 是一种不很合理的设计方法。因此， 本发明 通过另建一个规则条件表来存储规则相应的条件事实号， 也就是最小割集中的底事件的编 码， 规则条件表数据结构。另外， 从规则表中可以看出， 其中有一项为重要度， 这一项是为 推理机启发式搜索控制策略服务的， 是通过故障树的定量分析得到的各个最小割集的重要 度。最小割集。
36、重要度大的那么它的优先级就高， 也就能被推理机率先选择与故障事实进行 匹配， 从而提高故障诊断效率。 0102 框架表 0103 框架表也是本系统知识库核心组成部分之一。从框架表的实际作用来说， 它就是 电力机车故障树的存储表。 根据故障树的节点的类型不同， 可将框架表分为 ： 间接框架表和 直接框架表， 分别如图 14 和图 15 所示。实际上， 间接框架表主要用来表示故障树的根节点 与中间节点， 直接框架表用来表示故障树叶子节点。 值得注意的是， 间接框架表也存在着框 架表中的判断条件的数量是不确定的因素， 从节省存储空间的角度出发， 本发明采用与规 说 明 书 CN 102879680 。
37、A 9 8/10 页 10 则表一样的方法来进行处理。即另建间接框架判断条件表来存储框架所对应的判断条件， 表结构如图 16 所示。 0104 3、 电力机车故障诊断专家系统推理机设计 0105 推理机是故障诊断专家系统的一个核心模块， 相当于领域专家的大脑， 它利用被 诊断对象的故障信息数据， 结合知识库的知识和推理机事先设计好的推理策略进行推理诊 断， 推出系统故障原因。 事实上， 基于知识的故障诊断专家系统的推理就是一个规则的匹配 过程。最简单的方法是将规则表中的规则进行一条一条的匹配， 具体步骤为 ： 0106 用户根据当前显著的故障征兆， 从规则库中选择相应规则与机车检测点信息和用 。
38、户输入的机车信息构成的故障事实库进行匹配， 最后通过与用户交互， 对诊断结果进行确 认， 从而给出诊断结果和维修建议。故障诊断流程图 17 所示。 0107 这种推理匹配方法， 具有盲目性且匹配速度慢。 为了提高匹配速度， 本文引入最小 割集重要度概念， 事实上也是规则重要度。重要度越高表示该最小割集导致顶事件发生的 概率越大， 在规则匹配上应该优先匹配。因此可以按照规则重要度大小顺序来进行规则匹 配。 0108 现举一例进行具体分析说明 ： 以电流不平衡故障进行分析。 0109 当被测电机与所有传感器和硬件平台连接好以后， 启动系统。假设此时电流传感 器返回电流信号， 经过上位机软件判断为电。
39、流不平衡。由此根据专家系统规则库可以推断 出原因 1 ： 正常不平衡， 或原因 2 ： 故障不平衡。再根据最小割集的重要度向下搜索， 由以上 的计算可以看出 “微机故障” 这一故障的重要度最大， 因此最先开始匹配。 0110 故障诊断软件系统的各功能模块组成图如图 18 所示。 0111 软件主要由五大功能模块组成 ： 故障诊断模块、 知识库管理模块、 故障树管理模 块、 数据管理模块以及用户管理模块。下面简要介绍各模块功能。 0112 （1） 故障诊断模块是该故障诊断软件的核心模块之一， 故障诊断模块包括推理模 块和推理解释模块， 即专家系统中的推理机与解释机。 为了实现推理模块的通用性， 。
40、本软件 成功实现推理机与知识库分离。整个系统采用正向推理与有知识的搜索策略， 即启发性搜 索策略， 为了实现该目标， 、 在规则库设计时引入了重要度的概念， 对规则进行优先级设置， 可提高规则匹配的成功率， 加快推理速度， 避免了无知识搜索的盲目性。 0113 （2） 知识库管理模块是一个完整的专家系统不可或缺的模块， 本系统的知识库管 理模块包括从故障树获取规则以及计算规则重要度两大功能， 也就是说知识库中的规则是 通过故障树来自动获取的， 并不是由知识工程师或领域专家直接修改知识库来实现知识库 的更新。从一定程度上讲， 也解决了了基于规则的专家系统的知识获取难等问题。 0114 （3） 故。
41、障树管理模块， 由上面介绍的知识库管理模块可知， 要想一个故障诊断系统 获得完整的规则知识库， 设计好故障树管理模块尤为重要。本软件基于 C# 中的 TreeView 控件实现故障树的显示、 编辑等功能， 简单易用。 0115 （4） 数据管理模块， 主要是保存故障诊断历史数据， 供用户查询， 可导出成 Excel 格式打印， 同时故障历史记录中的故障发生次数可以作为规则重要度的参考。其次还有与 电力机车相关的资料文献供用户查询学习。 0116 （5） 用户管理模块包括用户权限分配与用户基本信息更新两部分。用户权限分配 是根据用户的职能不同， 分配不同的权限， 一般用户只能进行故障历史记录查询。
42、、 导出以及 说 明 书 CN 102879680 A 10 9/10 页 11 相关文献浏览功能 ； 技术人员可进行故障诊断分析 ； 知识工程师可进行知识库或故障树维 护 ； 管理人员可进行用户权限的分配等功能。用户基本信息主要是便于联系各方人员。 0117 专家系统故障诊断流程如图 19 所示。 0118 以I压缩机接触器16KM故障为例进行说明故障诊断基本的推理流程， 其中接触器 16KM 的状态信号可通过 LCU 自动获取。进入辅助电机故障诊断模块。 0119 下面详细介绍本系统对 I 压缩机故障诊断的推理过程， 故障树如图 20 所示， 也可 从知识库管理界面看到以 Tree Vie。
43、w 视图结构表示的故障树。 0120 从图 20 可看出， 压缩机故障包括排风不止故障以及不打风故障。规则获取模块， 按前面分析所得的规则获取方法来获取规则和计算规则重要度， 并保存进规则库表， 如图 21、 22 所示。 0121 辅助机组诊断中故障现象栏会询问用户， I 压缩机为何种故障现象， 若通过司乘人 员现场查看后， 选择I压缩机不打风， 系统会按规则重要度依次调用规则R0237R0242进行 与综合数据库中的事实进行匹配。 并按最小割集的重要度对可能发生了故障的位置进行显 示。 0122 软件功能模块设计 0123 系统登录与主界面 0124 系统登陆界面的用户名具有唯一性， 也就。
44、是说该系统不能存在两个用户名完全一 样的用户， 当点击登录时， 系统会根据用户名去查找该用户的权限， 从而限制用户的某些功 能， 以保证系统不致被破坏而不能正常运行。然后进入故障诊断主界面。本故障诊断专家 系统软件的设计借鉴了电力机车故障特点中的层次性， 即将电力机车故障诊断系统分为电 气部分、 机械部分、 空气管路部分以及其它部分 4 个子系统后， 又将各子系统细分成相应的 功能部件。 当每一部件发生故障时， 可点击图中的相应功能部件进入相应的故障诊断界面。 0125 故障诊断界面 0126 系统将从牵引控制部分发送过来的 TCP/IP 数据解包后显示、 存储。在故障诊断专 家系统主界面上，。
45、 点击标有某一子系统的按钮， 进入对应的故障诊断专家系统界面。 0127 故障诊断界面主要包括以下几部分 ： 故障现象用于输入或选择故障现象 ； 用户问 答是用于回答系统在匹配规则时， 故障事实无法通过检测设备自动检测的情况下， 必须通 过人工现场检测， 并回答 “是” 、“否” 或 “不确定” 以使推理机能继续诊断下去 ； 故障诊断结 果栏输出故障诊断结果 ； 推理解释用于解释推理过程， 使用户更易接受诊断结果， 体现专家 系统的透明性。故障处理建议是根据诊断结果提出维修的方法， 使在没有维修技术人员的 情况下故障也能及时处理， 以减小损失。 规则获取模块， 按照基于故障树的获取方法来获取 。
46、规则和计算规则重要度， 并保存进规则库表， 其在关系数据库中的储存形式其各节点编码 形式是自动编码， 可从字典表中查看。 0128 对某些发生频率高但利用专家系统诊断效果不佳的故障， 在进入该项故障的诊断 界面后， 可选择对该故障较为有效的其它诊断方式， 如神经网络算法、 多传感器信息融合监 测、 特征谱分析等。在此基础上软件可进一步开发成为状态监测和故障诊断的综合系统。 0129 在测试过程中， 检测系统将对电压电流， 速度信号， 以及温度和压力信号进行实时 采集， 这些数据将会被 PXI 机箱实时的传送给上位机， 上位机由软件读取并在数据库中保 存， 故障诊断专家系统采取特定方式处理数据，。
47、 得出诊断和故障处理结果。 每次诊断的数据 说 明 书 CN 102879680 A 11 10/10 页 12 可在下述故障历史记录查询中找到并以文本文件格式导出。 0130 知识库管理界面 0131 知识库管理主界面主要实现对故障树增加节点、 删除节点、 编辑节点。 知识库管理 主界面为 TreeView 视图形式的故障树， 点击其中某一节点可展开其所有的下级子节点。右 击故障树中的某个节点， 可弹出右键菜单， 其包括新建节点、 修改节点、 删除节点等功能， 实 现故障树的扩展、 更新， 从而进一步完善专家系统规则库。 0132 故障历史记录查询界面 0133 本系统的故障历史记录查询共有。
48、三种方式 ： 1. 查看全部历史记录 ； 2. 按故障发生 时间查询 ； 3. 按故障发生类型查询。 说 明 书 CN 102879680 A 12 1/8 页 13 图 1 图 2 说 明 书 附 图 CN 102879680 A 13 2/8 页 14 图 3 图 4 图 5 说 明 书 附 图 CN 102879680 A 14 3/8 页 15 图 6 图 7 说 明 书 附 图 CN 102879680 A 15 4/8 页 16 图 8 图 9 图 10 说 明 书 附 图 CN 102879680 A 16 5/8 页 17 图 11 图 12 图 13 图 14 说 明 书 附 图 CN 102879680 A 17 6/8 页 18 图 15 图 16 图 17 说 明 书 附 图 CN 102879680 A 18 7/8 页 19 图 18 图 19 图 20 说 明 书 附 图 CN 102879680 A 19 8/8 页 20 图 21 图 22 说 明 书 附 图 CN 102879680 A 20 。