基于本体的风电设备多源异构知识管理及应用研究

【摘要】：设备维护和故障诊断是保证风电设备正常运行，降低企业运营成本的关键因素。提升风电设备的维护和故障诊断水平不仅有助于企业实现其经营目标，提高企业效益，也将推动环境与社会的和谐发展。随着现代技术的发展，设备维护和故障诊断的技术和理念不断更新，对设备现有知识的利用成为实现设备维护优化和故障智能诊断的重要途径。基于知识的设备维护通过维护知识集成和维护流程优化，减少设备维护工作的复杂性，实现维护效益的最大化；基于知识的故障诊断可以在融合不同企业诊断经验知识的同时，利用知识的推理功能，以智能生成诊断策略的形式来辅助维护人员的诊断工作。 知识管理是实现基于知识的设备维护和故障诊断的基础，而风电设备的知识分布在不同企业和部门内，具有多源异构的特点，传统方法难以实现知识的高效融合。为了有效提升风电设备的知识管理水平，使其能为设备维护优化和故障智能诊断研究提供知识保障，本文在国家高技术研究发展计划(863计划)项目“大型风力发电机组状态监控与故障诊断技术研究”(项目编号：2009AA04Z414)的资助下，将本体引入到风电设备知识的表示与检索中，对风电设备多源异构知识的管理和应用进行了深入系统的研究。 本文主要的研究工作和创新性成果有 （1）结合风电设备知识管理的需求，提出了基于本体的风电设备多源异构知识管理模型。该模型采用本体实现各领域知识的描述，通过全局本体和局部本体的映射实现全局知识融合，在此基础上进行风电设备的维护优化和故障智能诊断，实现了对现有设备知识的高效利用。 （2）在多源知识融合的基础上，针对传统FMECA（Failure Mode, Effects andCriticality Ana lys is）在故障评估时风险属性赋值模糊且不考虑风险因素权重的问题，采用本体描述模糊知识，并提出了模糊多准则决策方法，由此实现了故障危害的量化评估；针对风险属性精确赋值时不同故障具有相同RPN（Risk PriorityNumber）值的问题，提出数据包络分析的方法进行评估模式改进，以增强FMECA对故障模式危害度的分辨能力，为优化设备维护计划提供决策依据。 （3）针对风电设备维护计划优化的需求，提出了FMECA本体与故障树本体结合的FTF（Fault Tree Failure）方法。该方法在相关领域知识采用本体表示的基础上，将故障树分析与FMECA结合，依据故障树最小割集的综合风险顺序数实现维护计划的优化，解决了FMECA不能研究多故障的问题，有效提高了风电设备维护效率。 （4）针对目前风电设备故障诊断方法多、理论复杂、维护人员难以掌握的问题，提出了基于知识检索的风电设备故障智能诊断方法。该方法在各领域知识以本体表示的基础上，建立诊断方法推理所需的规则集，通过知识推理辅助维护人员选择合适的故障诊断方法。 （5）提出了基于FMECA本体的故障智能诊断方法。该方法以风电设备FMECA本体为知识库，通过JESS（Java Expert System Shell）规则引擎对知识库进行推理，以辅助维护人员快速查找定位故障原因，选择合适的诊断方法。该方法通过基于知识的推理提高了故障诊断问题求解的能力，推理结果能够为维护人员提供诊断决策支持。 （6）研发了风电设备知识管理及应用的原型系统，阐明了原型系统的研发需求和整体框架，介绍了原型系统的开发过程，包括本体知识库和知识推理的设计，以及维护优化、故障诊断功能模块的开发，并通过应用实例验证了原型系统的有效性。 【关键词】：风电设备 知识管理 知识融合 本体 设备维护 故障诊断 FMECA 故障树
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 插图索引14-16
• 插表索引16-18
• 第1章 绪论18-36
• 1.1 研究的背景与意义18-22
• 1.1.1 国内外风电发展概述18-19
• 1.1.2 风电设备故障诊断与维护的意义19-21
• 1.1.3 风电设备知识管理的意义21-22
• 1.2 国内外研究现状与分析22-33
• 1.2.1 知识管理的研究现状22-24
• 1.2.2 本体的研究现状24-26
• 1.2.3 多源异构知识集成的研究现状26-28
• 1.2.4 设备维护的研究现状28-30
• 1.2.5 设备故障诊断的研究现状30-33
• 1.3 论文的研究内容及整体框架33-35
• 1.3.1 论文的研究内容33-34
• 1.3.2 论文的整体框架34-35
• 1.4 本章小结35-36
• 第2章 风电设备的故障诊断与维护及其知识管理36-50
• 2.1 风电设备的结构组成和工作原理36-38
• 2.1.1 风电设备的结构36-37
• 2.1.2 风电设备的工作原理37-38
• 2.2 风电设备的故障类型38-43
• 2.2.1 机械故障39-41
• 2.2.2 电气故障41-43
• 2.3 风电设备维护及故障诊断43-47
• 2.3.1 风电设备的维护43-44
• 2.3.2 风电设备的故障诊断44-47
• 2.4 风电设备维护与故障诊断的知识管理及挑战47-49
• 2.5 本章小结49-50
• 第3章 基于本体的知识表示50-60
• 3.1 本体概述50-52
• 3.1.1 起源与发展历程50-51
• 3.1.2 本体的特征51
• 3.1.3 本体的分类51-52
• 3.2 本体的构建52-57
• 3.2.1 本体的组成52-53
• 3.2.2 本体的描述语言53-54
• 3.2.3 本体的构建方法54-56
• 3.2.4 本体的构建工具56-57
• 3.3 领域规则57-58
• 3.4 本体对多源异构知识集成的支持58-59
• 3.5 本章小结59-60
• 第4章 风电多源异构知识的建模与融合60-92
• 4.1 知识融合框架60-63
• 4.2 知识源的选择63-69
• 4.2.1 设备结构知识63-64
• 4.2.2 故障诊断与可靠性知识64-68
• 4.2.3 设备维护知识68-69
• 4.3 全局本体的构建69-71
• 4.3.1 全局本体的规范说明69
• 4.3.2 全局本体的概念化69-71
• 4.3.3 全局本体的实现71
• 4.4 局部领域本体的构建71-79
• 4.4.1 设备结构本体72
• 4.4.2 设备维护本体72-74
• 4.4.3 FMECA 本体74-77
• 4.4.4 故障树本体77-79
• 4.5 本体模型的知识填充79-81
• 4.6 知识融合81-91
• 4.6.1 全局本体与局部本体间的映射81-84
• 4.6.2 局部本体与知识源之间的映射84-88
• 4.6.3 多源知识的检索88-91
• 4.7 本章小结91-92
• 第5章 基于本体的风电设备故障危害评估与维护优化92-111
• 5.1 基于 FMECA 本体的故障危害模糊评估92-101
• 5.1.1 传统 FMECA 中故障危害的评定93
• 5.1.2 FMECA 中模糊信息的提取93-95
• 5.1.3 设备风险的模糊评估95-96
• 5.1.4 风电设备 FMECA 相关参数的确定96-98
• 5.1.5 风电设备模糊 FMECA 的评估流程98
• 5.1.6 风电设备故障危害模糊评估实例98-101
• 5.2 基于 FMECA 本体与数据包络分析的故障危害性研究101-104
• 5.2.1 数据包络分析101-102
• 5.2.2 数据包络分析在 FMECA 中的应用102
• 5.2.3 基于本体和数据包络分析的故障危害评估实例102-104
• 5.3 基于本体和 FTF 的维护优化104-109
• 5.3.1 FTA 与 FMECA 的结合105-106
• 5.3.2 故障树构建流程106-107
• 5.3.3 基于 FTF 的维护优化实例107-109
• 5.4 本章小结109-111
• 第6章 基于本体的风电设备故障诊断研究111-125
• 6.1 基于知识检索的故障智能诊断111-117
• 6.1.1 诊断问题描述112-113
• 6.1.2 诊断方法选择的推理流程113-116
• 6.1.3 基于知识检索的故障智能诊断的实现116-117
• 6.2 基于 FMECA 本体的故障智能诊断117-124
• 6.2.1 FMECA 本体用于故障诊断的可行性117-119
• 6.2.2 FMECA 中的故障诊断规则119-121
• 6.2.3 基于 FMECA 的诊断流程121
• 6.2.4 FMECA 本体知识的转化121-122
• 6.2.5 基于 FMECA 本体的故障智能诊断的实现122-124
• 6.3 本章小结124-125
• 第7章 风电设备知识管理系统的实现与应用125-139
• 7.1 风电设备知识管理原型系统的需求与框架125-126
• 7.1.1 原型系统的研发需求125-126
• 7.1.2 原型系统的框架126
• 7.2 风电设备知识管理原型系统的开发126-132
• 7.2.1 原型系统的特点127
• 7.2.2 原型系统的关键开发过程127-132
• 7.3 风电设备知识管理原型系统的应用实例132-137
• 7.3.1 故障诊断方法检索133-135
• 7.3.2 故障智能诊断135-137
• 7.4 本章小结137-139
• 总结与展望139-142
• 参考文献142-155
• 致谢155-156
• 附录 A 攻读学位期间发表和录用的论文目录156-157
• 附录 B 攻读学位期间参与的研究项目157

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