主风机组故障根源深度诊断方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及故障诊断技术领域，特别涉及一种主风机组故障根源深度诊断方法和 装直。
【背景技术】
[0002] 作为流化催化裂化装置的关键设备，主风机-烟气轮机的能量回收机组（简称主 风机组）可以为再生系统提供烧焦所需要的氧气，从而达到回收能量的目的。主风机组在 节能领域中发挥着重大作用，经济效益可观，但对故障却十分敏感。由于主风机组工作在高 温、高速的环境下，且受到高速催化剂粉尘气流的冲蚀，导致其存在着大量的突发性、耦合 性和相关性故障。为了避免重大事故的发生，确保流化催化裂化装置的安全生产，对主风机 组进行故障诊断技术的研究是十分必要的。
[0003]对主风机组进行故障诊断不仅可以及时发现故障苗头、抑制故障的发展，还可以 提高资源的循环利用率，取得更大的经济效益，促进低碳经济的发展。
[0004] 目前，常见的主风机组故障诊断方法主要有：贝叶斯网络、基于符号有向图法、人 工神经网络法等，然而，这些方法在实际工程应用中都有各自的缺点。例如：贝叶斯网络的 推理算法过于复杂，人工神经网络的训练需要较多的故障样本，基于符号有向图的准确程 度依赖于建模人员对系统的理解。
[0005]由于上述问题的存在，目前的主风机组故障诊断方法都无法很好地在实际工程领 域中得到应用，针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
【发明内容】
[0006]本发明实施例提供了一种主风机组故障根源深度诊断方法，以解决现有技术中无 法准确有效地检测出主风机组设备发生故障的根原因的技术问题。该方法包括：
[0007]根据主风机组系统各故障库所之间的相互关系，建立模糊故障Petri网图；
[0008]根据专家经验数据和现场实际统计数据，确定各故障库所的初始可信度集合、各 故障库所的故障事件权值集合、各保护层库所的失效率集合、各变迁规则的阈值集合及变 迁规则的可信度集合；
[0009]根据所述各故障库所的初始可信度集合、各故障库所的故障事件权值集合、各保 护层库所的失效率集合、各变迁规则的阈值集合及变迁规则的可信度集合，从所述模糊故 障Petri网图中查找出各层可信度最大的故障库所作为故障传播的方向；
[0010] 将确定出的故障传播的方向的起点故障库所作为主风机组设备发生故障的根原 因。
[0011] 在一个实施例中，根据主风机组系统各故障库所之间的相互关系，建立模糊故障Petri网图，包括：
[0012] 确定建立所述模糊故障Petri网图所需的元组，其中，所述元组包括：故障库所集 合P、保护层库所集合？@、变迁规则集合T、故障库所的故障事件权值向量集合w、变迁规则 的阈值集合A、变迁规则的可信度集合ii、发生变迁后的故障库所集合TL、各故障库所初 始变迁可信度集合凡、各保护层库所的失效率集合L、和模糊产生式的规则集合R;
[0013] 以所述模糊产生式的规则集合中的模糊产生式的规则进行传播，结合所述元组 中的其它元组信息，建立表示主风机组系统各故障库所之间的相互关系的所述模糊故障Petri网图。
[0014] 在一个实施例中，根据所述各故障库所的初始可信度集合、各故障库所的故障事 件权值集合、各保护层库所的失效率集合、各变迁规则的阈值集合及变迁规则的可信度集 合，从所述模糊故障Petri网图中查找出各层可信度最大的故障库所作为故障传播的方 向，包括：
[0015] 获取起始故障库所集合P;
[0016] 建立与所述起始故障库所集合P对应的变迁规则集合T;
[0017] 建立已触发的发生变迁后的故障库所集合TL;
[0018] 确定所述主风机组系统中故障库所集合P和变迁规则集合T中各个变迁规则之间 的关系，确定当前的使能变迁规则；
[0019] 触发所有的当前使能变迁规则，求得变迁发生序列；
[0020] 根据各故障库所前一次变迁可信度集合Ma_i，求取当前各故障库所可信度集合Ma， 其中，将导致后集故障库所发生的各前集故障库所中可信度最大值作为变迁发生后的后集 故障库所的可信度值，其中，a表示变迁次数；
[0021] 将变迁后得到的故障库所集合作为参数代入所述模糊故障Petri网图中，查找出 各层可信度最大的故障库所作为故障传播的方向。
[0022] 在一个实施例中，确定当前的使能变迁规则，包括：
[0023] 将变迁的前集故障库所对变迁规则的实际可信度值不小于变迁触发的阈值，且该 变迁规则不属于已触发变迁规则集合的则将该变迁规则，确定为当前的使能变迁规则。
[0024] 在一个实施例中，求取当前各故障库所可信度集合Ma，包括：
[0025] 确定是否有保护层干预作用；
[0026] 在有保护层干预作用的情况下，将各保护层库所的失效率集合中各保护层库所的 失效率作为依据之一求取当前各故障库所可信度集合。
[0027] 本发明实施例还提供了一种主风机组故障根源深度诊断装置，以解决现有技术中 无法准确有效地检测出主风机组设备发生故障的根原因的技术问题。该装置包括：
[0028] 模糊故障Petri网图建立单元，用于根据主风机组系统各故障库所之间的相互关 系，建立模糊故障Petri网图；
[0029] 数据获取单元，用于根据专家经验数据和现场实际统计数据，确定各故障库所的 初始可信度集合、各故障库所的故障事件权值集合、各保护层库所的失效率集合、各变迁规 则的阈值集合及变迁规则的可信度集合；
[0030] 传播路径查找单元，用于根据所述各故障库所的初始可信度集合、各故障库所的 故障事件权值集合、和各保护层库所的失效率集合、各变迁规则的阈值集合及变迁规则的 可信度集合，从所述模糊故障Petri网图中查找出各层可信度最大的故障库所作为故障传 播的方向；
[0031]根原因确定单元，用于将确定出的传播路径的起点故障库所作为主风机组设备发 生故障的根原因。
[0032] 在一个实施例中，所述模糊故障Petri网图建立单元包括：
[0033] 元组确定模块，用于确定建立所述模糊故障Petri网图所需的元组，其中，所述元 组包括：故障库所集合P、保护层库所集合Pm、变迁规则集合T、故障库所的故障事件权值 向量集合《、变迁规则的阈值集合A、变迁规则的可信度集合y、发生变迁后的故障库所集 合TL、各故障库所初始变迁可信度集合凡、各保护层库所的失效率集合L、和模糊产生式的 规则集合R;
[0034] 网图建立模块，用于以所述模糊产生式的规则集合中的模糊产生式的规则进行传 播，结合所述元组中的其它元组信息，建立表示主风机组系统各故障库所之间的相互关系 的所述模糊故障Petri网图。
[0035] 在一个实施例中，所述传播路径查找单元包括：
[0036] 获取模块，用于获取起始故障库所集合P;
[0037] 第一建立模块，用于建立与所述起始故障库所集合P对应的变迁规则集合T;
[0038] 第二建立模块，用于建立已触发的发生变迁后的故障库所集合TL;
[0039] 使能变迁规则确定模块，用于确定所述主风机组系统中故障库所集合P和变迁规 则集合T中各个变迁规则之间的关系，确定当前的使能变迁规则；
[0040] 变迁触发模块，用于触发所有的当前使能变迁规则，求得变迁发生序列；
[0041] 求取模块，用于根据各故障库所前一次变迁可信度集合Ma_i，求取当前各故障库所 可信度集合Ma，其中，将导致后集故障库所发生的各前集故障库所中可信度最大值作为变 迁发生后的后集故障库所的可信度值，其中，a表示变迁次数；
[0042] 传播路径查找模块，用于将变迁后得到的故障库所集合作为参数代入所述模糊故 障Petri网图中，查找出各层可信度最大的故障库所作为故障传播的方向。
[0043] 在一个实施例中，所述使能变迁规则确定模块具体用于将变迁的前集故障库所对 变迁规则的实际可信度值不小于变迁触发的阈值，且该变迁规则不属于已触发变迁规则集 合则将该变迁规则确定为当前的使能变迁规则。
[0044] 在一个实施例中，所述求取模块具体用于确定是否有保护层干预作用，并在确定 有保护层干预作用的情况下，将各保护层库所的失效率集合中各保护层库所的失效率作为 依据之一求取当前各故障库所可信度集合。
[0045] 在本发明实施例中，通过主风机组系统各故障库所之间的相互关系，建立模糊故 障Petri网图，并根据专家经验数据和现场实际统计数据，确定出了各故障库所的初始可 信度集合、各故障库所的故障事件权值集合、和各保护层库所的失效率集合、各变迁规则的 阈值集合及变迁规则的可信度集合，从而将其作为参数代入上述模糊故障Petri网图，可 以有效查找出各层可信度最大的故障库所作为故障传播的方向，以确定出为主风机组设备 发生故障的根原因，从而解决了现