汽轮机故障检修系统、检修方法及电子设备与流程

1.本发明涉及汽轮机技术领域，特别是涉及汽轮机故障检修系统、检修方法及电子设备。


背景技术：

2.汽轮机也称蒸汽透平发动机，是一种旋转式蒸汽动力装置，高温高压蒸汽穿过固定喷嘴成为加速的气流后喷射到叶片上，使装有叶片排的转子旋转，同时对外做功。汽轮机是现代火力发电厂的主要设备，也用于冶金工业、化学工业、舰船动力装置中。
3.目前，为了实现汽轮机故障检修的自动化，汽轮机研发人员需要学习计算机编程语言，通过计算机编程开发汽轮机故障的判断规则，进而开发通过该判断规则及汽轮机运行数据来推导汽轮机可能发生何种故障的软件产品。然而，学习计算机编程语言的时间成本较高、难度较大，软件产品的开发周期长，不能快速地应用于汽轮机故障的自动检修场景中。


技术实现要素：

4.鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供汽轮机故障检修系统、检修方法及电子设备，用于解决现有技术中的以上不足。
5.为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种汽轮机能以思维导图形式图形化组态的故障检修系统，包括：思维导图模块，用于创建汽轮机故障决策树的思维导图；其中，所述故障决策树以思维导图的形式表示汽轮机故障现象和故障原因的关系；模板引擎模块，用于将所述思维导图的导出数据转换为规则引擎可识别的规则流；数据采集模块，用于获取汽轮机的运行数据；规则引擎模块，用于基于所述规则流和所述运行数据推理出所述汽轮机发生的故障；结论管理模块，用于展示所述故障，并生成对应的故障检修方案。
6.于本发明一实施例中，所述思维导图模块还用于：提供一交互界面，所述交互界面设有用于创建所述思维导图的添加节点控件、保存节点控件、编译节点控件及思维导图显示区域；其中，所述编译节点控件被触发时，所述模板引擎模块将所述思维导图的导出数据转换为规则引擎可识别的规则流，并传输至所述规则引擎模块。
7.于本发明一实施例中，所述模板引擎模块的转换方式包括：从所述导出数据中提取所述思维导图的所有结论节点及其所属路径；对于每条所述路径，去除首节点，将末节点作为结论节点，将剩余节点作为条件节点；根据每条路径的所述结论节点及所述条件节点的集合构建各所述规则流。
8.于本发明一实施例中，所述数据采集模块具体包括：实时数据管理模块，用于获取汽轮机各测点的实时运行数据；检修单管理模块，用于根据所述汽轮机的故障现象确定检修单，并将所述运行数据导入所述检修单中，以将所述实时运行数据转换为规则引擎可使用的事实数据。
9.于本发明一实施例中，所述系统还包括：数据管理模块，用于将所述思维导图的导
出数据转换为特定格式存储于数据库，从所述数据库中读取数据并展示，以及提供数据的修改及删除功能。
10.于本发明一实施例中，所述系统还包括：检修方案管理模块，用于提供检修文件的上传、下载、管理、导入及导出服务。
11.于本发明一实施例中，所述系统还包括：基本信息管理模块，用于提供制作思维导图的基本要素及管理功能。
12.于本发明一实施例中，所述思维导图模块包括：jsmind思维导图制作工具；所述模板引擎模块包括：velocity模板引擎工具；所述规则引擎模块包括：drools规则引擎工具。
13.为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种汽轮机故障检修方法，包括：创建汽轮机故障决策树的思维导图；其中，所述故障决策树以决策树的方式表示汽轮机故障现象和故障原因的关系；将所述思维导图的导出数据转换为规则引擎可识别的规则流；获取汽轮机的运行数据；基于所述规则流和所述运行数据推理出所述汽轮机发生的故障；展示所述故障，据以生成对应的故障检修方案。
14.为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种电子设备，与汽轮机通信连接，包括：所述的汽轮机故障检修系统。
15.如上所述，本发明的汽轮机故障检修系统、检修方法及电子设备，有效实现了汽轮机故障检修判定方法与系统规则代码研发的分离，更符合汽轮机故障检修特征的组件让实际业务中的规则配置、规则展示、规则分享和规则动态加载更加高效和直观，业务人员通过简单的思维导图就能实现代码开发效果，生成汽轮机故障检修的判定逻辑，自动推理得到汽轮机可能出现的故障、故障原因及检修方案。根据汽轮机机型多、定制化程度高、维护人员水平参差不齐的特点，本技术自主定制故障检修规则，实现了检修规则模块化和可复用的目的。
附图说明
16.图1显示为本发明的汽轮机故障检修系统的开发过程示意图。
17.图2显示为本发明一实施例中的汽轮机故障检修系统的模块示意图。
18.图3显示为本发明一实施例中的汽轮机故障检修系统的人机交互界面图。
19.图4a～4d显示为点击图3中几个主要操作控件所显示的人机交互界面图。
20.图5显示为本发明一实施例中的表数据格式的数据结构。
21.图6显示为本发明一示例中的故障决策树的示意图。
22.图7显示为本发明一实施例中模板引擎将规则数据模型转换为规则流的流程示意图。
具体实施方式
23.以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
24.需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图示中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
25.参见图1，为了实现汽轮机运维的智能检修，我们的初步设计是在界面上显示调查问卷，调查问卷中包含若干关于汽轮机故障的问题，基于二叉树的技术通过获得用户点击的yes或no来实现汽轮机故障的判断。由于实际应用中问题的结果不总是yes或no，而是更为复杂且多元化，故我们决定用决策树来更为合理地实现逻辑判断。
26.决策树某叶子节点的路径是一条规则，叶子节点为结论，从根到该叶子节点的父节点为条件，将所有节点视为汽轮机的测量点，每个测点都包含kks号、操作符、阈值信息、描述信息。其中，kks是工业里测点及零件状态的表述方式样，操作符指计算机计算语言中用来比较kks状态值的数值大小的计算机指令，目前kks的逻辑操作符包括：》、《、＝、》＝、《＝、《》，阈值是指某个kks状态值临界数值，描述信息是指当前kks在本故障决策树中代表的含义。依据决策树与规则转换关系，我们决定改用规则引擎来实现判断逻辑。
27.规则引擎需要使用规则流作为判断依据，为了让一般业务人员也可以轻松地写出规则流，我们选择利用思维导图工具进行可视化规则开发，并要求即写即用。故，本技术优选地采用jsmind思维导图作为可视化工具，jsmind思维导图工具为轻量化工具有nodearray这样的数据结构，自定义开发较为容易，可以方便地嵌入其他web系统中。本技术还可以采用xmind思维导图、freemind思维导图来实现类似功能，但都需要二次开发。此外，这两个工具的文档较少，开发起来需要一定时间成本。xmind虽然开源也可以嵌入web但开发文档较少。freemind虽然开源但是富客户系统因此无法与web系统连接，规则数据模型的分发仍然需要处理。
28.另外，本技术优选地采用velocity模板引擎，velocity模板引擎为轻量化工具，技术成熟、易用性高，当然，本技术的技术方案利用市面上的其它模板引擎也可以实现。本技术优选地采用drools规则引擎，drools规则引擎技术成熟，作为开源软件成本较低、使用广泛、性能较高。
29.以下将结合附图，详细介绍本技术提出的汽轮机故障检修系统。
30.如图2所示，本技术的汽轮机故障检修系统，主要包括：思维导图模块21、模板引擎模块22、数据采集模块23、规则引擎模块24、结论管理模块25，还进一步地包括：数据管理模块26、检修方案管理模块27、基本信息管理模块28。
31.思维导图模块21，用于创建汽轮机故障决策树的思维导图。
32.具体地，所述故障决策树以决策树的方式表示汽轮机故障现象和故障原因的关系，使用这样的树可以通过故障现象找到故障原因，简称决策故障树。决策故障树由技术专家根据经验确定。参见图3，思维导图模块21提供一交互界面，在所述交互界面中设有一排用于创建思维导图的操作控件，以及用于显示创建的思维导图的显示区域。以下结合图4a～4d对几个关键的操作控件进行说明。
33.①
添加故障现象节点的控件
34.如图4a所示，用户点击该控件后，系统弹出故障现象编辑框，让用户在现象名称下拉框里选择一个故障现象来实现故障现象节点的添加。较佳的，本技术规定一棵故障决策
树对应一个故障现象，用户选择故障后系统默认该故障现象成立。添加后的故障现象节点显示于界面的显示区域内，如图3的“ast油压正常”节点所示。
35.②
添加现象节点的控件
36.如图4b所示，用户点击该控件后，系统弹出现象节点编辑框，让用户在现象节点下拉框里选择一个现象，并在现象节点描述中输入对该现象的描述，点击确定后完成现象节点的添加。用户选择现象节点后默认该现象节点成立。添加后的现象节点显示于界面的显示区域内，如图3的“汽轮机已复位”节点、“汽轮机已遮断”节点所示。
37.③
添加条件节点的控件
38.如图4c所示，用户点击该控件后，系统弹出条件节点编辑框，让用户在测点下拉框里选择一个汽轮机测点，在上界或者下操作符中输入操作符，在连接符号中输入连接符，在上界或下界值中输入对应的值，如此便实现了条件节点a≤测点≤b的语法或者a≥测点，测点≥b等语法。添加后的条件节点显示于界面的显示区域内，如图3的“2pt3615》＝1.0”节点、“2pt3615《＝0.188”节点所示。
39.④
添加结论节点的控件
40.如图4d所示，用户点击该控件后，系统弹出结论节点编辑框，当用户在动作类型下拉框中选择诊断结论，结论描述框中就会显示相应地结论。可选的，用户可在上传功能中上传系统需要的检修方案。添加后的结论节点显示于界面的显示区域内，如图3的“ast成功＝yes”节点所示。
41.⑤
用于保存节点的控件
42.用户点击该控件，系统经过校验保证所有数据完整后将故障决策树以规则数据模型的形式存入数据库中并做以下优化处理：
43.由于jsmind提供的数据模型中id属性、parentid(即父节点，决策树的上级节点)属性均为文本型。这种类型在数据查询和比较时性能低下，特别是在数据量陡增的情况下。因此在保存规则数据模型时，进行二次开发把这两个值转换为了数值型来提高效率。另外，由于在设计之初将决策树的每个节点视为测点对象，因此都有值这个属性。对于故障现象和现象节点其值为字符型“n”、“y”。与条件节点中的值为数值型不符合，因此将n和y这两个特殊值做了数值化，如将n定义为-999、y定义为-998。
44.需要说明的是，本技术的规则数据模型是一种以json格式存储jsmind思维导图的数据结构，jsmind通过这种数据结构来展示其数据，系统通过这种数据结构来转化生成规则流。jsmind自身提供了三种数据结构，分别是树对象格式、表对象格式、freemind格式。其中表对象格式是指节点之间是并列关系，使用parentid标识上下级关系，适合与关系数据库进行数据交互且更适合规则的处理和转换。因此，本技术优选地将jsmind提供的表数据格式作为了规则数据模型的基础。本技术在jsmind表数据结构基础上进行二次开发得到了所需的规则数据模型，表数据格式类似于图5所示的数据结构。本技术的规则数据模型是基于jsmind的表数据结构的在其基础上增加了新的属性，这些数据属性主要满足汽轮机运维的特色和有助于系统规则的转换和识别，帮助系统后期将故障决策树转换为规则流。有些值比如parentidvalue、level_code_value在首次上传时为字符型，这样的类型不容易使用且查询起来效率低下，因此在对应的parentid和level_code(level_code是文本型，但是是
将原来随机文本转换为当前节点的id(数据库里的pk)加”_”的组合文本)时变为了数值型，下表中是对具体属性的具体说明和解释。
[0045][0046]
需要说明的是，本技术的保护范围不限于将思维导图的数据以规则数据模型的形式存储，采用其它数据结构实现同等数据存储效果的技术手段皆应被视为本技术的保护范围。
[0047]
⑥
用于编译节点的控件
[0048]
用户点击该控件，系统启动当前故障决策树的编译工作，令模板引擎模块22将思维导图的数据，如以规则数据模型存储的数据，编译为规则引擎可识别的规则流并动态加载到规则引擎模块23中。
[0049]
模板引擎模块22，用于将所述思维导图的导出数据转换为规则引擎可识别的规则流。
[0050]
具体的，以思维导图的导出数据采用规则数据模型为例，模板引擎模块22主要做两部分工作：第一部分是从规则数据模型中找出每条规则所需数据；第二部分将这些规则数据通过转换模板变为规则流。
[0051]
以下将结合图6和图7，详细介绍velocity模板引擎将规则数据模型转换为规则流的实现过程。
[0052]
图6展示为汽轮机的一颗故障决策树，最左侧的一个节点为故障现象，最右侧的一列节点为结论节点rhs，中间的皆为条件节点lhs，id为标识符号，p为节点路径。如图7所示，从规则数据模型中取出所有的结论节点，取出每个结论节点所属路径，对于每条路径，去除首节点，将末节点作为结论节点，将剩余节点(集合)作为条件节点，根据每条路径的结论节点及条件节点的集合构建每条规则。将一颗故障检决策树的所有rhs节点都翻译为一条规则，并将该规则保存于数据库中，等待用户编译。对于本示例而言，由于在整个json集合对象中是以数组为存储形式的，并且不是所有节点都可以转换为规则，只有结论节点可以提取出来作为规则，原因在于结论节点中保存了它到根节点的一条完整路径，只有符合这个条件的才可以转换为规则。
[0053]
系统研发人员预先用velocity语言开发出转换模板，在编译时，velocity模板引擎基于该转换模板将该故障检决策树下的所有规则按照时间先后排列起来组成规则流(即规则的字符串表现形式)，规则流经规则引擎编译后成为业务逻辑，转换模板例如：
[0054]
[0055][0056]
图3所示的故障规则树，经过编译后系统将自动把“汽轮机已复位-2pt3615》＝1.0-ast成功＝y”，以及“汽轮机已遮蔽-2pt3615《＝0.188-ast成功＝y”转化为规则引擎可以执行的规则，其翻译效果为：
[0057]
if汽轮机已复位＝y and 2pt3615》＝1.0then ast成功
[0058]
if汽轮机已遮蔽＝y and 2pt3615《0.188then ast成功。
[0059]
需要说明的是，本领域技术人员可采用其它方式从思维导图的导出数据转换为规则流，本技术的保护范围不以如上示例为限。
[0060]
数据采集模块23，用于获取汽轮机的运行数据。
[0061]
具体的，数据采集模块23进一步包括子模块：实时数据管理模块231、检修单管理模块232，其中，实时数据管理模块231用于获取汽轮机各测点的实时运行数据，该模块主要是本系统与汽轮机交互的接口，通过该模块将汽轮机的实时数据导入检修单中。检修单管理模块232用于根据所述汽轮机的故障现象确定检修单，并将所述运行数据导入所述检修单中，以便于将所述实时运行数据转换为规则引擎可使用的事实数据。需要说明的是，检修单是存储汽轮机实时运行数据的载体，优选地作为规则引擎事实数据的来源。事实数据是
指汽轮机运行时各个测点的当前值放入检修单后的一个快照。本领域技术人员可采用其它技术手段来实现汽轮机实时运行数据至事实数据的转换，检修单的形式不应视为对本技术保护范围的限制。
[0062]
规则引擎模块24，用于基于所述规则流和所述运行数据推理出所述汽轮机发生的故障。
[0063]
具体的，drools规则引擎将合法的规则流变为可以执行的故障判定逻辑，将汽轮机运行实时数据作为事实进行规则推理，并将得到的推理过程返回给结论管理模块25。需要说明的是，drools规则引擎是开源的规则引擎，对于规则推理已经开发完成，为了将其嵌入本系统我们做了一些二次开发的工作。drools本身提供了两种规则导入方式：一种是drools的规则文件；另一种是规则字符串。为了实现动态加载规则，我们采用后一种方式，将规则变为规则流导入drools中，然后drools动态编译全部有效规则，使得系统逻辑动态发生变化，从而让用户觉得只要自己编写了决策树，系统的逻辑就会自动会发生变化，达到与编程一样的效果，而这个过程对用户来说是透明的，就像保存一个文件一样简单。
[0064]
结论管理模块25，用于展示推理得到的故障，据以生成对应的故障检修方案。
[0065]
具体的，本模块主要用于rhs节点的解析。规则引擎模块24通过规则运算后推理出需要执行哪个rhs节点便将rhs节点的pk(即主键，表示数据库中某个节点的唯一标识符)返回给结论管理模块25。当根据同一故障决策树得到多个结果时系统会将所有符合条件的rhs节点带回，顺序执行所有的rhs节点，也就是说，当根据同一组参数判定出多个结论时，系统会将所有结论一起带回，并且按照结论的优先级别的顺序执行各个结论，rhs节点指的是结论节点。检修方案是指对于汽轮机某个故障进行检修的方法。如果结论中带有检修文件则通过该模块将检修文件下载列表提供给用户。
[0066]
数据管理模块26，用于将所述思维导图的导出数据转换为特定格式，如规则数据模型，存储于数据库，从所述数据库中读取数据并展示，以及提供数据的修改及删除功能。
[0067]
检修方案管理模块27，用于提供检修文件的上传、下载、管理、导入及导出服务，还用于提供向结论管理模块25提供检修方案下载的链接数据，类似一个ftp功能，可支持检修方案的文件格式包括word、excel、pdf、jpg等。检修方案管理模块27可利用现有的文件上传控件，把检修文件上传到服务器并已文件形式保存在文件系统内，而不是存在数据库内。
[0068]
基本信息管理模块28，用于提供制作思维导图的基本要素，如故障现象管理、测点管理、节点管理，提供对这些数据的添加、查询、修改等功能。
[0069]
本领域技术人员应当理解，以上系统实施例中的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个或多个物理实体上。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现，也可以全部以硬件的形式实现，还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。
[0070]
本技术的汽轮机故障检修系统，首次将jsmind与velocity进行结合并按照汽轮机运维的特点，重新定义了一种符合汽轮机运维特点的规则制作工具，并通过鼠标简单点击保存与编译按钮，就使得业务人员轻松、实时改变业务规则，使得规则引擎对业务人员来说是透明的，大大降低了业务人员使用规则系统的成本。
[0071]
与前述系统实施例原理相似的是，本技术还提供一种汽轮机故障检修方法，应用于电子设备，包括以下步骤：
[0072]
step1：创建汽轮机故障决策树的思维导图；其中，所述故障决策树以思维导图的方式表示汽轮机故障现象和故障原因的关系；
[0073]
step2：将所述思维导图的导出数据转换为规则引擎可识别的规则流；
[0074]
step3：获取汽轮机的运行数据；
[0075]
step4：基于所述规则流和所述运行数据推理出所述汽轮机发生的故障；
[0076]
step5：展示所述故障，据以生成对应的故障检修方案。
[0077]
由于本实施例的具体实施方式与前述系统实施例的具体实施方式相同，故于此不做重复赘述。
[0078]
本技术还提供一种电子设备，如台式机、便携式电脑、平板电脑、智能手机，其与汽轮机通信连接。特别的，该电子设备中包括如前述任一系统实施例所介绍的汽轮机故障检修系统。
[0079]
综上，本发明的汽轮机故障检修系统、检修方法及电子设备，具有以下有益技术效果，从而克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值：
[0080]
1、降低业务人员使用规则系统的成本
[0081]
规则系统是一个比较复杂的软件系统，尤其是规则文件的书写。在没有本技术的工具时一般业务人员必须学习如何撰写规则文件。这个过程不仅需要学习一个计算机编程语言还要对立学习规则编写语言，这个时间成本至少需要一年的时间，即使学会这些语言需要使用动态加载规则仍然有不小的学习曲线。而现在研发出一套图形化组态系统后，极大地减少工厂运维人员的学习成本，运维人员只需注重原业务，这对推广规则系统的应用有很大的帮助。
[0082]
2、使用定制化的思维导图工具开发业务规则决策树，比通用工具更顺手
[0083]
drools也提供了类似本系统jsmind的可视化工具开发业务规则，可这个与汽轮机运维领域相差甚远，根本无法满足汽轮机运维要求。有了本技术的工具则可以按照用户要求提供满足特定业务的组件方便用户使用。
[0084]
3、业务人员通过制作故障决策树的思维导图就可以实现业务逻辑动态编程的效果
[0085]
运维中经常有判定规则的变换问题。动态加载规则是规则引擎的特色，在本系统研发前很难发挥这个特色，对用户的体验十分不好。有了本系统会自动将故障决策树转换为规则流，瞬间改变了业务判定逻辑，而对于用户来说只是点击鼠标而已。
[0086]
4、丰富的导出数据结构，可以更好的分享汽轮机的运维管理知识
[0087]
除了上文提到的数据结构外，本系统可以导出思维导图的快照这样对应的数据结构文件，因此为组织机构内的数据分享和头脑风暴提供了方便的展示工具。
[0088]
5、可以实现汽轮机的状态检修
[0089]
本系统与汽轮机实时相连，可以获得汽轮机实时运行数据，因此可以根据汽轮机的当前状态和推理规则推理得到汽轮机可能发生的故障，有助于及时实施状态检修。
[0090]
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。