专利名称：Petri网图形化方法及在船用燃气轮机故障诊断上的应用的制作方法
技术领域：
本发明属于船用燃气轮机故障诊断技术领域，更具体地说它是一种Petri网图形 化方法，本发明还涉及Petri网图形化方法在船用燃气轮机故障诊断上的应用。
背景技术：
燃气轮机设备复杂，主机各部件、各附属分系统通过热力机械关系紧密地耦合在 一起，出现故障后，故障的因果关系非常复杂，故障的判断、分析、排除难度大；在出现故障 后，难以准确地分析并及时地排除。传统的诊断技术已经不能满足需要，快速、精确的故障诊断成为必然发展趋势。过 去需要几天乃至更长时间才能完成的故障诊断任务，现在必须压缩到几小时甚至数分钟 内，因此对燃气轮机故障诊断的精度要求明显提高。即使受过良好专业训练的技术保障人 员，也难以准确及时地判断故障原因或确定最佳的修理方案，常常需要花费相当长的时间 对受损装备反复进行分析、检测，最后才能“确诊”。应用燃气轮机故障诊断系统，维修人员 可以得到辅助指导，快速准确地完成故障诊断，加快受损装备的维修过程，以满足时效性要 求。目前的故障诊断技术主要采用基于信号处理、小波变换、故障树、神经网络、贝叶 斯网络、专家系统和Petri网等技术进行故障诊断。1.基于信号处理的方法实时性好，但不能很好的处理潜在故障，一般多用于故 障检测；2.基于小波变换的方法应用较广，先对信号进行多级小波分解，得到各子带数 据。通过对小波变换系数模极大值的检测来实现对信号奇异性的检测，从而确定故障发生 的时间；3.基于专家系统的方法通过获取大量的专家诊断知识，利用专家的推理方法， 解决故障诊断领域的问题。其缺点是知识获取困难、知识库更新能力差、领域知识之间的矛 盾难于处理、逻辑表达和处理能力局限性大；4.基于神经网络的方法以故障特征信号作为神经网络输入，诊断结果作为神经 网络输出；然后通过对已有故障信息的离线训练，使神经网络通过权值记忆故障征兆与诊 断结果的对应关系；最后在当新的故障出现时把故障征兆加入到输入端可开始诊断。其缺 点是必须要有故障信息的大容量样本，而且其学习时间过长；5.基于故障树分析法的方法故障树分析法通过对可能造成系统失效的各种因 素进行分析，从而确定系统失效原因的各种可能组合方式或其发生概率，将系统故障形成 原因按树枝状逐级细化，将其逻辑关系用与、或等逻辑符号表示出来，自上而下逐级分解， 直到不能分解的底事件，形成故障树。故障树诊断方法直观、形象，能够实现快速的诊断。缺 点是不能诊断不可预知的故障；诊断结果严重依赖于故障树信息的正确性和完整性。但是，目前文献([1]何晓霞，沈玉娣.连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应 用[J].机械科学与技术，2001，2(K4) :571-572. [2]徐金梧，徐科.小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用[J].机械工程学报，1997，33 ) :50-55. [3]Peter W, PENG Yong hong, RichardYam. Wavelet Analysis and Envelope Detection for RollingElement Bearing Fault Diagnosis-Their Effectiveness andFlexibilities (小波分析和包络检波在滚动 轴承故障诊断中的效果和适应性研究)[J]. Journal of Vibration and Acoustics, 2001, 123(3) :303-311. [4]LIN Jing, ZOU Ming J. Gearbox Fault Diagnosisusing Adaptive Wavelet Filter (基于自适应小波滤波的齿轮箱故障诊断)[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2003,17(6) :1259-1269. [5]Duan G R, Patton R J. Robust Fault Detectionin Linear Systems using Luenberger Observer s (基于 Luenberger 测量器 的线性系统的精确故障诊断)[J]. UKACC InternationalConference on Control, 1998, 455(2) :1468-1473. [6]Brumback B, Srinath Μ. A Chi-Squre Test for Fault-Detection in KalmanFilters (基于卡尔曼滤波器故障诊断的χ2测试)[J]. AutomaticControl, IEEE Transactions,1987,32 (6) :552-554. [7]Girgis AA, Makram E B. Application of Adaptive Kalman Filtering in FaultCalssification, Distance Protection, and Fault Location usingMicroproce-sensors (自适应卡尔曼滤波器在故障分类、距离保 护和故障定位中的应用)[J]· Power Systems, IEEE Transactions, 1988,3(1) :301-309. [8]Kobayashi A, Simon D L. Application ofa Bank of Kalman Filters for Aircraft Engine Fault Diagnosis (多层卡尔曼滤波器在发动机故障诊断中的应用)[R]. Atlanta National Aeronautics and Space Administration, 2003. [9]何勇，李增芳·智能化故 障诊断技术的研究与应用[J]·浙江大学学报，2003, ) :119-124. [10]徐似春，肖德 云.一种新的基于参数估计的故障诊断方法[J].控制理论与应用，2001,18 ) =493-497. [11]蒋瑞，陈循，杨雪.智能故障诊断研究与发展[J].信息技术，2002，21 O) :12-15. [12] 杨榛，顾幸生.智能故障诊断技术及应用的研究[J].贵州大学学报(自然科学版)，2007， 24(2) :161-165. [13]苏羽，赵海，苏威积等.基于模糊专家系统评估诊断方法[J].东北 大学学报，2004，25 (7) =653-656. [14]吴今培，肖健华.智能故障诊断与专家系统[M].北 京禾斗学出版社，1997. [15] Thierry D. ANeural Network Classifier Based on Dempster Shafer Theory (基于Dempster Shafer 理论的人工神经网络分类)[J]· IEEETransactions on System Man and Cybernetics, 2000,10(2) :131-150. [16]李佳，礼宾，王梦卿.基于神 经网络的齿轮故障诊断专家系统[J]·机械传动，2007，31 (5) :81-85. [17]HE Ying gang, ZHUffeng ji.Fault Diagnosis of Nonlinear Analog Circuits UsingNeural Networks and Multi-Space Transformations (神经网络和多维空间转换法的非线性模拟电路故 障诊断)[J]· Lecture Notes inComputer Science，2009，5553 :714-723. [18]何怡刚，芦 湘冬，刘美容.基于神经网络数据融合方法的模拟电路故障诊断[J].湖南大学学报(自 然科学版)，2005,32 ) :47-52. [19]BurgesC. Atutorial on Support Vectormachines for Pattern Recognition (支持向量机在模式识别中的应用)[J]. DataMining and KnowledgeDiscovery, 1998, 2 (2) :121-167. [20]肖健华.应用于故障诊断的SVM理论研究 [J].排雷、测试与诊断，2001,21 ) :12-16. [21]王华忠，张雪申，俞金寿.基于支持向量故 障诊断方法[J].华东理工大学学报，2004，3(K2) :179-182. [22]何学文，赵海鸣.支持向 量机及其在机械故障诊断中的应用[J].中南大学学报(自然科学版)，2005，(2) :66-70. [23]罗颖锋，曾进.基于支持向量机的燃气轮机故障诊断[J].热能动力工程，2004，(19)CN 102146845 A
说明书
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发明内容
本发明的目的在于克服上述现有背景技术的不足之处，而提供一种Petri网图形 化方法。本发明的另一目的在于提供Petri网图形化方法在船用燃气轮机故障诊断上的应用。本发明的目的是通过如下措施来达到的=Petri网图形化方法，其特征在于它包 括如下步骤一是用故障Petri网生成算法把故障数据从数据库中读出并以此构造故障 Petri网，完成坐标的自动生成并显示在界面上；二是读取图形显示的故障Petri网上的数 据并存入数据库，实现故障信息和诊断信息的存储。在上述技术方案中，所述故障Petri网生成算法是有故障节点对象和故障关系连 线对象构成的一个组合模型，包含故障信息、故障之间的关系及对象坐标信息；故障Petri 网在数据库中用多个表来存储其结构和数据的，故障关系表存储故障Petri网结构和故障关系信息，故障信息表存储故障信息，为此故障Petri网生成算法首先按照在故障关系表 中的结构信息，从故障信息表和故障关系表读取数据按先序方式依次生成故障节点和故障 关系构造初步的故障Petri网；在上述技术方案中，所述故障Petri网生成算法中还包括一个坐标自动生成算法 来对故障Petri网进行坐标生成；坐标自动算法计算故障节点坐标，故障关系坐标根据故 障节点自动调整，分两步①纵坐标生成，故障Petri网的根节点都位于界面的顶端，先确 定根节点坐标；设立一个纵坐标边界线，一开始位于界面顶端；其次用先序遍历方式处理 故障Petri网；正在处理的故障节点按距离边界线固定值的方式确定坐标，自动调整与该 节点相连故障关系的一端的纵坐标，并将边界线移到该故障节点的下边界；②横坐标生成， 是从左边的故障节点开始生成；兄弟故障节点之间相隔一定的间距；故障节点若有子故障 节点则根据子故障节点居中；实施步骤是先设立一个横坐标边界线，待处理的故障节点不 能位于该边界线左侧；其次按后序遍历方式处理故障Petri网；正在处理的故障节点如果 没有子故障节点则按距离边界线固定值的方式确定坐标，并将边界线移到该故障节点的右 边界；如果有子故障节点则按子故障节点坐标居中处理，如果其右边界的横坐标比其最右 子故障节点的右边界横坐标大则把边界线移到该故障节点的右边界，否则边界线移到其最 右子故障节点的右边界。自动调整与该节点相连故障关系的一端的横坐标。在上述技术方案中，所述故障Petri网数据存储算法是对某个故障节点进行操作 可能引起其它故障节点或故障关系的数据的修改；在故障诊断中一个故障节点故障原因的 确定，引起了该故障节点、故障原因、故障关系的发生次数、发生时间数据的改变；在故障 管理中删除一个故障节点其子故障节点均会被删除；这些改变需保存到数据库中，系统采 用先序遍历方式依次处理；只需改变单个故障节点或故障关系的情况，系统通过读取故障 Petri网相关故障节点或故障关系的数据，根据其编号进行记录的修改。在上述技术方案中，基于所述Petri网的故障诊断是针对故障周期不固定、故障 的可能原因多、各故障原因的可信度不确定的特点，使用了扩展模糊时间Petri网模型的 概念，用基于该模型设计的故障诊断算法实现故障诊断功能。在上述技术方案中，基于所述基于扩展模糊时间Petri网模型的故障诊断算法， 首先通过故障名称或现象的模糊查询确定故障现象在故障Petri网中的实际节点；其次根 据故障之间关系的可信度高低、故障周期长短、发生次数多少等信息进行一次自动排查，给 出初步排查结果；然后通过与维修人员交互，确认或排除故障原因，同并根据需要决定是否 再次进行自动排查，以再次查找可能的故障原因并继续进行交互排查；最后给出排查结果 和维修帮助并把此次诊断过程存入数据库，同时根据规则决定是否自动调整可信度和故障 周期。在上述技术方案中，所述可信度调整算法和故障周期调整算法中可信度是指一个 故障引发另一故障的可信程度，在本系统中等同于概率；本系统设定当一个故障在上一次 调整后的发生次数是其故障原因数目两倍的情况下进行调整，用故障原因发生次数与故障 发生次数相除得到新的可信度；故障周期是指故障的平均周期，根据故障的发生时间按平 均分布处理；设定当在上一次自动调整后，每发生一次故障后就进行自动调整，并把周期的 单位转化成天数保存。Petri网图形化方法，其特征在于在船用燃气轮机故障诊断上的应用。
本发明克服了现有的诊断技术在故障管理和故障诊断时都是采用文字模式，使用 时不直观、不方便的缺点，应用图形化故障诊断技术能够帮助维修人员提早发现异常，及时 定位故障原因。防止突发性大事故，延长设备的服役期限和使用寿命，节省经费。
图1为本发明中图形模块工作流程图。图2为本发明中Petri网图形化方法故障维护软件界面图。
具体实施例方式下面结合附图详细说明本发明的实施情况，但它们并不构成对本发明的限定，仅 作举例而已。同时通过说明本发明的优点将变得更加清楚和容易理解。参阅图1、图2可知以故障维护为例来说明图形化功能的实现。故障维护的功能 提供对燃气轮机故障Petri网的管理功能，包括添加、删除、修改功能，故障的详细描述、维 修帮助、故障周期及可信度等均在这里进行管理。通过故障图中的“选择”按钮可以查看和编辑故障信息；“故障”按钮可以增加故 障信息；“连接线”可以连接到所关联的故障树；“排列所有图形”可以将各个故障在故障树 的逻辑联系排列成系统故障树。故障管理、故障诊断的图形化的目的是直观地显示故障结构，方便地进行故障管 理和故障诊断，是故障管理、故障排查、故障浏览模块与数据库交互的中间平台，工作流程 见图1，要求图形模块具有(1)准确显示故障Petri网；( 实现数据库与故障Petri网之 间的数据快速转换。本发明开发了一个图形化模块。该模块通过一个数据转换模型，一是用故障Petri 网生成算法把故障数据从数据库中读出并以此构造故障Petri网，完成坐标的自动生成并 显示在界面上。二是读取图形显示的故障Petri网上的数据并存入数据库，实现故障信息 和诊断信息的存储。(1)故障Petri网生成算法故障Petri网是一个图形对象集合，是有故障节点对象和故障关系连线对象构成 的一个复杂的组合模型，包含故障信息、故障之间的关系及对象坐标等信息。故障Petri网 在数据库中用多个表来存储其结构和数据的，故障关系表存储故障Petri网结构和故障关 系信息，故障信息表存储故障信息，为此故障Petri网生成算法首先按照在故障关系表中 的结构信息，从故障信息表和故障关系表读取数据按先序方式依次生成故障节点和故障关 系构造初步的故障Petri网。其次由于故障Petri网的结构可能非常庞大，而系统界面又 是有限的，因此有时可能只需显示部分故障Petri网，故在数据库中保存坐标信息是不合 适的。针对这种情况，在故障Petri网生成算法中设计了一个坐标自动生成算法来对故障 Petri网进行坐标生成。坐标自动算法计算故障节点坐标，故障关系坐标根据故障节点自动 调整，分两步①纵坐标生成一般故障Petri网的根节点都位于界面的最顶端，故需先确定根节点坐标。首先 设立一个纵坐标边界线，待处理的故障节点不能高于该边界线，一开始位于界面顶端。其次用先序遍历方式处理故障Petri网。正在处理的故障节点按距离边界线固定值的方式确定 坐标，自动调整与该节点相连故障关系的一端的纵坐标，并将边界线移到该故障节点的下 边界。②横坐标生成思路是从最左边的故障节点开始生成；兄弟故障节点之间相隔一定的间距；故障 节点若有子故障节点则根据子故障节点居中。因此步骤是首先设立一个横坐标边界线，待 处理的故障节点不能位于该边界线左侧。其次按后序遍历方式处理故障Petri网。正在处 理的故障节点如果没有子故障节点则按距离边界线固定值的方式确定坐标，并将边界线移 到该故障节点的右边界；如果有子故障节点则按子故障节点坐标居中处理，如果其右边界 的横坐标比其最右子故障节点的右边界横坐标大则把边界线移到该故障节点的右边界，否 则边界线移到其最右子故障节点的右边界。自动调整与该节点相连故障关系的一端的横坐 标。(2)故障Petri网数据存储算法故障Petri网是一个网状结构，对某个故障节点进行操作可能引起其它故障节点 或故障关系的数据的修改。比如在故障诊断中一个故障节点故障原因的确定，引起了该故 障节点、故障原因、故障关系等的发生次数、发生时间等数据的改变；在故障管理中删除一 个故障节点其子故障节点均会被删除。这些改变需保存到数据库中，对于这种情况，系统采 用先序遍历方式依次处理。对于其他只需改变单个故障节点或故障关系的情况，系统通过 读取故障Petri网相关故障节点或故障关系的数据，根据其编号进行记录的修改。图形模块是故障管理、排查、浏览等模块与数据库交互的中间平台，通过该模型可 以让使用人员直观、简便的使用本软件，完成故障管理、故障排查、故障浏览等操作。3.基于扩展模糊时间Petri网的故障自动排查和交互排查为了提高故障诊断软件故障诊断的准确性和诊断效率，针对故障周期不固定、故 障的可能原因多、各故障原因的可信度不确定等特点，使用了扩展模糊时间Petri网模型 的概念，用基于该模型设计的故障诊断算法实现故障诊断功能。基于扩展模糊时间Petri网模型的故障诊断算法，首先通过故障名称或现象的模 糊查询确定故障现象在故障Petri网中的实际节点；其次根据故障之间关系的可信度高 低、故障周期长短、发生次数多少等信息进行一次自动排查，给出初步排查结果；然后通过 与维修人员交互，确认或排除故障原因，同并根据需要决定是否再次进行自动排查，以再次 查找可能的故障原因并继续进行交互排查；最后给出排查结果和维修帮助并把此次诊断过 程存入数据库，同时根据规则决定是否自动调整可信度和故障周期。这种诊断算法不但提高了故障诊断的准确性和诊断效率，同时由于把时间因素考 虑在内还一定程度上解决了故障原因漏判的问题，使故障诊断更加合理。4.参数调整算法在故障诊断中涉及了两种参数调整算法，一是可信度调整算法，二是故障周期调 整算法。这两种算法分别对故障关系的可信度和故障节点的故障周期作适时调整。(1)可信度调整算法可信度是指一个故障引发另一故障的可信程度，在本系统中等同于概率。由于最 初这种可信度是由专家给定的，可能跟实际情况存在一定变差，需要在发生一定的故障次数后进行修正。本系统设定当一个故障在上一次调整后的发生次数是其故障原因数目两倍 的情况下进行调整，用故障原因发生次数与故障发生次数相除得到新的可信度。(2)故障周期调整算法这里的故障周期是指故障的平均周期，根据故障的发生时间按平均分布处理。设 定当在上一次自动调整后，每发生一次故障后就进行自动调整，并把周期的单位转化成天 数保存。
权利要求
1.Petri网图形化方法，其特征在于它包括如下步骤一是用故障Petri网生成算法 把故障数据从数据库中读出并以此构造故障Petri网，完成坐标的自动生成并显示在界面 上；二是读取图形显示的故障Petri网上的数据并存入数据库，实现故障信息和诊断信息 的存储。
2.根据权利要求1所述的Petri网图形化方法，其特征在于所述故障Petri网生成算 法是有故障节点对象和故障关系连线对象构成的一个组合模型，包含故障信息、故障之间 的关系及对象坐标信息；故障Petri网在数据库中用多个表来存储其结构和数据的，故障 关系表存储故障Petri网结构和故障关系信息，故障信息表存储故障信息，为此故障Petri 网生成算法首先按照在故障关系表中的结构信息，从故障信息表和故障关系表读取数据按 先序方式依次生成故障节点和故障关系构造初步的故障Petri网。
3.根据权利要求2所述的Petri网图形化方法，其特征在于所述故障Petri网生成算 法中还包括一个坐标自动生成算法来对故障Petri网进行坐标生成；坐标自动算法计算故 障节点坐标，故障关系坐标根据故障节点自动调整，分两步①纵坐标生成，故障Petri网 的根节点都位于界面的顶端，先确定根节点坐标；设立一个纵坐标边界线，一开始位于界 面顶端；其次用先序遍历方式处理故障Petri网；正在处理的故障节点按距离边界线固定 值的方式确定坐标，自动调整与该节点相连故障关系的一端的纵坐标，并将边界线移到该 故障节点的下边界；②横坐标生成，是从左边的故障节点开始生成；兄弟故障节点之间相 隔一定的间距；故障节点若有子故障节点则根据子故障节点居中；实施步骤是先设立一个 横坐标边界线，待处理的故障节点不能位于该边界线左侧；其次按后序遍历方式处理故障 Petri网；正在处理的故障节点如果没有子故障节点则按距离边界线固定值的方式确定坐 标，并将边界线移到该故障节点的右边界；如果有子故障节点则按子故障节点坐标居中处 理，如果其右边界的横坐标比其最右子故障节点的右边界横坐标大则把边界线移到该故障 节点的右边界，否则边界线移到其最右子故障节点的右边界。自动调整与该节点相连故障 关系的一端的横坐标。
4.根据权利要求1所述的Petri网图形化方法，其特征在于所述故障Petri网数据存 储算法是对某个故障节点进行操作可能引起其它故障节点或故障关系的数据的修改；在故 障诊断中一个故障节点故障原因的确定，引起了该故障节点、故障原因、故障关系的发生次 数、发生时间数据的改变；在故障管理中删除一个故障节点其子故障节点均会被删除；这 些改变需保存到数据库中，系统采用先序遍历方式依次处理；只需改变单个故障节点或故 障关系的情况，系统通过读取故障Petri网相关故障节点或故障关系的数据，根据其编号 进行记录的修改。
5.根据权利要求1所述的Petri网图形化方法，其特征在于基于所述Petri网的故障 诊断是针对故障周期不固定、故障的可能原因多、各故障原因的可信度不确定的特点，使用 了扩展模糊时间Petri网模型的概念，用基于该模型设计的故障诊断算法实现故障诊断功 能。
6.根据权利要求5所述的Petri网图形化方法，其特征在于基于所述基于扩展模糊时 间Petri网模型的故障诊断算法，首先通过故障名称或现象的模糊查询确定故障现象在故 障Petri网中的实际节点；其次根据故障之间关系的可信度高低、故障周期长短、发生次数 多少等信息进行一次自动排查，给出初步排查结果；然后通过与维修人员交互，确认或排除故障原因，同并根据需要决定是否再次进行自动排查，以再次查找可能的故障原因并继续 进行交互排查；最后给出排查结果和维修帮助并把此次诊断过程存入数据库，同时根据规 则决定是否自动调整可信度和故障周期。
7.根据权利要求6所述的Petri网图形化方法，其特征在于所述可信度调整算法和 故障周期调整算法中可信度是指一个故障引发另一故障的可信程度，在本系统中等同于概 率；本系统设定当一个故障在上一次调整后的发生次数是其故障原因数目两倍的情况下进 行调整，用故障原因发生次数与故障发生次数相除得到新的可信度；故障周期是指故障的 平均周期，根据故障的发生时间按平均分布处理；设定当在上一次自动调整后，每发生一次 故障后就进行自动调整，并把周期的单位转化成天数保存。
8.Petri网图形化方法，其特征在于在船用燃气轮机故障诊断上的应用。
全文摘要
Petri网图形化方法，它包括如下步骤一是用故障Petri网生成算法把故障数据从数据库中读出并以此构造故障Petri网，完成坐标的自动生成并显示在界面上；二是读取图形显示的故障Petri网上的数据并存入数据库，实现故障信息和诊断信息的存储。它克服了现有的故障诊断系统大都是以简单的文字模式进行故障管理和诊断，也不具备自我学习的功能的缺点。本发明应用图形化故障诊断技术能够帮助维修人员提早发现异常，及时定位故障原因。防止突发性大事故，延长设备的服役期限和使用寿命，节省经费。本发明还同时公开了Petri网图形化方法了在船用燃气轮机故障诊断上的应用。
文档编号F02C9/00GK102146845SQ201110031869
公开日2011年8月10日 申请日期2011年1月28日 优先权日2011年1月28日
发明者刘永葆, 姜荣俊, 王文华, 贺星, 马良荔 申请人:中国人民解放军海军工程大学