一种基于故障树专家系统的海上风电故障维修优化方法技术方案

本发明专利技术为一种基于故障树专家系统的海上风电故障维修优化方法，提供一种基于专家系统来提供可维护的故障知识平台，满足运维人员的故障查找分析与学习。同时满足专家远程诊断分析，提供技术指导的需求，更加高效的完成海上风电项目的维修任务安排。具体方法为通过对海上风电专家系统的研究，对系统的主要功能进行分类优化，然后基于故障树分析对系统故障原因进行整体到部分的逐步细化，找出故障发生原因，确定故障发生概率，评估故障发生的重要性。在过去经验的基础上进一步优化专家系统，提高运维效率以及减少运维成本。运维效率以及减少运维成本。运维效率以及减少运维成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于故障树专家系统的海上风电故障维修优化方法


[0001]本专利技术涉及海上风电
，尤其涉及一种基于专家系统来提供可维护的故障知识平台，满足运维人员的故障查找分析与学习。同时满足专家远程诊断分析，提供技术指导的需求，更加高效的完成海上风电项目的维修任务安排。

技术介绍

[0002]目前，全球都在面对气候变化的危机，如：天气变暖、冰川消融、海平面升高等。为缓解由二氧化碳等气体的排放量增多导致的温室效应，地球上的各个国家以全球协约方式减少温室气体排放，相应地，我们国家也提了碳达峰、碳中和策略。
[0003]目前海上风电故障优化大多为通过scada系统实时监控，针对系统运行的故障预测及监测以及正常状态下的模型建立，从而判定系统是否出现故障来进行维修。但是由于不同种类、不同重量级的风电机组的故障模式存在很大的区别，给故障树的定量分析带来了一定的误差。本文建立的故障类别库以及专家库等各种信息量超大风机故障库为班组工作人员提供了良好的技术支持和人员支持，以便他们在风机运营维护过程中遇到疑难问题可以找到对应的解决办法和相应的专家人员。以下文章虽然采用了故障树分析法，但是只适用于单次的故障问题推断，并不能将以往经验纳入经验库以备下次问题所需。
[0004]本文基于海上风电运维成本较高，运维效率低下的现状，对海上风电运维任务分析与安排进行研究，并指出维修诊断时间占比过长造成海上风电运维成本高以及效率低下的原因。通过对海上风电专家系统的研究，对系统的主要功能进行分类优化，然后基于故障树分析对系统故障原因进行整体到部分的逐步细化，找出故障发生原因，确定故障发生概率，评估故障发生的重要性。在过去经验的基础上进一步优化专家系统，提高运维效率以及减少运维成本。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一个可维护的故障知识平台，满足运维人员的故障查找分析与学习。专家远程诊断分析，提供技术指导。系统对进入系统的维修记录进行分类整理后，为设备管理人员提供的一个经验学习的平台，通过维修经验库，每个设备管理员可以基于经验库学习到一类设备经常会出现的故障现象和常见处理方法，帮助设备管理员的成长，使设备故障得到更快更有效的处理，提高工作效率。具体的方法如下，将专家系统与故障树有机融合，利用专家系统知识库的知识推断确定系统的故障模式原因，给出故障处理办法、建议与故障树技术生成专家系统知识库，直观反映故障和故障产生原因之间的逻辑关系。在故障库里对相关信息进行查看和修改并且关联外部其它系统扩展故障库内维修信息，并将专家进行分级管理，更好呈现专家的实际业务水平，减少工作人员的审查时间，提高运维效率。这充分体现了故障树和专家系统两者的优点，使故障维修效果更加明显。
[0006]本专利技术的技术方案为：
[0007]一种可维护的故障知识平台来提高海上风电维修任务效率，包括如下步骤：
[0008]步骤一、利用故障树分析法对专家系统以及使用环境和人为因素进行定性、定量分析，准确识别系统故障的原因，识别系统设计的薄弱环节。
[0009]步骤二、对故障库进行维护，包括对故障库管理和故障信息管理：支持生成设备故障库，并可对故障库进行分类管理，支持新增故障信息、支持新增故障类型，供故障库归类时使用。对故障库进行使用查询，分类的故障库可与系统中相关设备管理子系统中设备维护模块进行关联，当运维人员在维护设备时可根据实际情况使用设备维护模块由系统推送相关的故障信息等。
[0010]步骤三、对专家库进行维护，包括对专家信息管理和专家考核：可在系统内查询到专家的相关信息，例如专家类型、通讯地址、个人简介等。对符合要求的人员分配为专家角色，信息核实通过后则可以接收在线咨询。在专家列表中选择一个专家后，即可在线咨询，专家进行远程诊断分析，提供技术指导，协助解决设备故障。
[0011]具体的方法如下，将专家系统与故障树有机融合，利用专家系统知识库的知识推断确定系统的故障模式原因，给出故障处理办法、建议与故障树技术生成专家系统知识库，直观反映故障和故障产生原因之间的逻辑关系。在故障库里对相关信息进行查看和修改并且关联外部其它系统扩展故障库内维修信息，并将专家进行分级管理，更好呈现专家的实际业务水平，减少工作人员的审查时间，提高运维效率。这充分体现了故障树和专家系统两者的优点，使故障维修效果更加明显。
[0012]上述步骤一中根据具体包括以下步骤：
[0013]步骤1
‑
1：基于故障树将系统故障诊断和维护领域专家的实际处理经验通过故障树的形式反映出来。
[0014]步骤1
‑
2：然后对其进行分类、处理等转化成计算机能识别的形式。
[0015]步骤1
‑
3：同时基于建立起来的故障树作为专家推理的基础，对系统进行详细研究分析。
[0016]上述步骤二中根据具体包括以下步骤：
[0017]步骤2
‑
1：对故障类型进行管理：包括查看故障类型、故障类型编码、故障描述、类型层级和类型父层级等详细信息；可新增故障类型，供故障库归类时，
[0018]步骤2
‑
2：用事实直接描述这些故障知识，并建立故障库的建立规则和删减规则，使用支持生成设备故障库，并可对故障库进行分类管理以及对故障列表进行修改和删除操作。
[0019]设备故障库是分类形成的故障数据形成的数据库，根据实际情况可进行增删改查。
[0020]步骤2
‑
3：将专家系统与外部系统(设备管理子系统)进行关联：关联设备物资管理系统内的维修管理模块以及设备异常通知单错误编码等；实时同步故障代码、故障英文名、故障中文名、故障关联、消缺人、维修步骤、解决办法和故障处理时间；
[0021]步骤2
‑
4：根据故障现象和系统状态参数动态的建立故障树，然后根据故障树节点的特性选择最优的故障树删减顺序。经验知识则直接编码为优先进行故障树删减的规则，从而有机的和系统知识融合在一起发挥提供效率的作用。
[0022]上述步骤三中根据具体包括以下步骤：
[0023]步骤3
‑
1：对系统内专家进行层级划分：专家层级的划分依据基础评价和业绩评价指标体系评价结果，将层级分为顶级专家、优选专家、专家和候选专家。
[0024]步骤3
‑
2：为保持专家层级的合理结构和淘汰优选的动态机制，这四个层级专家人数的相应控制比例为优选专家以上20％、一般专家60％和候选专家20％，具体的控制比例以现阶段库内专家的总体水平为依据，可以有专家库管理者灵活变动。
[0025]步骤3
‑
3：在系统内支持输入专家的各类信息进行直接查找，可在专家信息管理详情页查看具体详情，根据所需来选择想要的专家。
[0026]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0027]为了解决海上风电运维成本较高，运维效率低下的现状，对海上风电维修诊断进行了细致的经验化处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于故障树专家系统的海上风电故障维修优化方法，其特征为包括如下步骤：步骤一、利用故障树分析法对专家系统以及使用环境和人为因素进行定性、定量分析，准确识别系统故障的原因，识别系统设计的薄弱环节。步骤二、对故障库进行维护，包括对故障库管理和故障信息管理：支持生成设备故障库，并可对故障库进行分类管理，支持新增故障信息、支持新增故障类型，供故障库归类时使用。对故障库进行使用查询，分类的故障库可与系统中相关设备管理子系统中设备维护模块进行关联，当运维人员在维护设备时可根据实际情况使用模块由系统推送相关的故障信息等。步骤三、对专家库进行维护，包括对专家信息管理和专家考核：可在系统内查询到专家的相关信息，例如专家类型、通讯地址、个人简介等。对符合要求的人员分配为专家角色，信息核实通过后则可以接收在线咨询。在专家列表中选择一个专家后，即可在线咨询，专家进行远程诊断分析，提供技术指导，协助解决设备故障。2.如权利要求1所述的一种基于故障树专家系统的海上风电故障维修优化方法，其特征为所述的步骤一具体包括以下步骤：步骤1
‑
1：基于故障树将系统故障诊断和维护领域专家的实际处理经验通过故障树的形式反映出来。步骤1
‑
2：然后对其进行分类、处理等转化成计算机能识别的形式。步骤1
‑
3：同时基于建立起来的故障树作为专家推理的基础，对系统进行详细研究分析。3.如权利要求1所述的一种基于故障树专家系统的海上风电故障维修优化方法，其特征为所述的步骤二具体包括以下步骤：步骤2
‑
1：对故障类型进行管理：包括查看故障类型、故障类...

【专利技术属性】
技术研发人员：李练兵，张燕亮，梅春晓，谭建鑫，卢盛欣，张清清，张国峰，吴伟强，李瑞，尹军杰，陈程，
申请(专利权)人：河北建投海上风电有限公司，
类型：发明
国别省市：