[发明专利]一种基于故障树专家系统的海上风电故障维修优化方法

说明书

本发明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。

技术领域

本发明涉及海上风电技术领域，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。

背景技术

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。

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。

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。

发明内容

有鉴于此，本发明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。

本发明的技术方案为：

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：

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设备维护模块由系统推送相关的故障信息等。