[发明专利]基于知识库的人机交互推理诊断方法及系统

权利要求书

1.一种基于知识库的人机交互推理诊断方法，其特征在于，包括：

步骤S1：选择合适的知识表示方法，建立电厂故障诊断知识库；

步骤S2：依据所述故障诊断知识库以及电厂的运行数据，得到初步诊断结果；

步骤S3：基于人机交互推理，得出最终诊断结果；

步骤S4：根据所述最终诊断结果，完善和丰富电厂故障诊断知识库。

2.根据权利要求1所述的基于知识库的人机交互推理诊断方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

步骤S1.1：收集电厂历史数据信息，收集故障诊断领域专家的经验；

步骤S1.2：运用产生式规则表示方法对专家经验知识进行表示，并进行归类整理，将故障征兆归并为不变、缓增、骤增、缓降以及骤降；

步骤S1.3：建立故障征兆和故障诊断知识库之间的因果关系，并明确各个故障征兆权重。

3.根据权利要求2所述的基于知识库的人机交互推理诊断方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

步骤S2.1：根据电厂运行的实时数据，计算出各个故障征兆的隶属度，并形成相应数据结构，交由系统诊断模块；

步骤S2.2：根据电厂故障诊断知识库中的每条规则，将故障征兆权重和相应隶属度相乘，得到规则对应故障的可能性；

步骤S2.3：对所述可能性进行判断，若大于故障阈值则进行输出，形成初步诊断结果。

4.根据权利要求1所述的基于知识库的人机交互推理诊断方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

步骤S3.1：得到初步诊断结果之后，若置信度不高或得到结果存在多个的情况下，需进行人机交互推理；

步骤S3.2：根据不同故障征兆的特性，进行人工输入；

步骤S3.3：补充人工输入条件之后，重新进行计算，进一步得到最终诊断结果。

5.根据权利要求4所述的基于知识库的人机交互推理诊断方法，其特征在于，所述步骤S3.3包括：

对于故障规则中包含的各项故障征兆，经过电厂故障诊断知识库计算，得到的结果包括：

1)该规则所描述的现象存在，认为存在的隶属度为x(0＜x≤1)；

2)该规则所描述的现象不存在；

3)用户无法/没有观察到相应的现象，无法判断是否存在；

人机交互的流程中，应当就前两种结果向用户征询，进行确认；用户不进行选择、不进行输入的推理证据，则认为属于第三种结果；由此，需要人工输入的各项推理证据得到确认。

6.根据权利要求1所述的基于知识库的人机交互推理诊断方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

步骤S4.1：根据最终诊断结果进行规则新增；

步骤S4.2：根据最终诊断结果进行规则修改。

7.根据权利要求6所述的基于知识库的人机交互推理诊断方法，其特征在于，所述步骤S4.1具体如下：

当使用已有故障征兆足以诊断新故障时，则直接使用已有故障征兆；

当已有故障征兆无法满足故障诊断条件时，则需要增添新的故障征兆；故障征兆的形成方法包括：

1)对已经采集并保存在数据库的数据判断其变化类型，即不变、缓增、骤增、缓降以及骤降；

2)对人机交互过程中，新增加的原始数据进行判断；

3)从原始数据出发计算出新的二级参数用于判断；

通过最大似然估计取得故障征兆的初始权值为隶属度的值。

8.根据权利要求6所述的基于知识库的人机交互推理诊断方法，其特征在于，所述步骤S4.2具体如下：

所述故障诊断知识库修改在每一次成功诊断之后，引入历史因子和现状因子，通过二者结合确定出现状因子和历史因子的相对重要性；

在诊断成功次数相对阈值较小时，现状因子重要；在诊断成功次数相对阈值较大时，历史因子重要，在长期运行的过程中，不断修改导致历史因子逐步增大，最终逼近最贴近真实值的比例。