摘　要: 为了减少停机时间和降低维修费用，水电厂正在逐步从计划检修向状态检修过渡，如何实现维修人员、专家和计算机之间的协调是非常重要的。本文总结分布式智能技术的发展提出了CommuNIty Intelligence（CI）的概念，并基于CI的思想设计了面向水电厂维护的分布式协同决策支持系统，探讨了采用计算机支持的协同工作（CSCW）、CIAgent与虚拟现实技术实现分布式协同诊断决策的原理和方法，介绍了系统的目标、框架和功能，以及软硬件实现方法。该系统已经在葛洲坝电厂投入运行，结果良好。
　　关键词: 决策支持系统; 维护; 诊断; 虚拟现实

Community Intelligence Based Cooprative Decision
Suppo rtedMaintenance System for Hydropower Plant

ZENG Hongtao1, LI Zhaohui1, GUO Jiang2

(1.College of Hydropower and Information Engineering,Huazhong
Uni versity of Science and Technology, Wuhan 430074, China;
2.Department of Electrical and Electronics Engineering,
Dalian University of Technology, Dalian 116024, China)

　　Abstract: In order to reduce the equipment downtime and the maintenance cost,the maintenan ce strategy in hydropower plants has to be progressively changed from timebase d maintenance (TBM) to conditionbased maintenance (CBM).It is very important t o study how to achieve the coordination among the operator, expert and the compu ter.And the conception of community intelligence is introduced on a basis of ana lysis of DAI technology development.So community intelligence based cooperative decision supported maintenance system (CICDSS) for hydropower plants is presente d. The principle and method of distributed cooperative diagnosis decision making are discussed, which adopt three technologies, namely, computer supported coope rative work (CSCW), CIAgent and virtual reality (VR).The aim,framework and fun ction of this system are particularly introduced, and the implementation methods of hardware and software are proposed. The CICDSS has been already put into ope ration in Gezhouba hydropower plant and worked well.
　　Key words: decision supported system; maintenance; diagnosis; virtual reality

1前言
　　我国电厂检修模式正在逐步从“计划检修”向“状态检修”过渡。如何根据收集到的信息进行正确的诊断分析是制定合理维修方案的基础，诊断过程中如何提高专家的参与指导能力是提高诊断水平的关键。与数据采集和存储技术飞速发展不相称的是信息表达和诊断决策技术发展缓慢，信息智能表达和融合已经成为制约智能诊断发展的瓶颈。因此，如何实现维修人员、专家和计算机之间的协调以及信息的可理解性是十分紧迫的研究课题。
　　目前国内外状态检修研究者开发了许多专项状态监测与诊断系统，提供了多种分析方法、数 据管理模式和诊断算法，以实现自动、准确的诊断。实际应用表明，这些系统在专项监测与诊断分析方面发挥了一定的作用，但难以进行综合诊断分析，主要表现在以下几个方面。
　　a.诊断项目不全面电厂各种专项监测设备基本上都是自成体系，彼此之间缺乏联系。在进行故障诊断时，没有考虑系统彼此之间的相互影响，无法进行综合诊断分析。
　　b.缺乏一致性对诊断知识的组织没有从机组系统整体的高度进行全面地规划和安排，在诊断知识的表现形式和诊断知识之间的相关性方面缺乏一致性。
　　c.系统扩展能力差在进行诊断系统的专家知识库和规则库设计时仅仅针对机组某一方面的问题进行考虑，没有考虑到知识库和规则库的扩充问题。诊断知识库不能有效地进行扩展。
　　d.与厂级信息系统集成不够状态监测与诊断设备、监控系统和厂级MIS系统之间没有构成一个统一的整体，无法实现信息交互和共享，在各种信息特征的综合分析和融合上缺乏深入研究。
　　这些状态监测与故障诊断系统对提高系统的可靠性起到了一定的作用，但并不能完全取代专 家和工程师。随着新设备、新材料和新技术的不断采用，设备出现的故障在不断翻新，因此，研究开发具有不同知识结构不同经验的群体专家共同参加的、分析诊断处理功能齐全的、有良好的实验条件作后盾为现场服务的专家分析处理支持中心是十分必要的。

2Community Intelligence思想
　　近年来智能体(Agent)的理论和技术成为分布式人工智能研究的热点，在此基础上建立了MultiAgent System(MAS)理论，较好地解决了多个单纯技术系统间协调与控制问题。但是随着自动化系统和信息系统功能的加强和应用范围的拓展，系统相互之间的关系以及系统与人之间关系更加错综复杂，该技术已不能满足以人为核心的自动化系统，尤其是人机智能交互诊断系统的要求。Community Intelligence思想，正是沿着单个Agent到MAS的研究和应用这一发展过程，强调诊断系统的中心是人，人也是诊断系统的一个重要部分，模仿人类组织的运行规律，研究系统中各单元及人员的组织、分工、决策、合作、协同、监督、制约、自调整等智能机理，将分布式人工智能技术从个体(Individual)、多体(Multiagent)发展到集体(Community)
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　　本文从状态信息的采集、表达、分析、提取、识别、管理、传递到故障的多方位、多信道信 息的融合、聚集和综合等方面研究故障监测、诊断与决策的方法，建立了基于CI的有多种知识、多类方法、多组信息和多方面资源支持的人机协同决策支持系统的结构模型，开发出基于CI的能综合运用各种资源的或多级相互支持的水电厂维护分布式协同决策支持系统（CICDSS）。该系统为电厂的状态监测、故障诊断、检修决策和维修处理提供全方位服务，具有重要的现实意义和广阔的应用前景。

3水电厂维护功能参考模型
　　水电厂设备种类繁多，彼此之间相互关联，要实现电厂的状态检修，就必须全面了解系统中设备的运行状况和健康状况，通过对表征系统性能的主要参数和指标进行分析，结合系统的历史状况和内在特性，对系统的状态进行预测，并根据预测的结果做出相应的维护决策，有效地防止故障发生或扩大，减少因故障带来的经济损失。
　　各功能模块的主要功能如下所述。
　　V0.状态采集利用自动和人工的手段获取设备运行状态信息，获取信息的准确程度是实现状态检修的基础。
　　V1.数据处理将状态采集的信息进行处理和数据挖掘，得到代表设备健康状态的性能指标，为找出设备中存在的问题提供依据。
　　V2.性能评价/故障检测根据采集到的状态信息和数据处理得到的性能指标，结合设备正常状态信息和设备的历史运行信息，对可能出现的性能降低和故障加以预报，包括故障模式、故障原因和故障部位等。
　　V3.诊断分析根据相关的系统状态、设备故障诊断专家知识和经验，运用数学运算和逻辑推理分析，找到引起系统功能故障或性能降低的原因。
　　V4.演绎分析和故障预测对系统中有关状态、指标及参数的变化过程追踪和趋势预测，并对变化特征进行分析。
　　V5.维护决策当诊断分析准确定位故障原因后，综合考虑设备健康状态、水资源和电力市场情况，以可靠性为中心、经济效益最优为目标，做出最优维修方案。
　　V6.设备维修以维护决策方案为基础，结合备品备件、维修工具的当前情况，综合考虑设备历史维修方法，对设备进行维修。
　　V7.维修处理意见反馈根据维修过程中实际处理情况，总结并优化维修方案，丰富专家知识为了使计算机能够帮助用户分析设备、管理设备以及指导用户维修设备，要求计算机必须有智能性、社交性和自学习的功能。将具有智能性、自适应性、自组织性、社会性的CI技术应用到维护功能模型的各个模块之中，使每个模块都能够具有自主能力、社交能力、反应能力和行为理性等特点，能够更好地为维护决策服务。同时采用CSCW和虚拟现实技术为用户营造一个高效自然的人机交互环境，通过多维自然的交互更好地表达信息和知识，达到人机协同工作的目的。

4CICDSS系统目标
4.1用户维护需求分析
　　要实现状态检修，让CICDSS替代专家检测设备性能(降低/故障)、分析其原因、制定检修处理方案，CICDSS就必须掌握设备的技术信息并具备一定的专家知识，帮助用户快速、形象地理解电厂维护信息，其实质就是应用系统通过计算机软硬件技术来改善传统上由人脑完成的思维分析过程。在目前人工智能尚不足以完全取代人脑思维的技术水平下，可以通过研究人脑的思维过程，开发出可以帮助人脑加速或缩短其部分思维过程的工具。
　　对水电厂维护而言，分析人员根据需要解决的具体问题，首先“定位”解决该问题所需要的 信息（信息感知），根据所获得的信息，在头脑中构造或从记忆中调用相应的知识模型（知识建模），基于该模型对问题进行分析（知识分析），形成诊断决策。该诊断决策产生新的知识集，然后又开始新的分析思维过程。这种反复迭代的过程，实际上是通过不断检验来校正决策，最终得到稳定的可行方案的过程。
4.2CICDSS目标
　　面对电厂维护海量的实时数据，迅速定位到问题分析所需信息，做出相应决策，即使对于一 个有经验的电厂运行维护人员也是很困难的。因此，帮助维护人员寻找问题相关数据，理解其内在含义，建立相应分析模型，最后得到决策信息是CICDSS最根本的目标。CICDSS通过软件模拟原本存在于分析人员头脑中的思维过程，帮助或者代替用户完成信息感知、知识建模和知识分析这三个阶段的工作。同时为了提高操作员的水平和维修技能，提供人员培训功能。在信息交换上采用CIAgent机制为信息交流和诊断提供支持，在知识表达上采用虚拟现实手段，不仅可以提高信息的可理解性，最重要的是为诊断提供最优支持，使诊断工作透明、清晰、智能。

5CICDSS体系结构
　　面向电厂维护的分布式协同决策支持系统主要解决维护域中四个问题，即：发生了什么事情?在什么地方发生?如何进行分析?应采取什么样的维修措施?为了更好解决上述问题。

5.1界面CI-MAS
　　为达到人机协同目的，需要为用户制造一种虚拟现实的工作环境，使用户在该虚拟环境中， 能够以自然的方式与计算机系统进行交流。相对于传统的人机交互界面，支持人机协同的智能界面CI-MAS主要具有如下特点：
　　a.它能够通过用户知识、自身知识和领域知识协调用户与环境交互。它具有智能性，对 用户的反应能进行反馈和主动调节，在运行时能指导用户操作，减轻用户负担。将界面CI-MAS技术用于维护决策支持系统中，可实现决策的智能化和自动化。
　　b.界面CI-MAS强调自主性和学习性。它可作为人的助手，通过与用户协作替用户完成决策任务。在决策过程中，界面CI-MAS可采用：①通过发现和模拟用户学习知识；②通过获得用户的正向和负向反馈学习知识；③通过用户的指导获得知识；④通过与其它界面CI-Agent通讯获得知识等几种学习方式来适应问题的变化。
　　c.在信息的表达上采用虚拟现实技术来表达设备的三维模型、运动情况、故障的可视化定位、维修过程演示和人员培训等功能中的信息。虚拟现实技术贯穿于维护的全部过程，提高了知识表达的智能性和可理解性。
　　基于界面CI-MAS的人机交互方式如图4所示。通过界面CI-MAS，可实现决策过程的人机协调，它包括人机合理分工、人机友好交互和人机智能结合三个方面。

　　界面CI-MAS可用于构造用户人机交互界面，能独立的持续运行，并代替用户利益采取决策并可与其它CI-MAS或用户通信。CI-MAS可以替用户承担一些简单的在线 重复和费时的工作而无须用户介入。例如，可以理解和接受用户发出的命令，并替用户执行诸如数据库搜索或替用户记录和处理信息；负责在网际内的数据库中不知疲倦地替用户分类、分析、维护和查找信息等［3~5］。
　　通过界面CI-MAS，可实现人机智能的结合。一方面，通过CI-MAS的集成，可提高人机系统的综合智能水平；另一方面，通过CI-MAS的开发，可促进人的智能的发展，达到人机系统高度智能化、协调化。因此，利用界面CI-MAS技术，可以为人和机器间的双向通信提供友好交互、自然对话的条件，构成人机协调系统，并可进行各种智能管理活动，实现智能预测、智能诊断、智能决策、智能调度和智能评价等功能。
5.2服务器端模块
　　为了能够实现诊断的智能化，必须有相应的信息、知识和理论进行支持，同时为了提高系统 的开放性、可扩展性和可重用性，都必须有相应的服务器端的模块对客户端的支持，所有客户端界面CI-MAS的成功实施与否都与服务器端有紧密的联系。根据前面所述，服务器端主要包含如下四个模块。
　　1)通信层CI-MAS
　　它包括两种类型的通信CI-Agent，一种是现地层的用于和状态采集CI-Agent进行通信的CAN总线通信CI-Agent，另外一种是用于负责各界面CI-Agent以及界 面CI-Agent与诊断决策CI-Agent之间通信的TCP/IP通信CI-Agent。通信层CI-MAS主要是为了协调不同单元之间进行有效信息传输而定义的一种标准或协议组，通过该CI-MAS各个单元之间可以有效共享信息，提高信息的利用率。
　　2)状态监测CI-MAS
　　状态监测CI-MAS根据系统的不同进一步划分内部为状态采集CI-Agent和数据处理 CI-Agent。状态采集CI-Agent完成生产过程中原始信号(温度、压力、流量、电压、电流、振动等)的采集、数字化和有效性验证，其自治性表现在它能够根据环境的变化对采集的原始信号进行修正以真实地反映生产过程的状态。状态采集CI-Agent能够根据上层CI-Agent的请求提供自身的参数及修改传感器的参数设置。用户也可以通过用 户接口查询传感器的参数设置和健康状态，并修改传感器的工作参数。状态采集CI-Agen t的原型可以由智能测量仪表、常规传感器和一些软件模块构成，也可以通过数据转换接口从异质信息SCADA、MIS系统中获得。
　　数据处理CI-Agent的主要功能是实现信号的变换、综合，提取能够反映生产过程状态的性能指标。其自治性表现在独立提取某种特定特征信号。数据处理CI-Agent与其它CI-Agent的协作表现在：向数据采集CI-Agent请求数据和响应状态监测CI-Ag ent的数据请求。这一层获得的性能指标代表了多个具体设备的运行状态。数据处理CI-Agent的原型是实现某一性能指标提取的一个软件功能模块。
　　3)诊断决策CI-MAS
　　诊断决策CI-MAS是故障诊断CI-Agent和维修决策CI-Agent的综合。其中故障诊断CI-Agent主要实现系统、子系统及其各个部件的状态评估，如果有故障和降级发生则进行故障诊断，得出分析结果，并给出分析的依据（如历史性能降低和故障信息、相关性能指标变化情况、故障前后的系统运行状态、相关的性能降低和故障现象等）和进一步分析的提示（如提示专家进行进一步诊断分析需要哪些信息、如何获取这些信息等）；然后由领域专家对诊断决策CI-MAS诊断分析结果进行审查及必要的测试分析，精确定位性能降低和故障原因，并将测试分析及最终诊断结果反馈给诊断决策CI-MAS。故障诊断CI-Agent不断积累经验，不断学习，可以为以后的诊断提供更加准确的定位。诊断决策CI-MAS与其它CI-MAS的协作表现在：向状态监测CI-MAS和其它诊断决策CI-MAS请求信息；响应维护决策CI-Agent和其它故障诊断CI-Agent的数据请求。故障诊断CI-Agent的原型是实现某一设备故障诊断的软件功能模块。
　　维护决策CI-Agent的主要功能是制定维护方案和监督管理方案。主要包括检修紧迫性等级、检修范围、检修技术方案、检修工艺流程及维修操作规范等内容。如果建议有多种方案，则按合适程度进行排列，提供专家进行审查。同时将审查修改意见反馈给维护决策CI-Agent，实现CI-Agent的自学习功能。维护决策CI-Agent与其它CI-A gent的协作表现在向故障诊断CI-Agent请求信息。维护决策CI-Agent的原型是针对某一故障如何进行故障处理、维修方案的软件功能模块。
　　4)信息仓库CI-MAS
　　信息仓库层存储了与各个CI-MAS有关的数据，在物理上可以是一个大数据仓库实现，也可以由多个异地数据库来实现。在本系统中，各数据库分别存储与各CI-MAS关系最紧密的数据以减轻整个系统的通信负担，同时也可以提高数据调用的效率［6］。
　　实时数据库CI-Agent主要存储当日的实时状态采集信息、数据处理得到的指标、提取出来的特征参数等信息。历史数据库结构与实时数据库结构相似，存储的内容也基本相同，它主要是存储整个系统的历史数据信息，它是把实时数据库中的信息进行合适的优化法则转存到历史数据库中来。故障信息CI-Agent主要存储系统所发生故障的基本信息，包括故障发生的时间、故障部位、故障等级、故障诊断时间、诊断的结果等信息。决策信息CI-Agent存储的是系统对故障信息进行诊断的结果，包括自动诊断结果和专家诊断结果，同时还要记录维修处理情况，以便于系统自学习。专家知识CI-Agent存储的是领域专家知识，包括故障诊断专家知识和维修决策专家知识等。维修方法CI-Agent存储的是针对故障如何进行维修的维修方案，包括维修中各个过程的维修步骤、方法、工具、参加人员等信息。模型CI-Agent主要存储设备的三维可视化模型、运动约束和声音模型，为虚拟维护环境提供基础。过程仿真CI-Agent主要是存储人员培训中过程模型。
5.3硬件配置
　　考虑到系统应用的场合与投资的情况，采用在PC平台上进行设计和实现虚拟现实平台，既可以减少投资，又能够满足电厂检修维护的工作需要。当系统完善后，根据实际需要可以再转移到更高级的平台上。
　　CICDSS作为状态检修系统的一个重要组成部分，其硬件配置如图5所示。
　　CICDSS采用集成分布式结构进行设计，主要包括现地状态监测、机组级综合诊断和厂级检修决策三个层次。各层所完成的功能各不相同，各层之间通过智能通信CI-Agent进行协调，最终完成电厂维护工作。

　　在现地状态监测层中对于各种监测信息只要现有系统中已经进行采集的就不再加装传感器，而是通过通信的方式获取，这样既减少了加装传感器给系统带来的不安全因素，也提高了数据的一致性和有效性，避免数据的不统一造成冗余。同时每个不同监测单元之间通过总线进行连接，方便彼此之间的信息共享。
　　在机组级综合诊断层中将各个状态监测单元的信息进行集成分析，综合各个单元的初步分析结果进行综合的诊断分析，得出分析结果，并给出分析的依据和进一步分析的提示，提交领域专家对诊断决策CI-Agent诊断分析结果进行审查，并将最终的结果上传到厂级维护决策层。机组级服务器主要存储各个单元得到的实时参数、性能指标和诊断分析结果。
　　厂级维护决策层为用户提供一个分布式虚拟维护场景，专家（工程师）可以在自己的办公室了解到设备的运行状况，对故障进行全面的诊断分析，彼此交流诊断意见，并得出最终结论。同时综合考虑设备健康状态（机情，生产能力）、水资源情况（水情、生产燃料）和电力市场情况（电情、产品市场），以可靠性为中心，经济效益最佳为目标，做出最优的检修计划方案以及检修监管方案。
5.4软件结构
　　CICDSS作为一个智能决策支持平台，其界面CI-MAS的软件结构如图6所示。该结构可以划分为两个层次：底层是构成系统的基本硬件（I/O接口设备、网络设备等）和相应的软件（操作系统、渲染引擎等）；上一层是界面CI-MAS软件，它是CICDSS的核心。

　　CICDSS系统主要是采用虚拟现实技术为用户提供一个“真实”维护环境，它通过集成不同的软件来为用户提供虚拟环境。采用Windows2000作为操作系统，用于开发的软件主要包括Visual C++，OpenGL，SpinFire，Flash3D等软件。软件开发采用面向Agent的编程风范（AOP），AOP被视为面向对象编程（OOP）的特例，它具有继承性和多态性，可方便系统的调试、维护和扩展。新的CI-Agent很容易被集成到软件之中。
　　I/O接口设备用于操作虚拟环境中的设备，例如改变视点位置，对设备进行旋转、移动和缩放等操作。

6结论
　　本文基于Community Intelligence的分布式智能技术的思想，设计了具有不同知识结构、不同经验的群体专家共同参加的、分析诊断处理功能齐全的和有良好的实验条件作后盾的水电厂维护协同决策支持系统；建立有多种知识、多类方法、多组信息和多方面资源支持的决策支持系统的体系结构。它有利于提高维护决策支持系统的诊断水平和处理能力、降低诊断和维修成本、提高诊断处理的效率。该系统在葛洲坝电厂已成功投入运行，也为逐步实现状态检修提供了一种切实可行的方法。

参考文献

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