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摘要：高压变频器在实际运行中不可避免地会发生各种故障，导致设备损坏和经济损失等不良后果。由于其故障的复杂性，故障诊断往往需要领域专家的参与，而专家的数量又非常有限。因此，开发能集合多名专家的最佳经验，实现人机联合诊断的高压变频器故障诊断专家系统是十分必要的。
关键词：高压变频器；故障诊断；专家系统
1变频器故障诊断过程中存在的问题
目前，在冶金、钢铁、石油、化工、水处理等各行业中，高压变频器被广泛用于驱动风机、泵类、压缩机及各种大型机械，已成为当今节电、改造传统工业、提高生产过程自动化水平推动技术进步的主要手段之一。高压变频器运行时一旦发生故障，轻则使调速系统不能正常工作，重则导致设备损坏，极大的影响了生产系统并会带来巨大经济损失。变频器故障诊断过程中主要存在以下问题：一、领域专家数量短缺，技术力量相对薄弱；二、诊断过程中普遍存在随意性和盲目性；三、故障知识资料管理不规范，必要时查阅困难。此外，变频器的故障诊断技术大多数针对通用变频器，对高压变频器故障诊断技术的研究则较少。因此，建立高效准确的高压变频器的故障诊断专家系统显得尤为重要。当故障发生时利用此系统可以迅速找出故障的性质、原因及处理方法，尽快排除故障并恢复生产。
2变频器故障诊断技术国内外研究现状
2.1基于信号处理的变频器故障诊断
国内：提出用傅立叶方法诊断三相全控整流电路的故障。通过对关键信号波形进行傅立叶分析，将时域信息变换到频域分析，根据幅值特征诊断出是哪一种故障，再利用相位特征诊断到故障类型中的具体故障元。
国外：提出基于沃尔什分析法的三相全控整流电路诊断方法。通过电路中包含故障信息的关键点波形做沃尔什变换，将时域中波形的一个周期变换到频率域中，利用频率域中的故障特征，实现故障的检测与定位。
基于信号处理的故障诊断方法，无需对象的数学模型，灵敏度高，诊断速度快，实现简单，可在线实时故障诊断，但最大的难点是故障特征判别参数的设定，没有一种通用的、切实可行的设定方法，通常需要根据专家经验整理归纳来设定。
2.2基于故障树的变频器故障诊断
故障树诊断原理：故障树模型是一个基于被诊断对象结构、功能特性的行为模型，是一种定型的因果模型，以系统最不希望事件为顶事件，以可能导致顶事件发生的其他事件为中间事件和底事件，并用逻辑门表示事件之间联系的一种倒树状结构。它反映了特征向量和故障向量（故障原因）之间的全部逻辑关系。
基于故障树的变频器故障诊断方法的步骤：① 选择合理的顶事件，一般以待诊断对象故障为顶事件；② 根据对变频器进行的故障分析，建立正确合理故障树；③ 选择合理的搜寻方式（逻辑推理诊断法和最小割集诊断法），进行故障搜寻与诊断。故障树法对故障源的搜寻，直接简单、灵活性大、通用性好，它是以正确故障树结构为基础的，因此建造正确合理的故障树是诊断的核心和关键。
2.3基于神经网络的变频器故障诊断
神经网络技术的出现为故障诊断问题提供了一种新的解决途径。利用人工神经网络技术，结合领域知识，开发故障诊断系统，可以实现对诊断对象的状态识别和故障分类、推理故障原因，特别对复杂系统和非线性系统。由于基于解析模型的故障诊断方法面临着建立数学模型的实际困难，基于知识的故障诊断方法成了重要的、也是实际可行的方法。而神经网络的FO非线性映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体作用，特别是高度的自组织和自学习能力，使其成为故障诊断的一种有效方法和手段，并己在许多实际系统中得到了成功的应用。变频装置是一个随机性、模糊性很强的系统，用传统的方法难以实现准确地、快速地故障检测和定位，神经网络的出现为解决这一问题提供了有效途径。神经网络故障诊断虽然有它独特的优越性，但也存在一些困难，主要表现在三方面：一是训练样本获取困难；二是忽视了领域专家的经验知识；三是网络权值形式表达方式难以理解。
3高压变频器故障诊断专家系统的功能分析
高压变频器故障诊断专家系统通过总结专家所拥有的故障经验，形成故障现象与原因之间的判断规则，利用新故障现象与判断规则的匹配关系，诊断故障原因并显示处理方法。从软件工程的角度来看，深入、透彻地了解和分析用户需求，并在此基础上建立合理、实用的软件结构是至关重要的一步。随着诊断理论与技术以及计算机技术的进步，用户对专家系统提出了更高的要求。用户需求可分为如下几个方面：（1）能涵盖高压变频器的所有常见故障，对每一个故障，都能给出一个适当诊断结果（故障原因、处理方法等）。（2）推理诊断速度较快，诊断结果准确率较高，可以提供近乎高压变频器专家的较为详细的故障处理方法。（3）
专家系统须具有缺陷库自我丰富、判断规则自我扩充的功能，能在不断判断故障、进行分析的过程中，提高诊断准确程度，逐渐丰富功能。（4）人机对话的质量要高，专家系统输出结果和解释时用词要易于用户接受；用户界面要友好，操作要容易。根据以上高压变频器故障诊断的功能需求分析，提出了故障诊断专家系统的设计结构，其功能框图如图1所示。
专家系统从功能上分为四部分：知识库管理、故障树分析、故障诊断和诊断报告管理。
（1）知识库管理
知识库管理的主要作用是管理高压变频器故障诊断专家系统的诊断知识库，可实现规则浏览和故障树管理的功能，它们均需故障树的支持。规则浏览模块的功能是使用户可以快速浏览规则属性、故障原因及处理方法等内容。打开规则浏览界面窗口可以看到编辑好的规则，也可以通过检索快速检索到需要查看的规则。
故障树管理模块设有专家和普通用户登陆窗口，只有高压变频器专家可以使用。故障树管理模块的功能是管理故障树，专家可以对故障树进行增加、修改或删除操作，使诊断知识库更加准确和完整。
（2）故障树分析
由于诊断知识库中的知识允许专家进行添加、修改、删除等操作，这势必会引起故障树定性和定量分析结果的改变，从而影响各底事件在规则中的优先级顺序。为了保持运算结果的准确性，必须重新对故障树进行分析。这一功能可实现故障树的定性、定量计算、底事件概率和重要度曲线显示及重要度排序等功能。此模块只供高压变频器专家使用，专家可通过更改诊断知识库中的知识及其发生概率来重新进行故障树分析。
（3）故障诊断
故障诊断模块是专家系统的核心部分，用户通过输入故障关键字访问知识库，获取诊断信息，经过专家系统的推理得到最终诊断结果，借助友好的人机界面将推理过程和诊断结果提供给用户。
（4）诊断报告显示
系统提供生成诊断报告及查看历史报告的功能。用户可以将诊断结果保存下来，也可随时调出历史诊断报告查看或借鉴。
本文针对高压变频器运行过程中时常发生故障，严重影响经济效益的情况，运用故障树分析法，广泛汲取领域专家知识，开发出一套高压变频器故障诊断专家系统。利用本系统可以使运行、检修人员快速、准确地诊断出高压变频器的故障原因和处理方法，进而提高高压变频器的安全、经济运行水平。
参考文献：
[1]李伟.复杂系统的智能故障诊断技术现状及其发展趋势[J].计算机仿真，2008，21
[2]董选明，裘丽华，王占林. 机电控制系统故障诊断的回顾与展望[J].机电信息，2011，
关键词：高压变频器；故障诊断；专家系统
1变频器故障诊断过程中存在的问题
目前，在冶金、钢铁、石油、化工、水处理等各行业中，高压变频器被广泛用于驱动风机、泵类、压缩机及各种大型机械，已成为当今节电、改造传统工业、提高生产过程自动化水平推动技术进步的主要手段之一。高压变频器运行时一旦发生故障，轻则使调速系统不能正常工作，重则导致设备损坏，极大的影响了生产系统并会带来巨大经济损失。变频器故障诊断过程中主要存在以下问题：一、领域专家数量短缺，技术力量相对薄弱；二、诊断过程中普遍存在随意性和盲目性；三、故障知识资料管理不规范，必要时查阅困难。此外，变频器的故障诊断技术大多数针对通用变频器，对高压变频器故障诊断技术的研究则较少。因此，建立高效准确的高压变频器的故障诊断专家系统显得尤为重要。当故障发生时利用此系统可以迅速找出故障的性质、原因及处理方法，尽快排除故障并恢复生产。
2变频器故障诊断技术国内外研究现状
2.1基于信号处理的变频器故障诊断
国内：提出用傅立叶方法诊断三相全控整流电路的故障。通过对关键信号波形进行傅立叶分析，将时域信息变换到频域分析，根据幅值特征诊断出是哪一种故障，再利用相位特征诊断到故障类型中的具体故障元。
国外：提出基于沃尔什分析法的三相全控整流电路诊断方法。通过电路中包含故障信息的关键点波形做沃尔什变换，将时域中波形的一个周期变换到频率域中，利用频率域中的故障特征，实现故障的检测与定位。
基于信号处理的故障诊断方法，无需对象的数学模型，灵敏度高，诊断速度快，实现简单，可在线实时故障诊断，但最大的难点是故障特征判别参数的设定，没有一种通用的、切实可行的设定方法，通常需要根据专家经验整理归纳来设定。
2.2基于故障树的变频器故障诊断
故障树诊断原理：故障树模型是一个基于被诊断对象结构、功能特性的行为模型，是一种定型的因果模型，以系统最不希望事件为顶事件，以可能导致顶事件发生的其他事件为中间事件和底事件，并用逻辑门表示事件之间联系的一种倒树状结构。它反映了特征向量和故障向量（故障原因）之间的全部逻辑关系。
基于故障树的变频器故障诊断方法的步骤：① 选择合理的顶事件，一般以待诊断对象故障为顶事件；② 根据对变频器进行的故障分析，建立正确合理故障树；③ 选择合理的搜寻方式（逻辑推理诊断法和最小割集诊断法），进行故障搜寻与诊断。故障树法对故障源的搜寻，直接简单、灵活性大、通用性好，它是以正确故障树结构为基础的，因此建造正确合理的故障树是诊断的核心和关键。
2.3基于神经网络的变频器故障诊断
神经网络技术的出现为故障诊断问题提供了一种新的解决途径。利用人工神经网络技术，结合领域知识，开发故障诊断系统，可以实现对诊断对象的状态识别和故障分类、推理故障原因，特别对复杂系统和非线性系统。由于基于解析模型的故障诊断方法面临着建立数学模型的实际困难，基于知识的故障诊断方法成了重要的、也是实际可行的方法。而神经网络的FO非线性映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体作用，特别是高度的自组织和自学习能力，使其成为故障诊断的一种有效方法和手段，并己在许多实际系统中得到了成功的应用。变频装置是一个随机性、模糊性很强的系统，用传统的方法难以实现准确地、快速地故障检测和定位，神经网络的出现为解决这一问题提供了有效途径。神经网络故障诊断虽然有它独特的优越性，但也存在一些困难，主要表现在三方面：一是训练样本获取困难；二是忽视了领域专家的经验知识；三是网络权值形式表达方式难以理解。
3高压变频器故障诊断专家系统的功能分析
高压变频器故障诊断专家系统通过总结专家所拥有的故障经验，形成故障现象与原因之间的判断规则，利用新故障现象与判断规则的匹配关系，诊断故障原因并显示处理方法。从软件工程的角度来看，深入、透彻地了解和分析用户需求，并在此基础上建立合理、实用的软件结构是至关重要的一步。随着诊断理论与技术以及计算机技术的进步，用户对专家系统提出了更高的要求。用户需求可分为如下几个方面：（1）能涵盖高压变频器的所有常见故障，对每一个故障，都能给出一个适当诊断结果（故障原因、处理方法等）。（2）推理诊断速度较快，诊断结果准确率较高，可以提供近乎高压变频器专家的较为详细的故障处理方法。（3）
专家系统须具有缺陷库自我丰富、判断规则自我扩充的功能，能在不断判断故障、进行分析的过程中，提高诊断准确程度，逐渐丰富功能。（4）人机对话的质量要高，专家系统输出结果和解释时用词要易于用户接受；用户界面要友好，操作要容易。根据以上高压变频器故障诊断的功能需求分析，提出了故障诊断专家系统的设计结构，其功能框图如图1所示。
专家系统从功能上分为四部分：知识库管理、故障树分析、故障诊断和诊断报告管理。
（1）知识库管理
知识库管理的主要作用是管理高压变频器故障诊断专家系统的诊断知识库，可实现规则浏览和故障树管理的功能，它们均需故障树的支持。规则浏览模块的功能是使用户可以快速浏览规则属性、故障原因及处理方法等内容。打开规则浏览界面窗口可以看到编辑好的规则，也可以通过检索快速检索到需要查看的规则。
故障树管理模块设有专家和普通用户登陆窗口，只有高压变频器专家可以使用。故障树管理模块的功能是管理故障树，专家可以对故障树进行增加、修改或删除操作，使诊断知识库更加准确和完整。
（2）故障树分析
由于诊断知识库中的知识允许专家进行添加、修改、删除等操作，这势必会引起故障树定性和定量分析结果的改变，从而影响各底事件在规则中的优先级顺序。为了保持运算结果的准确性，必须重新对故障树进行分析。这一功能可实现故障树的定性、定量计算、底事件概率和重要度曲线显示及重要度排序等功能。此模块只供高压变频器专家使用，专家可通过更改诊断知识库中的知识及其发生概率来重新进行故障树分析。
（3）故障诊断
故障诊断模块是专家系统的核心部分，用户通过输入故障关键字访问知识库，获取诊断信息，经过专家系统的推理得到最终诊断结果，借助友好的人机界面将推理过程和诊断结果提供给用户。
（4）诊断报告显示
系统提供生成诊断报告及查看历史报告的功能。用户可以将诊断结果保存下来，也可随时调出历史诊断报告查看或借鉴。
本文针对高压变频器运行过程中时常发生故障，严重影响经济效益的情况，运用故障树分析法，广泛汲取领域专家知识，开发出一套高压变频器故障诊断专家系统。利用本系统可以使运行、检修人员快速、准确地诊断出高压变频器的故障原因和处理方法，进而提高高压变频器的安全、经济运行水平。
参考文献：
[1]李伟.复杂系统的智能故障诊断技术现状及其发展趋势[J].计算机仿真，2008，21
[2]董选明，裘丽华，王占林. 机电控制系统故障诊断的回顾与展望[J].机电信息，2011，