1基于MFM的知识表示
MFM是20世纪80年代由丹麦科学家MortenLind提出，是一种基于守恒原理、面向目标的层次化系统建模方法，可以描述如核动力装置等大规模复杂系统的设计目的及其实现手段，是一种通用的知识表示方法。如图1所示，MFM运用符号学方法从系统的目标、功能以及物理部件三个角度描述复杂系统[4-5]。多层流模型使用如下基本概念[6-7]：1）目标：指一个系统预期实现的设计意图，是多层流模型中最核心的概念。2）功能：是具有相同或相似输入和输出关系的物理部件的高度抽象。功能是实现系统目标的手段，表示系统或部件在实现某个目标过程中所发挥的作用。主要包括以下常用的六个基本功能：源：描述系统向外提供物质、能量或信息的能力。传输：描述物质、能量或信息从系统一个部分转移到另一个部分。障碍：与传输功能相反，障碍功能描述阻止物质、能量或信息从系统的一个部分转移到另一个部分。存储：描述系统存储物质、能量或信息的能力。平衡：描述系统在其入口和出口间保持物质或能量平衡的能力。阱：描述系统吸收物质和能量的能力。3）流：功能按物质、能量和信息的流动方式连接形成流。4）关系：MFM中使用三种常用的关系将物质流、能量流和信息流相互关联形成一个有机的整体，表示系统物质、能量和信息之间复杂的逻辑关系。实现关系：连接物理部件到功能，表示该功能通过物理部件实现。达成关系：连接功能到目标，表示该功能达成指定的目标。条件关系：连接目标到功能，表示完成该功能要以目标的实现为前提。在MFM的通用推理规则中，功能单元之间的知识是唯一对应的，例如传输与存储功能满足以下因果关系[8]：传输功能的高警报状态可以导致与它输出端相连的存储功能处于高警报状态；传输功能的低警报状态可以导致与它输出端相连的存储功能处于低警报状态；存储功能的高警报状态可以导致与它输入端相连的传输功能处于低警报状态；存储功能的低警报状态可以导致与它输入端相连的传输功能处于高警报状态；再加上当传输与存储功能都处于正常时的推理关系，此时传输与存储功能之间的因果关系如图2所示：系统MFM描述了系统运行的目的性和功能特性，可以有效解决由于缺乏系统知识因而难以提取故障诊断规则的问题。然而在应用通用的MFM推理规则进行故障诊断时，由于故障征兆之间的因果关系是确定的，因此只有当故障征兆与特定的推理规则完全匹配时才能准确识别故障，在证据不足时，利用通用的MFM推理规则进行故障诊断就容易出现漏诊。
2不确定性故障诊断技术
2.1不确定性知识表示
如图3所示，首先对MFM进行扩充，将功能状态处理为具有不确定性的因果对应关系，即功能的某一状态将有可能导致另一功能处于不同的状态，同时引入影响因子用来描述原因与征兆之间的因果依存程度，表示原因事件导致结果事件发生的条件概率。基于MFM的不确定性推理模型中涉及如下基本概念：1）状态变量Si：表示功能单元i的状态，可以为多状态，在本文中假定（除障碍功能外）所有功能具有如下三种状态：Si=H，高状态；Si=OK，正常状态；Si=L，低状态。障碍功能仅具有两种状态：Si=OK，正常状态；Si=N，泄露状态。2）故障：指设备不能完成其规定的功能。本文故障划分为两种模式：部件状态Bi：指所分析功能的物理部件失效。系统故障Xi：指非所分析功能的物理部件失效导致的故障，在MFM中包含以下三种类型：上游功能故障：由于上游功能的异常而导致的故障状态。3）影响因子Pij：表示某一事件i的发生引起结果事件j发生的概率。0≤Pij≤1，Pij=0表示事件完全独立，Pij=1表示事件完全相关。影响因子可综合部件故障发生概率、部件的物理特性、运行经验和专家经验设定。
2.2不确定性知识推理
采用贝叶斯理论作为不确定性推理方法，通过计算给定故障征兆下各故障原因的发生概率，实现故障诊断功能。不确定知识推理使用如下基本概念：1）因果子树：以树形结构描述导致某一功能状态的直接原因。根据MFM所描述的因果关系，建立以各功能状态为顶事件的因果子树。2）状态监测：根据仪表和测量系统确定功能单元的实际运行状态。3）因果树：由相关的因果子树连接而成的树形结构，用于描述导致某一功能状态的原因。在生成因果树时需注意系统具有非自反性，即事件不能成为自己的原因。因此在形成因果树时，需要断开逻辑环路，避免在底事件到顶事件的因果路径中存在重复事件。4）证据E：系统实际运行状态称为证据。设系统由n个功能单元组成，各功能状态为Si，则E可用下式表达：
3算例分析
3.1系统描述
为了验证所提出的不确定性故障诊断方法的合理性及有效性，本文以两环路压水堆冷却剂系统为例，其中具有稳压器的环路称为A环路，另一侧称为B环路[10-11]，系统结构如图7所示。
3.2系统建模
系统MFM物质流和能量流分别如图8和图9所示。
3.3仿真分析
根据所建立的MFM功能单元间的因果关系，确定故障原因、故障模式、功能单元间的影响因子以及警报阈值。1）确定故障原因：选取六个典型事故，故障ID及名称如表1所示。2）确定因果关系：根据改进的MFM规则，确定功能单元状态之间不确定性因果关系。3）确定功能阈值：警报阈值设定对故障诊断结果有重要影响。一般而言，设置较小的警报阈值可以较早发现故障，故障集较小，但诊断结果容易受到环境干扰，适用于解决较低约定层次的诊断问题；设置较大的警报阈值，警报信息抗干扰能力强，但容易忽视某些设备和系统信息，难以进行精确诊断，适用于解决较高约定层次的诊断问题。本文中采用正常值的±1%作为报警阈值，即增幅超过1%引发高警报状态，降幅超过1%引发低警报状态。本研究采用取自RELAP5/Mod2的事故仿真数据，其中21个系统参数进行了仿真实验，仿真实验数据采集频率为1秒，故障导入时间定义为0秒。
4结论
本文针对反应堆冷却剂系统，采用基于MFM的功能建模方法进行知识表示，警报分析方法结合贝叶斯理论进行不确定性推理进行故障诊断，并得出以下结论：1）MFM功能建模可以有效获取系统知识，采用MFM规则描述功能单元间的因果关系，可有效消除诊断规则不确定性对诊断结果的影响，避免漏诊现象的发生。2）虽然影响因子的设定依赖于运行经验和专家判断，具有一定的不确定性，但故障诊断结果的正确性在很大程度上取决于影响功能状态的主要因素、故障发生概率以及系统参数趋近于警报限值的程度。3）通过仿真验证证明本文所提出的警报分析方法结合贝叶斯原理可以准确地诊断出系统故障，证明了方法的有效性和模型的正确性。4）不确定性推理方法可以定量给出某一故障或故障组合作为系统异常状态全局解的可能性，可以作为确定性推理方法的补充，辅助操纵员进行深层次诊断。
作者：王文林 杨明 杨军 陈万青 单位：哈尔滨工程大学 中国舰船研究设计中心
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