何 勰， 郁立虎

（上海船舶运输科学研究所，上海200135）

0 引 言

现代船舶电力控制系统控制规模大、自动化程度高、柔性化强。由于系统结构日趋复杂、涵盖设备越来越多、价格也愈加昂贵，任何故障导致的脱扣都不容忽视。电力缺失对现代船舶来说危害更为巨大，长时间失电会危及船舶正常、安全地航行。故障诊断技术正是随着控制过程日益复杂而产生的，且因其与现代传感器技术、专家系统技术相结合，已经展现出很强的生命力。故障树分析法是安全系统工程的主要分析方法之一，现根据船舶电力控制系统的特点，提出一种基于故障树分析法的故障诊断系统，并就其实现方式展开讨论。

船舶系统的故障通常可归结为几个大的顶级故障事件。针对每个顶级故障事件，可逐级查找故障位置，经逐一排除后最终确定故障原因［1］。从系统的角度考虑，船舶电力控制系统故障的成因可大致分为三类：

（1）因设备中具体部件（硬件）的缺陷和性能恶化引起；

（2）因控制装置中的程序错误等引起；

（3）因操作人员操作不当或不经心而引起的损坏故障。

现代船舶电力控制系统基本上对发电、配电各分系统具备实时监测、故障报警、故障记录等功能，可以说对控制对象（即硬件）实现了全面监测。传统的故障分析仅限于根据报警记录对硬件故障进行排查，但是随着船舶自动化程度增加，及时发现控制装置的故障，对控制系统控制功能的执行情况进行监测，并在故障发生时指明排故方向、准确定位故障原因变得越来越重要。研究发现，全球80%的海难事故是因人的决策失误导致的［2］，船员因素在船舶航行安全链中占有重要地位［3］。故障诊断系统能够对人员的不正当操作进行记录分析，也能更好地指导操作培训，加强对操作人员的管理。因此，针对船舶电力控制系统设计的故障诊断系统显得极其必要，其在合理制定维修计划、最大限度减少停机维修时间及在故障发生后迅速做出反应等方面有重要指导意义。

1 故障诊断方法

由于电力监控系统本身具有层次性，因此故障的产生也具有逻辑性。该逻辑性最直接的表现形式是树状逻辑。若从保障船舶供电安全的角度考虑，可判为故障的事件有限，主要包括失电、机组故障、开关脱扣等，不会对故障诊断产生过多干扰。基于这一特性，可以使用故障树分析方法对船舶电力控制系统的故障进行诊断。

故障树分析（Fault Tree Analysis，FTA）技术是1962年在美国贝尔电报公司的电话实验室开发的。它采用逻辑的方法，可以形象地进行故障的分析，特点是直观、明了，思路清晰，逻辑性强，不仅可以作定性分析，还可作定量分析，体现了以系统工程方法研究安全问题的系统性、准确性和预测性，是安全系统工程的主要分析方法之一［4］。其核心是一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图，用事件符号、逻辑门符号和转移符号描述系统中各种事件之间的因果关系。逻辑门的输入事件是输出事件的"因"，逻辑门的输出事件是输入事件的"果"。图1为一张简单的故障树示例图。

图1 故障树示例图

2 故障诊断步骤

故障诊断系统的流程设计中，根据一般控制系统的设计方法，需明确三部分内容：设置输入、明确规则和设置输出。就船舶电力控制系统的故障诊断而言，即是采集设备状态（输入），依据故障树图决策诊断（规则），通过人机界面给出故障原因分析及统计结果（输出）。

2.1 采集设备状态

设备状态是故障诊断的数据基础和判断依据，结合对故障成因的分类及故障树分析法的要求，故障诊断系统采集的信号可大致分为三类：

（1）被控对象信号：由各类传感器采集的控制对象的重要参数及状态，如机组运行信号、主开关合闸反馈信号、机组严重故障信号等；

（2）控制装置信号：控制装置心跳、控制系统内部采集控制过程中的重要判断标志，及控制装置发出的动作指令（如功率增机标志、失电增机标志、控制器合闸输出标志等）；

（3）人机界面信号：人员操作部位的手动操作装置输出的动作指令，以及控制系统中管理微机人机界面上人工操作的指令（如配电屏上手动合分闸开关、机旁控制箱起机停机按钮、上层管理软件中的合闸指令等）。

需要采集的信号及其流程见图2。

图2 信号采集流程图

2.2 数据记录

有了采集的信号，就要考虑把数据记录下来，只有如此，才能进行下一步的分析。在记录数据时，需遵循一定的原则，否则不加甄别地全程记录，一方面会将过多系统资源用于扫描内存地址，导致处理判断效率低下；另一方面还会造成数据库内数据过多，干扰决策判断，严重时甚至导致数据库溢出。因此，首先需要界定记录的触发条件，即故障树分析中的顶端事件。顶端事件是指需要进行分析的对象。对所调查的故障进行全面分析，从中找出后果严重且较易发生的故障，将其作为顶端事件。故障诊断数据记录的触发条件是某个故障或不合理动作发生，然后从结果开始，追溯发生该结果的原因。

1）可利用原电力控制系统的监测功能，将部分代码嵌入到原电力控制系统的控制装置内，并确保故障诊断系统独立运行。当故障发生时，由控制装置收集信息，组织故障报文，向故障诊断系统上报此刻收集的机组状况，以及此刻控制装置内部相关控制标志的内容。

图3 数据记录流程图

图4 故障类型列表

2）由故障诊断系统监测控制装置的工作状况，通过接收的周期性心跳数据帧，判断控制装置是否产生故障，当控制装置工作发生异常时，进行相应记录。

由于故障一般是由一种正常状态转变为一种不合理状态。因此，为更好地分析故障成因，不仅需要记录故障发生时的相关信息，而且需要记录前一时刻的信息。在收集信息时，还需设置一个先入先出的堆栈，用以保存当前状态及前一状态的信息。当故障发生时，将两个时刻的状态信息同时组织成故障报文发送给上层的记录程序。图3为数据记录流程图。

2.3 查询故障树

当记录程序将故障报文和心跳报文保存于数据库后，即可开始对数据进行分析、判断。一个给定的系统，可以有各种不同的故障状态（情况）。因此，在应用故障树分析法时，应根据任务要求选定一个特定的故障状态作为故障树的顶端事件（它是所要进行分析的对象和目的）。另外，设立故障事件的类型列表，包含多个顶端事件，当一个事件发生（即数据库每新增一条内容）时，可从列表中查询顶端事件的类型，从而调用不同的判断路径。图4为故障类型列表。

针对船舶电力控制系统的故障诊断，任务要求可从两方面考虑：

（1）明确事件发生的原因是来自于被控对象、控制装置，还是人为操作；

（2）关注控制系统是否正确地执行了控制策略。

明确了这一目标后就可以开始设计故障的顶端事件。由于船舶电力控制系统输出的主要是对机组的起停信号、对主开关的合分闸信号，因此可以选取这4个信号。虽然这4个动作并不全部都是因故障导致，也会有正常的操作，但是这样做是有特定目的的。当事件发生时，除了可以诊断出一般控制对象发生的故障，还可逆向推出控制系统软件或控制装置是否发生故障，有利于聚焦矛盾，更快地找出故障发生的原因。此外，还可对人员的操作情况作出分析统计。若关注供电安全性，可再加入失电等故障事件。船舶电站系统的故障现象主要以“主开关跳闸”作为其代表性特征［5］。以分闸事件举例说明，首先绘制分闸事件的故障树图（见图5）。

图5 分闸事件故障树图

当分闸事件发生时，数据库中就已记录事件发生的时间以及其他相关数据（包括图5中所有可能遍历的节点），诊断推理机将根据事件逆向推理顶端事件发生的原因。到最后一级或者不需要再进一步分解的基本事件用○表示。在一个故障树上，事件共分三类：顶端事件、中间事件和基本事件。需要为每个事件订立几个重要参数，即：N为其所处的故障处理树的层数（N＝0，1，2，3…）；K为其下分事件的个数（K＝1，2，3，4…）；U为每个事件发生的次数（U＝0，1，2，3，4…）；F为其是什么类型的节点（顶端事件，中间事件，基本事件）（F＝0，1，2）。

订立这些参数是为了统计事件的发生频率和从概率上判断每个事件的发生情况，为以后的推理诊断找好理论依据。此外，在设计中有一个全局变量A，表示故障树所有顶端事件被引发的次数（值为：0，1，2，3…）。有了这些基本参数，系统就可以开始进行推理了。

2.4 分析诊断

分析诊断主要包含及时显示故障诊断和长期数据统计分析两方面的内容。

2.4.1 及时显示故障诊断

当某顶端事件发生时，故障诊断系统遍历故障树，可立即得出故障发生的来源，并通过人机界面显示出来，便于操作人员及时发现、排查问题。因控制设备本身构成的复杂性（尤其是控制电路的复杂性），以及设备使用环境等因素的影响，实际造成故障的原因是很复杂的，具有明显的随机性和模糊性。若现场人员缺乏相关经验而无法对故障进行处理，可将故障诊断系统记录下的数据交由相关专家进行处理，因为信息相当于还原了故障现场，避免了操作人员对故障现象描述不清的问题。故障树设计也可设置为开放性结构，对于一些当前不明确原因的事件，可在了解原因后添加到故障树内；或者一些不需要进一步分析的事件，可在有必要时进一步进行分析。

以图5分闸故障树为例，两发电机组正常在网并联发电，未到功率减机限值；监控台和机旁也无机组故障报警显示，但某台机组依然自动转移功率，发生分闸。此时故障诊断系统将收到的故障报文信息输入故障推理机，发现此动作是由控制装置发出的，没有收到人工指令和故障信号；随后进入2－3分支，进一步分析测量的机组功率和在网机组平均功率，发现不匹配；此时再进入3－6分支，依据心跳信号判断控制装置网络通讯正常，CPU运行正常，可推导出事件4－3发生。因此，分析得出故障事件链为1－2→2－3→3－6→4－3，将诊断原因通过人机界面显现出来，操作人员即可进一步进行确认，若发现该台机组在上层管理界面上的功率示数与其他部位的表头的功率示数不匹配，则的确是由于控制装置对机组功率测量不准造成机组的自动减机，此时可对该机组的控制装置的测量模块进行更换，使系统恢复正常。由上述例子可知，参照故障诊断系统的分析建议，可大大减少故障的排查时间，为尽快恢复正常供电提供了很大帮助。

2.4.2 长期数据统计分析

所有基本事件中，依据查询故障树时收集的参数信息，再结合全局变量A，就可以计算每个基本事件发生的频率P，具体为：

（1）如果事件的U＝0，此事件发生的频率为：P＝0；

（2）如果事件的 U＞0，此事件发生的频率为：P＝U／A。

另外，根据事件发生的历史记录，结合时间信息，可分析某事件出现的频率是呈上升趋势还是呈下降趋势。经过分析，可设计下列几个参数：事件一定时间内出现的次数m；最近两次出现的时间间隔n；最近一次出现的时间h。

由于选取的顶端事件是船舶电力控制系统的基本动作，因此所有的基本事件涵盖了正常和非正常两种类型。根据不同的需求和目标，可选取关心的事件进行统计。统计正常基本事件的频率，即可了解到操作人员的操作偏好及控制系统的自动功能使用情况。对非正常基本事件的趋势进行统计，即可对设备的维护检修进行指导。例如，若某台机组的“滑油压力过低”导致的分闸停机频率出现上升趋势，则需要设备维护人员对该台机组的滑油管路或相关传感器加强关注，提高维护频率。

3 结 语

重点讨论了构建船舶电力控制系统故障诊断系统的目的、方法以及故障诊断的步骤，核心是故障树的构建及对记录数据的分析处理。故障树的构建需建立在一定的专业基础上，并需一定的故障实例作支撑。针对不同的系统和需求，分析诊断的侧重点也会有所不同。这里并未详细讨论系统内所有故障树的设计，仅提出一种简单可行的船舶电力控制系统故障处理树的模型，为设计完善、可靠的故障诊断系统提供了一种思路。部分思路和设计已在实船的故障诊断系统中得以应用，并且效果良好，为故障的排查节省了大量时间。在此基础上，随着对船舶电力控制系统的了解更加深入、对故障树的研究更加透彻，以后会出现策略更加优化的故障诊断系统，从而保障整个船舶供电系统的安全可靠运行。

［1］ 姜莹，任光，贾宝柱.船舶故障诊断的新发展［J］.航海技术，2004（1）：40－42.

［2］ 廖坤静，吴展嘉.基于层级分析法的航海人员驾驶疲劳因子分析［J］.中国安全科学学报，2007，17（4）：56－61.

［3］ 张桂臣，任光.人船一体系统模型复合控制的研究［J］.大连海事大学学报，2008，34（2）：122－125.

［4］ 朱继洲.故障树原理和应用［M］.西安：西安交通大学出版社，1989.

［5］ 张春来，吴立军.船舶电站系统的典型故障分析［J］.航海技术，2001（4）：45－47.