基于Community Intelligence的水电机组融合监测方法

【摘要】：介绍了基于CIA(Community Intelligence Agent)模型的水电机组融合监测框架:CIA模型包含消息处理层、行为控制层及核心功能层3个层次,各CIA与外界(如其他CIA)通过Request消息或Report消息联系;融合监测框架由维护域CIA系统和控制域CIA系统构成,维护域CIA系统各CIA之间通过实时现场总线(如CAN总线)或工业以太网实现交互、协作、关联动作及数据共享。将整个机组的状态数据划分为原始采样数据、瞬变状态数据、详细状态数据及概要状态数据4个层次,并针对不同层次的状态数据,进行选择性智能存储,以提高机组运动状态分析和故障诊断的针对性及有效性,节约存储空间。通过时间融合、运行工况融合、异常事件融合和冲突解决策略,实现融合监测系统中各CIA之间实时交互、协作及关联动作和机组状态数据的融合,有效地保证来自机组不同子系统的运动状态的关联性。 【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院;
【关键词】： 水电机组 融合 监测 Community Intelligence 智能控制 运行工况融合 时间融合 异常事件融合
【分类号】：TV734
【正文快照】： 0引言水电机组的状态监测CM(Condition Monitoring)技术蓬勃发展[1-2],国内外出现了许多专项状态监测与诊断系统,在专项监测领域取得了不错的效果,并朝着具有自诊断、自完善能力的个体智能体IIA(In-dividual Intelligence Agent)方向发展。然而,这些IIA之间没有形成有效沟通

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