成都35KV高壓斷路器電站常用圖紙在實際運行中不可避免地會發生各種故障，導致設備損壞和經濟損失等不良后果。由于其故障的復雜性，故障診斷往往需要領域專家的參與，而專家的數量又非常有限。因此，開發能集合多名專家的經驗，實現人機聯合診斷的高壓變頻器故障診斷專家系統是十分必要的。
1、變頻器故障診斷過程中存的問題 目前，在冶金、鋼鐵、石油、化工、水處理等各行業中，高壓變頻器被廣泛用于驅動風機、泵類、壓縮機及各種大型機械，已成為當今節電、改造傳統工業、提高生產過程自動化水平推動技術進步的主要手段之一。高壓變頻器運行時一旦發生故障，輕則使調速系統不能正常工作，重則導致設備損壞，*的影響了生產系統并會帶來巨大經濟損失。變頻器故障診斷過程中主要存在以下問題：一、領域專家數量短缺，技術力量相對薄弱；二、診斷過程中普遍存在隨意性和盲目性；三、故障知識資料管理不規范，必要時查閱困難。此外，變頻器的故障診斷技術大多數針對通用變頻器，對高壓變頻器故障診斷技術的研究則較少。因此，建立高效準確的高壓變頻器的故障診斷專家系統顯得尤為重要。當故障發生時利用此系統可以迅速找出故障的性質、原因及處理方法，盡快排除故障并恢復生產。
2、變頻器故障診斷技術國內外研究現狀
2.1基于信號處理的變頻器故障診斷 國內：提出用傅立葉方法診斷三相全控整流電路的故障。通過對關鍵信號波形進行傅立葉分析，將時域信息變換到頻域分析，根據幅值特征診斷出是哪一種故障，再利用相位特征診斷到故障類型中的具體故障元。國外：提出基于沃爾什分析法的三相全控整流電路診斷方法。通過電路中包含故障信息的關鍵點波形做沃爾什變換，將時域中波形的一個周期變換到頻率域中，利用頻率域中的故障特征，實現故障的檢測與定位。基于信號處理的故障診斷方法，無需對象的數學模型，靈敏度高，診斷速度快，實現簡單，可在線實時故障診斷，但的難點是故障特征判別參數的設定，沒有一種通用的、切實可行的設定方法，通常需要根據專家經驗整理歸納來設定。 成都35KV高壓斷路器電站常用圖紙
2.2基于故障樹的變頻器故障診斷 故障樹診斷原理：故障樹模型是一個基于被診斷對象結構、功能特性的行為模型，是一種定型的因果模型，以系統不希望事件為頂事件，以可能導致頂事件發生的其他事件為中間事件和底事件，并用邏輯門表示事件之間聯系的一種倒樹狀結構。它反映了特征向量和故障向量（故障原因）之間的全部邏輯關系。基于故障樹的變頻器故障診斷方法的步驟：
1、選擇合理的頂事件，一般以待診斷對象故障為頂事件；
2、根據對變頻器進行的故障分析，建立正確合理故障樹；
3、 選擇合理的搜尋方式（邏輯推理診斷法和小割集診斷法），進行故障搜尋與診斷。故障樹法對故障源的搜尋，直接簡單、靈活性大、通用性好，它是以正確故障樹結構為基礎的，因此建造正確合理的故障樹是診斷的核心和關鍵。
2.3基于神經網絡的變頻器故障診斷 神經網絡技術的出現為故障診斷問題提供了一種新的解決途徑。利用人工神經網絡技術，結合領域知識，開發故障診斷系統，可以實現對診斷對象的狀態識別和故障分類、推理故障原因，特別對復雜系統和非線性系統。由于基于解析模型的故障診斷方法面臨著建立數學模型的實際困難，基于知識的故障診斷方法成了重要的、也是實際可行的方法。而神經網絡的FO非線性映射特性、信息的分布存儲、并行處理和全局集體作用，特別是高度的自組織和自學習能力，使其成為故障診斷的一種有效方法和手段，并己在許多實際系統中得到了成功的應用。變頻裝置是一個隨機性、模糊性很強的系統，用傳統的方法難以實現準確地、快速地故障檢測和定位，神經網絡的出現為解決這一問題提供了有效途徑。神經網絡故障診斷雖然有它*的*性，但也存在一些困難，主要表現在三方面：一是訓練樣本獲取困難；二是忽視了領域專家的經驗知識；三是網絡權值形式表達方式難以理解。
3、高壓變頻器故障診斷專家系統的功能分析 高壓變頻器故障診斷專家系統通過總結專家所擁有的故障經驗，形成故障現象與原因之間的判斷規則，利用新故障現象與判斷規則的匹配關系，診斷故障原因并顯示處理方法。從軟件工程的角度來看，深入、透徹地了解和分析用戶需求，并在此基礎上建立合理、實用的軟件結構是至關重要的一步。隨著診斷理論與技術以及計算機技術的進步，用戶對專家系統提出了更高的要求。用戶需求可分為如下幾個方面：
(1)能涵蓋高壓變頻器的所有常見故障，對每一個故障，都能給出一個適當診斷結果（故障原因、處理方法等）。
(2)推理診斷速度較快，診斷結果準確率較高，可以提供近乎高壓變頻器專家的較為詳細的故障處理方法。
(3) 專家系統須具有缺陷庫自我豐富、判斷規則自我擴充的功能，能在不斷判斷故障、進行分析的過程中，提高診斷準確程度，逐漸豐富功能。
(4)人機對話的質量要高，專家系統輸出結果和解釋時用詞要易于用戶接受；用戶界面要友好，操作要容易。根據以上高壓變頻器故障診斷的功能需求分析，提出了故障診斷專家系統的設計結構，其功能框圖如圖1所示。
