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知识风险!基于知识推理的发电企业设备风险管理应用

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王磊 陈文戈

(广东工业大学机电工程学院 广州510090)

摘 要 基于发电企业设备自身的特点及工作人员对风险知识认知的局限性,有必要分析发电企业设备在运行、检修 中潜在的风险.分析了设备风险知识与风险管理的关系,并以发电企业各类大型设备中应用最广泛的电动机为例,解决了 电动机风险知识的表达及推理问题,为实现基于知识的设备风险管理提供了一种思路,对指导发电企业的设备日常维护、巡 检以及状态监测、避免不必要的损失有着积极的意义.

关键词 设备管理 电动机 风险知识表达 知识推理 风险管理

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Application and Research of Equipment Risk Management Based on Knowledge Reasoning in Power Plant

WANGLei CHEN Wen - ge

( School of Electromechanical Engineering , Guangdong University of Technology Guangzhou 510090)

Abstract Based on its own characteristics and the cognitive limitation of risk knowledge , it is necessary to conduct an analysis of potential risk in equipment in power plant . The paper analyzes the relationship between risk knowledge and risk management , and solves the problem of motor risk knowledge representation and reasoning. It supplies a new method for the knowledge - based risk management , directive to the equipment routine maintenance , inspection and monitoring and so avoiding unnecessary losses.

Keywords equipment management electromotor risk knowledge representation knowledge reasoning risk management

发电企业设备运行或检修过程中,由于设备结构、制造 质量、使用方法上存在的问题,加之许多工作人员受业务素 质和知识能力的限制,缺乏系统有效的规范、方法和工具的 辅助,使得对生产环节中可能存在的危险和隐患,不能运用 科学的方法进行全方位的识别、分析和判断,且在对风险源 的识别、分析、评价和描述的具体工作中,也普遍存在认识不 统一、内容不全面、表达不规范等问题,从而可能会出现某些 异常情况或故障甚至出现触电、机械伤害、火灾等设备和人 身安全事故,使财产遭受严重损失,甚至危及生命,直接影响 到整个发电生产过程.

1.设备风险知识在发电企业风险管理中的作用

为了保障发电企业设备使用的安全,减少设备各类事故 发生,这就需要分析设备在运行、检修中潜在的风险,实现基 于知识的风险评估,为NOSA 的安全管理提供风险信息支 持,指导发电企业的设备日常维护、巡检以及状态监测,以免 造成不必要的损失,最终促进发电企业风险管理向精细化转 变.其具体关系如图1 所示,图中的风险库和措施库共同构 成了风险知识库,如何实现设备的风险知识表达并最大限度 地发挥发电企业的知识潜力,提高决策速度与质量,进而实 现基于风险的QSHE(质量、安全、健康、环境) 计划、执行、检 查及再评估的PDCA 循环方法模式是本文所要解决的问题.

2.发电企业设备风险知识的特点和知识表示

以发电企业各类大型设备中应用最广泛的电动机为例, 基于电动机所具备的特性,可以描述成:电动机是空气预热 器、磨煤机、吹灰器、给水泵、给煤机、给粉机、送风机、引风 机、输灰机、洗地水泵等一些主要设备的一部分,它属于电气 专业,且与NOSA 体系元素中的厂房及设备维护有关, 在 NOSA 五星安全管理标准中提出了相应的要求,电动机既然 属于各类大型辅机的一部分,使它们的驱动装置,自然也随 之位于各机组和建筑物区域,并且电动机检修是电动机的一 项作业,进一步分析,这项作业会存在很多风险,如触电、烧 伤、跌落受伤等,导致这些风险产生的原因就追溯到了危险 危害因素,然后针对风险产生的原因采取对应的预控措施, 另一方面,作业的进行离不开人的参与,那么将对电厂中现场工作人员有所要求,它还联系到工作票的办理等.

从以上描述可以看出,电动机风险知识其实是电动机与 发电企业中各相关概念之间的关系描述.由此,可以利用本 体来描述这种概念与概念之间的关系,实现知识表示.

所谓知识表示即知识表达或知识描述,是知识的符号化 过程,知识表示则是将关于世界的事实、关系、过程等编码成 为一种合适的数据结构,即将数据结构和解释过程结合起来 在程序中以适当方式使用,使得程序产生智能行为[1 ] .

本体(Ontology) 最早是一个哲学的范畴,后来随着人工 智能的发展,被人工智能界给予了新的定义.其中最著名并 被引用得最为广泛的定义是由Gruber 提出的“本体是概念化 的明确的规范说明”[ 2 ] ,Fensel 对这个定义进行分析后认为 Ontology的概念包括4 个主要方面: 概念化( conceptualiza2 tion) ,明确(explicit) ,形式化(formal) ,共享(share) .

Nicola Guarrino 把本体的概念化定义为[3 ] :

C 等于〈D , W , R〉

式中, C 为概念化集合, D 为领域中的元素集合, W 为领域 中相关的事务状态集, R 为基于集合〈D , W〉的关系集合[4 ] .

使用本体来表示知识可以在语义的表现、挖掘隐含的信 息方面有很大的改善,使得知识表示关系的丰富化,采用 OWL 作为知识的表示方式,具有较丰富的描述词汇和阶层 化的架构,可以表现完整的且具有描述逻辑的知识库.

3.发电企业电机风险知识表示的构建

本体的创建可以利用本体构建工具Protégé进行构建, Protégé知识库由类(Classes) ,槽(Slots) ,面( Faces) ,实例( In2 stances) ,和约束(Constraints) 组成.类是论域领域中的概念. 它们是领域中的抽象概念的条目,或命名的实例的收集,槽 是两值的关系,它描述了类的属性或性质,面描述槽的性质, 类的实例有明确的槽的值,约束指定实例间的附加的关系. 最终生成的OWL 格式的本体文件,为下一步的知识推理提 供依据.

基于上述分析,利用本体理论,以电动机为例,其风险知 识本体如图2 所示,通过该图能把电动机的各方面风险知识 完善地描述.

4. 设备风险知识推理

推理的一个基本内容就是由给定的知识获得隐含的知识,本体中的推理从根本上说就是把隐含在显式定义和声明中的知识通过一种处理机制提取出来.根据本体的概念,可以得出风险知识检索过程基于本体的数据结构E - R 图,如图3 所示.

基于所构建的风险知识表达模型可进一步发掘其更深 层次的风险知识,利用Rete 算法与Tableau 算法[5 ,6 ] 构建推 理机,以达到最终的推理.

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5.应用分析

目前,发电企业都建立起一些规模不等的风险数据库系 统,实现信息化管理,但是这些单纯的数据库系统只是为使 用者提供对共享信息的存储、更新、检索、统计、制表及故障 恢复,缺乏强有力的知识表达和推理能力.如果将设备风险 知识表达及推理技术与发电企业现有的风险信息管理系统 相结合,将使得现有的数据库系统不但拥有大量的必要数 据,还对高层决策、智能检索风险信息提供了有力支持,能实 际指导风险评估、NOSA 安全管理等.这一风险知识推理功 能运用到广东粤华发电有限责任公司(黄埔发电厂) 质安健 环风险知识管理系统中.

6 结语

对电动机风险知识表示及推理这种思想可以扩展到发 电企业其他设备的分析描述,从而构建出一个发电企业设备 风险本体,最终实现一个风险知识管理系统,使风险知识可 以脱离个体而具备专家性、综合性、完备性和系统性,它还可 以通过知识对人产生作用,达到对人的管理, 为企业员工提 供创新条件和创新机制,最大限度地发挥本企业的知识潜 力,实现知识发现和知识共享,提高决策速度与质量,达到实 现企业日常质安健环管理工作中多种用途下的知识应用,包 括风险源的知识查询及相关知识的搜索,质安健环问题的知 识推理,为企业两票管理系统、各部门例行检查与各类专项 检查工作及各部门日常运行管理工作提供风险点及预控措 施信息支持等.因此具有较强的通用性和实用性.

参考文献

[1 ]陈宏. 基于本体的知识表示研究: [ 学位论文] . 长沙: 长沙理工 大学,2006.

[2 ]Borst W N. Construction of engineering ontologies for knowledge sharing and reuse : [ PhD Thesis ] . University of Twente Enschede ,1997.

[ 3 ]Guarino N. Formal ontology and information system. Trento : IOS Press , 1998.

[4 ]赵波. 本体论及本体论在计算机科学技术中的应用. 云南师范 大学学报, 2002 ,22 (6) :5 - 7.

[5 ]Fitting M C. First - order logic and automated theorem proving. New York :Springer - Verlag ,1996.

[6 ]Fitting M C. Types and tableau. New York :Springer - Verlag ,2000.

作者简介 王磊, 男,1983 年生,硕士研究生,从事现代质量工程研 究.

陈文戈,男,1968 年生,博士,副教授,研究方向为知识工程,设 备故障诊断,现代质量工程.

(收稿日期:2008 - 12 - 09)

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