在系统各种设备中，宕昌宕昌宕昌宕昌宕昌油浸式变压器昂贵而且重要，其运行状态的好坏直接影响到系统的安全运行。长期以来，根据各种离线的预防性试验和宕昌宕昌宕昌宕昌油浸式变压器油色谱分析结果判断宕昌宕昌宕昌油浸式变压器的运行状态，在一定程度上可以防止事故的发生，但是定期维修机制及离线试验却暴露以下的问题：一方面盲目地对可能处于完好状态的宕昌宕昌油浸式变压器设备定期维修，造成人力物力的浪费；另一方面还存在着因设备检修时某些缺陷未能及时发现而发展成重大故障的可能。随着市场的不断发展，人们对供电的可靠性提出了更高的要求，这就要求运行部门尽快实现从计划检修机制向状态检修机制的转变。近年来，随着油色谱在线分析仪的研制成功以及数字信号处理技术等相关领域的不断发展完善，使得这种转变成为可能。
在宕昌油浸式变压器的故障诊断中，存在有大量的专家经验知识，难以建立的数学模型。而专家系统技术却能够有效的解决这一类问题，在信息不完整或不确定的情况下，仍然能够给出较为合理的结论。故此，本文通过利用大量的通过在线得到的原始特征数据，提出了采用基于规则的产生式方法作为知识表示，选用正向推理的推理机制，构造了基本的在线故障诊断的专家系统模式。
2原始特征数据的获取
在构造一个专家系统中，是否能够得到大量的准确、有效的领域知识，将直接影响专家系统的性能。知识获取是构造专家系统的一个“瓶颈”问题。长期以来，人们在日常的宕昌油浸式变压器维护工作中积累了大量的故障诊断经验，为专家系统的实现打下了一个良好的物质基矗但是，在在线的故障诊断专家系统中，能不能将这些知识为专家系统所用，还要取决于支撑这些经验知识的原始特征数据能否通过在线得到。所以，如何能够获取大量的、有效的而且是能够支撑现有经验知识的原始特征数据，将是构造在线故障诊断专家系统的关键性问题。
首先，由于长期以来，人们一直都是通过油色谱分析来判断宕昌油浸式变压器中是否存在潜伏性故障的。在油色谱分析中，人们积累了相当丰富的经验，这些经验知识对于专家系统的知识积累是很重要的。随着油中溶解气体在线分析仪的研制成功，可以方便的通过它来得到宕昌油浸式变压器油中的气体成分和含量。
其次，宕昌油浸式变压器内部存在缺陷时会产生局部放电，所以在在线检测宕昌油浸式变压器内部局部放电信号能及时反映故障状况及其发展趋势。
但是由于局部放电时是窄脉冲信号，频谱范围很宽，而外部的电晕放电、电弧放电等干扰脉冲信号的特征与局部放电信号相似，而且这些脉冲型干扰和连续的周期型干扰以及白噪声可能会比内部放电信号强得多。采用脉冲极性鉴别法可以很好地滤去这些干扰脉冲信号，从而得到实际的局部放电信号，其基本原理如图1所示。图1中，当干扰信号i1，i2流经检测阻抗Z1，Z2时，由于其脉冲电流极性一致，电子开关关断，无信号输出；但试品CA发生局部放电时，脉冲电流i3在Z1，Z2上的脉冲电压极性相反，电子开关闭合，则有信号输出。但是这样处理会带来一个问题，即当宕昌油浸式变压器存在有励磁涌流时，由于其极性和局部放电信号的极性相同，上述的原理无法消除励磁涌流的干扰。励磁涌流中含有大量的高次谐波分量，并以二次谐波为主，可以采用二次谐波制动的原理，滤去大部分的励磁电流。
利用油色谱的分析只能实现对故障类型的诊断，即如果故障发生了，这种诊断的结果只能得到故障是发生放热性还是放电性故障；而利用局部放电信号则可以实现一定程度故障的定位，即如果故障发生在绕组上，利用在不同绕组上测得的局放信号的大小就可以确定故障发生在那个绕组上。将油气量和局放信号结合起来分析，无疑可以实现更为的故障诊断。
此外，宕昌油浸式变压器油的温度、宕昌油浸式变压器运行时的声音和震动等现象，在一定程度上也能反映宕昌油浸式变压器的运行状态，将它们的信号转化为电信号，也可以作为在线的原始特征数据。
3知识库的设计
3.1知识的获取
知识库是存储为解题所需的各种人类知识的一个子系统。建立和维护知识库的一个重要问题是知识的表示。本系统采用基于规则的产生式表示法来表示知识。产生式系统具有模块性强，易于增加、修改信息以及可以有效表达启发式知识等优点，并且可以根据人的经验程度、数据可靠程度，给出可信度因子，便于实现不（模糊）推理。因此很适合于故障诊断的特性要求。产生式规则的一般形式为：IF...THEN...和IF...THEN...WHENCF>W的形式，分别表达准确的和模糊的知识。每条规则都有两个部分组成，前者是规则可应用的条件，后者则描述了应用这条规则所采用的行动或得出的结论。例如：
规则1：IF高压侧B相绕组有放电信号产生THEN高压侧B相绕组发生放电性故障
规则2：IF油色谱测定：氢气含量超标，且增长速度快
THEN发生内部故障，可能是绝缘受潮或油中有气泡
WHENCF>0.5
3.2模糊知识的处理
宕昌油浸式变压器故障诊断中，存在着大量模糊的经验知识。例如，用特征气体法进行故障诊断时，有这样一条经验：若乙炔气体超标，且增长速度较快，则可能为高能量放电故障。人们在实际的诊断中却发现，发生高能量放电故障时，乙炔的含量却没有超标而是接近超标；在实践中，怎样才算是增长速度较快，也不好拿捏。根本原因在于：这些知识含有很大的不确定性。因此，必须用模糊数学的知识来解决。
首先，利用隶属函数的概念来将这些定性的说法定量化。比如,假如油中乙炔的允许含量为X1N时，可视为乙炔超标；它的增长速度为X2N时，可视为增长快。基于这两个假设，就可以确定出乙炔含量x1的隶属函数：μx1乙炔增长速度x2的隶属函数：μx2其中，μx1表示乙炔含量靠近超标的程度，而μx2则表示乙炔的增长速度接近于高的程度。现在，就可以根据这两个函数，再结合领域专家的知识，定量化这条经验：如果乙炔含量的μx1=0.8，其增长速度的μx2=0.8；那么发生高能量放电故障(Y)的可能性CF就为0.8。即，IFTHENYWHENCF>w，其中，w为专家给定的阀值。这样，就得到了模糊规则的表达形式。根据一个简
3.3知识库的构成
(1)诊断结论或是故障集；
(2)专家诊断的经验知识集：描述证据与故障之间的关系；
(3)规则的可能性阀值。
4推理机的设计
推理机指的是能运用知识进行推理或搜索和解决特定问题的功能模块。它根据输入的数据和应用知识库的知识，按一定的推理方式去求解问题。本文采用正向推理的形式控制知识推理运行，即从已知的数据信息出发，让原始数据与规则的前一部分匹配，执行规则的结论部分，求解待解的问题。其基本的流程图如图（2）所示。
5专家系统的基本结构
如图(3)所示。综合数据库是用来存放原始特征数据以及推理过程的中间结果。整个系统的一般流程为：综合数据库从外界获得各种原始特征数据，然后根据这些数据在知识库中搜索可以匹配的规则，再不断地修正产生的结果，直到得出问题的较为满意的解。综合数据库与人机接口是直接相通的，知识库通过知识获取这一模块也可以和人机接口通讯，这表明系统还会向用户询问是否有其他的补充信息，当有新的原始特征数据和专家知识时，可以随时录入到专家系统当中，参与到后续的推理过程当中。这就保证了系统的可扩展性。而所谓的人机接口却包含两个方面：一个是用户界面，另一个则为专家系统与外界接触，从而获得原始特征数据的接口。
6结论
故障诊断的在线实现是故障诊断的发展方向，本文提出了利用在线获得的油气量和局放信号相结合来进行故障诊断，提高了故障诊断的性。但是目前在线能够得到的可以支持大量经验知识的原始特征数据较少，使得在线的专家知识相对缺乏，影响了诊断的性。在今后的在线故障诊断研究中，应将重点放在寻找更多有效的在线专家知识上，为在线故障诊断的实现打下良好的基矗
