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光纤电力通信系统故障诊断方法及应用实践


第 1 8卷 第 4期 中 国 2 0 0 8 年 4 月 China

安 全 Safety

科 学 Science

学 报 Vol. 1 8 No. 4 Journal Ap r . 2 0 0 8

光纤电力通信系统故障诊断方法及应用实践

/>梁 文
1

高级工程师

陶振文 黄 超 马 勇 刘显明 付萍萍 杨济海

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2

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( 1 江西省电力公司 ,南昌 330077 2 清华大学工程物理系公共安全研究中心 ,北京 100084 )
学科分类与代码 : 620. 3040 中图分类号 : X934; TN 915. 853 文献标识码 : A

【 】 在综合分析 , 摘 要 比较了最新发展的光纤通信网络的 4 种故障诊断方法的计算复杂度 , 平均 检测次数 ,结合江西省电力通信网络的具体情况的基础上 ,提出了一套故障诊断的改进方案 .该方 案将该电力通信网络简化为一个有向图 ,并考虑电力通信网络的单故障边失效和单故障节点失效两 种情形 .基于该电力通信的网络拓扑分析 , 权衡故障诊断时间及故障诊断精确度表明 ,边概率失效 的故障诊断方法适用于单故障边失效情形 ,而对于单故障节点失效情形 ,基于图论的系统模型 , 网络 模型以及改进的反向检测模型的性能相当 .该方案将对提高江西省电力通信网络系统的诊断效率 以及可靠性具有借鉴和参考作用 . 【 关键词 】 故障诊断 ; 故障管理 ; 电力通信系统 ; 计算复杂度 ; 平均检测次数

Fault D iagnosis of Power Op tical Communication System and Its App lication Practice
L IANG W en , Sen ior Eng in eer TAO Zhen 2wen HUANG Chao M A Y ong
1 1 2 1

( 1 J ianxi Electric Power Company, Nanchang 330077, China Tsinghua University, B eijing 100084, China )

2 Center of Public Safety Research, Departm ent of Engineer Physics,

Abstract: B ased on the comp rehensive comparison and analysis of the computational comp lexity and average test number of the 4 fault diagnosis techniques new ly developed for power op tical communication network, an imp roved schem e for fault diagnosis was put forth by combining the actual situation of power op tical comm unication network of J iangxi Province. The scheme sim p lified the network to a directed graph w ith the Edge Failure ( EF ) and Node Failure (NF ) of single fault being considered. Topology analysis of cated that Probabilistic Edge 2Failure Model was suitable for EF; while for NF, the perfor ance of Graph 2 m Province. Key words: ffault diagnosis; fault managem ent; power communication system; computational comp lexity; average ti es of test m the power communication network and tradeoff analysis betw een diagnosis ti e and diagnosis accuracy indi2 m

3 文章编号 : 1003 - 3033 ( 2008) 04 - 0104 - 07; 收稿日期 : 2008 - 01 - 31; 修稿日期 : 2008 - 03 - 31

B ased System Model, Network Model and B ack 2 Detect method was sim ilar This schem e could greatly i 2 . m p rove the efficiency and reliability of fault diagnosis of the power communication net ork system of J iangxi w

L I U X ian 2 in g FU P in g 2p in g YANG J i2ha i m
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0 引 言
电力通信系统故障诊断是电力通信系统故障管 理的重要组成部分 , 通信系统网络的某个部件发生 故障 ,会引发的一连串故障 .例如一个典型案例 : 交 换机电源出了故障 ,就会同时发出电源故障 , 交换机 故障 , 交换机上负载的通信通道故障等告警 .在实 际的通信系统中 ,如果一次接受到大量的故障告警 , 就需要一种算法或者机制从大量的故障中找出根故 障 .找出故障根源的过程就是故障诊断 .快速 , 准 确, 低成本检测和识别网络故障的原因能提高系统 的鲁棒性和可靠性 ,提高通信服务质量 . [1] 通信网络故障诊断过程大致分为 3 阶段 . 第一阶段是故障检测 .故障检测是指在线指示 网络中出现故障的设备 .通信网设备失效时 , 以告 警的形式提供故障指示信息 .因此 , 故障检测阶段 完成告警信息的采集和告警信息的压缩 . 第二阶段是故障定位 .故障定位是指分析网络 设备上报的告警信息的相关性分析 , 定位出可能的 故障原因 .当网络中出现故障时 , 会引发一系列告 警 ,但并不是所有告警都表明故障原因 ,所以需要对 网络中发生的告警事件进行相关性分析 , 确定产生 故障的根本原因 . 第三阶段是故障识别 .故障识别是指从一些可 能故障中识别出真正的故障 ,并隔离故障 . 前人在电力通信网络故障诊断方面已做大量工 作 ,并提出多种成熟的方法和模型 .归纳起来 ,现有 的通信网络故障诊断方法有 : 按网络故障出现的个 数可以分为网络单故障诊断和网络多故障诊断 , 论 文中所讨论的均为网络单故障诊断方法 ; 按故障诊 断的理论基础可以分为确定性故障诊断方法和概率 型故障诊断方法 .笔者所讨论的基于网络故障传播 的故障诊断方法属于前者 ; 边概率失效故障诊断方 法, 光通信系统故障诊断的概率分析方法以及贝叶 斯网络模型属于后者 . 江西省电力通信系统规模正变得越来越巨大 , 结构越来越复杂 ,安全管理面临的难题越来越多 ,为 了提高系统的可靠性和效率 , 特别是在故障诊断方 面 ,迫切需要新的方法来分析网络中告警相关性 ,辅 助管理人员在最短的时间内查明故障原因 .笔者结 合江西省电力通信系统的实际 ,在分析 , 比较最新发 展的通信系统故障诊断方法的基础上 , 提出合适的 电力通信系统故障诊断方法 , 进而提高该省电力通 信网络故障诊断的可靠性和有效性 .

1 电力通信系统故障诊断方法
1. 1 边概率失效故障诊断方法 Yonggang W en, V incent W. S Chan, L izhong . Zheng提出了全光波分复用通信网络的概率失效模



[2]

.尽管该方法是在研究全光波分复用通信网

络故障诊断的基础上发展起来的 , 但是由于该方法 并没有受到全光波分复用通信机制本身的约束 , 因 此 ,这里阐述的针对全光通信故障诊断方法对其他 种类的通信系统也是具有很强的指导意义的 . 该模型从信息论的角度出发 , 以算法的计算复 杂度和平均检测次数作为衡量标准 , 提出一个最优 的故障诊断算法 .故障诊断问题和信源编码之间的 数学等价表明 ,最小诊断次数的下界是由网络状态 的熵所决定的 .并且 , 对于单故障线性拓扑的故障 诊断问题 ,"2 - sp litting" 方法是最优的 .在这个基 础上该方法采用了游程诊断策略 , 其检测的性能有 下式约束 :
( 1) ≤ [ 1 +ε( p) ]Hb ( p) 式中 , Hb ( · ) 为网络状态的熵值 , p 为网络边失效 (故障 ) 概率 , ε ( p ) 体现实际诊断效果的一个参数 , 是 p 的 函 数 .ε ( p ) 随 着 p 的 减 小 而 减 小 , 并 且 p≤0. 01 , 有 ε ( p ) < 0. 01; 0. 1 < p ≤ 0. 5 时 , 有 时 ε( p) < 0. 05.分析易知当边失效概率趋向于 0 时 ,
Hb ( p) ≤L run length

诊断次数也趋向于下限值 ,即 Hb ( p) . 该方法的前提假设是每个诊断可以提供 1bit 的网络状态信息 ,所需的诊断次数就相当于网络状 态的熵值 .数值模拟实验表明 , 该诊断方法具有优 良的计算复杂度 .为简要说明该方法所采用的策 略 ,以一段由 7 个节点构成的线路上诊断过程为例 . 节点 B 和 C 之 间 发 生 故 障 , 对 于 该 网 络 状 态 ( 0100000 ) ,其诊断结果为 101.该方法诊断策略如 图 1 所示 ,图中箭头起始端为检测信号的发出节点 , 末端为检测信号接收节点 .

图 1 游程诊断策略示意

由于游程检测策略动态选择选择连续的检测而 不需要储存整个决策树 (在线算法 ) , 只储存 3 个变

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量 ,所需要的储存空间仅为 3 个单元 (Q ( 1 ) ) .而且 在最坏情况下 (所有的边同时失效 , 此时计算耗时 最多 ) ,每边需要 logK 次 ( K 为最大诊断路径长度 ) 检测 .亦即对于每个具有 m 条边的网络 , 计算耗时 与 m · logK ( O ( m · logK ) ) 成正比 , 因此 , 游程检测 为时间多项式算法 .数值模拟的实验表明 , 该种算 法在计算复杂度方面具有较为优良的性质 .
1. 2 基于网络故障传播的故障诊断方法

1. 2. 2 改进反向检测模型

利用观测到的信号 (电平 ) 之间的关系来判断 [3] 失效 (故障 ) 元件 .和反向检测方法一样需要先 测量网络外围节点的信号 (电平 ) .在该方法中 , 一 旦收到故障发生的信息 , 系统纪录含有故障节点的 所有路由 ,从距离输出节点最近的节点开始 ,选择两 条最优路由 (一般为节点最少的路由 ) .检查处于 发生故障路由上的交叉节点 .这种方法的计算复杂 度的上 限 为 O ( n · lgn ) , 所 需 的 最 大 检 测 数 为 O ( n ·Pm in ) . 该方法的检测程序框架如图 3 所示 .

网络上的一个故障及其告警在网络上传播可能 将引起更多的连锁故障 .和其他具有开关和传输技 术网络不同 ,在透明光纤网络中 ,一个根故障通常可 以引起通过该根故障点链路上所有的节点发生故 障 .以下是可以以少量的检测数以实现故障点定位 的确定性故障诊断方法 .
1. 2. 1 反向检测模型

该方法是一种逆向检测方法 , 首先定时检测 由网络外围节点输入的输出信号 .一旦发现所检测 到的信号与正常信号不一致 , 也就说明检测到故障 发生 .进而立即随机选择以该故障节点为终点的路 由 ,反向逐个检测节点的输入与输出信号 ,直到找到 故障 节 点 为 止 .该 方 法 的 计 算 复 杂 度 上 限 为 3 2 O ( n ·P ) ,所需最大检测数为 O ( n · Pm ) , 其中 , n 为网络节点数 , Pm 节点的最大输入总数数目 , P 输入输出节点总数 . 反向检测模型程序框图如图 2 所示 .

[3]

图 3 改进反向检测模型程序框图

1. 2. 3 基于图论的系统模型

图 2 反向检测模型程序框图

假设在任何时刻 , 故障管理系统都在其储存器 [4] 中为当前路由保留一个路由表 .该模型将网络 的故障传播以一个有向图来表示 : G = ( V, E ) , 其中 , V 是网络中的一组元件 , 这些元件均有可能发生故 障 , 而边 ( u, v) ∈E 表示故障由元件 (节点 ) u 传播到 元件 (节点 ) v. 该方法具体过程分为故障检测 , 故障识别 , 寻找 根故障 , 检验测试几个阶段 ,并且考虑两种情形 (节 点所有输入电平均为正常值和有一个节点输入值不 正常 )下的故障诊断方法 .这种方法的计算复杂度 为 O ( r·n · logn ) ,其中 r为可行的诊断路径总数 ; 所需检测数的上限值为 O ( n ·Pin ) .

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该模型程序框架如图 4 所示 . 1. 2. 4 网络模型 和基于图论的模型一样 , 该模型也在故障管理 系统的储存器中存储当前路由的路由表 .该方法的 故障传播模型用一个故障传播矩阵 Fpm 给出 , Fpm 为 一 n × i 矩阵 ,其中 , n = | V }为网络的节点数 , ni 为 n 网络所有路的终点数目 . 大致过程和基于图的系统模型一样 , 也分为故 障检测 , 故障识别 , 寻找根故障 , 检验测试几个阶段 . 该方法的计算复杂度的上限为 O ( n · ni ) , 其中 , ni 所有可行检测路径的终点总数 ; 而检测次数的上 限值为 O ( n ·Pin ) .该模型程序框图参照图 4.
[4]

模型的大 .反向检测模型的平均检测次数随着网络 规模的增大而增大 , 并且当网络规模达到一定程度 时 ,该方法可能失效 .上述结果和文献 [ 3 ]中的描 述是一致的 .
4 种故障诊断方法平均检测次数定性对比

网络规模 小 大

反向 检测模型 最多 最多

改进反向 基于图论的 检测模型 多 多 系统模型 最少 最少

网络模型 最少 最少

1. 3 光通信系统故障诊断的概率分析方法

在过去约 10 年时间里 ,概率分析方法在人工智 能领域一直很流行 .因而 , 人们开始研究如何将概 率分析方法应用于网络上的故障识别中 , 同时将非 确定性推理方法应用于异构网络中也有一些研究 .
Robert H. Deng, Aurel A. Lazar等人研究了线

性光波网络上的故障诊断方法 .图 5 所示的是用 [6] 该方法设计的一个普通的故障诊断系统 , 该故障 诊断系统是一个数据驱动系统 , 并且能实现实时控 制 .其组成部分包括 4 个部分 : 告警采集系统 , 事件 管理模块 , 推理机以及知识库 . 告警采集系统从网络检测器中收集网络状态信 息 ,并且将信息传送给事件管理器 .推理机是在一定 推理算法, 可用的证据以及知识库的基础上进行的 .

[5]

图 4 基于图论的系统模型程序框图

图 5 普通网络故障诊断结构图

1. 2. 5 4 种故障诊断方法的比较

数值模拟计算的结果表明 , 后两种方法的平均 检测数要比前两种方法要少 , 反向检测模型所需的 检测次数最多 ,大约是基于图论的系统模型 , 网络模 型的 8 倍 ; 改进反向检测模型要比反向检测模型性 质更优良 ,但其性能仍然不如基于图论的系统模型 , 网络模型好 .而后两种方法的平均检测次数基本 持平 . 当网络规模逐渐增大时 ,基于图论的系统模型 , 网络模型所需的检测数一直保持较低水平 , 改进反 向检测模型的平均检测次数也和网络规模无关 , 但 是其平均检测次数要较基于图论的系统模型 , 网络

由于网络的分布式性质 , 故障模式和网络事件 之间的关系通常是不准确并且其结论也缺乏确定 性 .为了利用这些不准确的信息和关系 , 使推理机 具有非确定性推理能力是很有必要的 . 贝叶斯网络模型是最近发展起来的一种很流行 的概率推理模型 .相对于基于规则的网络 , 贝叶斯 网络具有很多有点 , 它和一般的故障诊断过程也能 很好地相吻合 . 由此建 立 了 基 于 以 下 假 设 的 故 障 诊 断 推 理 [5] 模型 : 1 ) 所观测的结果是节点的输入和输出信号 (电 平 ) ,偏 离 了 正 常 电 平 范 围 , 就 认 为 节 点 发 生 了

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故障 . 2 ) 对于网络的基本元件 ,如果其节点发生任何 故障 , 则 该 节 点 的 输 出 信 号 (电 平 ) 值 将 是 不 正 常的 . 3 ) 两个节点 (元件 ) 之间的光纤是不发生故 障的 ; 4 ) 网络是准静态的 ,亦即网络状态变化是足够 缓慢的 . 为了减小故障诊断过程中的计算复杂度 , 算法 中还引入了故障诊断的 t - 检验和自适应诊断系统 . 实现了在权衡故障诊断能力和计算复杂程度的基础 上的优化 .对于单故障和多故障网络 , 该方法具有 很好的效率 .随着网络规模的增大和故障数目的增 加 ,该方法的平均检测次数只是缓慢地增大 ,尽管计 算复杂度增加得很快 , 但是随着计算机硬件技术的 飞速发展 ,计算复杂度将不会成为该方法的局限 . 邓歆 , 孟洛明也研究了基于贝叶斯网络的通信 [1] 网故 障 诊 断 模 型 .贝 叶 斯 网 络 是 一 个 有 向 图 B = (V, L, P ) , 其中的每个节点都标注了定量概率信 息 , 每个节点在给定父节点下都有一个条件概率分 [7 ] 布 .详细描述如下 : ① 随机变量集组成网络节点 V, 变量可以是离散的或者是连续的 ; ② 一对连接节 点对的有向边的集合 L , 如果存在从节点 X 指向节 点 Y 的有向边 , 则称 X 是 Y 的一个父节点 ; ③ 每个 节点 X i 都有一个概率分布 P ( X i | Parents ( X i ) ) , 量 化其父节点对该节点的影响 ; ④ 贝叶斯网络是一个 有向无环图 (DAG) .贝叶斯网络的拓扑结构 (即节 点和边的集合 )用一种精确简洁的方式描述了在域 中成立的条件独立关系 .在一个正确构造的网络 中 ,有向边表示 X 对 Y 有直接影响 .在确定贝叶斯 网络的拓扑结构之后 , 还需要为每个节点指定其对 应父节点的条件概率 .拓扑结构与条件概率表结合 起来 ,可以隐含地指定所有变量的全联合概率分布 . 贝叶斯网络制定了全概率分布 , 全联合概率分 布中的每个条目都可以表示为贝叶斯网络条件概率 表种适当元素的乘积 ,公式表示如下 :
P ( xi , …, xn ) =∏ P ( X i | Parents ( X i ) ) =
i =1 n n

贝叶斯网络建立告警相关性模型的重要原因有以下 几点 : ① 从贝叶斯网络结构中识别与异构网络的故 障诊断方法不相关的条件 , 简化告警相关性处理复 杂度 ; ② 从故障传播模型中推导出贝叶斯网络结构 ; ③ 从历史数据或者专家经验中估计初始的先验概率 和条件概率 .
1. 4 故障诊断的其他方法

近年来人工智能领域蓬勃发展 , 人工智能方法 在电力通信网络故障诊断中的应用 ,专家系统 , 人工 神经网络 , 模糊理论 , 遗传算法等理论 , 提出了相应 的网络故障诊断方法 . 虽然专家系统能够有效地模拟故障诊断专家完 成故障诊断的过程 , 但是在实际应用中仍存在一定 缺陷 ,如获取完备的知识库是形成故障诊断专家系 统的瓶颈 .另外 , 专家系统在推理时要搜索 , 匹配知识库内一定的规则集才能得出结论 , 所以当 系统比较大时完成诊断的速度将非常慢 . 与专家系统相比 , 人工神经网络最大的特点是 采用神经元及它们之间的有向权重连接来隐含处理 问题的知识 ,具有学习能力的特点 ,并具有一定的泛 化能力 ; 其容错能力比较强 ,即使输入信号带有一定 的干扰噪声 ,仍能给出正确的输出结果 ; 其缺陷是人 工神经网络在使用之前需要大量的 , 有代表性的样 本供其学习 ,且学习算法收敛的速度一般比较慢 . 模糊理论是将经典集合理论模糊化 , 并引入语 言变量和近似推理的模糊逻辑 , 具有完整的推理体 [ 11 ] 系的智能技术 .其模糊知识库使用语言变量来 表述专家的经验 , 更接近人的表达习惯 .模糊理论 能够得到问题的多个可能的解决方案 , 并可以根据 这些方案的模糊度的高低进行优先程度排序等 .其 缺点在于 ,在推理时要搜索知识库内一定的规则集 才能得出诊断结论 , 所以当系统比较大时完成诊断 的速度也比较慢 . 遗传算法是 20 世纪 60 年代后期出现的一种优 化技术 ,它将问题的每个候选解都编码形成一个个 [ 12 ] 体 ,用适应度函数来衡量该候选解的优劣 .遗传 算法对待求解问题几乎没有什么限制 , 也不涉及常 规优化问题求解的复杂数学过程 , 并能够得到全局 最优解集或局部最优解集 .但是如何建立合理的电 力通信网络故障诊断数学模型是使用遗传算法的主 要瓶颈 . 可以看出 ,以上方法各有优缺点 ,在电力通信系 统故障诊断领域中 ,是一个新的尝试 ,需要继续不断
[ 9 - 10 ]

∏ P ( xi | xi - 1 , …, x1 )
i=1

(2)

贝叶斯网络是目前不确定知识表达和推理领域 最有效的理论模型之一 , 适用于不确定性和概率性 的知识表达和推理 , 特别适用于有条件地依赖多种 控制因素的决策 .贝叶斯网络的粗细粒度取决与系 统设计者 ,取决于故障诊断需要的精确程度 .选择

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完善和发展 .

2 江西省电力通信系统故障诊断分析
2. 1 江西省电力通信系统介绍及分析

环网 , 核心环网采用 NORTEL 设备组网 , 网内共有 NORTEL 6 500, NORTEL 4 000 系列及 DX3 种类型 设备 .两网均采用通道保护方式实现自愈功能 , 网 络带宽配置为 2X2. 5 G.随着网络的不断优化调 整 ,目前已经初步形成了以 500 kV 站点 , W 光 OPG 缆及部分 220 kV 站点为骨架 , 由 NORTEL 6 500 设 备作为主要组网设备的光纤干线网络 .

江西省网光通信系统共有西南环网 , 核心环网 , 东部环网 , 南九光通信等几部分 ,如图 6 所示 .西南

图 6 江西省干线光通信网络图

东部环网采用的是华为 OPTIX M ETRO 5 000设 备进行组网 ,组网方式为 4 纤双向复用段保护环 ,网 络带宽配置为 2. 5 G.南九光通信为 1 + 1 保护链 路 ,采用 KEYBR I GE 2. 5 G设备组网 . D
2. 2 江西省电力通信系统故障诊断方法分析

值得注意的是 , 对于该省的通信网络对应的有 向图的节点数和边数均不算太大 , 将该图划分成具 有欧拉通路的子图并不难 .所以对于边失效情形 , 可以在进行设计故障诊断的方案设计之前划分成 多个具有欧拉通路的子图 .在故障诊断的人工智能 方法发展尚不成熟的情况下 , 容易发现按照边概率 失效的故障诊断方法 , 可以在光纤发生故障 (如光 纤断裂 )后 , 很容易检测出该段光纤所处的子图及 其编号 . 而对于节点失效情形 ,结合该例的具体情况 ,应 用基于图论的系统模型和网络模型以及改进的反向 检测法三者的计算复杂度和平均检测次数在数量级 上是一致的 ,并无巨大差异 .而在相同网络规模情 况下 ,反向检测法要比其余 3 种方法高出两个数量 级 .因此 ,选用前 3 种方法中的一种是比较合适的 . 改进方案如图 7 所示 .

为了便于研究 , 首先将该电力通信网络简化成 为一个有向图 .其节点即为省调 , 地调 , 电厂 , 各类 变电站 ,共计 68 个 ,而将各段光缆作为网络的边 ,共 计 78 段 . 该省电力通信网络在故障诊断机制方面的设施 以及配套设备的情况 , 并且缺乏各段通信光缆以及 各个节点 (元件 )可靠性参数 , 如失效率等 .但是可 以根据行业内的经验数据 , 设定光纤和元件的失效 概率的上限值 ,进而模拟在各故障诊断方法的效率 以及可行性 .在此文中 , 笔者仅考虑电力通信网络 的发生单故障的情形 .

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图 7 江西省光纤电力通信网络系统故障诊断改进方案

3 结 论
由以上的对现有故障诊断方法的理论和应用的 探讨 ,结合江西省电力通信系统的具体情况和实践 分析 ,可以得出以下结论 : 1 ) 在电力通信系统本身元件的可靠性较高的 情况下 ,同时发生两个或两个以上故障的概率在一 定程度上可以忽略不计 ,因此 ,可以仅考虑网络发生 单故障的情形 .

2 ) 在假设电力通信网络仅发生单故障的情形 下 ,在进行网络上故障诊断时 ,可执行依次调用边失 效情形和节点失效情形故障诊断方法的诊断策略 . 3 ) 对于一个经过拓扑简化后 ,网络规模并不庞 大的江西省电力通信系统来说 , 经过权衡故障诊断 的成本 (即时间和系统开销 ) 和故障诊断的精确度 , 采用基于图论的系统模型和网络模型以及改进的反 向检测法 3 种方法 ,其性能相当 .

参 考 文 献
[ 1 ] 邓歆 , 孟 洛明 . 基于 贝 叶 斯 网络 的 通 信 网告 警相关 性和 故障诊 断模 型 [ J ]. 电子与信 息学 报 , 2007, 29 ( 5 ) : 1 182 ~1 186 [ 2 ] Yonggang W en, V invent W. S Chan, L izhong Zheng Efficient fault - diagnosis algorithm s for all - op tical WDM net2 . . works w ith p robabilistic link failures [ J ]. Journal of L ighwave Technology, 2005, 23 ( 10 ) : 3 358 - 3 371 [ 3 ] N. Schroff, M. Schwarz Fault detection / identification in the linear lightw ave network [ R ]. Technical Report CU /CTR / . TR 243 - 91 - 24, CTR - Columbia University, 1991 [ 4 ] Irene Katzela, Georgios Ellinas, Won Sang Yoon, et al Fault diagnosis in op tical net orks [ J ]. Journal of H igh Speed . w Networks, 2001, 10 (4) : 269 - 291 [ 5 ] Robert H. Deng, Aurel A. Lazar , W eiguo W ang A p robabilistic app roach to fault diagnosis in linear lightw ave . . networks[ J ]. Journal of Selected in Communication, 1993, 11 ( 9 ) : 1 438 - 1 448 [ 6 ] Aurel A. Lazar, W eiguo W ang, Robert H. Deng Models and algorithm s for network fault detection and identification: A . review [A ]. Singapore ICCS/ ISITA ' 2. ' ommunications on the Move'[ C ]. Singapore, 1992: 999 - 1 003 9 C [ 7 ] Russell S, Norving P. A rtificial Intelligence: A Modern App roach ( Second Edition) [M ]. USA , Prentice - Hall, 2003: 540 - 546 [ 8 ] 毕天姝 ,倪以信 ,杨奇逊 . 人工智能技术在输电网络故障诊断中的应用述评 [ J ]. 电力系统自动化 , 2005 ( 2 ) : 11~15 [ 9 ] D illon T S Expert System App lications in Power System [M ]. USA , Prentice - Hall, 1990 . [ 10 ] Morizet M ahoudeaux P. On - board and real - ti e expert contro [ J ]. IEEE Expert, 1996, 11 (4) : 71 - 81 m [ 11 ] Momoh J A , M a X W , Tom sovic K overview and literature survey of fuzzy set theory in power system s [ J ]. IEEE Trans2 . actions on Power System s, 1995, 10 ( 3 ) : 1 676 - 1 690 [ 12 ] Quagliarella D. Genetic A lgorithm s and Evolution Strategy in Engineering and Computer Science: Recent Advances and Industrial App lications [M ]. Chichester: W iley, 1998

吴建星 副教授 , 高级工程师 ,
工学博士 . 1964 年 2 月生 ,湖北省 赤壁市 人 , 具 有 一 级 项 目 经 理 证 书, 建筑施工企业安全合格证 , 注 册安全工程师 , 国家爆破高级安全 作业证 书 , 防 设 计 施 工 资 格 证 消 书 . 1986 —2003 年在武汉安全环 保研究院防火防爆研究所 (爆破技术研究所 ) 从事 工业安全技术研究和爆破技术研究 .参与主持国家 安全科研项目" 八五 " 十五 " 十一五 " , " , " 攻关课题
4 项 ,企业横向安全科研项目 10 余项 .发表学术论

李总根 副教授 , 注册安全工程
师, 注册安全评价师 .现任湖南安 全技术职业学院党委副书记 , 副院 长 ,兼任湖南省职业安全健康协会 副秘书长 ,湖南高职院校咨询评估 专家 . 1964 年 11 月生 , 湖南平江 人 .目前主要研究方向为系统可 靠性与安全性工程 , 安全生产技术和安全管理等 . 主持国际劳工组织和中国政府合作项目" 中国煤矿 预防瓦斯事故培训开发 " 和湖南省重大科技专项 " 烟花爆竹新型氧化剂及产业化 " .负责组织制定 国家安全生产监督管理总局《 烟花爆竹从业人员安 全培训大纲 》 和《烟花爆竹生产经营企业主要负责 人和安全管理人员培训大纲和考核标准 》 .主编 , 主审矿山安全技术类教材 10 部以上 , 在《中南工业 大学学报 》 , 《湘潭矿业学院学报 》 , 《湖南安全与防 灾》 等学术刊物上发表论文多篇 .

文数十篇 ,其中中文核心期刊 15 篇 ,核心期刊 5 篇 , 国际会议 (英文 ) 3 篇 ,国家重点学术会议 2 篇 ,被 E I 收录 1 篇 .

杨应迪 安徽理工大学能源 与
安全 学 院 讲 师 , 河 南 邓 州 人 ,
1983 年 4 月生 . 1999 —2006 年本

梁 高级工程师 , 江西省电 文
力信息通讯公司技术开发部副主 任 .1974 年 8 月生 , 1998 年本科毕 业于中国科学技术大学工程热物 理专业 , 2005 年博士毕业于该校计 算机科学与技术专业 . 2006 年到 现单位工作至今 , 目前承担电力通 讯资源管理系统科研工作 .曾获中央企业职工技能 大赛程序设计员决赛全国第一名 ; 获劳动部授予 " 全国技术能手 " 称号 , 获共青团中央授予" 全国青 年岗位能手 " . 称号

科和硕士就读于安徽理工大学安 全技术及 工程 专业 , 硕 士 研 究 方 向为计算 机在 煤矿 安 全 中 应 用 .
2006 年继续攻读该校安全与工程

专业博士学位 , 主要从事煤矿通风与安全方面的 研究 .在研究生期间 ,开发了" 矿井通风系统网络 图自动生成 "" , 矿井通风系统平面图绘制 "" ,通 风系统图网络信息交互式采集 " 等软件 , 目前在各 类学术期刊上发表论文多篇 .

徐 硕士研究生 , 江苏常州 贤
武进人 , 1984 年 12 月生 . 2006 年 毕业于扬州大学机械工程学院农 业机械化及其自动化专业 (车辆 工程方向 ) , 获工学学士学位 .大 学期间多 次获 奖学 金 , 毕 业 设 计 课题为《基于 CA TI 的 YD6920H A 旅游客车车身前围及顶盖设计 》并被评为优秀毕 , 业论文 .同年考取江苏大学汽车与交通工程学院 车辆工 程 专 业 , 攻 读 硕 士 学 位 , 师 从 陆 文 昌 副 教 授 ,研究方向为汽车电子 , 目前主要从事基于 GPS 和 GS 的交通事故自动呼救系统的研究 . M

周 本科就读于武汉科技大 彪
学资源与环境工程学院安全工程专 业 ,研究方向为工业安全与环保 . 1986 年 9 月生 , 山西文水人 .目前 主要从事电缆隧道火灾, 高层建筑 火灾试验研究与数值模拟 .先后参 与湖北省教育厅自然科学基金重点 项目" 工程爆破引起的煤层瓦斯爆炸灾害的机理研 究" 工作以及企业横向课题" 电缆沟火灾有效灭火技 术研究 " 某电厂集控室, 和" 电缆夹层和电缆隧道火灾 探测报警和自动灭火系统 " ,同时进行" 电缆隧道最佳 灭火方案研究 " .已发表相关论文 2 篇.

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