機場助航燈光接地故障的絕緣電阻序列研究

王欣宇方,李勝波,羅 盛

(陸軍勤務學院,重慶 401330)

1 引言

助航燈光對保障飛行起到重要作用,由于機場助航燈光線路長、范圍大、設備多,維護管理起來較為困難,數字化是解決該問題的必由之路,王丙元[1]指出助航燈監控系統的使用,對提高機場維修工作效率和維修保障能力十分重要。丁芳[2]設計的助航燈光監測系統,可以檢測出助航燈光亮度異常、燈具斷芯和隔離變壓器二次側開路等故障。當前,通過信息系統對助航燈光進行監控的方式已經大范圍推廣[3,4],但是這些信息系統大多是反應性的控制,例如調節燈光光強、出現故障報警,進一步的對其內在規律的研究目前還較少見,在收集數據時、收集數據后都缺少對數據進一步的應用,還遠達不到維護管理數字化的要求。

數據挖掘技術可以發現設施運行規律,加強管理人員對設施狀態的理解,從而提升設施管理效率。數據挖掘已被用于發現建筑設施之間的內在信息關系、頻繁發生的操作失誤和重要事件的邏輯關系[5]。對于設施數據這個挖掘對象,半自動化或全自動化挖掘方法值得進行更深入的研究,以及應當從復雜結構和非結構中提取有意義的知識[6]。設施的故障數據是挖掘的一個重要方面[7],最終得到的挖掘結論往往都可以形成系列知識庫[8],并且對故障進行有效預測,提升系統的有效性[9]。

供配電系統的相關數據挖掘,國內外學者進行了廣泛的研究與實踐。例如電力網絡中的遠程儀表故障的頻繁序列模式發現[10],汽車生產設備故障的頻繁序列挖掘[11],工業系統警報和運轉事件日志數據的頻繁序列發現[12],此外一些學者對航站樓[13]、鐵路[14]供配電系統故障進行了頻繁規則提取,均取得了較好的效果。對于機場助航燈光系統來說,類似的研究還較少見。燈光回路的絕緣電阻過小是絕緣接地故障的表征,如果能發現絕緣電阻降低的頻繁模式,對于維護管理來說是非常有意義的。文章在研究了頻繁序列挖掘方法的基礎上,將燈光監管業務數據轉化為接地故障時態事務數據,建立了助航燈光接地故障絕緣電阻序列挖掘模型,并通過某機場的實例數據進行了效果分析。

2 絕緣接地故障頻繁序列挖掘模型

2.1 頻繁序列挖掘方法基礎

SPADE(垂直序列挖掘)算法是一種高效的,發現頻繁序列知識的算法。很多時候,需要進行頻繁序列挖掘,處理序列或時序數據,該類型的數據挖掘方法,可以從給定的數據庫中,發現跨時間和位置的模式,幾個關鍵的概念如下:

1)序列,指一個完整的信息流,通常一個時序數據庫中有若干條序列。

2)項,指序列中最小組成單元的集合。

3)事件,標明項之間的前后關系,常以時間來表示。

4)支持度,某序列X的支持度是指整個時序事務數據庫中,序列中包含X的頻次。此處的包含必須是保序的。當這個頻次達到了規定的要求(最小支持度),則將序列X稱為頻繁序列。

5)k頻繁序列,頻繁序列項的個數即為k值,并稱之為k頻繁序列,用Fk表示。

頻繁序列挖掘的經典算法包括GSP逐層挖掘算法、SPADE垂直序列挖掘算法、PrefixSpan基于投影的序列挖掘算法等,其中,SPADE是一種廣泛使用的頻繁序列挖掘算法,其主要思想是記錄每個字符在序列中的出現位置,對于一個符號s來說,令L(s)表示s的序列-位置元組的集合,一般稱之為poslist,所有的poslist構成了時序事務數據庫的一個垂直表示。由于記錄了位置信息,SPADE可以通過聯合得到多項的poslist

L(rab)=L(ra)∩L(rb)

(1)

當然如果ra或rb不滿足最小支持度而剪枝,將不再計算rab,SPADE算法的優勢在于可以在序列搜索空間上采用深度和寬度優先搜索策略。

2.2 助航燈光主回路絕緣接地故障

助航燈光是機場的關鍵組成部分,一般的機場均具備10條以上的助航燈光回路,在夜間及惡劣天氣下,對保障飛行安全起到重要的作用。由于機場各類場坪占地面積較大,通常將達到5平方公里。因此,助航燈光的布線范圍也較大,單條回路將動輒超過萬米。

為了保證回路上的燈光保持相同的亮度,也就是每個燈具的電流相同,一般采用交流串聯的回路形式。為了保證一個燈具的故障,不會致使整條助航燈光回路出現問題,會在每個燈具的位置設置隔離變壓器。助航燈光回路使用的隔離變壓器一般是1:1的,該裝置利用電磁感應的原理,將單個燈泡的回路與主回路分開,與主回路相連的稱為一次側,與燈泡回路相連的稱為二次側。習慣上將升壓變壓器的二次側及隔離變壓器的一次側,稱為助航燈光系統的主回路。

助航燈光系統主要存在升壓變壓器故障、主回路絕緣電阻故障、主回路開路故障、燈具回路(隔離變壓器二次端)故障等類型。其中主回路絕緣電阻故障,通常稱之為接地故障。是由于主回路電纜某一個位置的絕緣電阻值降低,導致該點接地,電壓變為0,燈光亮度變暗。當有兩點接地時,兩點之間的燈光將熄滅。

本文主要針對第二種進行分析研究,即助航燈光主回路接地故障。其原因如下:第一、四種故障出現在固定的區域內,或者是單個點位,不僅在平時有較為成熟的保養機制,并且出現故障后也可以較快的排查,第三種故障出現的機率較低。而第二種故障,一旦發生,將導致整條線路的燈光熄滅或明顯變暗,其影響范圍是非常大的,也非常有可能造成嚴重的后果,大大降低了系統的可靠性,因此這種故障的出現是管理者不愿意看到的。

2.3 模型輸入輸出端

助航燈光監控系統的絕緣電阻檢測模塊,記錄各電纜主回路的對地絕緣電阻值,包括每天的最大值、最小值、平均值。根據某機場實際記錄的數據來看,最大值的離差過大,不適合用于分析。因此主要根據平均值和最小值來組成接地故障時態事務數據的項集。從業務理解來看,最小值包含的信息與接地故障更為相關,因此取絕緣電阻最小值為一方面的參數監測值。同時考慮到絕緣電阻的變化情況,且均值一般不為0(避免處理缺失值),因此取均值的下降率作為另一方面的參數監測值。

頻繁時序模型無法處理連續型的數值變量,為將時態事務數據轉化成適合建模的格式,首先使用聚類算法對4天的絕緣電阻最小值、絕緣電阻均值變化率進行聚類(追溯的時間過長沒有意義,太短恐丟失信息,因此暫定為4天)。為了有效控制聚類類別個數,采用K-均值聚類算法。聚類類別數根據數值變量的分布進行確立。將離散化的數據,附加所屬序列和發生時間的屬性后,得到形如表1的頻繁時序模型輸入端。

表1 助航燈光接地故障絕緣電阻序列挖掘模型輸入端

表中A、B、C、D分別表示前1、2、3、4天的絕緣電阻最小值的離散化標號,字母后的數字表示聚類類別。例如A1表示前1天絕緣電阻最小值的類別1。E、F、G、H分別代表絕緣電阻均值變化率的標號。將發生每一次故障前4天出現絕緣電阻的變化視為一個序列。前X天監測值包括的絕緣電阻值及絕緣電阻均值變化率,形如{A4,E3}。事件的發生時間為序列中絕緣電阻記錄值的出現時間,為前1、2、3、4天。

使用SPADE算法形對如表1的數據進行分析,之所以選擇這種算法是因為接地故障時態事務數據項較少,采取寬度優先的SPADE算法策略,可以大大的提高剪枝的效率,此外還需要給定一個最小支持度min＿sup。以表1的數據為例,當設置min＿sup=100%時,得到表2的頻繁序列。

表2 助航燈光接地故障絕緣電阻序列挖掘模型輸出端

2.4 模型流程

通過故障序列支持度、未故障序列支持度、故障概率3個指標描述接地故障相關知識,指標的定義如式(2)(3)(4)所示。

故障序列支持度SF

SF=S頻繁1/S故障

(2)

未故障序列支持度SN

SN=S頻繁2/S未故障

(3)

故障概率PF

pF=S頻繁1/(S頻繁1+S頻繁2)

(4)

其中,S頻繁1為包含該頻繁序列的故障序列個數,S頻繁2為包含該頻繁序列的未故障序列個數,S故障為故障序列個數,S未故障為未故障序列個數?？偟膩砜?該模型通過分析絕緣電阻序列得出有益于助航燈光接地管理的結論,模型流程如圖1所示。

圖1 助航燈光接地故障絕緣電阻序列挖掘模型流程

2.5 模型與助航燈光監控檢修機制的耦合

為了系統正常運轉,助航燈光主回路故障監控檢修機制,是一種常用的運行機制。機場管理者在飛行保障時,對燈光主回路進行監控,一旦出現故障及時采取應急措施,并且通過定期檢修降低故障出現的頻率。

原有的助航燈光監控檢修機制如圖2左側的細線所示,主要包括如下幾個流程環節:①月檢查時發現故障。②飛行保障時出現故障并采取應急措施。③檢測故障原因。④修復回路故障。⑤任務完成后,核查并進行相應的記錄。針對助航燈光主回路故障監控及定期檢修機制中,采取應急措施、修復回路故障環節存在的難點問題。優化增加2個提取數據環節、1個數據庫、1個數據挖掘環節、1個知識庫,優化后的運行機制如圖2所示。

圖2 助航燈光主回路故障監控檢修機制與挖掘模型的耦合

提取數據包括:回路絕緣接地電阻日最大值、最小值、平均值,燈光工作期間的各光級工作時間。僅需將助航燈光回路控制系統添加絕緣電阻監控模塊,并進行信息化升級,這兩方面的數據即可自動從燈光控制信息系統中提取,每條回路每天需記錄4-6條數據(按1-3種光級為例)。出現故障時間、故障的類型、修復時間、修復工程量。由于故障的類型不易判斷,應在找到故障點,修復完成后進行記錄。原有運行機制一般要求手寫記錄,使用了助航燈光監控數據庫后,每條回路出現一次故障,應當錄入4條數據。

知識庫包括:出現絕緣接地故障的概率。可用于制定預防性維修策略,對可能出現故障的回路充分準備應急措施。而不是僅采取反應性維修,應急措施全區域待命等維管方法。

根據上文的研究,表3從針對應急措施、修復故障、統計分析等工作內容,預評估助航燈光主回路故障監控及定期檢修機制的優化效果。從表中可以發現,優化的運行機制可以有效提高其效益。不利之處在于,增加了預防性維修的內容,提高了對燈光班數據挖掘分析能力的要求。雖然燈光系統壽命得以延長,但信息化監控設備、軟件容易損壞,增加了成本。但是總的來看,效益更顯重要,因此優化后的機制是對維護管理系統有利的。

表3 機制的耦合效果預評估

3 實例驗證與結果分析

某機場地處我國中部地區,助航燈光已投入使用8年,并于某年上半年配置了助航燈光監控系統模塊。本文通過該系統,收集了該機場助航燈光主回路的故障情況。由于條件等客觀因素所限,統計起止時間在XX年X月至X月,共得到10條回路118天的監控數據。該機場共有10條回路,分別是跑道邊燈回路1、跑道邊燈回路2、滑行道邊燈回路1、滑行道邊燈回路2、北下滑指示燈回路1、北下滑指示燈回路2、南下滑指示燈回路1、南下滑指示燈回路2、北坡度燈回路、南坡度燈回路。同一種功能交叉布置兩條回路是為了提高助航燈光系統的可靠性,即至少有一條回路能指示飛機目視起降。為了便于表述,在之后的敘述中,將這10條燈光回路分別簡稱為跑邊1、跑邊2、滑邊1、滑邊2、北下滑1、北下滑2、南下滑1、南下滑2、北坡度、南坡度。整理這10條回路出現故障時前4天的絕緣電阻值最小值和平均值下降率,共106條記錄,并生成其接地故障時態事務數據。

圖3統計了10條回路在118天的統計范圍內的故障天數,以及平均絕緣電阻值。從圖中可以看出:一是絕緣電阻均值低的、線路長度較長的,接地故障發生的頻率較高。二是絕緣電阻均值在5兆歐以上的回路(跑邊1、滑邊2、南下滑、北坡度)未出現接地故障。三是跑邊2出現的接地故障天數最多,達到了15天,占統計天數的13%。對接地故障頻次較高的4條回路進一步進行統計分析發現,總體來看回路的絕緣電阻值相對平穩,但一直在小幅震蕩,絕緣電阻極差約為1-2兆歐。綜合判斷分析絕緣電阻最小值及均值變化率的分布規律后,設定絕緣電阻最小值的聚類類別為4類,變化率的為2類。使用R語言進行編程,調用kmeans函數,得到相關數據如表4-表7所示。

圖3 助航燈光接地故障統計表

表4 前4天絕緣電阻數據離散表

表5 前3天絕緣電阻數據離散表

表6 前2天絕緣電阻數據離散表

表7 前1天絕緣電阻數據離散表

得出離散化的數據后,設定最小支持度為60%,調用R語言中cspade函數對絕緣電阻數據進行挖掘分析,得到頻繁時序共9條,其中F1有4條,F2有4條,F3有1條,并根據該9條頻繁序列,分別計算故障序列支持度SF、未故障序列支持度SN以及故障概率pF,結果如表8所示。

表8 接地故障頻繁時序模式

由表8可以得出以下幾點結論:

1)從故障序列情況看,出現的頻繁序列是:絕緣電阻最小值較低的7條,以及絕緣電阻均值下降的2條。具體來說,前2天為C2,即絕緣電阻最小值在[0,4.48]兆歐,中心點為1.4兆歐時,在F1的支持度最高,達到了80.2%。前2天為C2,前1天為D3,即中心點分別為1.4、1.0兆歐時,在F2的支持度最高,達到了70.8%。前3天為B2,前2天為C2,前1天為D3,即中心點分別為1.2、1.4、1.0兆歐時,為F3的頻繁序列。由此可見,當某回路的絕緣電阻最小值下降到1兆歐左右時,很可能連續多天持續出現低絕緣電阻的情況,并持續增大接地故障出現的概率。

2)對比各頻繁序列的故障序列支持度SF、未故障序列支持度SN可以發現:由該挖掘模型得出的頻繁序列,在故障序列中的支持度基本上是未故障序列的2倍以上。由此可以推斷,在助航燈光的工作過程中,當某條回路出現表8中所述接地故障頻繁序列時,將很有可能出現絕緣接地故障,故障概率pF顯示其概率均在15%以上。

3)當出現項目{H1}:前1天的絕緣電阻均值變化率為[-0.44,-0.04],中心點為-0.18時,即前1天絕緣電阻均值下降18%時,出現接地故障的概率將達到30%以上。因此在維護管理過程中,當出現絕緣電阻下降18%以上時,應當警惕接地故障的突發。尤其是,出現頻繁序列{C2}->{H1}時,此時出現接地故障的概率達到了36.2%,此時應當加強對該回路的監控,防止接地故障的發生。

4 結論

1)當前的燈光監管信息系統,已可較好的對系統接地故障進行報警提醒,但是頻繁的故障報警作為可靠性低的標志,是在飛行保障中不愿意看到的。結合機場助航燈光系統的特點,提出了一種分析模型,挖掘絕緣電阻特征值頻繁序列,有效預測其主回路的接地故障。

2)將傳統的助航燈光主回路故障監控檢修機制,與提出的絕緣接地故障頻繁序列挖掘模型進行有效耦合,得到了一套包含數據獲取、數據分析、數據運用的數據驅動管理新機制,分析了新機制的優劣,指出在略增工作量及一次性投入成本的基礎上,該機制可大大提高助航燈光系統的可靠性。

3)以某機場10條回路在118天積累的助航燈光監控數據為例,挖掘得到了低絕緣電阻預測、故障概率分析、系統故障預警相關的多條知識,驗證了新機制的有效性。并指出隨著數據的積累,頻繁序列挖掘模型可不斷獲取該機場助航燈光系統的最新知識。