數據中心高壓冷水機組定性故障診斷模型構建

李勇偉 鄭慶華 孫艷軍 楊 蕊

數據中心高壓冷水機組定性故障診斷模型構建

李勇偉1鄭慶華1孫艷軍1楊 蕊2

（1.中國移動通信集團山西有限公司數據中心 太原 030000；2.山西省農業科學院農業科技信息研究所 太原 030031）

為提高數據中心空調系統的可靠性和安全性，全面掌握系統各部件的內在復雜的因果關系，采用定性的圖論方法構建系統分層有向圖模型，利用符號有向圖和論域有向圖描述系統部件的結構和影響關系。以高壓離心式冷水機組為例，構建模型并進行故障推理驗證。結果表明，該模型層次明確、準確有效，實現了系統潛在故障實時預測和診斷，能夠為系統運行提供指導。

符號有向圖；分層有向圖；數據中心；離心式冷水機組；故障診斷

0 引言

互聯網應用日益激增，網絡的穩定性和持續性影響用戶的體驗效果。數據中心作為互聯網支撐的基礎載體，機房設備的正常與否制約著網絡的運行狀態。機房負載及外部天氣環境實時變化；高壓冷水機組作為空調系統的核心制冷系統，對持續控制機房溫度參數在合理區間起到了至關重要的作用?？照{系統對高壓冷水機組的穩定性要求極高，當高壓冷水機組的某個部件失效或發生故障時，輕則使系統局部處于異常運行狀態，重則使整個系統停運，造成不可挽回的重大經濟損失。因此，為保障數據中心安全可靠地運行，同時實現經濟效益最大化，迫切需要建立一套高壓冷水機組故障診斷模型，對數據中心空調系統實際生產過程中可能發生的故障準確高效實時地診斷和預測，以提高數據中心的安全性和經濟效益[1]。

本文采用一種定性的圖論方法分層有向圖模型進行建模，符號有向圖（Signed Directed Graph，SDG）能夠利用定性的知識描述變量和設備部件間復雜的影響關系和大量潛在因果關系，該模型具有較強的完整性、適應性和魯棒性[2-5]。針對高壓冷水機組特定的系統結構和運行工況進行分析，首先建立描述其工作原理的符號有向圖，在其基礎上，利用基于可達性的分層方法構建分層有向圖模型。該模型能夠根據圖的傳播關系分層次描述，故障診斷推理方向為單向傳播，能夠減少故障源搜索的空間。

1 圖論模型

1.1 分層有向圖模型

本文采用文獻[3-5]提出的改進分層有向圖模型的定義。

定義 1系統的分層有向圖模型的數學表

其中，分層有向圖模型由二元組符號有向圖G和論域有向圖G構成。

分層有向圖模型由符號有向圖模型演變而來，建立系統的符號有向圖G是構建模型的關鍵。模型中，G具有完備性，能夠反映測量節點間的因果定性關系，G反映了分層后節點間的論域關系，描述了任一節點分層后所在的層次。

根據符號有向圖的性質可得，故障信息只能通過相容通路傳播。

可達矩陣可通過鄰接矩陣得到利用經典Warshall算法[6]計算得出。

定理 1矩陣為系統的鄰接矩陣，若存在置換矩陣，使得EAE運算后為分塊三角陣，則稱該系統可分層；反之，該系統不可分層[5,7]。

1.2 分層方法

將符號有向圖G分層后得到分層有向圖模型，該模型利用分層結構劃分故障源的層次，即每一層節點的故障偏差只能對本層和比之更低層的節點傳播或產生影響，而不會影響比之更高層的節點。模型層次分明，故障傳播方向自上而下，故障診斷時減少了故障源搜索回溯的路徑，其特性直接影響潛在的故障源候選節點數量下降。

采用文獻[8]中基于可達性的分層方法，具體步驟如下：

第一步根據符號有向圖G得到系統的鄰接矩陣A。

第二步利用定理1判斷系統能否分層，若可分層，則進行第三步；若不可分層，則退出。

第三步將得到的鄰接矩陣A利用Warshall算法轉化為可達矩陣P。

第五步將第四步中所有上層節點的行和列在可達矩陣P刪除，便得到除去上層節點后的可達矩陣。

第六步重復第四步，計算得到第2層的節點集，重復以上步驟直到處理完所有的節點，便可以建立分層有向圖模型。

2 構建模型

2.1 高壓冷水機組

數據中心冷水系統主要由高壓冷水機組（主要包含蒸發器、冷凝器、壓縮機、截流元件）、冷卻塔、循環水泵、集水器、分水器和末端設備等部分組成[8]，工作原理圖如圖1所示。

圖1 數據中心冷水系統工作原理圖

本文研究對象為離心式高壓冷水機組，機組采用頻率為50Hz的3相10kV電壓，制冷劑為R134a，制冷量為7032kW；各部件的參數符號如表1所示。

續表1 高壓冷水機組各部件參數符號

2.2 符號有向圖模型

符號有向圖的建模方法常用的有4種，分別是基于數學模型的方法、基于經驗知識的方法、基于流程圖的方法和結合仿真技術的符號有向圖方法[8]，本文采用基于流程圖的方法和基于經驗知識的方法，得到離心式高壓水冷機組的符號有向圖模型G，如圖2所示。

符號有向圖G定性地表示了離心式高壓冷水機組各部件的內部結構和因果關系，節點和支路包含了大量潛在信息，故障診斷時可以通過故障偏差的傳播路徑及其演變加以描述[5]。高壓水冷機組的各參數被抽象為節點，各節點均為可測節點，節點的測量值有超過閾值“+”、正?！?”和低于閾值“-”三種狀態，節點間相互影響關系由箭頭表示，實箭頭代表正影響，虛箭頭代表負影響。

圖2 高壓冷水機組的符號有向圖模型GS

2.3 分層有向圖模型

為進一步挖掘符號有向圖G中節點間的內在關系，采用基于可達性的分層方法建立離心式高壓冷水機組的分層有向圖模型，如圖3所示。由圖3可知，該模型共有5層，第一層節點稱之為根節點，該層節點只有子節點無父節點，各層節點的支路箭頭均指向下一層的節點，由此可以看出節點的偏差值只能自上而下傳播，不會反向傳播，每層節點抽象為節點集合，作為論域有向圖G的節點，層間的支路抽象為論域有向圖G的支路集合，其論域有向圖G如圖4所示。

圖3 高壓冷水機組的分層有向圖模型G

分層有向圖模型中，層數=5，各層節點集合為v，v={，W1，P1，D，P，W，R，，L，L1，F，1}，v={F1，F，R，0，M，T1}，v={T，T1}，v={T，T，N，T1}，v={C}。

圖4 高壓冷水機組的論域有向圖模型GT

論域有向圖G中，各層節點抽象為單個節點，各層間連接關系用多個箭頭表示，且關系簡明，傳播方向固定，為進一步的故障診斷提供了模型依據。

3 故障推理

3.1 故障推理方法

故障推理方法常用的有正向推理和反向推理兩種。若模型的節點狀態是未知的，采用正向推理方法，即從原因節點向后果節點回溯，搜索并標記獨立完備的相容通路，最后判斷互相隸屬且獨立通路的合理性，正向推理可稱為評價模式。若模型已獲得全部節點的狀態樣本，則采用反向推理方法，從樣本的后果節點向原因節點搜索，記錄并判斷各通路的相容性和獨立性，反向推理又可稱為診斷模式。在實際中，可以聯合使用兩種推理方法，稱為混合推理[5,9]。

3.2 應用實例

分層有向圖模型中，故障由上往下傳播，上層節點的故障將導致下層節點測量值產生偏差，當給出節點狀態樣本時，可從節點中首先找出最高層偏差的節點，最高層的節點是導致系統節點發生偏差的主要因素。由3.2可知，各節點均可測，表2給出了8個節點的狀態樣本，由此可以分解出案例1-3的SDG通路，如圖5所示。根據定義2.3判斷各支路均為相容通路。

案例1中，最高層發生偏差節點的集合為{}，因此蒸發器污垢系數F是故障源節點。案例2和3中，最高層發生偏差的節點集合為{}，因此壓縮機電流是故障源節點，壓縮機電流偏小時說明機組工作在低負荷工況下，熱負荷較低的話易引起冷水機組喘震；機組熱負荷較小而壓縮機電流偏大時，壓縮機能耗增加，機組能效比降低機。

表2 節點狀態樣本

圖5 各案例的SDG通路

4 結論

本文針對數據中心的高壓冷水機組構建了定性分層有向圖故障診斷模型，實現了系統變量參數等信息的獲取，以圖的形式表示，便于在計算機中存儲，利用圖模型簡化現場工業流程系統的同時又能包容大量的信息。高壓冷水機組分層有向圖故障診斷模型定性地從系統全局變量進行描述，當系統的某個部件失效或發生故障時，能夠實現整個系統的故障狀態的實時診斷和預測。上述診斷方法對保證數據中心機房安全穩定生產、提高數據中心動環系統的安全性和經濟效益起到了積極作用。

[1] 王路瑤,吳斌,杜志敏,等.基于長短期記憶神經網絡的數據中心空調系統傳感器故障診斷[J/OL].化工學報，1-9[2019-02-13]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1946. TQ.20181013.1003.012.html.

[2] 宋其江,徐敏強,王日新.基于分層有向圖的航天器故障診斷[J].航空學報,2009,30(6):1058-1062.

[3] 楊蕊,謝剛,陳澤華.基于改進分層有向圖的故障診斷方法[J].熱力發電,2014,(6):108-111,126.

[4] 楊蕊,謝剛,陳澤華,等.分層概率符號有向圖在熱力系統故障診斷中的應用[J].熱力發電,2014,(9):137-141.

[5] 楊蕊.基于定量知識的分層有向圖故障診斷方法及其應用[D].太原:太原理工大學,2014.

[6] Berger UIrich, Schwichtenberg Helmut, Seisenberger Monika. Warshall algorithm and Dickson's lemma: Two examples of realistic program extraction[J]. Journal of Automated Reasoning,2001,26(2):205-221.

[7] 陳侃,李昌禧.故障傳播有向圖的故障定位研究[J].自動化儀表,2011,32(4):14-17.

[8] 韓華,谷波,任能.基于主元分析與支持向量機的制冷系統故障診斷方法[J].上海交通大學學報,2011,9(20): 1355-1361,1373.

[9] 劉靜.基于粗糙集的分層有向圖故障診斷方法研究及其應用[D].太原:太原理工大學,2011.

Construction of Qualitative Fault Diagnosis Model for Data Center High Voltage Chiller

Li Yongwei1Zheng Qinghua1Sun Yanjun1Yang Rui2

( 1.Data Center, Shanxi Branch, China Mobile Communications Group, Taiyuan, 030000; 2.Institute of Agricultural Information, Shanxi Academy of Agricultural Sciences, Taiyuan, 030031 )

In order to improve the reliability and safety of the data center air conditioning system, and comprehensively grasp the inherent complex causal relationship of the various components of the system, the qualitative graph theory method was proposed to construct hierarchical directed graph model of the system. The structure and influence relationship of system components were described by the signed directed graph and domain directed graph. Taking the high voltage centrifugal chiller as an example, the model was constructed and fault reasoning is verified. The results show that the model was clear, accurate and effective, which can realize the real-time prediction and diagnosis of potential faults of the system, and can provide guidance for system operation.

signed directed graph; hierarchical directed graph; data center; centrifugal chiller; fault diagnosis

TB657.2

A

1671-6612（2020）01-053-04

李勇偉（1985.10-），男，碩士研究生，工程師，E-mail：2011@139.com

2019-03-27