白红亚
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摘要：信息熵是个较为抽象的物理应用概念，可用来解决与信息结构体相关的量化度量问题。一般情况下，一个信源所发送出的信息符号并不是完全确定的，可根据其出现概率的具体数值水平来衡量信息熵的平均输出能力，若不考虑其他干扰条件的影响，概率值越大，信息源的出现机会就越多，与之相关的信息熵不确定性也就越小；反之信息熵的不确定性就越大。在实际计算过程中，信息熵统计需要同时考虑数据的不确定性与符号的不确定性，且在稳定的应用执行环境中，信源结构体中的数据发生几率能够连续保持确定性输出状态。
关键词：机械设备；故障；自动化诊断
1 设备故障自动化诊断系统硬件设计
1.1 自动化诊断电路
自动化诊断电路可提供设备故障自动化诊断系统连接所需的传输应用电子，且随着已输入电量信息数值水平的提升，系统内部的运行信息熵总量也会逐渐增大，直至能够完全满足热继电器（FR）元件的实际执行需求。
FR元件存在于自动化诊断电路下端，与设备故障自动化诊断系统的电量输出端M调度主机相连，可在保障系统内部电量信息输出能力的同时，向FU1、FY2等多个电子元件反馈大量的电信号参量，再在S1、S2、S3等多个并行控制开关的作用下，实现对电阻R连接阻值的有效调节。电子量转换元件能够准确感知整个自动化诊断电路中的电信号传输行为，并可在不违背信息熵执行标准的前提下，对各级传输电子量进行定向化处理，再将最终生成的电子应用文件传输至其他变压器监测主机中，从而抑制设备运行故障事件的实际发生几率。
1.2 变压器设备监测主机
变压器设备监测主机能够接收自动化诊断电路中的传输电子量，可在连接线组织的调度作用下，实现对设备故障数据的有效控制，从而实现对电网信息熵文件的准确感知。
整个变压器设备监测主机包含控制面板、主按键区域、参数显示器、旋调区域、连接线五个结构主体共同组成。其中，控制面板承载了大量的传输电子量，可在感知设备故障数据信息的同时，调配其他主机组成元件的实际连接能力。主按键区域具备较强的人工可控性，一般情况下，相关操作人员可按照信息熵数据的传输需求或电子量的基础应用标准，对电子按键的接入数值进行调整。参数显示器反映了整个变压器设备监测主机的现有连接形式，并可根据电子量的消耗需求，对个别差异化系数进行突出显示。旋调区域掌控相关接线的连接形式，可在接线柱结构体的作用下，控制接线组织的松紧度水平，从而影响变压器设备监测主机中的电子量传输能力。
2 设备故障自动化诊断系统软件设计
2.1 信息熵时频域特征
电量设备元件在运行过程中，当故障行为出现或继续发展时，将会引发整个变压器设备监测主机出现非平稳振动状态。因此，非平稳振动行为可用来描述某些电量设备故障的存在。种种情况表明，从信息熵数据中所获取的动态故障振动电信号，它们在平稳性表述方面是局限且相对的，而非平稳振动则是广泛且绝对的。由于信息熵时频域特征的存在，非平稳振动行为的统计量只支持时变函数型应用模式，如功率谱或相关性函数等，故只了解这些电信号的频域或时域特征形式并不足以表示信息熵的变换状态。
2.2 RDSP客户端
RDSP客户端具备运行状态、编辑状态两种连接形式。当设备故障自动化诊断系统处于编辑状态时，电量数据源能够借助IP地址端口存储于系统数据库结构体之中，出于实用性考虑，待定义的故障信息能够在客户端组织中保持良好的时变状态，从而实现客户端组织的动态显示功能。系统各级管理者可通过B/S、C/S两种形式监测设备运行现场的电量传输情况，由于.NET框架的存在，XML数据信息能够在RDSP客户端中保持自由传输状态，且不论哪种客户端组织行为，都能够保持良好的数据接受、发出与处理能力。设s0代表电量信息熵等于0时的电网设备故障运行系数，sn代表电量信息熵等于n时的电网设备故障运行系数，一般情况下，随着已生成故障信息总量的增加，RDSP客户端的实际执行能力也会逐渐增强，直至能够将所有电量数据信息完全转存于系统数据库之中。在上述物理量的支持下，联立式(1)，可将RDSP客户端的实际连接行为定义为：
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式(2)中，x1代表第一个输入的电网设备故障参量数据，xn代表第n个输入的电网设备故障参量数据，μmax代表故障诊断的最大执行权限量，h1代表第一个输出的电网设备故障参量数据，hn代表第n个输出的电网设备故障参量数据。
2.3 故障信息存储数据库
故障信息存储数据库可借助LAN电网线路，对诊断服务器集群与备份服务器主机的连接行为进行妥善安排，再根据电网设备的实际故障行为，确定系统诊断指令的具体执行状态。诊断服务器集群存在于故障信息存储数据库的顶层执行单元之中，可感知信息熵数据在电网环境中的实时传输行为，再根据故障数据交换机的现有连接形式，确定设备故障信息的存储极值水平。数据存储主机、信息熵分析元件同时存在于故障信息存储数据库的底层执行单元之中，可在收集电网设备故障数据参量的同时，制定完整的信息传输计划，再联合传输信道组织，实现对电信号的整合与处理。至此，实现各项软、硬件执行环境的搭建，在信息熵技术原理的支持下，完成设备故障自动化诊断系统的设计。
3 系统实用性检测
为验证基于信息熵设备故障自动化诊断系统的实际应用价值，设计如下对比实验。通过人工监测的方式，确定电网运行设备的实际故障位置，再截取固定时长内相关电量数据信息的具体传输变化情况，分析各项实验指标的实时变化状态。其中，实验组设备主机搭载基于信息熵设备故障自动化诊断系统，对照组设备主机搭载传统PLC型故障诊断系统。图4为设备故障检测现场。
DIS指标能够描述电网设备运行故障事件的实际发生几率，一般情况下，DIS指标数值越大，电网设备运行故障事件的实际发生几率也就越大，反之则越小。下表记录了实验组、对照组DIS指标的具体变化情况。
随着实验时间的延长，实验组DIS指标始终保持相对稳定的波动状态，整个实验过程中的记录数值虽出现过一定程度的上升或下降，但对整体稳定性状态的影响能力相对较小，全局最大值仅能达到31.7%。对照组DIS指标则始终保持不断上升的变化状态，但实验前期的上升幅度明显大于实验后期，全局最大值达到了54.8%，与实验组极大值相比，上升了13.1%。综上可知，应用基于信息熵设备故障自动化诊断系统，可实现对DIS指标数值的有效控制，从而降低电网设备运行故障事件的实际发生几率。
4 结语
与传统PLC型故障诊断系统相比，基于信息熵设备故障自动化诊断系统的搭建过程相对较为简单，可在自动化诊断电路、变压器设备监测主机与故障行为分析模块的作用下，确定信息熵的时频域特征数值，并可借助RDSP客户端，实现对故障信息存储数据库的稳定连接。从实用性角度来看，DIS指标数值的下降、UIS指标数值的上升，能够充分降低电网设备运行故障事件的发生几率，满足对电子设备元件进行合理化保护的实际应用需求。
参考文献
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