4．2机组故障类型的确定
由于机组运行故障的复杂性、多样性及层次性，预测诊断时，必须研究故障类型、表现形式及产生原因。在故障机理分析的基础上应准确决策故障类型和性质，有利于系统故障诊断模型的建立，形成专家的相关资讯，实施机组运行设备的监测诊断维护与管理。下面仍以竖式水轮发电机组为例，将运行机组通常故障类型列入表2。
表2水轮发电机组故障分类表
表2所述的故障类型，可以逐级细化，分层分级组成多级故障(即子故障)，形成故障树。
5建立准确可信的专家的相关资讯专家系统
水电厂水轮发电机组运行状态监测与分析在功能上设置了四个递进层次，即状态监测——分析诊断——预测判断——决策处理。其中，建立一个准确可信的诊断专家的相关资讯专家系统是整个系统的核心功能部分，也是实施监测诊断、维护与管理的高效模式的基础。
5．1专家的相关资讯专家系统建设的基本原理
机组运行设备专家的相关资讯专家系统建设原则除了考虑一般专家的相关资讯专家系统的建设规模以外，还应结合本系统诊断对象、内容和范围的特殊性以及机组设备的固有特性，具体地注意以下几点：
（1）专家的相关资讯专家领域知识应与知识工程师密切合作。这是成功建立专家的相关资讯专家系统的前提和保障，可以选择适宜的专家的相关资讯专家系统框架和科学地规划知识体系。
（2）为了便于实现解释功能和知识获取功能，建立诊断知识库与推理分离的结构。
（3）由于机组运行设备故障的特殊性，诊断事实依据，既要考虑实时数据库特征信号的提取，又要考虑实时数据库机组在各个工况下的运行状态，分析评价和结果。
（4）由于机组运行设备监测诊断的数据、信息(如故障特征、征兆等)和领域知识的不确定性力度较大，在知识表达和推理上应有强的处理能力。
（5）随着标准、规程和导则中有关内容的变化，经验不断地积累和增加，便于诊断知识的扩充、修改、更新、增强专家的相关资讯专家系统的诊断决策能力，应考虑系统的自学功能。
5．2专家的相关资讯专家系统的结构
专家的相关资讯专家系统一般由数据库、知识库、推理机、上下文、征兆提取、解释系统、学习系统、编辑编译等组成。采取什么样的专家的相关资讯专家系统结构，不但与监测诊断系统实施目的、作用和内容有关，而且与监测诊断的设备对象、性能、特点有关。
5．2．1实时数据库
数据库通常是由动态数据库和静态数据库两方面组成一个完整的软件，数据库中的各类数据是系统推理过程中不可少的诊断依据。该库包括设备状态监测时域数据信号、设备状态参数、设备结构参数、设备安装、运行、试验数据以及数据管理。数据的完备性、有效性、可用性以及数据管理的灵活性是实时数据库的必备条件。
5．2．2知识库
诊断知识库是诊断专家的相关资讯专家系统的核心部份，主要用于存放领域专家的相关资讯专家的专门知识，它的完善与否，决定了专家的相关资讯专家系统的诊断能力和效率。诊断知识库是根据专家的相关资讯专家经验建立的知识库、规则库和有关信息资料库组成，并以一定的知识形式来表示。包括设备的标准、规程、导则及有关设备性能资料的规定，机组运行的历史数据及事故教训，处理方法以及收集的国内外专家的相关资讯专家分析判断事故的权威经验。随着科学技术的发展，知识库会不断扩充、修改、更新，因此，知识表示法应有利于知识的增加和获取。
5．2．3推理机
推理机是实现专家的相关资讯专家系统诊断的关键部分。推理机的准确性直接影响到决策判断的正确性。推理机一般有三种方式，即正向推理机、反向推理机及正反向混合式推理机。正向推理机负责进行机组状态的评价，而反向推理机负责故障原因的查找、故障部位的确定。考虑到大型水轮发电机组运行设备结构特点和故障的特殊性，即一个故障可以混合成多层次并相互交错等复杂原因所致，所以，在实用可靠的故障诊断模型上，采用正反向混合式推理机为好。