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基于WEB的液壓系統故障診斷專家系統的開發
發布時間：2017-09-01
引言
液壓系統在工程機械設備中占據著核心的地位,一旦液壓系統出現了故障,整個工程機械可能會面臨癱瘓停機甚至帶來巨大的經濟損失。客觀上,液壓系統一般由多元件組成,液壓系統中各種元件和輔助裝置以及油液大多在封閉的殼體和管道內,不便于從外部觀察;主觀上,許多工作人員并非液壓傳動的專業人員,這兩方面的原因給液壓系統的故障診斷帶來很大困難。因此隨著液壓設備監測及故障診斷技術的發展,專家系統作為人工智能的一個分支,以處理領域專家經驗及其理論專業知識為手段,在液壓系統故障診斷中的研究與應用,已引起了人們的重視,也取得了一些成果[1,2]。專家系統是研究、處理知識的系統。以領域專家知識為基礎,解釋并重新組織這些知識使之成為具有領域專家水平和有解決復雜問題能力的智能程序,將有利于提高液壓系統故障診斷維修水平和解決問題的準確率和效率。
隨著Internet/Intranet的迅速發展,Web技術已成為信息交互的主流模式。基于Web的液壓系統故障診斷專家系統利用Web數據庫技術,將診斷專家系統構建于Web環境中,可從發揮Internet收集、共享知識和數據的優勢,改善診斷專家系統的性能和擴展增強系統的功能,從而克服在傳統的工程機械液壓系統的故障診斷專家系統中診斷規則收集比較困難和系統診斷能力低的弊端[3]
本系統以某攤鋪機液壓系統為例,利用目前廣泛應用的關系型數據庫設計了故障診斷的知識模型,并開發了相應的故障診斷專家系統。
1 基于WEB的液壓系統故障診斷專家系統的設計
1.1 系統總體的設計
本系統是基于Web、可視化、動態、遠程的液壓系統運行狀況監測和故障診斷的專家系統。該系統由知識庫、推理機、解釋程序、動態數據庫、人機接口和知識獲取子系統等六個部分組成。
動態數據庫可存放提取一些過程特征數據和診斷過程記錄等信息,比如歷史數據表、臨時數據表、短期趨勢數據表和測點信息表等;知識庫用于存放故障診斷的診斷故障樹、診斷規則庫、故障原因、檢測提示和故障對策5個部分;推理機實施對整個問題的求解過程的控制,它根據數據庫中的當前信息,將規則庫中的規則拿來匹配,然后利用適當的控制算法推斷出結論;解釋程序是對整個故障診斷過程做出的合理解釋;知識獲取可以使人類專家通過人機接口直接建立和修改故障診斷規則、補充和完善整個故障診斷系統。人機接口是故障診斷專家系統通過窗口、菜單、圖形可以進行形象的故障診斷。其中的知識庫和動態數據庫都是存儲在Web上的數據服務器端。數據服務器和用戶瀏覽器間采用三層B/S結構模式,用戶通過瀏覽器請求訪問服務器上的專家系統程序和動態數據庫服務器端的數據。
1.2 系統知識庫的建立
知識庫是存貯有關知識的數據倉庫,是知識的集合。知識庫的主體是故障事實和故障規則,故障事實可看作短期信息,這種信息在與用戶互相作用時可能會發生改變;故障規則是長期信息,能引導專家系統如何由已知的或新產生的事實推導出假設來。專家系統的性能取決于知識庫的品質,知識獲取過程的方法和可靠性也與知識庫密切相關。而知識庫方法不同于常規的數據庫方法,數據庫中的信息具有一定的歷史性,而知識庫中的信息則既有過去的又有現在的。相比之下,知識庫中的事實是動態的,知識庫中包含規則卻總是在力圖填充缺少的信息。[4,5]
1.2.1 診斷故障樹
診斷故障樹也即故障事實庫。它是以部件為依據,分層列出部件的故障事實,形成的一種部件故障現象的樹型結構。故障診斷專家系統中,故障樹分析是常用的可靠性研究和故障診斷分析方法。
1.2.2 診斷規則庫
專家系統中知識表示的方式是產生式規則(production rules)。產生式規則有時也簡稱為規則,一些使用產生式規則的專家系統也稱之為基于規則的系統。
產生式規則是前因后果式表達模型,由兩個部分組成,前一部分稱之為條件,如狀態、前提和原因等,后一部分則稱之為結論,如結論、活動和后果等。前一部分語句用IF(如果)作前綴,后一部分語句用THEN(則)作后綴,因此典型的產生式規則的格式是:
IF [premises] THEN[action(s)] (如果[前綴]則[結果])
規則的條件部分是本系統在向用戶提交問題的提問部分,它存儲在知識數據庫中。同一規則可能有好幾個條件,而這些條件之間在專家系統內部處理時采取的邏輯關系是與的關系。實例如下:Rule 100IF (1)活塞桿不能動作(2)油缸產生爬行(3)內泄漏THEN油缸不能正常工作上述規則中,THEN部分是故障的各種事實,即對故障樹中的故障結點,IF部分是產生這些表現的原因及解決方法。該系統根據故障現象,通過搜索規則集中相應的規則條件來判斷產生故障的原因。例如:規則100,搜索各原因條件,條件con-dition(1)(2)(3)只有同時存在則會導致結論:油缸不能正常工作,否則并不能得出油缸不能正常工作。
1.3 系統推理機的設計
本系統按照專家系統邏輯推理機制,采用正向推理方式和深度優先的搜索方式。深度優先搜索就是按照深度越大優先級別越高的原則在樹形中搜索終止結點。基本思想是:從初始故障樹結點開始,在其子節點中選擇一個節點進行考察,若該節點有一個以上規則滿足,并且向下搜索系數滿足條件,則再在該子節點的子節點中選擇一個進行節點考察,一直如此向下搜索。當到達某個子節點,且該子節點中的任一規則都不滿足或都向下搜索系統不滿足條件,才選擇其兄弟結點進行考察。
1.4 系統知識獲取
知識獲取部分包括了故障樹和規則庫兩部分知識的添加、刪除和修改。目前的知識獲取方法大都側重于從專家那里獲取知識,它將專家提供的知識存入知識庫中。由于工程液壓系統工況的復雜性,液壓系統故障診斷也不像醫療診斷那樣有詳細的診斷與治療數據庫,設備的有些故障可能是前所未聞的,造成可使用的有關故障癥斷的數據不充足和經驗有限,因而如何獲取故障診斷的知識是建造專家系統的/瓶頸0問題。為了解決和克服這個難題,本系統采用面向領域專家的一種直觀的知識獲取技術。在開發環境中建立了專門的編輯和輸入系統,使領域專家可以直接和液壓工況故障診斷系統的知識庫打交道,領域工程只要方便地輸入規則即可。所以,該系統在實際應用中能夠不斷地積累故障診斷的知識和經驗,擴充和完善知識庫,從而在故障診斷的過程中不斷提高系統應用的準確性。
2 結論
該系統以WEB的形式對液壓系統進行專家系統故障診斷,充分發揮Internet收集、共享知識和數據的優勢。專家系統對液壓工況的故障診斷采用了正向推理方式和深度優先的搜索方式。充分利用了故障樹和規則庫的系統知識結構。診斷可能是一次完成,也可能是一個反復的過程。整個過程由控制程序來完成。
該系統能模擬人類專家做決定的過程解決工程實際問題,即使初級或中級技術人員也可由此系統做出專家級水平的診斷,具有較高的應用價值。
摘自：中國計量測控網
