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故障诊断·机械设计综合专家系统

资源类别:文库,文档格式:PDF,文档页数:7,文件大小:562.62KB,团购合买
运用人工智能(AI)理论和知识工程技术,使传统的设备故障诊断系统成为基于深知识的知识中心型专家系统。它与机械设计专家系统利用同样的对象模型及其阶层构造和性能框架,在进行设计推理,探索最优设计方案的同时,从深知识推导出诊断故障所需的因果关系,寻找设备的故障及其原因所在,从而使原本各自独立存在、独立运行的两类专家系统融成一体,形成故障诊断,机械设计综合专家系统。
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D0I:10.13374/j.issn1001053x.1993.02.012 第15卷第2期 北京科技大学学报 Vol.15 No.2 1993年3月 Journal of University of Science and Technology Beijing Mar.1993 故障诊断·机械设计综合专家系统 翁海珊· 摘要:运用人工智能(AI)理论和知识T程技术,使传统的设备故障诊断系统成为基于深知识 的知识中心型专家系统。它与机城设计专家系统利用同样的对象模型及其阶层构造和性能框 架,在进行设计推理,探索最优设计方案的同时,从深知识推导出诊断故障所需的因果关系、 寻找设备的故障及其原因所在,从而使原本各自独立存在、独立运行的两类专家系统融成一 体,形成故障诊断·机城设计综合专家系统。 关键词:知识工程,专家系统.故障诊断、机城设计,深知识 The Integrative Expert System for Trouble Shooting and Machine Design Weng Haishan ABSTRACT:Due to the application of the theory of artificial intelligence and knowledge engineering,the traditional system for trouble shooting has become the deep knowledge-based expert system.This expert system and expert system for machine design use the same object model.stratum structure and functional frame to make inferences of design,explore the optimization for design plan and in terms of deep knowledge to acquire causality for trouble shooting,looking for troubles of equipments and their generating rea- sons.Thus the two kinds of expert systems which were independently existing and proceed- ing in the past time can be in perfect harmony and has become the intergrative expert sys. tem for trouble shooting and machine design. KEY WORDS:knowledge engineering.expert system.trouble shooting.machine desing. deep knowledge 人工智能(AI)理论在深化研究过程中产生了应用人T智能一知识工程,这是一 以开放世界中的现实问题为对象,关于知识信息处理的新兴学科。它的各分支中实用性 最强的是知识中心型的专家系统。专家系统中有代表性的3种类型是:分析型(或称诊断 型)、合成型(或称设计型)和控制型。控制型的系统有很强的分析型的特性,而分析型 1991一10-07收搞 *机城L程系(Department of Mechanical Engineering) 第·作者:女.46岁,调教授

第 卷第 期 北 京 科 技 大 学 学 报 1 5 2 r J o u 9 年 月 3 3 1 n a l o n i f U s r v e t y i o s f e i n n a e e c T d e c h n o l o g B y e i j i n g o l V . o I S N . 2 M a r . 9 3 1 故障诊断 · 机械设计综合专家系统 翁海珊 ` 摘要 A ( : l 运 用 人 工智能 理论 和 知 识 工 程技 术 ) , 使传统的设备故障诊断系统成 为基 于深知 识 的 知识 中心型 专家 系统 。 它 与机械设计 专 家系统利 用同样 的对 象模 型 及 其阶层构 造和 性能 框 架 , 在进行 设计推理 . 探 索最 优设 计方案的同 时 , 从深知 识推 导出诊 断故障所需 的因 果关系 、 寻 找设 备的故 障及 其原 因所在 , 从 而 使原 本各 自独 立存 在 、 独立运 行的 两 类 专家系统 融成 一 体 , 形成故障诊断 · 机械 设计综合 专家系统 。 关键词 : 知 识 f 程 , 专家系统 , 故 障诊断 , 机械设 计 , 深知识 T h e I n t e g r a t i v e E x P e r t S y s t e m fo r T r o u b l e S h o o t i n g a n d M a c h i n e D e s i g n 不1飞 月 n g H a 行h `一I: A B S T R A C T : D u e t o t h e a P Pli e a t i o n o f t h e t h e o r y o f a r t in e i a l i n t e ll l g e n e e a n d k n o w l e d g e e n g i n e e r i n g , t h e t r a d it i o n a l s y s t e m of r t r o u b l e s h o o t i n g h a s b e e o m e t h e d e e P k n o w l e d g e 一 b a s e d e x P e r t s y st e m . T h i s e x P e r t s y s t e m a n d e x Pe r t s y s t e m of r m a e h i n e d e s i g n u s e t h e s a m e o bj e c t m o d e l , s t r a t u m s t r u e t u r e a n d fu n e t i o n a l fr a m e t o m a k e i n fe r e n e e s o f d e s i g n , e x P l o re t h e o P t 一m i z a 之i o n of r d e s i g n p l a n a n d i n t e r m s o f d e e P k n o w l e d g e t o a e q u i r e e a u s a lit y of r t r o u b l e s h o o t i n g , l o o k i n g of r t r o u b l e s o f e q u i Pm e n t s a n d t h e i r g e n e r a t i n g r e a - s o n s . T h u s t h e t w o k i n d s o f e x Pe r t s y s t e m s w h i e h w e r e i n d e Pe n d e n t ly e x i s t i n g a n d P r o c e e d - i n g i n t h e P a s t t im e e a n b e i n P e r fe e t h a rm o n y a n d h a s b e e o m e t h e i n t e r g r a t l v e e x Pe r t s y s - t e m of r t r o u b l e s h o o t i n g a n d m a e h i n e d e s ig n . K E Y W O R D S : k n o w l e d g e e n g i n e e r i n g , e x P e r t s y s t e m , t r o u b l e s h o o t 一n g , m a e h i n e d e s i n g , d e e P k n o w l e d g e 口. 人 r 智能 ( A l) 理 论 在深 化 研究 过 程 中 产 产卜了应 用 人 工智能— 知 识 工程 , 这 是 - 门 以 开放世 界中的 现实 问 题 为对象 , 关 犷知 识信息 处理 的新 兴学 科 。 它的 各分 支中 实 用性 最强 的是 知识 中心 型的 专家 系统 。 专家 系统 中有代表性的 3 种类 型 是 : 分 析 咧 ( 或 称诊断 型 ) 、 合成型 ( 或 称设 计型 ) 和控制 型 。 控 制 型 的 系统 有 很强 的 分析 型的 特性 , 而分 析型 , 19 9一 10 一0 7 收稿 * 机 械 l 一 程 系 ( D e p o r r m e n t o f M e e h 、、 n 一e a l E n g : n e e r i n g ) 第 ·作 者: 女 . 4 6 岁 、 副教授 DOI: 10. 13374 /j . issn1001 -053x. 1993. 02. 012

Vol.15 No.2 故障诊断·机械设计综合专家系统 ·195· 与合成型的系统却有很大的区别,无论是在知识表现模式上,还是在推理控制策略上均不 相同。 当知识工程理论渗透到机械工程领域中后,使设备故障诊断系统、机械设计系统都发 生了很大变化,由过程中心型、推理中心型的系统转向知识中心型的专家系统。同时由于 深知识的出现,使基于深知识的分析型故障诊断专家系统和合成型的机械设计专家系统能 利用同样的对象模型及有关知识分别进行诊断和设计,既保持各自的独立性,又互相进行 知识上的支援,上升为不同类型的专家系统相结合的综合专家系统。 1故障诊断专家系统 工厂设备日趋大型化、自动化,对可靠运行的要求日益严格。除了要求事后作故障分 析外,更需在线实时诊断和对潜在故障作出预测。因此不仅要运用概率论、统计学、可靠 性理论等,还越来越多地运用知识工程的基本理论。 1.1故障树(FT) 故障诊断的方法有多种,按诊断推理 的方向分,有FMEA法和FTA法。 A FMEA法是上行的方法,是从零部件的缺 陷、失效等不安全因素推论其对上层组 A 件、子系统乃至整个系统功能产生的影 3 响;FTA法是下行的方法,是从系统运行 D 的某种不正常现象追寻下层子系统、直至 零部件中何处有故障及产生故障的原因。 用这两种方法分析时通常用故障树(FT) 来表达系统各阶层构造间故障发生的因果 关系。图1是个故障树的简单例子。其中 图1故障树 A是顶事件,表示系统的异常,B、C、D Fig.1 Fault tree 作为中间事件表示子系统及组件的故障、而1、2、3、4则作为底事件表示零部件的制造 缺陷和失效。为了便于用演译法进行推理,各阶层间的因果关系用与门(AND gate)、或 门(OR gate)联结。故障树展示的结构关系数学上可用结构函数(x)表达: 若顶事件发生 x1yx’…x)= ‘0若顶事件不发生 其中,月为故障树底事件的数目,x1,x2’,Xm为描述底事件状态的布尔变量: 若第个底事件发生 x,= (i=1,2,…,n) 0若第个底事件不发生 图1所示的故障树构造可用结构函数表达为:中(x,x2x3x,)=x,+x,x4十x,x2 这是由所有最小割集,将顶事件A表示为各底事件积之和的最简布尔表达式

V o l . 1 5 N o . 2 故障诊 断 · 机械设计综合 专家系统 19 5 与 合成型 的系统却有很大 的 区别 , 无论是在知识表现模式 上 , 还是 在推理控制 策略上 均不 相 同 。 当知识工程理论渗透到 机械工 程领 域中后 , 使设备故障诊断系统 、 机械设计系统都发 生 了很大变 化 , 由过程 中心 型 、 推 理中心型 的系 统转 向知识中心 型的专 家 系统 。 同时 由于 深知识 的出现 , 使基于 深知识 的分析型 故 障诊断 专家系 统和合成 型的机 械设计专家系统能 利用 同样 的对象模型及有 关知识分 别进 行诊断和设计 , 既保持各 自的独 立性 , 又互相 进行 知 识 上 的支援 , 上升为 不 同类型 的专家系统相结合 的综 合专家系统 。 1 故障诊断专家系 统 工厂设备 日趋大型 化 、 自动化 , 对 可靠运行的要求 日益严 格 。 除 了要求事后 作故障分 析外 , 更需 在线 实时诊断和 对潜在 故 障作 出预测 。 因此不 仅要 运 用概率论 、 统计学 、 可靠 J 吐理论等 , 还越 来越多地运 用知识工程 的基本理论 。 1 . 1 故障树( F T ) 故 障诊断的 方法有多种 , 按诊断 推理 的 方 向 分 , 有 F M E A 法 和 F T A 法 。 F M E A 法 是上 行 的方 法 , 是从 零部 件 的缺 陷 、 失 效 等 不 安 全 因 素推 论其 对 上 层组 件 、 子 系 统 乃 至 整 个 系 统 功 能 产 生 的影 响 ; F T A 法是下行的 方法 , 是 从系统运 行 的某 种 不 正 常现 象追 寻 下层 子 系统 、 直至 零部 件 中 何处有故 障及 产 生 故障的 原 因 。 用 这 两 种 方法分析 时 通 常 用 故 障树 ( F T ) 来表 达 系 统各 阶层 构造间故 障发 生的 因果 关系 。 图 1 是个 故障树 的 简单例子 。 其中 A 是 顶事 件 , 表示系 统的异常 , B 、 C 、 D 作 为 中间事件 表 示 子 系统及组件 的故 障 , 而 1 图 1 故障树 F ig . l F a u l t tr e e 2 、 3 、 4 则作 为 底事 件表 示 零部 件 的制造 缺陷 和失效 。 为 了便于 用演译法进 行推 理 , 各阶层 间 的因果关系 用与 门 ( A N D g at e ) 、 或 门 ( O R g a t e ) 联结 。 故障树展 示的结构关系数学上 可 用结构 函 数 中(x) 表达 : 中( 二 1 , 二 2 , … … , · 。 ) 一 {; 其中 , 。 为故障树底事件 的数 目 , 若顶事件发生 若顶事件 不发 生 ` , , x Z , · · 一 x 。 为 描述底 事件 状态的布 尔 变量 : 若第i个底 事件发 生 ( i 一 l , 2 若第 i个底 事件不发 生 ù ù nI ! 1 2、 . e 、 X 一 图 1 所示 的故 障树构造 可用结构函数表达 为: 中 A (x , , x Z , x 3 , x 4 ) 一 x 。 十 x Z x 4 十 x ; * 2 这是 由所 有最小 割集 , 将顶 事件 A 表示 为各底 事件积之 和的最 简布尔表 达式

·196· 北京科技大学学报 1993年No.2 1.2故障发生的概率 为提高故障推测的准确性,减少模糊度,还应对故障的发生进行定量分析,作出概 率评价。若xx2,…,x,这n个底事件相互独立,且底事件x,发生的概率为: 9,=P(x,=1)*(i=1,2.…n) 则顶事件发生的概率应为: 2(9192,…,9n)=P[(xx2,…,x,)= 图】所示的故障树的顶事件A发生的概率可用不交布尔代数法求。先将顶事件的结 构函数化为互不相交的布尔和: (X)=xx2xxx 其中:x,表示第i个底事件不发生。然后两端求概率,得顶事件A发生的概率为: 2,(91929,9,)=P(x,)+P(xx,,)+P(xxx,,) =9,+9294(1-9,)+9192(1-9,1-94) 以上所述的故障树的阶层构造,各层事件间的因果关系及故障发生的概率均可用语义 网络方式表达,贮存于系统的知识库中。 1.3深知识 若只将以上知识贮存于知识库,对于以前未发生过的故障是无法分析、无法预测的。 原因之一是知识库中只贮存了浅知识。浅知识是属经验性的知识,一类是在试验、运行、 检修过程中长期积累的经验;另一类是从取得的数据中计算出的结果。而深知识是领域专 家们所具有的,有关诊断对象系统的知识,包括定理法则性的知识及对象系统的结构、机 能方面的知识。 对象模型是深知识的一种表现模式。它能从组成系统的各零部件结构、性能、组合原 理等理论上推导出故障诊断所需的依据和结论。它可在运行前作出故障预测,同时也可作 为浅知识的后盾,当诊断时浅知识受局限,不足以胜任时,从深知识推导出的结论中寻找 故障所在。 基于深知识的知识中心型做障诊断专家系统与其他故障诊断专家系统存在着很大区 别。 机械设计专家系统的知识库中贮任着有关设计对象的阶层构造及其性能框架,这正是 诊断系统所需的深知识。 2机械设计专家系统 2.1智能化CAD(ICAD) AI技术引人机诚设计领域后,融人CAD设计系统,开发了以知识工程为方法论的 新一代智能化CAD—HICAD专家系统。 用PROLOG语言编制的系统有很强的推理能力,很适用于选型和概念设计。它对模 ·P八v)表示y发生的概率

· 19 6 · 北 京 科 技 大 学 学 报 19 93 年 N o . 2 1 . 2 故障发生的概率 为提 高故障推 测 的准 确 性 , 减 少 模糊 度 , 还 应 对 故障的 发生 进 行定 量 分析 , 作出概 率评 价 。 若 x l ,x 2 , · 一 ` 。 , 这 ” 个底事件相 互独 立 , 且底事件 x ` 发生 的概 率为 : 叮 。 = p ( x ` = l ) ’ ( i = l , 2 , … … , n ) 则顶 事件 发生 的概率应 为 : Q ( 、 一 、 2 , ` . ’ “ 一 、 , ) 一 p [中( x . , x Z , … … , x 。 ) 一 l ] ’ 图 l 所 示 的故障树 的顶 事件 A 发 生 的概 率可用 不 交布尔代数法 求 . 先将顶事件的结 构 函数化为互 不相 交的 布尔 和 : 中( x , , x Z , x 、 , x ; ) = x , + x Z x ; 牙、 + x . x Z万 飞万4 其中 : 万 ` 表示第 i 个底 事件不发 生 。 然后 两端求概率 , 得 顶 事件 A 发生 的概 率为 : Q 、 (。 l , 、 2 , 、 , , 、 4 ) 一 p ( x , ) + p ( x Z x ; 万3 ) + p ( x , x Z万3牙 4 ) ’ = 、 。 + 。 2 、 ; ( l 一 、 3 ) + 。 . 0 2 ( l 一 、 3 )( l 一 、 ; ) 以 上所述 的故 障树的阶 层构 造 , 各层 事件 间的 因果关系 及故 障发 生的概率均 可用语 义 网络 方式表达 , 贮存于 系统的知 识库 中 。 L 3 深知识 若只将以 上知 识贮存于知 识库 , 对 于 以 前 未发 生过 的故 障是无 法分 析 、 无法 预测 的 。 原 因之 一是 知 识库 中只贮 存了浅 知识 。 浅知 识是属 经验性 的 知识 , 一 类是 在 试验 、 运 行 、 检修过程 中长期积 累的 经验 ; 另一类 是从取得 的数据 中计算出的结果 。 而深 知识是领域 专 家们所具有 的 , 有 关诊断对 象 系统的知识 , 包 括定理 法则 性的知识及 对象系 统 的结构 、 机 能方面 的知识 。 对象模型是深 知识的一 种表现模式 。 它能 从组 成系统的各零 部件结构 、 性能 、 组 合原 理等理论上推 导 出故障诊断所需 的依据和结论 。 它 可在运 行前作 出故 障预测 , 同时也可作 为浅 知识 的后 盾 , 当诊断时 浅 知识受局 限 , 不足 以 胜任 时 , 从深 知识推导 出 的结论 中寻 找 故 障所在 。 基 于深 知识 的 知 识中心 型 故 障诊 断专家系统与 其他 故障诊断专家系 统存在 着很大 区 别 。 机械设计专家 系统的 知识库 中贮存着 有 关设计对象的阶层 构造及 其性能框 架 , 这 正 是 诊断系统所需 的深 知识 。 2 机械设计专家系统 2 . 1 智能 化 C A D ( I C A D ) A l 技 术 引 入机 械 设计领 域后 , 融人 C A D 设计 系 统 , 开 发 了 以 知 识工 程 为 方法 论 的 新一代智能 化 C A D — IC A D 专家系统 。 用 P R O L O G 语言编 制 的 系统有很 强 的推理能 力 , 很适 用 于选 型和概 念 设计 。 它对 模 , 州 J )表示尸发 生的 概率

Vol.15 No.2 故障诊断·机械设计综合专家系统 ·197· 型的选择不是简单的匹配,而是综合用户的各项要求后作智能探索,并进行各种模型的评 价、选择和修正。ICAD又区别于纯推理的分析型系统,它可作数值计算,计算机构参 数、零件尺寸…必要时可调用其他语言作复杂计算,进行参数设计和零件设计。推理机 中的全过程控制策略使系统区别于固定设计过程的系统。整个设计过程因设计对象不同、 约束条件不同而不同,每次设计都要作设计过程的最优选择。同时,系统的过程说明机构 与人机接口相结合,随时向用户解释设计过程、显示各阶段的设计方案。整个设计过程可 无需非专家用户的决策,也允许专家设计者的干预。 2.2设计模式化 知识中心型的专家系统的核心技术之一是知识表达,它需要将设计模式化,包括设计 过程的模式化和设计对象的模式化。 设计过程包括机能设计、概念设计、基本参数设计、结构尺寸设计等,这些过程都需 模式化。将设计专家长期积累的个人经验以一定的模式表达出来。用产生式规则表达每个 步骤,并以嵌套成串的规则集合组成产生式系统操纵整个设计过程。 设计对象也需要模式化。在设计结束前并无真正的实际设计对象,只是作为一种信 息,提供许多“像”即对象模型,供设计者选择、评价。作为“像”的通用机构及其组合机构 的有关知识要以一定的模式来表达:用语义网络方式表达它们的分类和阶层构造;用嵌套 的表结构组成框架构造表达它们的机能、特性、评价函数,表达参数设计时涉及的国标及 各种许用值、经验值等;用谓词演算表达具体计算时所使用的公式集合6) 2.3满足化的再设计 设计型的系统需要最优地满足所有目标和约束。知识库中表达设计过程的规则和设计 对象的知识都是静态的,但推理机中的知识利用都是动态的。规则嵌套的模式不应固定, 而是受控制策略驱动,应是优选的。对各阶段得到的新模型、新方案都要反复进行评价、 修正、再设计、再评价、再修正,直至得到最优方案。设计的过程必须是这样一种满足化 的再设计的动态过程。 3综合专家系统 上述两个系统本是独立存在、单独使用的,但基于深知识的故障诊断专家系统与机械 设计专家系统能利用同样的对象模型,从而在知识表现和解决问题的探索方面产生了很深 的关系。它们可利用知识库中相同的阶层构造和性能框架,一方面作设计推理,寻求最优 的设计方案,另一方面进行诊断推理,寻找故障及产生的原因。由此开发了故障诊断·机 械设计综合专家系统。这个综合系统的结构和两个子系统的相互支援关系如图2所示。 综合系统中一方面可由设计系统支援诊断系统:从设计系统知识库中贮存的设计对象 的机能知识(深知识)中可推导出诊断系统所需的因果知识(浅知识);又可从设计过程 中各零部件的可靠性分析出发预测故障。另一方面又可由故障诊断系统支援设计系统:当 设计、制造完成后,成品在检查、测试及运行的监测中得到一系列数据,将这些数据输入 诊断系统,得到的分析结果可反馈回设计系统,为修改设计要求、修正设计方案、改进制 造工艺提供依据

V O I . 1 5 N 0 . 2 故障诊断 机械设 计综 合专家系统 19 7 型 的选择不是 简单的匹 配 , 而是综合用户 的各项 要求后作 智能探索 , 并进 行各种 模型 的评 价 、 选择 和 修正 。 I C A D 又 区别 于纯推理的分析 型 系统 , 它 可作 数值计算 , 计算机构参 数 、 零件尺 寸… … 必要 时可 调用其他语言作复 杂计算 , 进 行参数设计和零 件设计 。 推 理机 中的全过程控 制 策略使系统 区别于 固定 设计 过 程的 系统 。 整个设计过程 因设计对象不 同 、 约束条件不 同而不 同 , 每次设计都要 作设计过 程 的最 优选 择 。 同时 , 系 统的过程 说 明机构 与人机接 口 相 结合 , 随 时 向用户解 释设计过程 、 显示 各阶段的设计方案 。 整个设计过 程可 无需 非专家用户 的决策 , 也允许专家设计者的 干预 。 .2 2 设计模式化 知识 中心型 的专家系统的核 心技术之 一是 知识表达 , 它需要将设计模式化 , 包括设计 过 程 的模式 化和设计对 象的 模式化 。 设计过程 包括机能 设计 、 概念设计 、 基本 参数设计 、 结构尺 寸设计等 , 这些过程都需 模式化 。 将设计专家长 期积累 的个人经验以一 定 的模式表达出来 。 用 产生 式规 则表达每个 步骤 , 并 以嵌套成 串的规则 集合组成产生 式系 统操纵整 个设计过 程 。 设计对 象也需 要模式 化 。 在设计结束前并 无 真 正 的实际 设计 对象 , 只是作为一 种信 息 , 提供许多 “ 像 ” 即对 象模型 , 供设计者选择 、 评价 。 作为 “ 像 ” 的通 用机 构及其组合机构 的有关知识要 以一定的模式来表达 : 用语义网 络方式 表达 它 们的分类和 阶 层构造 ; 用 嵌套 的表结构组 成框架构造 表达它们的机能 、 特性 、 评价函 数 , 表达 参数设计时涉 及 的国标及 各种许用值 、 经验值等 ; 用 谓词演算表达 具体计算时所使用 的公 式集合 〔“ , 。 .2 3 满足化的再设计 设计型 的系统需要 最优地满足 所有 目标和 约束 。 知识库中表 达设计过 程 的规则和设计 对象的知识都是 静态 的 , 但 推理机中的 知识 利 用都是动 态 的 。 规则 嵌套的模式不 应 固定 , 而是受控制策略 驱动 , 应是 优选 的 。 对各阶段得到 的新模型 、 新方案都要反 复进行评价 、 修正 、 再设计 、 再评价 、 再修正 , 直至得到最 优方 案 。 设 计的过 程必须是 这样一 种满 足化 的再设计的 动态过程 。 3 综合专家系统 上述两 个系统本是 独立存在 、 单独使用 的 , 但基于 深知 识的故障诊断专家 系统与机械 设计专家系统能利用 同样的对象模型 , 从而在 知识表现和 解决问题 的探索方面 产生 了很深 的关系 。 它们可利 用知 识库 中相 同 的阶层 构造 和性能框架 , 一方 面作设计推理 , 寻求最优 的设 计方案 , 另一方面 进行诊断推理 , 寻找故障及产生 的原因 。 由此开发 了故障诊断 · 机 械设计综合专家系 统 。 这个综合系统的结构和 两个子系统的 相互 支援关系 如图 2 所示 。 综合系统 中一方面可 由设计系统支援诊断系统: 从设计系统 知识库 中贮存的设计对象 的机能 知识 (深知 识) 中可 推导 出诊断系统 所需 的因果知识 (浅 知识 ) ; 又可从设计过程 中各零部件的可靠性分析出发预测 故障 。 另一 方面又 可 由故障诊断系统支援设计系统 : 当 设计 、 制 造完成后 , 成 品在检查 、 测 试及运行 的监测 中得到一 系列 数据 , 将这些 数据输人 诊断系统 , 得 到 的分析 结果 可反馈 回设计系统 , 为 修改设计要求 、 修正设计方案 、 改进制 造工艺提供依据

·198 北京科技大学学报 1993年No.2 设计要束修改设计要率 用户接口 专家接可回 故康顶测 推理机设计过程说羽机构 中 知识获 库 鑫 修正设计方浆 知 [深知讽摩实肉复则库 家接 识在 事实岸 厂规则库 区验数据 理 运行败据 用户口 图2综合专家系统的组成 Fig.2 The composition of integrative expert system 4实例 基于以上设想,用RUN-PROLOG语言编制了一个故障诊断·机械设计综合专家系 统,将它试州于船用柴油机的燃料系统及动作控制系统的枚障诊断和部分零部件的设计, 并在PC-9801微机卜实现。现着重介绍深知识的使用和有关知识表达的实例。 4.1故障诊断系统 在系统的知识库的事实库和规则库中~样着下列知识: (1)用语义网络方式表达了诊断对象的阶层构造。 例:柴油机的各子系统、组件和零部件之间的所属关系: subsystem(diesel_engine.fuelsystem)...... unit (fuelsystem,fuellerpressurefeed)....... part (cam_unit.roller)..... (2)用表结构组成的框架构造表达了FT图中的故障知识和由结构函数计算的故障概 率等。 例2:有关高卡止回阀不能打开的故障和知识: tI (highpressure_check_valve. [m(cannot_open).g(I).cl (bad_material_ofvalve), c2(be_fixed_to_valveseat),af (out_of_function). ae(cannot_-operat).q1(0.00l5).q20.001),gq(0.003995)l). (3)用产生式规则表达了诊断规则

19 8 北 京 科 技 人 孕 学 报 1 9 9 3 年 N o Z 釜 ~ 工 . 知 识 库 知 愁i 十矗统 口 一 { 1 . 识 获 「 } 取 机 } 深知 识 l 门. 实闰恤侧库」 构 } . 、 门} ” ’ } n 事实 库 l 爵会 过 机 程 构 图 2 综合专 家系统的组成 F i g . 2 T h e e o m 即s i t i o n o f i n t e g r a t i v e e x 眯r t s y s t e m 4 实 例 基 f 以 卜设想 , 用 R U N 一 P R O L O G 语 言编 制 一 了一 个故 障诊断 · 机 械设 计综 合专家系 统 , 将它 试用 十船 用 柴油 机 的燃 料 系统 及动 作控 制 系统 的故障 诊 断和 部分 零 部件 的设 计 , 并在 P C 一 98 01 微 机 l : 实现 。 现 着 重介绍 深知 识 的 使 用和有 关知 识表达 的 实例 。 4 . 1 故障诊断系 统 在 系统的 知识库 的卞实 库和 规则 库 中贮 存着 卜列知 识: ( l) 用语 义网络 方 式表达 了诊断 对象的 阶层 构造 。 例 卜 柴油机的 各 广系统 、 组 件 和零 部件 之 l司的 所属关 系 : s u b s y s t e m (d i e s e l一 e n g i n e , fu e l一 s y s t e m ) . … … u n it ( fu e l_ s y s t e nr , fu e ll e r _ P r e s s u r e _ fe e d ) . … … Pa r t ( e a m _ u n it , r o ll e r ) . … … ( 2) 用表结 构组 成的 框架构 造 表达 ’J F T 图 中的 故 障知 识和 由结构 函数 计算 的 故障概 率等 。 例 :2 有 关 高J长止u1I 阀 不能 打 开的故 障和知识 : t l ( h 一g h _ p r e s s u r e _ e h e c k一 v a l v e , !m ( e a n n o t _ o p e n ) , g ( l ) , e l (b a d _ m a t e r i a l_ o -f v a l v e ) , e Z( b e _ if x e d _ t o _ v a l v e s e a t ) , a f ( o u t _ 0 1飞 一 fu n c t i o n ) , a e ( c a n n o t_ o p e r a t ) , q l (0 . 0 0 1 5 ) , q Z(0 . 0 0 1 ) , g q (0 . 0 0 3 9 9 5 )1) . ( 3 ) 用产 ` l 几式 规 则表达 r 诊 断规 则

Vol.15 No.2 故璋诊断·机械设计综合专家系统 ·199· 例3:判断故障形式、发生故障的零部件、故障原因、概率、等级等的规则: trouble_mode(X.Y):-t1(.L),member (m(Y).L). trouble_part(X,Y):-t1(Y.L),member (m(X),L). trouble_cause(X,Y.Z):-tro_cau(Y,Y.Z,W) trouble_probability (X.Y.Z):- t1(.L).member(m(Y),L).memble(gq(Z).L). 4.2机械设计专家系统 下列是知识库巾贮存的部分知识类型。 (1)用语义网络方式表达了通用机构的分类和阶层构造。 例4:通用机构中各类机构的所属关系: bl(cam,higherpair).... b3(platecam.plane_cam)..... (2)用框架模式表达这些机构的性能和评价函数。 例5: pl(double_crank,[i(revolve),o(revolve),s(parallel), mo2(change_point),min(fixed)]). p2(cam,[des(easily),pro(difficuty),pre(lower),li(short). fu(motion_transmission),tr(be_based_on_require). ef(low),jo(shaft).jo2(key),jo3(frame),trou(wear. driven_member_cannotrealizekimenaticlaw)]). (3)设计对象的有关知识。 例柴油机的阶层构造(见诊断系统的例1)。 以上3种知识构成深知识,设计系统选择模型进行概念设计时需要使用这些知 识(6)。加入某些规则后即可预测故障。 例6:从机构的薄弱点预测对相邻零部件的影响时,可用下规则: trouble_forecast(X,Y,Z.W.F.E,G):-p2(Z.N,member(trou(W,C).N) t1(X,L),affect_join_part (X,Y.C),member(m(Y).L) member(af(F).L),member(ae(E),L),member(g(G).L). 4.3两个系统相互支援的实例 (1)设计系统对诊断系统的知识支援。 例7:当燃料压送系统止回阀打不开,需探索故障原因时,先用诊断系统的知识和规 则进行诊断: 输入:P-trouble_cause(high_pressure._check._valve, cannotopen,Z). 输出:Z=badmaterialofvalve: % Z=be_fixed_to_valveseat; no 若对这两个原因不满足,可求助于设计系统。利用例6的规则: 输人:?-trouble_.forecast(high_pressure._check._valve

V o l . 15 N 0 . 2 故障诊断 · 机械设计综合专家 系统 19 9 例 :3 判 断故障形式 、 发 生故 障的零部 件 、 故 障原 因 、 概率 、 等级 等 的规 则 : t r o u b l e一m o d e (X , )Y : 一 t l (X , L ) , m e m b e r (m ( )Y , L ) . t r o u b l e 一P a r t (X , 约 : 一 t l (X , L ) , m e m b e r ( m (x) , L ) . t r o u b l e _ e a u s e (X , Y , Z ) : 一 t r o _ c a u ( X , y Z , 刚 t r o u b l e 一p r o b a b ilit , 厂 (x , y , z ) : 一 t l (X , L ) , m e m b e r ( n i ( )Y , 乙) nr e m b l e ( g q (z ) ,丈) . .4 2 机械设计专家 系统 下 列是 知识库中贮存 的部分知识类 型 。 ( 1) 用语义 网络 方式 表达 了通用机 构的 分类 和 阶层构 造 。 例 4 : 通用机 构 中各类 机构 的所 属关 系 : b l ( e a m , h i g h e r _ p a i r ) . · 一 b 3 (P l a t e 一 c a m , p l a n e 一 e a m ) . … … (2) 用框架 模式 表达这些 机构 的性能和 评价函 数 。 例 5 : p l ( d o u b l e _ c r a n k , [ i ( r e v o l v e ) , o ( r e v o l v e ) , s ( p a r a ll e l ) , m o Z( c h a n g e _ p o i n t ) , m i n ( if x e d )1) . p Z( c a m , [ d e s ( e a s il y ) , p r o (d iif c u t y ) , p r e (l o w e r ) , 11( s h o r t ) , fu (m o t i o n _ t r a n s m i s s i o n ) , t r (b e _ b a s e d _ o n _ r e q u i r e ) , e f( l o w ) ,j o ( s h a ft ) ,j 0 2 ( k e y ) ,j 0 3 ( fr a m e ) , t r o u (w e a r , d r i v e n 一m e m b e址 e a n n o t一 r e a li z e _ k im e n a t i e _ l a w )]) . (3) 设 计对象的有关知识 。 例柴 油机 的阶层 构造 (见 诊断 系统的 例 1) 。 以 上 3 种 知 识 构 成 深 知 识 , 设 计 系 统 选 择 模 型 进 行 概 念 设 计 时 需 要 使 用 这 些 知 识 〔6〕 。 加人某 些规则 后 即可预测 故 障 。 例 6 : 从机构的薄弱点 预测对 相邻零部件 的影 响时 , 可 用下规则 : t r o u b l e一fo r e e a s t (X , Y , Z , 砰 F, E , G ) : 一p Z( z , N , m e m b e r ( t r o u (附 , C ) , N) t l (尤L ) , a fe e t习 o i n 一p a r t (X , Y , C ) , m e m b e r ( 。 i ( )Y , L ) m e m b e r ( a f( 月 , L ) , m e m b e r ( a e (习 , L ) , m e m b e r g( ( G ) ,五) . .4 3 两个系统相互支援的实 例 ( l) 设计系 统对 诊断系统 的知识支 援 。 例 :7 当燃料压送系统止 回阀打不开 , 需 探索故障原 因时 , 先用诊断 系统 的知识和规 则进行 诊断 : 输人 : l卜 t r o u b l e 一 e a u s e ( h i g h _ p r e s s u r e一 e h e c k _ v a l v e , c a n n o t一 o P e n , Z ) . 输 出 : Z = b a d _ m a t e r i a l一。 」泣 v a l v e : Z = b e _ if x e d _ t o _ v a l v e s e a t ; n O 若对这 两个 原 因不满足 , 可求助于设计系统 。 利用 例 6 的 规则 : 输 人 : }?一 t r o u b l e一fo r e e a s t ( h i g h一p r e s s u r e _ e h e c k一 v a l v e

·200 北京科技人学学报 1993年No.2 cannot__open,(Z,W,F.E.G). Z=cam,W=wear.F=out_of_function, E=cannot_operat,G=I: 说明是由于凸轮磨损引起的。并预报了对燃料系统和对柴油机的影响,指出产生的故 障等级为1级。 (2)设计系统在开始改进原有成品的设计前,为了解运行情况便于提出改进意见,可 求助于诊断系统。 例8:为了改进燃料系统,使用以下规则: 输人:?-improve._design(fueL_system,Y,Z). 输出:X=increase_a_filter, Y=fuel_grave_contamination; 说明由于燃料污染严重,应增加一个过滤器。 5结论 (1)由于知识工程技术的引人,生成各种知识中心型的专家系统,这些专家系统可利 用共同的对象模型,共享知识库,实现知识的互相支援,从而发挥出更大的作用。 (2)故障诊断和机械设计两种不同类型的专家系统在共用深知识的基础上,可统一在 一起形成综合专家系统。 致谢:本文在完成过程中曾得到门本九州工业大学制御工学科的黑须显二敦授的指导和帮助,在此 特表示感谢! 参考文献 1上野晴树、小山照夫.工卡天-卜·之入子4.日本:工口ナ社,1988.89 2情报处理学会编.知识工学.H本:才-ㄙ社,1987 3赤木新介.AI技术(仁上石之天于4设计论.H本:才-厶社,1988 4大森康正,上野晴树.电子情报通信学会,1987、AI87-30:17 5长泽勋.情报处理,1987,28(2):187 6翁海珊.机械设计、1991,增刊号:32

北 京 科 技 人 学 学 报 年 9 9 N 0 0 2 1 3 o Z e n n o a t _ e n o P , (Z , 以 F , E , G ) . 输 出: Z = e a m , W 二 w e a r , F = o u t _ o f 一fu n e t i o n , E = e a n n o t一 o P e r a t , G = l ; 说 明是 由于 凸轮磨 损引 起 的 。 并预报 了对 燃料 系统和对 柴 油机的影 响 , 指 出产 生 的故 障等级 为 l 级 。 (2) 设计系统在开 始改进 原有成 品 的设计前 , 为 了解运 行情况便于提 出 改进意见 , 可 求助 于诊 断系 统 。 例 8 : 为了改 进燃 料 系统 , 使用 以 卜规则 : 输 入 : } ?一 im p r o v e _ d e s i g n (fu e l_ s y s t e m , y , z ) . 输 出: X = i n e r e a s e 一 a _ if lt e r , Y = fu e l一 g r a v e 一e o n t a m i n a t i o n ; 说 明由 于燃料 污染严 重 , 应 增加 一 个过滤 器 。 5 结 论 ( l) 由于 知识 工程技 术 的引 入 , 生成各种 知识 中心 型的专家系统 , 这些 专家系统 可利 用 共 同 的对象模 型 , 共享 知识 库 , 实现 知 识的 互相 支援 , 从而发 挥出更大 的作用 。 (2) 故障诊 断和机械 设计 两种不 同类 型的 专家系统 在共用深 知识 的基础 上 , 可统 一在 一 起形 成综合专家系统 。 致谢 : 本文在完成过程 中曾得到 日本九州 工 业 大学制御 工 学科的黑须 显二教授的指 导和 帮助 , 在此 特 表示感谢! 参 考 文 献 l 上野晴树 , 小 山照 夫 . 工 矢 久 ` 一 卜 · 乡 又 夕 人 . 日本 : 二 口 少 社 , 198 8 . 89 2 情报 处理 学 会编 . 知识 工 学 . 日本 二 才一 人 社 , 19 8 7 3 赤 木新介 . A l 技 术 忆 止 吞 少 久 少 人 设计 论 . 日本 二 才 一 人 社 , 19 8 8 4 大 森康正 , L野 晴 树 . 电 子情 报通信学 会 , 19 87 , A l 8 7一 3 0 : 17 5 长泽勋 . 情报处理 , 19 8 7 , 2 8 (2 ) : 1 8 7 6 翁海 珊 . 机械设计 , 19 9 1 , 增刊 号 : 3 2

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