機械故障診斷專家系統(tǒng)及其應用

1、機械故障診斷專家系統(tǒng)及其應用 主講： 姚 林 學號：13721488 引言 專家系統(tǒng)始于60年代中期，至今只有三、四十年的發(fā)展歷 史，但其發(fā)展迅速。1965年由美國斯坦福大學研制的 dedral解釋型專家系統(tǒng)被譽為世界上第一個專家系統(tǒng)。 70年代中期，一批卓有成效的專家系統(tǒng)開始出現(xiàn)。在這些 系統(tǒng)中，專家系統(tǒng)的主要技術，如人機接口、解釋功能、 自學習能力、不精確推理技術以及元知識等概念，得到了 研究和應用。與此同時，為了方便知識獲取和縮短專家系 統(tǒng)的研制周期，出現(xiàn)了各種知識獲取工具和專家系統(tǒng)開發(fā) 工具。進入80年代以來，專家系統(tǒng)研制中的一個重要發(fā)展 是專家系統(tǒng)開發(fā)工具的出現(xiàn)，它的出現(xiàn)使得專家系統(tǒng)

2、的建 立過程更加方便了，設計效率提高了，研制周期縮短了2 。 主要章節(jié) l一、專家系統(tǒng)的人工智能特點 l二、專家系統(tǒng)的結構 l三、國外部分專家系統(tǒng)介紹 一、專家系統(tǒng)的人工智能特點 專家系統(tǒng)所能解決的主要問題有1： （1）解決那些只有專家才能解決的實際復雜問題。 （2）用模仿人類專家推理過程的計算機模型來解決這些 問題，并能達到人類專家解決問題的水平。 當前比較成功的專家系統(tǒng)一般具有以下幾個特點1 ： （1）啟發(fā)性，即能使用判別性知識進行推理； （2）透明性，能解釋自己的推理過程； （3）靈活性，能不斷修改和擴充知識。 專家系統(tǒng)之所以得以迅速發(fā)展絕非偶然，而是由其自身特 點所決定的1 ： （1）

3、它能記錄和傳播珍貴的專家經(jīng)驗。 （2）專家系統(tǒng)可以匯集和管理不同來源的、眾多的專家 知識，對需要解決的問題提出更高明和更全面的解決辦法。 （3）專家系統(tǒng)可以將實際專家的經(jīng)驗和知識轉化為軟件， 或固化成硬件儲存起來。 （4）在工作中應用專家系統(tǒng)能大幅度地提高工作效率， 創(chuàng)造較大的社會價值和經(jīng)濟效益。 二、專家系統(tǒng)的結構 一個專家系統(tǒng)一般包含三個組成部分，知識庫、推理機和 人機接口，其結構框圖如圖1所示2。 圖1 專家系統(tǒng)的基本結構 一個實用的設備故障診斷專家系統(tǒng)除了上述三個基本組成 部分外，還應根據(jù)其特定的要求包括其他一些組成部分。 一個完整的設備故障診斷專家系統(tǒng)結構如圖2所示。 圖2 專家系統(tǒng)

4、的完整結構 現(xiàn)將其各個部分的功能歸納如下3： （1）知識庫 是一個獨立的實體，其內(nèi)部存儲的知識通過 程序來提取和管理。知識庫中應易于存入新的知識而且不 和已有的知識相互發(fā)生干擾。 （2）推理機 是專家系統(tǒng)的組織控制機構，可根據(jù)當前的 輸入數(shù)據(jù)（如機器設備運行時的各種征兆），應用知識庫 中的知識，按一定的策略進行推理，以達到要求的目標。 （3）全局數(shù)據(jù)庫 是用于存儲所診斷問題領域內(nèi)原始特征 數(shù)據(jù)的信息、推理過程中得到的各種中間信息和解決問題 后輸出結果信息的存儲器。 （4）知識獲取 是專家系統(tǒng)與領域專家和知識工程師的接 口。通過它與領域專家和知識工程師的交互，不僅可以獲 得知識，還可以使知識得到

5、修改、提煉。 （5）解釋子系統(tǒng) 能夠對推理過程作出解釋，可以解釋推 理得到的確定性結論。 （6）人機接口 是專家系統(tǒng)與領域專家或知識工程師以及 一般用戶之間的界面。用于輸入輸出的工作。 專家系統(tǒng)的知識獲取 專家系統(tǒng)的核心是知識。知識獲取就是把用于求解專門 領域問題的知識從擁有這些知識的知識源中提取出來，并 轉化為特定的計算機語言表示。通常，知識源的知識并不 以一種現(xiàn)成的表示形式存在。因此，作為知識主體的知識 工程師不得不通過自己的努力來獲取和表示所需的知識。 會談、試驗、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析歸納是構成知識獲取的 幾個主要步驟，如圖3所示。 圖3 知識獲取步驟 目前，對知識的獲取有兩種類型：非自動

6、型知識獲?。ㄈ?圖4）、自動型知識獲?。ㄈ鐖D5）2。 圖4 非自動知識獲取 圖5 自動知識獲取 專家系統(tǒng)的知識表示 知識表示是知識符號化和形式化的過程，目的在于通過 知識的有效表示，使專家系統(tǒng)能夠利用這些知識進行推理 和做出決策。在專家系統(tǒng)中，知識表示直接影響系統(tǒng)知識 的獲取能力和知識的運用效率，因而知識表示是知識工程 中最基本的問題3。一個好的知識表示應具有如下特征4： （1）可擴充性 （2）明確性 （3）清晰性 （4）可理解性 目前，人工智能研究者們已提出了多種知識表示方法。主 要有生產(chǎn)式表示、邏輯表示、語義網(wǎng)絡表示、對象屬 性值（avo）三元組表示、框架表示、過程表示及面向 對象的表示等

7、。在諸多知識表示方法中，生產(chǎn)式規(guī)則（簡 稱為規(guī)則）已成為當前專家系統(tǒng)中最常用的一種知識表示 方法，很適合于故障診斷專家系統(tǒng)的知識組織。規(guī)則表示 的一般形式為： if then 其中，p為前提條件，由與故障相關的多個征兆組合而成； r是規(guī)則的結論，即故障類型。它表示當條件滿足時，可 執(zhí)行相應的動作2。 專家系統(tǒng)的推理機制 診斷推理是指依據(jù)一定的原則從已有的征兆事實推斷出 診斷對象存在的故障的過程。通常把故障診斷中選擇知識 和運用知識進行診斷推理的過程稱為基于知識的診斷推理。 基于知識的診斷推理的軟件實現(xiàn)構成了推理機，它是故障 診斷專家系統(tǒng)的基本組成部分之一。診斷推理過程要解決 的問題是：在診斷過

8、程中，如何控制診斷知識的選擇和運 用。 推理方式2 （1）演繹推理、歸納推理、類比推理 演繹推理：是從已知判斷出發(fā)，通過演繹推出結論的一 種推理方式，其結論就蘊含在已知的判斷中，所以演繹推 理是一種由一般到個別的推理。 歸納推理：是指從足夠多的實例中推出一般性結論的推 理，是從個別到一般（普遍）。歸納推理中，前提與結論 之間沒有必然的聯(lián)系，因此，其結論可能為真，也可能為 假。 類比推理：是根據(jù)兩個對象在一系列屬性上是相同的， 而且已知其中的一個對象還具有其它屬性，由此推斷出另 一個對象也具有同樣的其它屬性的結論。 （2）精確推理、不精確推理 不精確推理：它的主要理論基礎是概率論，由于純概率 論

9、方法要求大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)做基礎，而且要求各事實之間相 互獨立，這在許多應用領域是難以滿足的，因而其應用范 圍受到很多限制。為了克服概率模型的不足，人工智能學 者提出了許多新的不精確推理模型，比較有代表性的有主 觀貝葉斯方法、模糊推理、證據(jù)推理、可能性理論和合情 推理等。每種方法都有自身特點和實用領域，建造故障診 斷專家系統(tǒng)時應根據(jù)診斷對象的特點來選擇，選擇時要綜 合考慮模型的有效性和適用性。 （3）單調(diào)推理和非單調(diào)推理 單調(diào)推理：單調(diào)推理的單調(diào)性是指隨著推理的向前推進 及新知識的加入，推出的結論是否越來越接近最終目標。 非單調(diào)推理：是指隨著知識的增加，可能使系統(tǒng)原先推 出的結論被否定的推理。在故障

10、診斷過程中，領域專家常 常需要在信息或知識不全的情況下進行診斷推理，通常他 們根據(jù)一般經(jīng)驗或常識得出在當時看來是合理的結論，隨 著新知識或新事實的增加，進一步表現(xiàn)出來的情況可能與 原先推出的結論發(fā)生矛盾，這時就需要取消原先的結論， 依據(jù)新情況重新進行推理。 推理方向 （1）正向推理 是由已知征兆事實到故障結論的推理。正 向推理過程5如圖6所示。 正向推理的優(yōu)點是：用戶可以主動提供與診斷對象有關 的已知征兆事實，而不必等到診斷系統(tǒng)要求時才提供，系 統(tǒng)可以很快地對用戶所輸入的征兆事實做出反應。而且這 種推理控制簡單，容易實現(xiàn)，因此它比較適合于設備的在 線監(jiān)測和控制。但正向推理也存在著潛在的低效性，

11、如規(guī) 則的激活與執(zhí)行似乎漫無目標，系統(tǒng)診斷過程中可能要執(zhí) 行許多與故障無關的操作。而且由于不能進行反推，系統(tǒng) 的解釋功能較難實現(xiàn)。 圖6 正向推理示意圖 （2）反向推理 是由目標到支持目標證據(jù)的推理。反向推 理過程5如圖7所示。 反向推理的主要優(yōu)點是不用尋找那些與假設目標無關的 規(guī)則。推理過程的方向性很強。主要缺點是初始目標的選 擇比較盲目，因此，它適合于解空間較小的問題。 圖7 反向推理示意圖 （3）混合推理 正向推理和反向推理是控制策略中兩種極 端的方法，各有其優(yōu)缺點。正向推理的主要缺點是推理盲 目，反向推理的主要缺點是初始目標的選擇盲目。解決這 個問題的有效辦法就是將正向推理和反向推理結

12、合起來使 用，即混合推理。混合推理指先根據(jù)給定的原始數(shù)據(jù)或證 據(jù)向前推理，得出可能成立的診斷結論，然后，以這些結 論為假設，進行反向推理，尋找支持這些假設的事實或證 據(jù)。 混合推理一般用于以下幾種情形：已知條件不足，用正 向推理不能激活任何一條規(guī)則；正向推理所得結論可信度 不高，用反向推理來求解更確切的答案。混合推理過程5 如圖8所示。 圖8 混合推理示意圖 三、國外部分專家系統(tǒng)介紹 一切需要處理知識的地方都可以采用專家系統(tǒng)。對于一些 需要專家的特殊經(jīng)驗進行推理的問題，采用專家系統(tǒng)尤為 重要。專家系統(tǒng)主要用于診斷、監(jiān)測、分析、解釋、預測、 證明、設計、調(diào)試、修理、數(shù)學和監(jiān)控等諸多方面。機械 故

13、障診斷是專家系統(tǒng)應用的新領域，雖開始較晚，但發(fā)展 迅速，潛力很大。下面從監(jiān)控、診斷、維修三個方面簡單 介紹國外研制的一些專家系統(tǒng)1。 n 監(jiān)控方面 美國西屋研究中心和卡內(nèi)基梅隆大學合作研制了一臺汽 輪發(fā)電機監(jiān)控專家系統(tǒng)。這個系統(tǒng)被用來監(jiān)視汽輪發(fā)電機 組的全天工作狀況，它能夠快速、精確分析儀表送來的信 號，然后立即告訴操作人員應采取什么動作。在汽輪發(fā)電 機上裝有傳感器和監(jiān)視儀表，與遠處計算機相連接，計算 機則根據(jù)由汽輪發(fā)電機和發(fā)電機專家的經(jīng)驗編制的程序分 析溫度、壓力、速度、振動和射頻輻射等數(shù)據(jù)，判斷機組 工作正?；虍惓?，或者有無產(chǎn)生故障的苗頭，并可告訴維 修人員應如何采取防范或預防措施。它最終

14、發(fā)展目標是將 整個電廠（包括汽輪機、發(fā)電機、鍋爐等）都連接到24h 連續(xù)運行的診斷專家系統(tǒng)上。 n 診斷方面 診斷高壓馬達的框架基系統(tǒng)comex以及診斷空調(diào)機的 規(guī)則基系統(tǒng)prodogi已經(jīng)在日本研制出來。這是用于機 械故障診斷的實驗系統(tǒng)。由于許多電氣設備由電路、管道 和運輸部件組成，研制專家系統(tǒng)時必須考慮各種故障因素， 如絕緣、過熱、磨損、材料疲勞等 n 維修方面 通用電氣公司研制了內(nèi)燃電力機車排故計算機輔助 系統(tǒng)，稱為cats-1（又名delta）。為了查找問題，排 故系統(tǒng)首先顯示機車可能出現(xiàn)的各種故障范圍；當用戶選 定某一特殊范圍時，系統(tǒng)詢問用戶一系列詳細問題，同時 對每一步都做出解釋，并在適當?shù)臅r候在屏幕上顯示圖形； 最后，當排故系統(tǒng)查出故障原因后，再給出特定的修理指 導。