電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的研究

1、摘要故障診斷是運(yùn)行人員依照運(yùn)行規(guī)程、經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況進(jìn)行判斷、推理、處理的過(guò)程，它難以用精確的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述，不可能通過(guò)傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法來(lái)求解或得到解決。以往技術(shù)人員雖然在對(duì)報(bào)警信息處理時(shí)采用了半結(jié)構(gòu)化方法，但是這種人工方法速度很慢，如果對(duì)一些相關(guān)數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)、處理不及時(shí)就會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行不正常。鑒于上述情況，研究并開(kāi)發(fā)了火電廠報(bào)警診斷專家系統(tǒng)，來(lái)及時(shí)、在線地對(duì)故障有關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到故障原因和操作指導(dǎo)，從而使系統(tǒng)盡快恢復(fù)正常，保證生產(chǎn)的順利進(jìn)行。主要工作包括三個(gè)方面：整理了故障診斷知識(shí)；使用Visual C+開(kāi)發(fā)了報(bào)警診斷專家系統(tǒng)的平臺(tái)；最后對(duì)所設(shè)計(jì)的專家系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù).關(guān)鍵詞：水汽循環(huán) 故障

2、診斷 專家系統(tǒng)ABSTRACTDiagnosis is the process of operating personnel judge,inference and disposalaccording field condition by run rules and experience.It isdifficult to describe by precise math model and cant be solved by traditional math method.Technical personnel formerly disposed ala- rming information

3、 by half structured method,but which was slow . The run of system will be abnormal if finding and disposing data late.Hence the expert system for alarm diagnosis in thermal power plant has been studied and developed in this paper, which gained the fault reason and operation guide after deal with dat

4、a in time and on- line.It can return normal system and ensure the trouble-free operat- ion as soon aspossible.KEY WORDS：water vapor circle 、diagnostic 、expertsystem目 錄第一章緒論11.1課題的意義11.2國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究綜述1故障診斷技術(shù)的研究狀況1專家系統(tǒng)在故障診斷中的應(yīng)用2電廠水汽循環(huán)故障故障診斷技術(shù)研究狀況21.3本論文的主要工作3第二章專家系統(tǒng)理論和方法的研究.42.1專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論4專家系統(tǒng)定義4專家系統(tǒng)特點(diǎn)4專家系統(tǒng)

5、的主要類型及診斷型專家系統(tǒng)52.2專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)52.3知識(shí)表示方法72.4.推理方法10第三章電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)123.1系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)123.2系統(tǒng)的功能123.3系統(tǒng)的特點(diǎn)133.4系統(tǒng)各模塊的設(shè)計(jì)方法13第四章電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)154.1 知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì)154.2電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)故障信息庫(kù)的創(chuàng)建164.2.1 電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建17數(shù)據(jù)庫(kù)的更新與維護(hù)194.3 電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)推理機(jī)的設(shè)計(jì)204.4可視化操作界面的設(shè)計(jì)244.5解釋機(jī)的設(shè)計(jì)274.6離線診斷28第五章結(jié)論與展望305.1結(jié)論305.2展望3

6、0參考文獻(xiàn)32致謝33第一章 緒論1.1課題的意義在工程技術(shù)領(lǐng)域，故障診斷技術(shù)一直以來(lái)對(duì)于保證設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)和生產(chǎn)順利進(jìn)行起著重要作用。對(duì)于故障診斷技術(shù)的研究和應(yīng)用, 不僅具有理論價(jià)值，而且還有著十分明顯的和直接的經(jīng)濟(jì)效益。 今天隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)中的設(shè)備日趨大型化、復(fù)雜化、高速化、自動(dòng)化。這些設(shè)備上的技術(shù)進(jìn)步，一方面使生產(chǎn)的速度、效率、容量、強(qiáng)度得到大幅度提高，但另一方面隨之而來(lái)的由于系統(tǒng)停機(jī)和故障造成的損失也同步增長(zhǎng)。這種制約關(guān)系對(duì)于故障診斷和預(yù)測(cè)技術(shù)提出了更高的要求，傳統(tǒng)的診斷方法已不能滿足這種要求了。 在這種趨勢(shì)下，伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)的進(jìn)步，診斷技術(shù)進(jìn)入了智能化

7、階段。專家系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，實(shí)際上它是以知識(shí)庫(kù)為核心進(jìn)行問(wèn)題求解的計(jì)算機(jī)程序，即基于知識(shí)的智能系統(tǒng)。用來(lái)模擬人的邏輯思維行為，它在某一特定領(lǐng)域具有人類專家水平的解題能力。專家系統(tǒng)擁有大量的經(jīng)驗(yàn)和專門知識(shí)，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)對(duì)領(lǐng)域中的復(fù)雜問(wèn)題得出高水平的解答。電廠水汽循環(huán)系統(tǒng)是一個(gè)由幾個(gè)環(huán)節(jié)組成的復(fù)雜系統(tǒng)，由于它是一個(gè)循環(huán)系統(tǒng),任何部分設(shè)備發(fā)生故障所造成的水汽質(zhì)量變化都會(huì)對(duì)其他部分產(chǎn)生影響。所以說(shuō)此系統(tǒng)中各個(gè)部分都有著很強(qiáng)的相互作用,這是進(jìn)行故障診斷的主要難點(diǎn)之一。由于專家系統(tǒng)具有既定的知識(shí)庫(kù)與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评沓绦?，因此它能夠勝任一些?zhí)行起來(lái)較費(fèi)時(shí)，復(fù)雜度較高的工作。 Visual

8、C+是今年來(lái)在國(guó)內(nèi)外廣泛使用的可視化，面向?qū)ο蟮木幊陶Z(yǔ)言。電廠水汽循環(huán)故障專家系統(tǒng)很適合用VC+實(shí)現(xiàn)，用它來(lái)開(kāi)發(fā)電汽循環(huán)故障專家系統(tǒng)有以下優(yōu)點(diǎn):支持面向?qū)ο蠹夹g(shù)，計(jì)算能力強(qiáng)，可生成友好的用戶界面。1.2國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究綜述故障診斷技術(shù)的研究狀況 自上世紀(jì)60年代美國(guó)首先開(kāi)始故障診斷技術(shù)的研究以來(lái)，故障診斷技術(shù)獲得了持久的發(fā)展。目前，美國(guó)在航空航天、軍事、核能等尖端技術(shù)領(lǐng)域的故障診斷技術(shù)處于領(lǐng)先地位;英國(guó)在摩擦磨損、汽車、飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)檢測(cè)和診斷方面的診斷技術(shù)具有領(lǐng)先優(yōu)勢(shì);日本則在鋼鐵、化工、鐵路等民用工業(yè)的診斷技術(shù)處于領(lǐng)先地位。 簡(jiǎn)要回顧設(shè)備故障診斷技術(shù)近40年的發(fā)展歷史，大致可以將這一過(guò)程分為兩個(gè)

9、階段。第一階段是以傳感器技術(shù)和動(dòng)態(tài)測(cè)試技術(shù)為基礎(chǔ)，以信號(hào)處理技術(shù)為手段的常規(guī)診斷技術(shù)發(fā)展階段。第二階段是以人工智能技術(shù)為核心的智能診斷技術(shù)發(fā)展階段。這一階段，對(duì)診斷技術(shù)的研究不再離散地進(jìn)行，而是從知識(shí)的角度出發(fā)，系統(tǒng)地研究診斷技術(shù)與診斷過(guò)程的每一步，包括從信息的檢測(cè)到特征抽取、狀態(tài)識(shí)別到故障分析、干預(yù)決策到維修計(jì)劃都實(shí)現(xiàn)知識(shí)的引導(dǎo)，使診斷技術(shù)不僅為某領(lǐng)域少數(shù)專業(yè)人員所掌握而成為一般人員也能使用的工具。人類專家的知識(shí)，包括領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和各種問(wèn)題求解的方法、策略，在診斷過(guò)程中起著主導(dǎo)作用。在這一階段，診斷技術(shù)研究?jī)?nèi)容與實(shí)現(xiàn)方法已發(fā)生了重大的變化，診斷過(guò)程的知識(shí)化使得人們致力于研究知識(shí)的獲取、表達(dá)

10、與組織、推理方法、診斷模型以及診斷策略，建立基于知識(shí)的設(shè)備診斷技術(shù)理論體系和開(kāi)發(fā)智能診斷系統(tǒng)1。1.2.2專家系統(tǒng)在故障診斷中的應(yīng)用 專家系統(tǒng)在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，長(zhǎng)期以來(lái)，在航空、航天、電力、機(jī)械、化工、船舶等許多領(lǐng)域，故障檢測(cè)與診斷技術(shù)與專家系統(tǒng)相結(jié)合，使工程的安全性與可靠性得到保證。故障診斷專家系統(tǒng)除了具備專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)外，還具有自己的特殊性。它具有如下特點(diǎn):(1)知識(shí)可以從類似機(jī)器和工作實(shí)際、診斷實(shí)例中獲取，即知識(shí)來(lái)源比較規(guī)范;(2)診斷對(duì)象多為復(fù)雜的、大型的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，這種系統(tǒng)的大部分故障是隨機(jī)的，普通人很難判斷，需要通過(guò)討論或請(qǐng)專家來(lái)進(jìn)行診斷。但對(duì)于一些新型機(jī)器，可能無(wú)處

11、獲得診斷知識(shí);或者對(duì)于非定型生產(chǎn)的機(jī)器，其工作特性和常用機(jī)器相比差異很大，知識(shí)獲取也十分困難。而專家系統(tǒng)恰恰適用于復(fù)雜的、知識(shí)來(lái)源規(guī)范的大型動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，它可以匯集眾多專家的知識(shí)，進(jìn)行分析、比較、推理，最終得出正確的結(jié)論?，F(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員可以充分利用各種信息和癥兆，在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的幫助下有效地解決工程實(shí)際問(wèn)題，這也是故障診斷專家系統(tǒng)近年來(lái)成為熱門研究課題的原因。1.2.3電廠水汽循環(huán)故障故障診斷技術(shù)研究狀況 目前，國(guó)內(nèi)外在電力系統(tǒng)中已應(yīng)用專家系統(tǒng)的領(lǐng)域主要有:規(guī)劃與設(shè)計(jì)、電壓與無(wú)功功率控制、靜態(tài)與動(dòng)態(tài)安全分析、警報(bào)處理與故障診斷、電力系統(tǒng)的恢復(fù)、電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)報(bào)、電力系統(tǒng)規(guī)劃、電力系統(tǒng)輔助教學(xué)、配電

12、系統(tǒng)的負(fù)荷調(diào)整、運(yùn)行規(guī)劃、電力系統(tǒng)的繼電保護(hù)、維護(hù)調(diào)度等方面。 專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)警報(bào)處理、故障診斷及恢復(fù)控制領(lǐng)域的應(yīng)用已比較成功，而在其它領(lǐng)域則尚屬初步，應(yīng)用實(shí)例不多?？梢灶A(yù)料，專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越受到重視。 專家系統(tǒng)在火電廠的應(yīng)用不像它在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的那樣廣泛。但它在火電廠中應(yīng)用發(fā)展的潛力是很大的。目前，火電廠中開(kāi)始應(yīng)用專家系統(tǒng)的領(lǐng)域主要有:性能監(jiān)視、故障診斷、過(guò)程控制等。許多專家系統(tǒng)已研制成功，如美國(guó)西屋公司的汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)，Battelle Labs研制的電廠腐蝕監(jiān)測(cè)專家系統(tǒng)，Sargent&Lundy公司研制的電廠化學(xué)分析專家系統(tǒng)，美國(guó)電力科學(xué)研究院的電

13、廠熱耗專家系統(tǒng)、清潔燃燒與質(zhì)量管理專家系統(tǒng)、預(yù)測(cè)性維修指導(dǎo)專家系統(tǒng)、電廠控制專家系統(tǒng)、凝汽器與加熱器專家系統(tǒng)等。 專家系統(tǒng)從本質(zhì)上講是一種高級(jí)的程序開(kāi)發(fā)技巧，專家系統(tǒng)在某一領(lǐng)域能否取得很大的成功，主要取決于能否獲取高質(zhì)量的知識(shí)、專家系統(tǒng)工具的性能(運(yùn)行速度及與數(shù)值程序的交互能力等)、知識(shí)庫(kù)的維護(hù)是否方便以及人機(jī)接口的友好程度等。如果能將有關(guān)火電廠運(yùn)行的專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)成功地表達(dá)成適合于專家系統(tǒng)處理的知識(shí)形式，專家系統(tǒng)在火電廠中的應(yīng)用是會(huì)取得成功的，因?yàn)樵谠矸矫娌淮嬖趩?wèn)題，這當(dāng)然需要大量的艱苦的努力。計(jì)算機(jī)在火電廠中的應(yīng)用已有相當(dāng)長(zhǎng)的歷史，現(xiàn)在正在朝著智能監(jiān)控的方向發(fā)展。火電廠是專家系統(tǒng)發(fā)揮作用的

14、一個(gè)很好的對(duì)象，通過(guò)不斷努力，一定會(huì)有實(shí)用的專家系統(tǒng)陸續(xù)地涌現(xiàn)。21.3本論文的主要工作本課題的目標(biāo)是開(kāi)發(fā)電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)。主要研究任務(wù)是開(kāi)發(fā)電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)各個(gè)功能模塊，包括知識(shí)庫(kù)知識(shí)的表示，數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建，推理機(jī)，人機(jī)操作界面等。知識(shí)庫(kù)知識(shí)的表示：知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)是用基于規(guī)則的表示法來(lái)表示。數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建：通過(guò)對(duì)電廠水汽系統(tǒng)的深入學(xué)習(xí)，總結(jié)出專家系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)的內(nèi)容，創(chuàng)建電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。推理機(jī)：通過(guò)對(duì)知識(shí)庫(kù)規(guī)則的分析，用C+面向?qū)ο蟮某绦蛘Z(yǔ)言設(shè)計(jì)電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的推理機(jī)。人機(jī)操作界面：最后利用Visual C+可視化的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，設(shè)計(jì)出電廠水汽

15、循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的人機(jī)操作界面。第二章 專家系統(tǒng)理論和方法的研究.2.1專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論2.1.1專家系統(tǒng)定義 專家系統(tǒng)(Expert System，簡(jiǎn)稱ES)是一個(gè)(或一組)能在某特殊領(lǐng)域內(nèi)，以人類專家的水平去解決該領(lǐng)域中困難問(wèn)題的智能計(jì)算機(jī)程序。這個(gè)程序系統(tǒng)內(nèi)部具有大量專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，它能利用僅人類專家可用的知識(shí)和推理方法來(lái)解決問(wèn)題，并且得到與專家相同的結(jié)論3。2.1.2專家系統(tǒng)特點(diǎn)一般來(lái)說(shuō)，專家系統(tǒng)必須具備下述基本特征4： (1)啟發(fā)性。專家系統(tǒng)運(yùn)用專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理、判斷和決策。世界上的大部分工作和知識(shí)都是非數(shù)學(xué)性的，只有一小部分人類活動(dòng)是以數(shù)學(xué)公式或數(shù)字計(jì)算為核心。即使

16、是化學(xué)和物理學(xué)科，大部分也是靠推理進(jìn)行思考的;對(duì)于生物學(xué)、大部分醫(yī)學(xué)和全部法律學(xué)，情況也是如此。企業(yè)管理的思考幾乎全靠符號(hào)推理，而不是數(shù)值計(jì)算。(2)透明性。由于專門知識(shí)大多是人類專家在實(shí)踐中積累起來(lái)的啟發(fā)性知識(shí)，所以通常只有專家本人了解這些知識(shí)，同時(shí)啟發(fā)性知識(shí)多來(lái)源于經(jīng)驗(yàn)，沒(méi)有正確性保障，一般情況下，這些專門知識(shí)是不會(huì)寫入教科書或其他書籍中的。因此人類專家的專門知識(shí)通常不被他人了解，他們基本上是專家本人的知識(shí)。正因?yàn)槿绱?，一方面這些啟發(fā)性知識(shí)鮮為人知，另一方面它們又沒(méi)有正確性保障，所以如果ES向其他應(yīng)用程序一樣只提供最終結(jié)論而不對(duì)其作任何解釋，則勢(shì)必會(huì)影響用戶對(duì)這些結(jié)論的信任程度，特別是系統(tǒng)

17、的結(jié)論與用戶的看法相抵觸時(shí)，更是如此。因此，專家系統(tǒng)要能夠解釋本身的推理過(guò)程并回答用戶提出的問(wèn)題，使用戶能夠了解推理過(guò)程，提高用戶對(duì)專家系統(tǒng)的信賴感。(3)靈活性。專門知識(shí)大多是啟發(fā)性知識(shí)，沒(méi)有正確性保證，所以，相對(duì)于邏輯性知識(shí)來(lái)說(shuō)它們是不穩(wěn)定的。一旦遇到新情況、新問(wèn)題，人類專家隨時(shí)可能修正己有的知識(shí)或歸納出新知識(shí)以便能夠處理這些新問(wèn)題。專門知識(shí)的不穩(wěn)定因素要求ES具有較大的靈活性，也就是說(shuō)，系統(tǒng)知識(shí)應(yīng)容易修改和擴(kuò)充，以便不斷適應(yīng)新情況的需要。(4)擴(kuò)充性。專門知識(shí)是人類專家長(zhǎng)期積累起來(lái)的，這些知識(shí)在專家頭腦中往往沒(méi)有很好的組織結(jié)構(gòu)。這主要表現(xiàn)在領(lǐng)域?qū)＜以跒镋S提供知識(shí)時(shí)往往很難說(shuō)清他們知道多

18、少知識(shí)，即使讓他們說(shuō)明如何解決某種問(wèn)題也是比較困難的。這給專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工作造成極大的困難，以往ES的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)都證實(shí)了這一點(diǎn)。因此，要求領(lǐng)域?qū)＜野阉赖闹R(shí)一下子都整理出來(lái)是不現(xiàn)實(shí)的。一種比較簡(jiǎn)單有效的方法是隨時(shí)把領(lǐng)域?qū)＜艺沓鰜?lái)的知識(shí)加入到系統(tǒng)中，這就決定了ES的開(kāi)發(fā)是一個(gè)漫長(zhǎng)的不斷擴(kuò)充的過(guò)程。此外，研制一個(gè)成功的專家系統(tǒng)往往需要利用大量的實(shí)例進(jìn)行反復(fù)測(cè)試，從中發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行修改和擴(kuò)充，以便達(dá)到較高的性能。綜上所述，一個(gè)專家系統(tǒng)應(yīng)該具有以下四個(gè)基本特征:啟發(fā)性不僅能使用邏輯性知識(shí)，也能使用啟發(fā)性知識(shí);透明性能向用戶解釋它們的推理過(guò)程，還能回答用戶的一些問(wèn)題;靈活性系統(tǒng)中的知識(shí)應(yīng)便于修

19、改和擴(kuò)充;擴(kuò)充性系統(tǒng)中的知識(shí)必然是一個(gè)漫長(zhǎng)的測(cè)試、修改和完善的過(guò)程。2.1.3專家系統(tǒng)的主要類型及診斷型專家系統(tǒng)按照所解決問(wèn)題的性質(zhì)，專家系統(tǒng)可分為很多種類型，主要有:解釋型專家系統(tǒng)、預(yù)測(cè)型專家系統(tǒng)、診斷型專家系統(tǒng)、設(shè)計(jì)型專家系統(tǒng)、規(guī)劃型專家系統(tǒng)、監(jiān)視型專家系統(tǒng)、控制型專家系統(tǒng)等等5。本課題研究的專家系統(tǒng)屬于診斷型專家系統(tǒng)。診斷型專家系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)觀察到的情況(數(shù)據(jù))來(lái)推斷出某個(gè)對(duì)象機(jī)能失常(即故障)的原因。這類專家系統(tǒng)的應(yīng)用范疇包括對(duì)醫(yī)療、電子、機(jī)械、軟件等領(lǐng)域的故障進(jìn)行診斷。診斷型專家系統(tǒng)具有以下特點(diǎn):1、能夠了解被診斷對(duì)象或客體各組成部分的特性以及它們之間的聯(lián)系。2、能夠區(qū)分一種現(xiàn)象及

20、其所掩蓋的另一種現(xiàn)象。3、能夠向用戶提出測(cè)量的數(shù)據(jù)，并從不確切信息中得出盡可能正確的診斷。2.2專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)是指專家系統(tǒng)各組成部分的構(gòu)造方法和組織形式。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)選擇得當(dāng)與否，與專家系統(tǒng)的適用性和有效性密切相關(guān)。選擇什么結(jié)構(gòu)最為恰當(dāng)，要根據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境和所執(zhí)行任務(wù)的特點(diǎn)而定。圖2. 1是專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)。這里對(duì)這幾部分結(jié)構(gòu)分析說(shuō)明6。 圖 2. 1 專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)圖(1)知識(shí)庫(kù)知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)從專家那里得到的特定領(lǐng)域的知識(shí)，這些知識(shí)包括邏輯性知識(shí)和啟發(fā)性知識(shí)兩類。知識(shí)庫(kù)是專家系統(tǒng)的重要組成部分，知識(shí)庫(kù)知識(shí)的正確與否直接關(guān)系到專家系統(tǒng)分析結(jié)果的正確與否。所以知識(shí)庫(kù)的可用性與正

21、確性是對(duì)知識(shí)庫(kù)的基本要求。 知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建涉及到知識(shí)表達(dá)問(wèn)題，即如何把專家知識(shí)存儲(chǔ)到知識(shí)庫(kù)中。一個(gè)好的知識(shí)表示方案不僅能夠把有用的知識(shí)很方便的存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中，而且還便于管理和處理這些知識(shí)。目前有許多知識(shí)表示方法，主要有狀態(tài)空間表示法、邏輯表示法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法、框架表示法、過(guò)程表示法、劇本表示法、規(guī)則表示法及面向?qū)ο蟊硎痉ǖ?。目前大多?shù)專家系統(tǒng)都采用規(guī)則表示法作為知識(shí)表示 的方法。(2)綜合數(shù)據(jù)庫(kù)綜合數(shù)據(jù)庫(kù)又稱為“黑板”、全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)或總數(shù)據(jù)庫(kù)，它用于存儲(chǔ)領(lǐng)域或問(wèn)題的初始數(shù)據(jù)和推理過(guò)程中得到的中間數(shù)據(jù)(信息)，即被處理對(duì)象的一些當(dāng)前事實(shí)。數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容是在不斷變化的。在求解問(wèn)題開(kāi)始時(shí)，它存放的是用戶

22、提供的初始事實(shí)。在推理過(guò)程中它存放每一步推理所得到的結(jié)果。推理機(jī)根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容從知識(shí)庫(kù)選擇合適的知識(shí)進(jìn)行推理，然后又把推出的結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。(3)推理機(jī)推理機(jī)的作用是按照一定的控制策略，根據(jù)用戶提出的問(wèn)題和輸入的有關(guān)數(shù)據(jù)或信息，按專家的意圖選擇利用知識(shí)庫(kù)的知識(shí)，并進(jìn)行推理，以得到問(wèn)題的解答，是專家系統(tǒng)的核心部分。 設(shè)計(jì)推理機(jī)時(shí)要考慮搜索策略，即推理機(jī)調(diào)度、使用知識(shí)的方法?？刂撇呗缘暮脡臎Q定著系統(tǒng)求解問(wèn)題的速度。對(duì)于需要快速處理的問(wèn)題(如實(shí)時(shí)控制問(wèn)題)及面臨組合爆炸的問(wèn)題，控制策略的合適與否甚至?xí)绊懴到y(tǒng)開(kāi)發(fā)的成敗。(4)解釋程序解釋程序不僅要向用戶給出專家系統(tǒng)分析結(jié)果和處理方法，還要能夠解

23、釋專家系統(tǒng)推理的過(guò)程。以此來(lái)提高用戶對(duì)專家系統(tǒng)的信任度。(5)知識(shí)獲取程序知識(shí)獲取又稱機(jī)器學(xué)習(xí)。專家系統(tǒng)是運(yùn)用知識(shí)解決問(wèn)題和作出決策的，要使專家系統(tǒng)能不斷適應(yīng)外界的變化，提高解決問(wèn)題的能力，就要像人一樣，能夠?qū)W習(xí)新知識(shí)，提高分析解決問(wèn)題的能力。簡(jiǎn)言之，知識(shí)獲取就是修改原有知識(shí)和擴(kuò)充知識(shí)。 知識(shí)獲取是專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中的一道關(guān)鍵工序。專家系統(tǒng)的創(chuàng)始人費(fèi)根鮑姆教授在人工智能對(duì)世界的挑戰(zhàn)一書中指出：知識(shí)獲取是人工智能研究的中心問(wèn)題和重要問(wèn)題。知識(shí)獲取的基本手段就是學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)系統(tǒng)把領(lǐng)域?qū)＜姨峁┑男畔⑥D(zhuǎn)化成被系統(tǒng)理解并應(yīng)用的形式。學(xué)習(xí)方式有很多種，目前應(yīng)用最多的是傳授式學(xué)習(xí)、機(jī)械學(xué)習(xí)和例子學(xué)習(xí)。(6)人

24、機(jī)接口人機(jī)接口是連接用戶和專家系統(tǒng)的橋梁。人機(jī)接口要實(shí)現(xiàn)兩方面的信息傳遞:一是接受來(lái)自用戶的信息輸入，比如專家系統(tǒng)在獲取知識(shí)過(guò)程中可以接受用戶的觀察結(jié)果，將該結(jié)果作分析判斷后修正知識(shí)庫(kù)中的知識(shí);二是向用戶給出專家系統(tǒng)的分析結(jié)果以及對(duì)結(jié)果的處理意見(jiàn)或者針對(duì)用戶的提問(wèn)給出答案。所以人機(jī)接口也是專家系統(tǒng)自我完善和體現(xiàn)人性化的一個(gè)重要途徑。2.3知識(shí)表示方法知識(shí)是人們?cè)诟脑焓澜绲膶?shí)踐中所獲得的認(rèn)識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的總和，是人類一切能活動(dòng)的基礎(chǔ);知識(shí)表示研究用什么樣的方法將專家的知識(shí)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中并且要便于處理，它是人工智能領(lǐng)域最活躍的研究熱點(diǎn)之一，關(guān)系到人工智能理論的發(fā)展和應(yīng)用。對(duì)于同一問(wèn)題可以有多種不同的表示

25、方法，這些表示有不同的表示空間。在人工智能中常用到的知識(shí)表示方法包括狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法、邏輯謂詞法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法、框架表示法、劇本表示法和過(guò)程表示法等7。(一)狀態(tài)空間法狀態(tài)空間表示法基于解空間，是以狀態(tài)和算符為基礎(chǔ)來(lái)表示和求解問(wèn)題的。狀態(tài)(state)是描述問(wèn)題求解過(guò)程中任意時(shí)刻狀況的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，一般用一組變量的有序組合表示: S=(So，S1，) (2. 1)SO ， S1等稱為狀態(tài)變量。如果給每個(gè)變量(分量)一個(gè)具體的值即可得到一個(gè)具體的狀態(tài)。算符(operator)是引起狀態(tài)中某些變量發(fā)生變化，從而使問(wèn)題從某一狀態(tài)變?yōu)榱硪粻顟B(tài)的操作。在利用狀態(tài)空間圖表示時(shí)，從某個(gè)初始狀態(tài)開(kāi)始，每次加一

26、個(gè)算符，遞增地建立起算符的實(shí)驗(yàn)序列，直到達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)為止。由于狀態(tài)空間法需要擴(kuò)展過(guò)多 的結(jié)點(diǎn)，容易出現(xiàn)“組合爆炸”，因而只適用于表示比較簡(jiǎn)單的問(wèn)題。(二)邏輯謂詞法謂詞邏輯(predicate logic)允許表達(dá)那些無(wú)法用命題邏輯表達(dá)的事情，能比較精確地表達(dá)人類的思維活動(dòng)，接近人類的自然語(yǔ)言，可方便地在計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)，便于計(jì)算機(jī)處理。在謂詞邏輯中，一階謂詞邏輯具有精確、無(wú)二義性，與自然語(yǔ)言有相似處，可以用來(lái)表示人類知識(shí)。一階謂詞邏輯表示方法借助個(gè)體、謂詞、量詞和連接詞等基本手段來(lái)表示各種知識(shí)。(三)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法是一種表達(dá)能力強(qiáng)而且靈活的知識(shí)表示方法，最初是由奎廉（Quillion,

27、 1966）在他的博士論文中提出來(lái)的。所謂語(yǔ)義是指語(yǔ)言學(xué)符號(hào)和表達(dá)式與它所描述對(duì)象之間的關(guān)系。語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)是基于一種古老而簡(jiǎn)單的思想人的記憶，即由概念及概念之間的聯(lián)系組成的。語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)能較好地表現(xiàn)人類記憶的機(jī)能，故也叫聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)。表示形式上是一個(gè)帶標(biāo)識(shí)的有向圖，有一組結(jié)點(diǎn)和有向邊組成。結(jié)點(diǎn)表示各種事物、概念、屬性和知識(shí)等;有向邊表示各種語(yǔ)義聯(lián)系，指明其所連接的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的某種關(guān)系。節(jié)點(diǎn)和邊的標(biāo)識(shí)用來(lái)區(qū)別不同對(duì)象和對(duì)象之間不同的語(yǔ)義聯(lián)系。語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)也是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法，不僅易于表示簡(jiǎn)單的事實(shí)，而且易于表示復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，為許多專家系統(tǒng)所采用。它的最大優(yōu)點(diǎn)是提供了檢索信息的索引，各節(jié)點(diǎn)之間的重要聯(lián)系以

28、明確簡(jiǎn)潔的形式表達(dá)出來(lái)，通過(guò)連接的各向量容易找出與某一結(jié)點(diǎn)有關(guān)的信息，這種自索引能力可有效地處理搜索時(shí)遇到的組合爆炸問(wèn)題。其缺點(diǎn)是對(duì)處理它們的程序沒(méi)有具體規(guī)定，語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)所表達(dá)的信息完全依賴于處理程序?qū)λ鼈兊慕忉?，故與邏輯表示法相比，這種表示法不能確保結(jié)論的正確。(四)框架表示法框架表示方法是美國(guó)麻省理工學(xué)院的M. Minsky在1974年提出的一種知識(shí)表示方法，起初用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域?？蚣鼙硎痉ū硎居嘘P(guān)事物的知識(shí)時(shí)，不僅可以表示出事物各方面的屬性，而且還可以表示事物之間的隸屬關(guān)系，事物的特征和變異。 人類認(rèn)識(shí)事物時(shí)，通常把有關(guān)的信息組織在一起形成一個(gè)知識(shí)單元即框架。一個(gè)框架經(jīng)常包括一些不確定的

29、或猜測(cè)的信息，當(dāng)遇到新情況時(shí)，要對(duì)這些知識(shí)進(jìn)行修改，從記憶中取出相應(yīng)的框架，并根據(jù)需要修改某些細(xì)節(jié)，以更好地反映現(xiàn)實(shí)世界。當(dāng)然，人們無(wú)法把過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)都存儲(chǔ)在大腦中，而只能通過(guò)一個(gè)通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式存儲(chǔ)以往的經(jīng)驗(yàn)。框架正是提供了這樣的結(jié)構(gòu)或組織，在框架中新的數(shù)據(jù)將用過(guò)去經(jīng)驗(yàn)中獲得的概念來(lái)解釋，并且重新組織新的知識(shí)。由此可見(jiàn)，框架表示法更能反映人們的認(rèn)識(shí)過(guò)程。 (五)過(guò)程表示法 過(guò)程表示法是將領(lǐng)域知識(shí)連同使用這些知識(shí)的方法隱式地編在同一程序中，不易修改和擴(kuò)充，知識(shí)庫(kù)是一組程序的集合。本課題中設(shè)計(jì)的變速器故障診斷專家系統(tǒng)采用過(guò)程表示法，在下一節(jié)中再詳細(xì)分析過(guò)程表示法。(六)規(guī)則表示法 規(guī)則表示法被應(yīng)

30、用于產(chǎn)生式系統(tǒng)。產(chǎn)生式系統(tǒng)使用的知識(shí)表示方法為產(chǎn)生式規(guī)則，簡(jiǎn)稱為規(guī)則。在人工智能領(lǐng)域內(nèi)，它在理論上和應(yīng)用上都得到了很大發(fā)展。一個(gè)產(chǎn)生式系統(tǒng)由三部分組成:(1)總數(shù)據(jù)庫(kù)，它包含與具體任務(wù)有關(guān)的各種臨時(shí)信息，要求數(shù)據(jù)的描述便于檢索。(2)規(guī)則庫(kù)，由一組對(duì)數(shù)據(jù)操作運(yùn)算的產(chǎn)生式規(guī)則組成。每條規(guī)則由左右兩部分組成，左邊部分鑒別規(guī)則的適用性或先決條件，右邊部分描述規(guī)則完成后的結(jié)論。規(guī)則庫(kù)中所存儲(chǔ)的信息不是關(guān)于某一特定問(wèn)題的，而是關(guān)于整個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的，如治病時(shí)存儲(chǔ)如何診斷疾病的知識(shí)、治療的經(jīng)驗(yàn)和法則。規(guī)則庫(kù)相對(duì)于總數(shù)據(jù)庫(kù)而言，是長(zhǎng)期記憶器。(3)控制策略，它確定應(yīng)該采用哪一條規(guī)則，而且當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)的終止條件滿足時(shí)

31、，就停止計(jì)算。產(chǎn)生式規(guī)則是一個(gè)以“如果條件滿足的話，就應(yīng)當(dāng)采用這個(gè)操作”形式，即:IFTHEN”形式表示的語(yǔ)句?？刂撇呗缘淖饔檬钦f(shuō)明下一步應(yīng)該選擇什么規(guī)則，也就是如何運(yùn)用規(guī)則。通常選擇規(guī)則的操作分三步:匹配、沖突解決和操作。 在產(chǎn)生式系統(tǒng)中完全獨(dú)立的規(guī)則系統(tǒng)雖然增刪及修改比較容易，但尋找可用規(guī)則時(shí)只能按照順序進(jìn)行，效率很低。在實(shí)用專家系統(tǒng)中，由于規(guī)則較多，所以要按某種方式把有關(guān)規(guī)則連接起來(lái)，形成某種結(jié)構(gòu)以便迅速完成沖突解決。(七)面向?qū)ο蟊硎痉嫦驅(qū)ο蠹夹g(shù)是20世紀(jì)90年代軟件的核心技術(shù)之一，并已在計(jì)算機(jī)學(xué)科的許多領(lǐng)域中得到了成功應(yīng)用。在人工智能領(lǐng)域，人們已經(jīng)把面向?qū)ο蟮乃枷搿⒎椒ㄓ糜谥悄芟到y(tǒng)

32、的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，并在知識(shí)表示、知識(shí)庫(kù)組成與管理、專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)等方面取得了較大進(jìn)展，在知識(shí)的表示方法中出現(xiàn)了面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示法。面向?qū)ο蟮淖钪匾膬蓚€(gè)特性是封裝性和繼承性。對(duì)象的封裝性將使用者和設(shè)計(jì)者分開(kāi)，從而便于進(jìn)行軟件的開(kāi)發(fā)和維護(hù)。繼承所表達(dá)的是一種對(duì)象/類之間的相互關(guān)系，它使得某對(duì)象可以繼承另一對(duì)象的特征和能力。繼承性是通過(guò)類的派生來(lái)實(shí)現(xiàn)的，如果一個(gè)父類派生一個(gè)子類，則子類可以繼承其父類的數(shù)據(jù)和操作。繼承性可以減少信息冗余，實(shí)現(xiàn)信息共享。2.4.推理方法推理按所得結(jié)論的可靠性不同，可分為確定性推理和不確性推理，或稱邏輯推理和似然推理。 如果邏輯推理是建立在正確的理論基礎(chǔ)之上，并且邏輯本身沒(méi)

33、有錯(cuò)誤，那么邏輯推理給出的結(jié)論是確定并且可靠的。似然推理是建立在一定假設(shè)和估計(jì)基礎(chǔ)上的，具有不確定性，不能保證推理結(jié)論的正確性，即推理結(jié)果有一定的可信度但不能肯定是正確的。 在工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)合往往要求專家系統(tǒng)給出準(zhǔn)確無(wú)誤的推理結(jié)果，這時(shí)用似然推理是不合適的。本課題中的變速器故障診斷也是如此用戶希望能夠得到一個(gè)準(zhǔn)確無(wú)誤的診斷結(jié)果，即變速器是合格或者不合格，不合格的話哪里有故障。所以本課題設(shè)計(jì)的專家系統(tǒng)采用邏輯推理(確定性推理)的方法按照推理的方向可以將邏輯推理分為正向推理、反向推理和混合推理7。（1）正向推理正向推理是從條件到結(jié)論的推理方法。其優(yōu)點(diǎn)是它能夠充分利用用戶提供的信息，一旦某一數(shù)據(jù)加入到數(shù)

34、據(jù)集合中，它就可以用于推理，所以它對(duì)用戶的輸入的信息響應(yīng)很快。正向推理的主要缺點(diǎn)是有一種“盲目推理”傾向，可以用圖4. 2來(lái)說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題。 假設(shè)系統(tǒng)中有5條知識(shí)，如圖2. 2 所示，所解決的問(wèn)題是:由D推出G正確的途徑應(yīng)該是D使用Kl推出M，并由M使用K4推出G。如果不加限制地使用知識(shí)，系統(tǒng)可能會(huì)由D使用K2推出Nl或由D依次使用K1和K3推出N2。顯然這幾步推理與驗(yàn)證G無(wú)關(guān)，所有可能的正向推理路徑如圖4. 2 (B)所示。雖然系統(tǒng)能夠推出G，但是當(dāng)系統(tǒng)中的知識(shí)數(shù)量很多時(shí)，這些盲目推理的所造成的浪費(fèi)是驚人的。此外這種盲目推理使系統(tǒng)看起來(lái)智能水平不高。減少推理的一種方法是在搜索時(shí)根據(jù)目標(biāo)(如上面

35、的G)選擇合適的知識(shí)，從而構(gòu)造一條比較合理的推理路線。圖 2. 2 所有可能的正向推理路徑圖（2）反向推理反向推理正好與正向推理的方法相反，它是從目標(biāo)出發(fā)，為驗(yàn)證目標(biāo)去尋找有用的證據(jù)。在上面的例子中為證明G，利用K4找到子目標(biāo)M，然后再利用K1便可以找到初始數(shù)據(jù)D。如果用戶信息證實(shí)了D，那么就可以反過(guò)來(lái)順次證實(shí)M和G,可見(jiàn)反向推理的方式在這里更加有效。原因就是反向推理更有目的性。 反向推理同樣存在問(wèn)題，它有盲目建立目標(biāo)或子目標(biāo)的傾向，產(chǎn)生這一問(wèn)題的主要原因在于用戶必須等到系統(tǒng)提問(wèn)時(shí)，方能把某些數(shù)據(jù)輸入到系統(tǒng)中。對(duì)于系統(tǒng)還沒(méi)有提問(wèn)過(guò)的數(shù)據(jù)，盡管用戶己經(jīng)知道它們，也無(wú)法告訴系統(tǒng)。因此系統(tǒng)不能及時(shí)利

36、用用戶已知的信息。（3）混合推理混合推理結(jié)合了正向推理和反向推理，正向推理可以充分利用用戶己知的信息，但它有漫無(wú)目的地進(jìn)行推理的趨勢(shì);與之相反，反向推理的目的性雖然較強(qiáng)，但卻不能充分利用用戶己知的信息?；旌贤评砜梢該P(yáng)長(zhǎng)避短，既能充分利用用戶己知的信息，又能有目的地進(jìn)行推理。這也正是人們處理問(wèn)題時(shí)常用的推理方法。第三章 電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)3.1系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的主要組成部分有：故障信息庫(kù)（事實(shí)庫(kù)）、推理機(jī)、知識(shí)庫(kù)、解釋機(jī)及人機(jī)界面等部分,工作原理為:在知識(shí)庫(kù)創(chuàng)建和維護(hù)階段,領(lǐng)域?qū)＜遗c知識(shí)工程師合作通過(guò)人機(jī)接口對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行操作；在診斷階段,用戶也是通過(guò)人機(jī)

37、接口將征兆信息傳送給推理機(jī),推理機(jī)根據(jù)診斷過(guò)程的需要,檢索知識(shí)庫(kù)中的各條知識(shí)或繼續(xù)向用戶要征兆信息,診斷結(jié)果也通過(guò)人機(jī)接口返回給用戶。其結(jié)構(gòu)如圖3.1所示：人機(jī)界面解釋機(jī)推理機(jī)結(jié)論論知識(shí)庫(kù)故障信息庫(kù)用 戶圖 3.1 電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖3.2系統(tǒng)的功能本課題設(shè)計(jì)的電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)，可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)采集到的相關(guān)數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確的診斷出故障出現(xiàn)的原因。其個(gè)模塊的功能如下：（1）故障信息庫(kù)(事實(shí)庫(kù))：故障信息庫(kù)用來(lái)存放與當(dāng)前系統(tǒng)推理過(guò)程密切相關(guān)的各種事實(shí)和數(shù)據(jù)，這些事實(shí)和數(shù)據(jù)主要包括:電廠水汽循環(huán)系統(tǒng)產(chǎn)生故障的各種可能的原因;分析故障產(chǎn)生原因的推理過(guò)程中成的中問(wèn)事實(shí)和自學(xué)習(xí)過(guò)

38、程形成的新事實(shí);最終領(lǐng)域?qū)＜医o出的故障原因。（2）推理機(jī)：專家系統(tǒng)解決問(wèn)題的基本方法是推理，其核心部分是推理機(jī)。系統(tǒng)推理機(jī)采用正向推理，將系統(tǒng)獲得的信息與規(guī)則的左件匹配，匹配成功后執(zhí)行規(guī)則的右件。（3）知識(shí)庫(kù)：知識(shí)庫(kù)用于存儲(chǔ)本系統(tǒng)所有的規(guī)則，它體現(xiàn)了領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q和分析問(wèn)題的思路，本系統(tǒng)采用產(chǎn)生式規(guī)則，供推理機(jī)使用。（4）解釋機(jī)：解釋機(jī)負(fù)責(zé)向用戶解釋系統(tǒng)的行為，輸出推理結(jié)論、推理過(guò)程中匹配規(guī)則的內(nèi)容、形成的中問(wèn)事實(shí)和插入的新事實(shí)等。（5）人機(jī)接口：用戶和專電廠專家對(duì)專家系統(tǒng)進(jìn)行信息交換的窗口。3.3系統(tǒng)的特點(diǎn)電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)具有既定的知識(shí)庫(kù)與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评沓绦?因此它能夠勝任一些執(zhí)行起來(lái)

39、較費(fèi)時(shí),復(fù)雜度較高的工作。各個(gè)模塊的特點(diǎn)如下：（1）知識(shí)庫(kù)的特點(diǎn)：知識(shí)庫(kù)規(guī)則采用規(guī)則描述的方法,方便用戶查詢和擴(kuò)充知識(shí)庫(kù)的相關(guān)知識(shí)。（2）推理機(jī)的特點(diǎn)：推理機(jī)采用正向推理充分利用用戶提供的信息，一旦某一數(shù)據(jù)加入到數(shù)據(jù)集合中，它就可以用于推理，所以它對(duì)用戶的輸入的信息響應(yīng)很快，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评沓绦虮ＷC了推理結(jié)果的準(zhǔn)確性。（3）可視化的操作界面：采用Visual C+可視化的開(kāi)發(fā)平臺(tái)開(kāi)發(fā)的人機(jī)操作界面可以方便工作人員進(jìn)行人機(jī)交流,快速的診斷出故障發(fā)生的原因。（4）故障信息庫(kù)（事實(shí)庫(kù)）的特點(diǎn)：故障信息庫(kù)采用數(shù)據(jù)庫(kù)描述的方法，其更新個(gè)維護(hù)簡(jiǎn)單易操作。并且方便用戶參閱相關(guān)參數(shù)。（5）解釋機(jī)的特點(diǎn)：能夠?qū)＜蚁?/p>

40、統(tǒng)知識(shí)庫(kù)中的每一種故障原因給出合理的解釋。每一次的解釋都要求完整且易于理解。3.4系統(tǒng)各模塊的設(shè)計(jì)方法1、故障信息庫(kù)（事實(shí)庫(kù)）的設(shè)計(jì)方法故障信息庫(kù)是用來(lái)存放與當(dāng)前系統(tǒng)推理過(guò)程密切相關(guān)的各種事實(shí)和數(shù)據(jù)，其中包括電廠水汽循環(huán)系統(tǒng)中各參數(shù)的采集值與理論值。故障信息庫(kù)中的各種事實(shí)和數(shù)據(jù)采用Access 數(shù)據(jù)庫(kù)描述的方法，將各相關(guān)事實(shí)和數(shù)據(jù)收錄到數(shù)據(jù)庫(kù)中，供推理機(jī)進(jìn)行調(diào)用。2、知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì)方法：知識(shí)庫(kù)中知識(shí)采用規(guī)則表示法，即產(chǎn)生式規(guī)則，其由兩部分組成：規(guī)則庫(kù)和控制策略。規(guī)則庫(kù)由一組對(duì)數(shù)據(jù)操作運(yùn)算的產(chǎn)生式規(guī)則組成。每條規(guī)則由左右兩部分組成，左邊部分鑒別規(guī)則的適用性或先決條件，右邊部分描述規(guī)則完成后的結(jié)論。

41、控制策略，它確定應(yīng)該采用哪一條規(guī)則，而且當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)的終止條件滿足時(shí)，就停止計(jì)算。產(chǎn)生式規(guī)則是一個(gè)以“如果條件滿足的話，就應(yīng)當(dāng)采用這個(gè)操作”形式，即:IFTHEN”形式表示的語(yǔ)句。3、推理機(jī)的設(shè)計(jì)方法：推理機(jī)采用C+編程來(lái)實(shí)現(xiàn)。推理過(guò)程分為三個(gè)步驟：鏈接數(shù)據(jù)庫(kù)、調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)、推理診斷。4、可視化的操作界面設(shè)計(jì)方法：采用Visual C+可視化的開(kāi)發(fā)平臺(tái)開(kāi)發(fā)的人機(jī)操作界面5、解釋機(jī)的設(shè)計(jì)方法：利用C+編程實(shí)現(xiàn)。第四章電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)4.1 知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì)知識(shí)是人們?cè)诟脑焓澜绲膶?shí)踐中所獲得的認(rèn)識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的總和，是人類一切能活動(dòng)的基礎(chǔ);知識(shí)表示研究用什么樣的方法將專家的知識(shí)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中并且

42、要便于處理，它是人工智能領(lǐng)域最活躍的研究熱點(diǎn)之一。知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)采用規(guī)則表示法 。電廠的化學(xué)工程師為本專家系統(tǒng)總結(jié)出了最基本的17條規(guī)則8 9。Rule1If凝結(jié)水電導(dǎo)率高and凝結(jié)水鈉高and手測(cè)無(wú)硬度then凝汽器可能泄漏；Rule 2If凝結(jié)水電導(dǎo)率高and凝結(jié)水鈉高and手測(cè)有硬度then凝汽器肯定泄漏；Rule 3If凝結(jié)水電導(dǎo)率高and凝結(jié)水鈉高and爐水pH值高and爐水電導(dǎo)率高then凝汽器肯定泄漏；Rule 4If凝結(jié)水電導(dǎo)率高and給水電導(dǎo)率隨后也高then凝汽器肯定泄漏；Rule 5If凝結(jié)水溶氧高then凝結(jié)水負(fù)壓系統(tǒng)可能漏氣或采樣系統(tǒng)漏氣；Rule 6If給水電導(dǎo)率高

43、and凝結(jié)水電導(dǎo)率高then凝結(jié)器肯定泄漏；Rule 7If爐水電導(dǎo)率高and磷酸根不高and pH值高and此前凝結(jié)水電導(dǎo)率高then凝結(jié)器肯定泄漏；Rule 8If給水電導(dǎo)率高and凝結(jié)水電導(dǎo)率不高then疏水系統(tǒng)有問(wèn)題或給水泵過(guò)瓦水泄漏；Rule 9If給水pH值高then加氨過(guò)量；Rule 10If給水pH值低then加氨不足；Rule 11If給水溶解氧高and除氧器氧高then除氧器運(yùn)行不正常；Rule 12If給水溶解氧高and除氧器溶氧不高then采樣器可能有問(wèn)題或儀表測(cè)量有問(wèn)題或給泵系統(tǒng)有漏氣點(diǎn)；Rule 13If爐水電導(dǎo)率高and磷酸根高and pH值高then加藥過(guò)量；R

44、ule 14If爐水pH值低then加藥量不足或補(bǔ)水有問(wèn)題；Rule 15 If爐水電導(dǎo)率高and硅表指示高and其它項(xiàng)不高then排污不足；Rule 16If過(guò)熱電導(dǎo)率高then給水有問(wèn)題或凝結(jié)水有問(wèn)題;Rule 17If內(nèi)冷水電導(dǎo)率高then小混床失效。4.2電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)故障信息庫(kù)的創(chuàng)建 電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的故障信息庫(kù)是根據(jù)電廠水汽循環(huán)系統(tǒng)各個(gè)參數(shù)創(chuàng)建的。它為知識(shí)庫(kù)規(guī)則中的參數(shù)提供相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)值與現(xiàn)場(chǎng)值，這些參數(shù)采用Access數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行組織、描述和存儲(chǔ)，供推理機(jī)調(diào)用。Microsoft Access是當(dāng)前最流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)之一,與VisualC+數(shù)據(jù)庫(kù)一

45、樣,基本的核心是Microsoft Jet數(shù)據(jù)庫(kù)引擎，數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)和編碼與在Visual C+中訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)一樣它以操作方便、簡(jiǎn)單易學(xué)以及和Microsoft Office的完美結(jié)合著稱于世。同時(shí),Access又能滿足小型企業(yè)客戶/服務(wù)器解決方案的要求來(lái)組建客戶/服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)，是一種功能較完備的系統(tǒng)，它幾乎包含了數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的所有技術(shù)和內(nèi)容。正因?yàn)檫@些特點(diǎn)，在使用Visual C+開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序時(shí)，比較適合采用Access作為后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。Access數(shù)據(jù)庫(kù)是用Microsoft Jet數(shù)據(jù)庫(kù)引擎創(chuàng)建的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，是一些關(guān)于某個(gè)特定主題或目的的信息集合，它的作用是用來(lái)存放、維

46、護(hù)及檢索數(shù)據(jù)。一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象(Database)是由若干表(Table)、查詢(Query)、窗體(Form)、報(bào)表(Report)、宏(Macro)和模塊(module)等對(duì)象及對(duì)象的集合組成的。通過(guò)這些集合的組成，Access幾乎無(wú)所不能。在Access中，所有的對(duì)象均保存在一個(gè)*.MDB文件中，非常便于維護(hù)。在Access中使用圖形界面管理數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象。如圖4.1所示。從圖4.1可以看出，一個(gè)Access數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序是由一系列的表、查詢、窗本、報(bào)表、宏和模塊的集合組成的。圖4.1 Access數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象窗口在一個(gè)Access數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序中，用一系列表的集合來(lái)存放各種經(jīng)過(guò)提取的原始數(shù)據(jù)。

47、通過(guò)表的視圖可以直接操作數(shù)據(jù)。但是為了能夠使用戶方便又安全地操作數(shù)據(jù)，應(yīng)用程序一般不允許用戶通過(guò)表來(lái)直接操作數(shù)據(jù)，而是通過(guò)窗體對(duì)象來(lái)操作。要想從表中檢索或查找特定的數(shù)據(jù)信息，一般用自定義或通用的查詢模塊從表中檢索或查找特定的數(shù)據(jù)信息，然后直接顯示或?qū)?shù)據(jù)送到某個(gè)具體的窗體中供分析使用;或者以具有豐富格式(RTF)的報(bào)表形式打印出來(lái)，以提供決策支持和分析在數(shù)據(jù)庫(kù)窗口中，可以創(chuàng)建、設(shè)計(jì)、刪除每個(gè)集合中的對(duì)象10。圖 4.1 Access 數(shù)據(jù)庫(kù)4.2.1 電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建專家系統(tǒng)中知識(shí)庫(kù)的建立是開(kāi)發(fā)一個(gè)專家系統(tǒng)最重要，最艱難的工作之一。一個(gè)專家系統(tǒng)水平的高低，基本上決定于它

48、知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)，知識(shí)越完全越真實(shí)，系統(tǒng)水平越高。在專家系統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)，知識(shí)是規(guī)律、規(guī)則、法規(guī)等的總稱，是人們?cè)趯W(xué)習(xí)與工作實(shí)踐過(guò)程中所獲得的對(duì)于客觀、主觀信息的內(nèi)在聯(lián)系的認(rèn)識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的總和。通過(guò)各種方法得到大量的領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)后，就要對(duì)這些知識(shí)進(jìn)行歸納，處理，然后將知識(shí)編碼到知識(shí)庫(kù)。該電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容主要包括兩個(gè)方面的內(nèi)容。（1）知識(shí)庫(kù)中規(guī)則參數(shù)的理論值：主要有專家給出。（2）知識(shí)庫(kù)中規(guī)則參數(shù)的現(xiàn)場(chǎng)采集值：主要有電廠中各類儀表給出。要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的Access數(shù)據(jù)庫(kù)，按以下步驟操作: （1）在主菜單上選擇“文件”的“新建”命令，或者在工具欄上單擊 “新建”按鈕，在對(duì)話框中選擇“數(shù)

49、據(jù)庫(kù)”，然后單擊“確定”按鈕。 （2）在系統(tǒng)提示的“文件新建數(shù)據(jù)庫(kù)”對(duì)話框中輸入數(shù)據(jù)庫(kù)文件的名字，如*.mdb，然后單擊“創(chuàng)建”按鈕。 （3）雙擊“使用設(shè)計(jì)器創(chuàng)建表”按鈕，在“表”窗體中添加字段。在“字段名稱”欄中，例如輸入“ID ，在“數(shù)據(jù)類型”欄中的下拉列表框中選擇“自動(dòng)編號(hào)”作為字段類型。在下一個(gè)“字段名稱”欄中，例如輸入“Label”，在“數(shù)據(jù)類型”欄的一下拉列表框中選擇“文本”作為字段類型，然后在窗體下面設(shè)計(jì)字段的其他屬性，例如將“字段大小”設(shè)為8等。此步驟中的“ID”及“Label”是字段名，設(shè)計(jì)人員可按實(shí)際情況選擇字段名稱。（4）重復(fù)步驟(3)，可再輸入其他的字段名，選擇其他的數(shù)

50、據(jù)類型及字段大小，直到建立所有的字段。（5）定義主關(guān)鍵字。在字段ID上單擊右鍵，在快捷菜單上選擇“主鍵”。Access將把字段ID定義為表的主關(guān)鍵字，并在該字段旁邊加上一個(gè)鑰匙標(biāo)記。 （6）保存該表。單擊“X”按鈕，輸入表的名稱。然后關(guān)閉或打開(kāi)表的數(shù)據(jù)表視圖輸入數(shù)據(jù)。 按照以上步驟可以創(chuàng)建出電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的診斷知識(shí)庫(kù)的表。如圖4.2圖 4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的表圖4.2.2數(shù)據(jù)庫(kù)的更新與維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)的更新與維護(hù)主要有如下四種方法：（1）輸入數(shù)據(jù)在一個(gè)表中輸入數(shù)據(jù)時(shí)，只有在當(dāng)前最后記錄的下一行可以輸入。在要輸入的列的方格內(nèi)單擊鼠標(biāo)左鍵，即可輸入數(shù)據(jù)。（2）修改數(shù)據(jù)一個(gè)表中的任何一條記錄的任何

51、一個(gè)數(shù)據(jù)都可以修改。修改記錄也非常簡(jiǎn)單，用鼠標(biāo)左鍵單擊想要修改的數(shù)據(jù)所在的方格，然后用BackSpace鍵將數(shù)據(jù)刪除,最后添入新的數(shù)據(jù)即可。(3)刪除記錄如果某條記錄完全錯(cuò)誤,想要?jiǎng)h除，則在該記錄所在的行的最左端單擊鼠標(biāo)左鍵，此時(shí)該行變黑,然后通過(guò)DELETE鍵即可刪除。(4)查詢記錄單擊菜單欄中的“編輯”“查找”項(xiàng),彈出“查找和替換對(duì)話框”如4.3圖所示，通過(guò)該對(duì)話框可進(jìn)行數(shù)據(jù)的查找和替換11。圖 4.3 Access數(shù)據(jù)庫(kù)查找和替換表圖4.3 電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)推理機(jī)的設(shè)計(jì)電廠水汽循環(huán)故障診斷專家系統(tǒng)的推理機(jī)是用VC+編程來(lái)實(shí)現(xiàn)。C+語(yǔ)言是應(yīng)用較廣的面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語(yǔ)言，可以實(shí)

52、現(xiàn)面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)。C+語(yǔ)言于20世紀(jì)80年代由貝爾實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)，它是在C語(yǔ)言的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，既支持傳統(tǒng)的面向過(guò)程化的程序設(shè)計(jì)，又支持面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)。C+語(yǔ)言對(duì)C語(yǔ)言的擴(kuò)充功能包括： (1) 支持面向?qū)ο蟪橄?，有?shù)據(jù)抽象、行為共享、進(jìn)化、確定性； (2) 支持面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)與編程； (3) 改進(jìn)C語(yǔ)言中的不足。C+語(yǔ)言增加一些新的運(yùn)算符，規(guī)定類型轉(zhuǎn)換多于強(qiáng)制轉(zhuǎn)換，函數(shù)的說(shuō)明必須用原型，對(duì)缺省類型作了一些限制，增加了安全性； (4) 引進(jìn)了引用概念，使用引用作函數(shù)參數(shù)。允許函數(shù)重載，允許設(shè)置缺省參數(shù)，提高編程靈活性，減少冗余性。引進(jìn)內(nèi)聯(lián)函數(shù)概念，提高了程序效率。 C語(yǔ)言是C+語(yǔ)言的

53、一個(gè)子集，C+語(yǔ)言包含了C語(yǔ)言的全部?jī)?nèi)容，C+語(yǔ)言還保持了C語(yǔ)言的簡(jiǎn)潔性，與C語(yǔ)言兼容，許多用C語(yǔ)言編寫的程序代碼、類庫(kù)函數(shù)、應(yīng)用程序不用修改就可以為C+語(yǔ)言使用。VC+自誕生以來(lái)，一直是Windows環(huán)境下最主要的應(yīng)用開(kāi)發(fā)系統(tǒng)，它不僅是C+語(yǔ)言的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，而且與Win32緊密相連，所以，從底層軟件直到上層直接面向用戶的軟件都可以用VC+來(lái)完成。使用VC+具有很多優(yōu)點(diǎn)，VC+支持面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)方法，基本思路是按人類通常的思維模式建立應(yīng)用軟件的開(kāi)發(fā)模型，非常接近于人類的思維活動(dòng)。水汽循環(huán)故障專家系統(tǒng)規(guī)則知識(shí)很適合用VC+實(shí)現(xiàn)。1、推理機(jī)的整體結(jié)構(gòu)推理機(jī)作為專家系統(tǒng)的組織控制機(jī)構(gòu)，能通過(guò)用

54、戶提供的征兆數(shù)據(jù)，從知識(shí)庫(kù)中選取相關(guān)知識(shí)并按一定的推理策略進(jìn)行推理。直到得出相應(yīng)的結(jié)論。推理機(jī)的的推理過(guò)程分為三個(gè)步驟：鏈接數(shù)據(jù)庫(kù)、調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)、推理診斷。推理機(jī)的推理流程圖如圖4.4所示：圖 4.4 推理機(jī)的推理流程圖2、推理過(guò)程的具體設(shè)計(jì)（1）鏈接數(shù)據(jù)庫(kù)ADO是微軟公司為數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)的新接口。ADO給予 COM，提供編程語(yǔ)言可利用的對(duì)象，它不僅面向Visual C+，同時(shí)還提供面向其他可發(fā)工具的應(yīng)用，如Visual basic等1415。ADO與Access數(shù)據(jù)庫(kù)的連接程序?yàn)椋? *初始化COM環(huán)境,創(chuàng)建ADO連接等操作AfxOleInit(); /Initializes OLE

55、 support for the application(OLE:對(duì)象鏈接和嵌入)m_pConnection.CreateInstance(_uuidof(Connection); / 創(chuàng)建ADO連接/ 在ADO操作中建議語(yǔ)句中要常用try.catch()來(lái)捕獲錯(cuò)誤信息，try m_pConnection-Open(Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=test.mdb,adModeUnknown); catch(_com_error e)AfxMessageBox(數(shù)據(jù)庫(kù)連接失敗，確認(rèn)數(shù)據(jù)庫(kù)Demo.mdb是否在當(dāng)前路徑下!);return FALSE;（2）知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)調(diào)用鏈接數(shù)據(jù)庫(kù)完成后定義函數(shù):FindValue（）來(lái)直接調(diào)用Access數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)供推理診斷使用16 17 。函數(shù)FindValue （）定義程序?yàn)椋篸ouble CDlgAlaCli:FindValue(CString Label)_variant_t Tempvalue ; CString Tempstr;_variant_t Temp