柴油機故障診斷專家系統(tǒng)知識庫設計

申請免費試用、咨詢電話：400-8352-114

    一、前言

    柴油機是機-電-液等各種子系統(tǒng)組成的復雜機電設備，利用現(xiàn)代測試技術、信息處理技術、計算機技術和人工智能技術以及故障診斷技術對其進行不解體測試與診斷，準確確定柴油機發(fā)生故障的位置與類型，不僅可以減少人力、物力上損失，而且能使更多的維修人員具有該領域專家的分析判斷柴油機故障的水平[1-2]。因此，把柴油機領域專家診斷故障的經(jīng)驗輸入計算機存儲，并在其運行過程中模擬專家思維進行診斷分析，只須一般操作人員操作，就可以對柴油機作出專家水準的診斷。以知識獲取、知識表示和知識推理[3-4]為基礎，將該專業(yè)領域專家經(jīng)驗表示成知識并建立知識庫，是研究開發(fā)柴油機故障診斷專家系統(tǒng)的關鍵因素。

    二、柴油機故障診斷知識獲取

    柴油機故障診斷所需要的專業(yè)知識基礎可以從專業(yè)著作、相關資料中得到，還可以同長期從事該專業(yè)領域的專家們對話或從專家們以往處理問題的實例中抽取專家知識選擇合適的形式把整理好的專家知識存入知識庫中。

    （一）故障診斷知識特點

    柴油機故障診斷專家系統(tǒng)需要的知識分為:用于故障診斷的知識；用于故障原因分析的知識和用于消除故障的知識。因此，在故障診斷專家系統(tǒng)中，應依據(jù)知識的特點來選擇知識表示方式，而知識推理技術同知識表示方法有密切關系[5-8]。柴油機故障診斷專家系統(tǒng)的知識具有鮮明的領域特點，對知識運用的實時性要求很高，即知識的表達方式和組織方式必須有利于實現(xiàn)快速推理。此外，運行狀態(tài)的動態(tài)特性要求知識庫要具有自學習功能。

    （二）柴油機故障分析

    一個系統(tǒng)中所有可能發(fā)生的各種故障原因可以用具有一個歐氏向量S表示的集合，將柴油機的典型故障類型寫成集合形式，稱為柴油機故障類型集（簡稱故障集）

    式中Si為一種故障類型，n為系統(tǒng)故障種類的總數(shù)。

    同樣，由于這些故障原因所引起的各種癥狀，如溫度的變化、壓力的波動、角度的變化等也能被定義為一個集合，并用一個歐氏向量X表示

    式中Xi為一種癥狀，m為系統(tǒng)癥狀種類的總數(shù)。

    在柴油機運行過程中，可能出現(xiàn)“起動困難”、“功率不足”、“燃油消耗大”等典型故障。作為診斷柴油機的前提，運行狀態(tài)參數(shù)的取值是連續(xù)的，這些參數(shù)對規(guī)則結論（故障狀態(tài)）的影響程度沒有一個明顯的界限。為保證柴油機參數(shù)監(jiān)測與診斷的合理性和指導的可靠性，必須對這種動態(tài)特性及其測量的不確定性進行合理考察和描述。在廣泛搜集和聽取柴油機領域專家經(jīng)驗的基礎上，結合柴油機的理論知識與運行環(huán)境的實際情況，得到圖1所示的柴油機典型故障與相應癥狀的聯(lián)系。

    （三）運行狀態(tài)參數(shù)模糊處理

    采用隸屬函數(shù)和相關分析的方法進行運行狀態(tài)參數(shù)模糊處理，即不確定性知識的量化處理。

    定義如下兩種隸屬函數(shù)。

    升型即當參數(shù)取值越大時，參數(shù)對故障狀態(tài)的影響程度越大

    降型即當參數(shù)取值越大時，參數(shù)對故障狀態(tài)的影響程度越小

    式（3）、式（4）中x為參數(shù)值；a1、a2分別為柴油機專家提供的該參數(shù)的閾值。

    還可根據(jù)需要擴充實用隸屬函數(shù)，并不斷修正各運行參數(shù)。同一種參數(shù)對柴油機不同故障類型的影響方式不同，應采取不同的隸屬函數(shù)。

    三、故障診斷專家系統(tǒng)綜合型知識表示

    故障診斷專家系統(tǒng)的知識分為運行狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)、事實、診斷型知識和元知識等4類。

    （一）運行狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)

    運行狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)可以用謂詞邏輯表示為謂詞名（對象，<時間，>數(shù)值）

    其中〈⋯〉為可選項，有時間因素的數(shù)據(jù)可選此項。例如:“10min前柴機轉速1500r/min”表示為databefore（“柴油機的轉速”，10，1500）

    用模糊謂詞描述含有模糊信息的事實，模糊謂詞邏輯用四元組表示為

    謂詞名（對象，屬性，模糊值，隸屬度）

    例如事實:“機油溫度太高，隸屬度0.95”，表示為

    Fact（“機油”，“溫度”，“太高”，0195）

    （三）診斷型知識

    診斷型知識采用產(chǎn)生式規(guī)則表示，最初形式為

    IF規(guī)則條件部分（條件1，條件2，⋯，條件n）

    THEN結論

    運行狀態(tài)故障診斷知識的模糊性十分顯著，為了恰當描述這種模糊性，必須對產(chǎn)生式規(guī)則加以改進。例如“噴油泵損壞”的故障癥狀集為

    F油泵損壞={（柴油機冒黑煙，0.5），（柴油機功率過小，0.3），（廢氣溫度低，0.2）}

    可用產(chǎn)生式規(guī)則表示為

    IF（柴油機冒黑煙，0.5）and（柴油機功率過小，0.3）and（廢氣溫度低，0.2）

    THEN噴油泵損壞（Rcf）式中Rcf為規(guī)則強度，描述規(guī)則的前提條件對結論的支持程度，0<Rcf≤1。

    為了描述規(guī)則的模糊性，還需給規(guī)則設一個應用閾值，記為τ，0<τ≤1。在推理中，只有當產(chǎn)生的規(guī)則實例的前提條件部分的整體真度不小于應用閾值，此規(guī)則才得以激活。Rcf和τ的值由經(jīng)驗確定。不失一般性，改進后的模糊產(chǎn)生式規(guī)則形式為

    IF（Y1，W1）and（Y2，W2）and⋯and（Yj，Wj）and⋯and（Yn，Wn）

    THENT（Rcf，τ）

    式中Yj（j=1，2，⋯，n）、T為模糊謂詞；Wj（j=1，2，⋯，n）為權值，描述規(guī)則前提條件中每個因素對規(guī)則結論的影響程度，且滿足 。改進后的產(chǎn)生式規(guī)則把知識的模糊性全面表達出來。

    規(guī)則前提條件的每一個條件項（Yj，Wj）描述一個事實，在推理過程中，原始事實即初始參數(shù)表征的事實，其真度即參數(shù)模糊化的隸屬度；一條規(guī)則被觸發(fā)，加入推理鏈，則此規(guī)則的結論部分又成為新的事實，去匹配其它規(guī)則的條件部分，出現(xiàn)的新事實即非原始事實，非原始事實的真度由不精確推理獲得。改進后的規(guī)則在系統(tǒng)內部的表示通式為

    Rule（RGNO，RNO，CondList，Condweight，Conc2NO，Rcf，τ，Tag）

    式中RGNO為規(guī)則組號，正整數(shù)，要求編號不重疊，按規(guī)則的用途不同分組；RNO為規(guī)則編號，正整數(shù)，不重疊，按規(guī)則強度由大到小排序；CondList為條件序號表，條件序號為正整數(shù)，條件表形如:“（Cond2NO1，CondNO2，⋯，CondNOn）”；Condweight為與條件表對應的權值表，項數(shù)與條件表相同；ConcNO為結論號，正整數(shù)，編號不重疊；如果規(guī)則的結論不再作為其它規(guī)則的前提條件，則該規(guī)則為含有最終結果的規(guī)則，Tag值為1，系統(tǒng)的正向推理結束，得出結論，其它規(guī)則的Tag值為0。

    柴油機狀態(tài)參數(shù)是連續(xù)動態(tài)變化的，且存在大量的隨機干擾，這種與時間相關的性質除了變動趨勢以外，還有其值延續(xù)的時間長短和連續(xù)性。為了表達它的延續(xù)時間和連續(xù)性，將時間因素引入一階謂詞邏輯，產(chǎn)生時序關系謂詞:（1）Delay（n）當且僅當參數(shù)延遲n個單位時間時為真；（2）Begin（P，t）當且僅當參數(shù)P在t時刻發(fā)生時為真；（3）End（P，t）當且僅當參數(shù)P在t時刻結束時為真；（4）Last（P，t）當且僅當參數(shù)P延續(xù)n個單位時間時為真；（5）Appear（P1，t，P2）當且僅當參數(shù)P1發(fā)生，經(jīng)過n個單位時間后，P2才發(fā)生時為真；（6）Intr（P，t）當且僅當突發(fā)事件（如柴油機因故障而停止、柴油機水溫報警、柴油機機油溫度報警）在時刻t發(fā)生時為真。

    例如，一個表示規(guī)則為

    IF柴油機水溫測定值超過正常值+10℃and持續(xù)10min

    THEN顯示“柴油機水溫故障”的時序關系為

    If Last{“TICNO03_>（TICN003_t+10）”，10min}

    ThenShow（Diagnosisface“柴油機水溫異常”）

    式中條件Last{“TICNO03_>（TICNO03_t+10）”，10min}當采樣值在10min內都大于設定正常值10℃時，其真度為1，否則為0。

    （四）元知識

    元知識是關于知識的知識，在產(chǎn)生式系統(tǒng)中，它一般采用與目標層次知識相同的表示形式，并作為一個知識實體與目標層次知識共存于知識庫中，其主要優(yōu)點在于:（1）元級推理與目標層次推理可共享一個推理機；（2）當元規(guī)則與目標規(guī)則由當前數(shù)據(jù)庫內容確定為可用規(guī)則時，將優(yōu)先執(zhí)行元規(guī)則；（3）當系統(tǒng)分設目標層次規(guī)則庫和元級規(guī)則庫，系統(tǒng)還將增加一個調度程序；（4）當有多個目標規(guī)則可用時，由調度程序根據(jù)元級規(guī)則與可用目標規(guī)則沖突集的匹配情況，從中選擇一條可用規(guī)則執(zhí)行。

    四、故障診斷專家系統(tǒng)知識庫組成及應用

    （一）知識庫組織

    知識庫采用多庫結構的組織模式，包括數(shù)據(jù)庫、事實庫和規(guī)則庫。這樣可以提高系統(tǒng)工作效率，也便于知識的搜索。各庫之間相互獨立，一個庫的修改不會影響其它庫。知識庫的結構如圖2所示。

    為了縮小搜索范圍、提高推理速度，將診斷規(guī)則庫中的規(guī)則分成3組:故障診斷規(guī)則組、故障原因分析規(guī)則組和故障消除措施規(guī)則組，表達形式如下。

    故障診斷規(guī)則組:[數(shù)據(jù)，事實]→故障類型；

    故障原因分析規(guī)則組:[事實，故障類型]→故障原因；

    故障消除措施規(guī)則組:[事實，故障類型，故障原因]→故障消除指導。

    同一組的規(guī)則為一層，故障診斷規(guī)則組層次最高，故障原因分析規(guī)則組層次次之，故障消除措施規(guī)則組層次最低。對同一組中的規(guī)則按優(yōu)先級排序編號，排列的原則是:規(guī)則前提條件部分包含元素多的優(yōu)先排列；元素數(shù)量相同，規(guī)則強度大的優(yōu)先排列；規(guī)則強度相同，但問題出現(xiàn)概率大的優(yōu)先排列。

    （二）知識修改與擴充

    柴油機專家系統(tǒng)知識庫的建造是一個長時間反復測試、修改和擴充的過程。當系統(tǒng)出現(xiàn)以下2種情況時，啟動系統(tǒng)的知識修改與擴充功能:（1）當從現(xiàn)有知識出發(fā)無法診斷故障、給出原因分析和故障消除措施時，系統(tǒng)應主動向專家求助來補充缺少的知識；（2）當診斷、原因分析和故障消除措施有誤時，系統(tǒng)應允許專家修改現(xiàn)有知識庫，更正存在缺陷的知識。

    （三）應用效果

    采用故障診斷專家系統(tǒng)對某柴油機近兩年以來的多個典型故障進行了實例考核，其部分診斷結論如表1。該專家系統(tǒng)診斷的決策報告與實際檢修情況基本相符，說明所建立的知識庫是成功的，系統(tǒng)已具備了較高的診斷能力，通過進一步的完善修改，可望開發(fā)成實用的故障診斷專家系統(tǒng)。

    五、結論

    采用綜合型知識表達方式來表達故障診斷知識，用改進的模糊產(chǎn)生式規(guī)則表達診斷型知識，用時序邏輯表達與時間有關的知識以及采用過程表示法來表達元知識，知識庫采用多庫多層次的組織方式，縮小了搜索空間，為實現(xiàn)高效快速的推理與診斷奠定了基礎，根據(jù)實際使用情況，不斷擴充新的知識，刪除無用的知識，修改有錯誤的知識，逐步提高知識庫的質量和系統(tǒng)的水平，可完善柴油機故障診斷專家系統(tǒng)。