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基于Web的數控卷板機液壓系統故障診斷專家系統 |
| 發布時間：2018/12/29 |
基于Web的數控卷板機液壓系統故障診斷專家系統利用Web數據庫技術，將故障診斷專家系統構建于Web環境申，可以發揮Internet收集、共事知識和數據的優勢，改善診斷專家系統的性能，擴展并增強系統的功能，從而克服傳統液壓卷板機故障診斷專家系統診斷規則收集困難、診斷能力低的弊端。
1．故障診斷專家系統的總體狀況
系統是基于Web、可視化、動態、遠程的液壓故障診斷專家系統。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6個部分組成，如圖1所示。
圖1專家系統的整體結構
動態數據庫用于存放提取的過程特征數據以及診斷過程的記錄信息，如歷史數據表、臨時數據表、短期趨勢數據表、測點信息表等。知識庫用于存放故障診斷的故障樹、診斷規則庫、故障原因、檢測提示以及故障對策。推理機實施對問題的整個求解過程的控制，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算出結論。解釋程序對整個故障診斷過程做出合理解釋。知識獲取可以使專家系統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。人機接口使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，知識庫和動態數據庫都存儲在Web上的數據服務器端。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記憶動態數據庫服務器端的數據。
2．系統知識庫
知識庫的主體是故障事實和故障規則。故障事實可看做短期信息，這種信息在與用戶互相作用時可能會發生改變；而故障規則是長期信息，能引導專家系統由已知的或新產生的事實推導出假設。專家系統的性能取決于知識庫的質量，知識獲取過程的方法和可靠性也與知識庫密切相關。知識庫不同于常規的數據庫，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。
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，通過分層列出部件的故障事實而形成的一種部件故障現象的樹形結構。本系統按照機組主要構成部件進行分割，如攤鋪機可劃分為輸料系統、行走系統、數控卷板機液壓系統、分料系統、液壓缸控制系統、自動找平系統、振搗系統。對細分的構件系統分別形成各自的故障樹結構。
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)。產生式規則是前因后果式表達模型，由兩個部分組成，前一部分稱為條件，如狀態、前提、原因等；后一部分則稱為結論，如活動、后果等。前一部分語句用if(如果)做前綴，后一部分語句用then(則)做前綴，因此典型的產生式規則的格式如下：
if[premises]
then[action(s)]
舉一條發動機診斷領域產生式規則的實例：
if[消耗過大，而且發動機冒黑煙，而且排氣管發出爆破聲]
then[發動機點火提前時間小]
規則的條件部分是本系統在向卷板機用戶提交問題時的提問部分，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。例如，上例中把條件分解為三個部分：消耗過大，發動機冒黑煙，排氣管發出爆破聲。只有這三個條件同時存在，導致的結果才是發動機點火提前時間小。
每條單一規則的敘述是根據卷板機故障樹的節點層次來產生的，即每一故障樹節點都必須在規則庫中有相應的規則與之對應。故規則并不唯一，但樹節點是具有唯一性的。因為同樣的節點可能會有多個規則與之對應；鑒于計算機程序的需要，每條規則都有相應的自然數序號與之對應。下面以某攤鋪機的行走系統為例做簡要闡述。如圖2所示是行走系統的故障樹結構，根節點以統一的工作異常為基本故障。這樣做是為了保證在故障診斷過程中，總有一個診斷對象“壓人”專家系統的問題堆棧中。每個樹節點后面的數字即是規則條件的號碼。
圖2行走系統的故障樹結構與圖2中故障樹節點對應的規則條件如下。
規則1條件：馬達速度出現急劇變化。
規則2條件：補油壓力不在2.5～2.8MPa之間。
規則3條件：輸入電信號不在0--5V之間。
規則4條件：兩側馬達速度差異達3倍。
規則5條件：電磁閥有動作。
規則6條件：電磁閥無動作。
規則7條件：補油壓力無或在1MPa以下。
規則8條件：泵和管路有發熱、振動或異響。
規則9條件：補油壓力遠遠超過2．8MPa。
3．系統推理機
本系統根據專家系統原理，以系統提出問題、卷板機用戶做出選擇的形式進行診斷。
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節點，基本思想是：從初始故障樹節點開始，在其子節點中選擇一個節點進行考察，若該節點有一條以上規則滿足，并且向下搜索系統滿足條件，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。直到到達某個子節點，該子節點中的任一規則都不滿足或向下搜索系統不滿足條件，才選擇其兄弟節點進行考察。部件故障診斷的推理流程如圖3所示。
4．系統知識獲取
圖3部件故障診斷的推理流程
知識獲取部分包括故障樹和規則庫兩部分卷板機知識的添加、刪除和修改。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，它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。隨著實際應用的增加，該系統能夠不斷地積累液壓卷板機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。 |
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