基于CLIPS的開停車指導系統研究與應用

韋洪龍 田文德 李傳坤 徐敏祥

(1.青島科技大學化工學院，山東 青島 266042；2.中國石油化工股份有限公司青島安全工程研究院化學品安全控制國家重點實驗室，山東 青島 266071)

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是一門正在發展的綜合性學科，旨在研究如何利用計算機等現代工具設計模擬人類智能行為的計算機軟/硬件系統[1]。50多年來,理論研究和實際應用均得到迅速發展，研究領域有專家系統、問題求解、自然語言理解、模式識別及機器人等。而專家系統(Expert System，ES)是一種最具代表性的智能計算機應用系統，它能運用專家經驗與專門知識，模擬人類專家的思維過程求解問題。

石化裝置的開停車過程通常包含連續的、并行的及閉環控制的操作等。由于操作環境的多變性，可能會導致設備不能穩定運轉，生產效率降低，產品不合格，甚至造成重大事故。因此，從經濟上和操作上考慮，都需要保證開停車過程是安全和穩定的[2,3]。由于開停車過程較為復雜，具有一定的風險和難度，所以操作技術要求很高。在沒有動態模擬的情況下，操作人員主要依靠經驗進行操作，很少能從理論上予以驗證[4]。因此，針對面向復雜石化裝置開停車過程的崗位工人和技術人員的指導已成為比較迫切的任務，專家系統是解決這一問題的有效途徑。

筆者提出的停車指導系統，以專家系統工具CLIPS為內核，能夠指導用戶根據知識和經驗對開停車過程進行定義。同時，構建的用于開停車的專家系統，可以對實際的操作做出相應的指導和評價，在開停車過程中較好地輔助工藝人員操作，確保開停車過程順利進行并優化操作步驟[5]。該系統的優勢在于從定性和定量兩個方面對開停車過程進行分析，給出當前的操作狀態，并實現溫度及壓力等參數在上升速率和時間上的操作控制。

1 系統設計①

在CLIPS知識推理模塊中，模式匹配算法采用Forgy提出的快速模式匹配的Rete算法[6]。該算法的核心是建立由模式網絡和連接網絡構成的Rete匹配網絡結構。利用基于規則系統具有的時間冗余性，存儲已經匹配的模式與事實的狀態信息，在事實庫改變時僅僅對改變事實進行模式匹配檢查[7]。

1.1 結構組成

停車指導系統軟件結構如圖1所示。軟件主要分為兩大部分：運行模塊和組態模塊。用戶在組態模塊下，通過編輯步驟條件生成CLIPS的規則庫clp文件。運行模塊下，加載規則庫clp文件，通過插入實時數據轉換成的事實匹配規則，觸發規則，得到結果反饋給用戶。

圖1 停車指導系統軟件結構

1.2 事實設計

CLIPS專家系統可以有效識別的是事實，然后通過已存在的事實觸發規則。筆者介紹的開停車指導系統把動態的實時數據轉換成CLIPS可以識別的事實，采用Assert命令插入到專家系統規則庫中進行推理。同時定義標記事實，通過修改標記事實標明操作已完成。

如，定義標記事實：

(deffacts defflags

(phase-flags (rule 1)( flag 0))

)

修改標記事實：

( ?phase <- (phase-flags (rule 1)(flags 0))

=>

(modify ?phase (rule 1) (flags 1))

)

flag后0表示未操作，1表示操作已完成

1.3 規則庫的設計

開停車指導系統設計的重點在于設置CLIPS規則庫。CLIPS采用的是產生式規則系統，也稱為IF-THEN規則。它依據人類大腦記憶模式中各種知識塊之間大量存在的因果關系即“條件-行動”式，用IF-THEN型的產生式規則來表示知識。其突出優點是規則之間相互獨立，模塊化好，給出滿足條件，則激發規則要執行的動作。同時對不同的控制要求定義不同的模板。

如，模板定義：

(deftemplate phase-state ——狀態變量

(slot type)

(slot value)

(slot time (default-dynamic (time)))

(slot flags (type INTEGER))

)

(deftemplate phase-flags ——標志變量

(slot rule)

(slot time)

(slot flags (type INTEGER))

)

規則定義：

(defrule rule-1

(phase-state

(type ZI101.PV)(value ?x)(time ?y)(flags 1))

(test (> ?x 0.5))

?phase <- (phase-flags (rule 4)(flags 0))

=>

(modify ?phase (rule 4) (flags 1)(time ?y))

(printout t " ZI101.PV 已經打開"crlf)

)

基于CLIPS的開停車指導系統對CLIPS的產生式規則進行了封裝，用戶不需要掌握CLIPS的語法規范，也不需要自己創建規則庫，只需在提供的組態界面上添加開車步驟需要的位號、條件、說明及各種指標要求等[8]，系統自動把用戶的要求轉換為專家系統中的規則，用戶也可以對這些規則進行自行修改。組態設置界面如圖2所示。

圖2 組態設置界面

1.4 推理機制及反饋結果

推理機是專家系統的執行機構。根據數據驅動的特點，CLIPS系統設計成正向鏈推理形式,由模式匹配算法、沖突消解策略及規則RHS執行等組成。使用CLIPS建立的產生式系統,不必編寫專門的推理機程序,只需按語法規則建立規則庫。系統的運行模塊周期性插入事實，推理機根據此事實搜索，按選擇策略來激活規則，并將所激活的規則放入議程中，根據所選擇的沖突消解策略對被激活規則的右部執行，得到反饋結果。

2 實例應用

以催化裂化反應再生工段的DCS仿真系統為測試平臺，針對規則庫語法、結構和邏輯關系以及反饋結果進行測試，并且每次組態信息更新后都必須重復此項工作。針對流量、溫度、壓力和液位這4類關鍵變量，從定性和定量兩方面重點進行控制和檢測。

定性控制的應用見表1。對完成的操作，其操作狀態已經改變。如果操作正確則顯示成功，否則顯示失敗，同時根據推理結果，給出操作不當的原因。這充分表明該系統對開停車過程能夠準確監測與判斷。

表1 操作狀態控制說明

定量控制的應用以速率控制和質量評價表示。在催化劑罐裝過程中，采用速率控制方案控制液位的高度?？刂浦芷?s，控制速率0.4%/s，每一周期計算其上升速率，滿足條件后進行下一周期計算，否則彈出錯誤提示。催化劑罐液位百分比控制結果如圖3所示。在105s、液位百分比在42%之前，實際液位上升速率一直在控制液位上升速率之下，符合要求。105s、液位百分比42%之后，實際液位上升速率過快，超出控制液位的要求，界面上會彈出速率條件不滿足的提示。

圖3 催化劑罐液位百分比控制曲線

再生器氧含量控制曲線如圖4所示。再生器氧含量控制過程中，控制目標是3%，偏差要求是上偏差1.0%，下偏差0.5%，即最佳控制范圍是2.5%～4.0%。采用評分方式評價其操作質量。由圖4可以看出，當達到評分要求不小于2%時，開始評分。當超出偏差上限時，分值開始下降，同時累積偏差逐漸變大，當累積的平均偏差超出其要求值1%時，分值為0%。這說明再生器氧含量已經嚴重偏離了其操作要求，應當予以修正。

圖4 再生器氧含量控制曲線

3 結束語

開發了用于石化裝置的開停車指導系統,應用該系統可以構建能指導開停車操作的專家系統,有利于操作的安全穩定。該指導系統依靠其豐富的知識庫，反饋結果準確，效率較高，并且由于此系統不依賴于某一個具體的石化過程，對于不同的石化過程只需更新指導系統的規則庫即可實現開停車階段的控制與指導。說明系統具有較好的可擴展性、可移植性，對開停車操作研究與應用具有一定的參考價值。由于建立真正實用可靠的開停車指導系統是一項十分龐大和復雜的系統工程，本系統還需要在工藝過程的邏輯結構及新故障識別能力等方面逐步改進和完善。