機(jī)電一體化系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)研究

張海軍

（云南機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 云南 650203）

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)電一體化系統(tǒng)得到廣泛應(yīng)用，而起故障診斷和維修是使用過程中的難題，也是運(yùn)行成本的重要組成部分。如何快速判斷故障，是對(duì)于機(jī)電一體化設(shè)備來說是一個(gè)需要重點(diǎn)解決的問題。本文提供了一種用于機(jī)電一體化設(shè)備的智能故障診斷的通用方案，對(duì)于類似系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)具有借鑒意義。

1 故障診斷一般過程

設(shè)備故障診斷的過程有三個(gè)主要步驟：第一步是檢測(cè)設(shè)備狀態(tài)的特征信號(hào)；第二步是從所檢測(cè)到的特征信號(hào)中提取征兆；第三步是根據(jù)征兆和其它診斷信息來識(shí)別設(shè)備的狀態(tài)，從而完成故障滲斷。故障診斷的過程如圖1所示。檢測(cè)設(shè)備的特征信號(hào)，一般來說，它具有兩種表現(xiàn)形式，一種是以能量方式表現(xiàn)出來的特征信號(hào)，如振動(dòng)、噪聲、溫度、電壓、電流、磁場(chǎng)、射線、彈性波等；另一種是以物態(tài)形式表現(xiàn)出來的特征信號(hào)，如設(shè)備產(chǎn)生或排出的煙霧、油液等以及可直接觀測(cè)到的銹蝕、裂紋等，對(duì)于檢測(cè)能量方式所表現(xiàn)出的特征信號(hào)，如果不使用人的感官，則必須使用傳感裝置，因?yàn)闄z測(cè)這類信號(hào)是通過能量交換來完成的；而提取物態(tài)形式的特征信號(hào)一般不采用傳感裝置，只采用特定的收集裝置或直接觀測(cè)。

從征兆提取裝置輸出的征兆即可輸入狀態(tài)識(shí)別裝置來識(shí)別系統(tǒng)的狀態(tài)，這是整個(gè)診斷過程的核心。一般來說，這一步是將實(shí)際上已存在的參考模式（標(biāo)準(zhǔn)模式）與現(xiàn)有的由征兆按不同方式組成的相應(yīng)待檢模式進(jìn)行對(duì)比，從而決定待檢模式應(yīng)劃為哪一類參考模式，即對(duì)系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行模式識(shí)別。在智能技術(shù)引入診斷領(lǐng)域之前，狀態(tài)識(shí)別實(shí)際上是由領(lǐng)域?qū)＜襾硗瓿傻摹ｋS著人工智能技術(shù)特別是專家系統(tǒng)技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在診斷領(lǐng)域的應(yīng)用，產(chǎn)生了基于知識(shí)的診斷推理這一發(fā)展方向，它模擬領(lǐng)域?qū)＜襾硗瓿蔂顟B(tài)識(shí)別的任務(wù)，這也是智能診斷技術(shù)同一般診斷技術(shù)之間最主要的差別。狀態(tài)識(shí)別是一個(gè)由粗到細(xì)，由高層到低層直至找到滿意的診斷解為止的逐層診斷過程。當(dāng)然，對(duì)于整個(gè)診斷過程，自然還應(yīng)形成最后的干預(yù)決策，并付諸實(shí)施。

綜上所述，此診斷過程包括三個(gè)主要步驟，即信號(hào)測(cè)取、征兆提取和狀態(tài)識(shí)別。

圖1 故障診斷過程

2 智能故障診斷基本原理

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的形成

隨著人工智能（AI）技術(shù)的迅速發(fā)展，特別是知識(shí)工程、專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷領(lǐng)域中的進(jìn)一步應(yīng)用，迫使人們對(duì)智能診斷問題進(jìn)行更加深入與系統(tǒng)的研究。所謂診斷系統(tǒng)的智能就是它能有效地獲取、傳遞、處理、再生和利用診斷信息，從而具有對(duì)給定環(huán)境下的診斷對(duì)象進(jìn)行成功狀態(tài)識(shí)別和狀態(tài)預(yù)測(cè)的能力。智能診斷系統(tǒng)與診斷對(duì)象的關(guān)系如圖2所示。

圖2 智能診斷系統(tǒng)與診斷對(duì)象的關(guān)系

智能診斷系統(tǒng)中的知識(shí)處理包括了三個(gè)主要步驟：知識(shí)獲取、知識(shí)存儲(chǔ)及知識(shí)推理。根據(jù)智能診斷系統(tǒng)在知識(shí)處理途徑上的不同，智能診斷方法可以分為兩大類：一類是基于符號(hào)推理的智能診斷方法，如傳統(tǒng)人工智能；一類是基于數(shù)值計(jì)算的智能診斷方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是當(dāng)今智能診斷的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。

2.2 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)（Expert System簡稱ES）是一種智能的計(jì)算機(jī)程序，這種計(jì)算機(jī)程序使用知識(shí)與推理過程，求解那些需要杰出人物的專家知識(shí)才能求解的高難度問題。它本質(zhì)上是一個(gè)（或一組）計(jì)算機(jī)程序，它能借助人類的知識(shí)采取一定的搜索策略并通過推理的手段去解決某一特定領(lǐng)域的困難問題。一個(gè)成熟的專家系統(tǒng)的基本組成如圖3所示，圖3給出了專家系統(tǒng)的六個(gè)基本組成部分：知識(shí)庫、推理機(jī)、人機(jī)接口、知識(shí)獲取子系統(tǒng)、解釋子系統(tǒng)和全局?jǐn)?shù)據(jù)庫。在專家系統(tǒng)中，知識(shí)庫包含所要解決問題領(lǐng)域中的大量事實(shí)和規(guī)則。即知識(shí)庫是領(lǐng)域知識(shí)及該專家系統(tǒng)工作時(shí)所需的一般常識(shí)性知識(shí)的集合。知識(shí)庫是一個(gè)獨(dú)立的實(shí)體，它內(nèi)存的知識(shí)通過程序來提取和管理。知識(shí)庫中應(yīng)易于存入新的知識(shí)而且不和已有的知識(shí)互相發(fā)生干擾。

專家系統(tǒng)工作原理大致為：在知識(shí)庫創(chuàng)建和維護(hù)階段，知識(shí)獲取子系統(tǒng)在領(lǐng)域?qū)＜液椭R(shí)工程師的指導(dǎo)下，將專家知識(shí)、診斷對(duì)象的結(jié)構(gòu)知識(shí)等存放于知識(shí)庫中或?qū)χR(shí)庫進(jìn)行維護(hù)（增加、刪除和修改）；在診斷階段，用戶通過人機(jī)接口將診斷對(duì)象的征兆信息傳送給推理機(jī)，推理機(jī)根據(jù)診斷過程的需要，對(duì)知識(shí)庫中的各條知識(shí)及全局?jǐn)?shù)據(jù)庫中的各項(xiàng)事實(shí)進(jìn)行搜索或繼續(xù)向用戶索要征兆信息，最后診斷結(jié)果也通過人機(jī)接口返回給用戶；如需要，解釋子系統(tǒng)可調(diào)用知識(shí)庫中的知識(shí)和全局?jǐn)?shù)據(jù)庫中的事實(shí)對(duì)診斷結(jié)果和診斷過程中用戶提出的問題做出合理的解釋。

圖3 專家系統(tǒng)一般結(jié)構(gòu)

3 機(jī)電一體化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)

3.1 機(jī)電一體化系統(tǒng)知識(shí)的分類

機(jī)電一體化系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)進(jìn)行診斷的依據(jù)是工作流程運(yùn)行狀態(tài)的各類診斷參數(shù)，但診斷參數(shù)涉及的范圍廣而且層次復(fù)雜，故障征兆表達(dá)混亂，層次分類不清楚、關(guān)聯(lián)度差、知識(shí)庫難以擴(kuò)充與維護(hù)，這是目前機(jī)電一體化系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)普遍存在的問題。依據(jù)機(jī)電一體化系統(tǒng)的特點(diǎn)，建立診斷參數(shù)的表示標(biāo)準(zhǔn)，全面系統(tǒng)地對(duì)診斷參數(shù)進(jìn)行分類，合理的組織知識(shí)庫，是故障診斷專家系統(tǒng)需要解決的問題。系統(tǒng)的故障診斷主要是根據(jù)各種部件的監(jiān)測(cè)值和現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)人員觀測(cè)到的不可測(cè)量信號(hào)，按照專家積累的經(jīng)驗(yàn)和系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)功能定位故障部件和原因，所以我們可以把本系統(tǒng)所用到的知識(shí)劃分為機(jī)電一體化系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能知識(shí)（如系統(tǒng)包含幾類部件，每類部件下又包含幾種測(cè)量參數(shù)）、專家啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)知識(shí)（主要是由什么故障現(xiàn)象可以推出什么故障原因）、工況狀態(tài)知識(shí)（如電機(jī)的額定電流、推彈鏈的運(yùn)動(dòng)速度等）、信號(hào)特征知識(shí)。這樣我們可以把反映機(jī)電一體化系統(tǒng)工作狀態(tài)的基本診斷參數(shù)分為2大類分別反映系統(tǒng)運(yùn)行的一個(gè)側(cè)面特性，每一類都包含有若干診斷參數(shù)如圖 4。通過這些診斷參數(shù)的變化所構(gòu)成的故障現(xiàn)象與總結(jié)專家經(jīng)驗(yàn)后形成的規(guī)則進(jìn)行比對(duì)，找出故障原因。

圖4 診斷參數(shù)的分類

3.2 推理機(jī)的設(shè)計(jì)

整個(gè)故障診斷系統(tǒng)采用了專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的二級(jí)推理機(jī)制，專家系統(tǒng)為一級(jí)推理，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為二級(jí)推理，分級(jí)推理能夠最大限度地提高故障診斷效率。在故障診斷的過程中，控制程序?qū)芜^程、單故障、確定型故障以及漸發(fā)性故障的診斷對(duì)象分配給專家系統(tǒng)進(jìn)行診斷，將多過程、多故障、不確定型故障以及突發(fā)性故障的診斷對(duì)象分配給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷，充分發(fā)揮專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)勢(shì)，又使二級(jí)推理相互協(xié)調(diào)工作，既使故障診斷系統(tǒng)的診斷范圍擴(kuò)大，又使其診斷推理快速。

3.3 解釋機(jī)制的設(shè)計(jì)

在基于規(guī)則的專家系統(tǒng)中建立解釋機(jī)制是比較簡單的，只需要將相關(guān)的規(guī)則找出并將其轉(zhuǎn)換為自然語言的形式然后擺放在用戶面前，就能讓用戶對(duì)推理過程和診斷結(jié)果感到心服口服。一般來說，專家系統(tǒng)主要使用三種解釋方法：預(yù)置文本與路徑跟蹤法、策略解釋方法和自動(dòng)程序員方法。

4 結(jié)束語

本文主要針對(duì)機(jī)電一體化系統(tǒng)的特點(diǎn)，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的智能故障診斷系統(tǒng)的一般方法，對(duì)具體實(shí)現(xiàn)機(jī)電一體化設(shè)備智能故障診斷系統(tǒng)具有借鑒意義。

[1]楊興，朱大奇，桑慶兵.專家系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與展望[M].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2007：24（5）.

[2]虞和濟(jì)等.故障診斷的基本原理[M].北京：冶金工業(yè)出版社，1989.

[3]王曉垠.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的智能故障診斷系統(tǒng)的研究，碩士學(xué)位論文.南京：東北大學(xué)，2009.