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基于EXSYS的故障診斷專家系統的設計與實現

2015-03-24 08:06:34黃宏偉李永耀謝國強雷文平
制造業自動化 2015年15期
關鍵詞:示意圖故障診斷界面

黃宏偉,陳 超,李永耀,謝國強,雷文平

HUANG Hong-wei1, CHEN Chao2, LI Yong-yao2, XIE Guo-qiang1, LEI Wen-ping2

(1.中電投河南電力有限公司 信息技術中心,鄭州 450001;2.鄭州大學 振動工程研究所,鄭州 450001)

0 引言

隨著工業的飛速發展,設備安全越來越受到人們的重視,企業越來越關注關鍵設備的運行狀態[1]。應用物聯網技術對旋轉機械進行遠程在線監測可以實時了解機組的運行狀態。通過集成于在線監測系統的專家系統可以對監測中發現有故障的機組進行故障診斷,及時發現早期故障,提前采取相應的處理措施,避免事故的發生,對提升企業的故障診斷水平、積累設備診斷和故障分析經驗具有十分重要的意義[2]。

EXSYS是美國EXSYS軟件公司推出的專家系統建造軟件,使用EXSYS不需要有編程的基礎,具有操作簡單、靈活性強等優點,大大簡化了知識庫及推理機建立及維護的過程,受到了國外眾多用戶的歡迎[3]。

本文利用EXSYS專家系統建造軟件開發了集成于在線監測系統的故障診斷專家系統,針對不同企業不同機組建立了相應的知識庫,通過在線監測系統自動提取一部分征兆,同時可以通過人機交互向推理機提供更多的診斷信息。

1 系統總體設計

本文中的故障診斷專家系統是集成于在線系統中的子系統,通過在線監測系統自動提取及人機交互得到征兆信息,利用EXSYS專家系統工具建立的模糊產生式規則[4,5],進行故障診斷,最后顯示診斷結果并生成診斷報告。故障診斷專家系統的總體結構如圖1所示。

圖1 故障診斷專家系統總體結構

故障診斷專家系統的診斷流程如圖2所示。

1)當在線監測系統中有通道為報警狀態時,在線監測系統的報警列表中會出現報警通道及“人機交互診斷”按鈕。

2)點擊“人機交互診斷”按鈕后系統從在線系統自動獲取當前通道的基本信息、振動信息及相關工藝信息。

3)將需要進行模糊處理的征兆進行處理之后建立征兆集。

4)在線監測系統調用EXSYS專家系統,讀取征兆中間文件進行診斷,需要人機交互時并進行人機交互。

5)得到診斷結果,并產生故障報告。

2 知識庫及推理機的建立

2.1 征兆的建立

對于旋轉機械故障診斷,一般提取以下五類征兆信息:

1)工作狀態:轉速、負荷等。

2)頻域特征:一倍頻、二倍頻等。

3)時域特征:軸心軌跡、振動幅值變化趨勢等。

4)工藝參數:軸承金屬溫度、壓力、流量等。

5)基本監測信息:機組信息、監測部位等。

我們采用EXSYS中的Variables模塊進征兆的建立。Variables創建界面如圖3所示。

圖2 故障診斷專家系統診斷流程

圖3 Variable創建界面

建立征兆時按獲取方式分為兩種情況。

1)建立通過系統自動計算獲取的征兆時,選擇Numeric vaule類型,并在Variables主界面的Prompt中輸入征兆的描述等信息,如圖4所示。

圖4 征兆信息輸入示意圖

2)建立通過人機交互方式獲取的征兆時,首先要建立一個和采用自動提取方式獲取的征兆相同的Numeric vaule類型的Variables,然后建立一個相匹配的Static List類型的變量,用來對征兆進行模糊量化,如圖5所示。Static List分為肯定、很可能、可能、有點可能、可能性小、不可能五種模糊量詞,分別對應的隸屬度為1、0.8、0.6、0.4、0.2、0。

圖5 模糊量化征兆創建界面

最后,通過建立一個Logic模塊對模糊量詞進行量化,建立相應模糊量詞與該征兆隸屬度之間的關系,在推理至該征兆時,會自動轉入Logic模塊,通過選擇模糊量詞將相應的隸屬度傳遞給對應的征兆,如圖6所示。

2.2 故障的建立

建立故障時,在Variables創建主界面選擇Confidence類型并在Variables主界面的Prompt中輸入相應的描述信息。圖7為建立不平衡故障的示意圖。

圖6 人機交互征兆的量化

圖7 故障信息輸入示意圖

2.3 規則的建立

采用EXSYS中的Logic模塊進行規則的創建。圖8為不平衡故障的規則示意圖。

圖8 規則示意圖

圖8 中的規則為:

IF:1倍頻較大(閾值0.7,權重0.6)

AND:軸心軌跡為橢圓(閾值0.6,權重0.1)

AND:振動幅值基本不變(閾值0.6,權重0.1)

AND:振幅隨負荷變化不明顯(閾值0.6,權重0.1)

AND:1倍頻相位趨勢基本不變(閾值0.6,權重0.1)

THEN:轉子質量不平衡,可信度0.9

規則的建立過程如下:

首先,新建一個Logic模塊,針對不同的機組,我們建立不同的Logic模塊,在診斷過程中可以通過選擇與該機組相應的Logic模塊進行診斷。然后,通過系統主界面中IF子模塊中的Add按鈕,進行規則的添加。規則編輯界面如圖9所示。

圖9 規則編輯界面

當規則的前提條件編輯完成后,點擊Then子模塊中的Variable按鈕選擇相應的故障,并進行規則可信度計算,如圖10所示。

圖10 故障結論及可信度計算界面

2.4 推理控制策略的建立

采用EXSYS中的Command模塊進行推理控制策略的創建。通過Control及Command對推理控制策略進行創建。本系統中,EXSYS首先讀入在線監測系統輸出的EXSYS規定格式的征兆中間文件,獲得機組編號及通過自動計算獲得的征兆信息,并通過進入相應的推理模塊進行推理,最后輸出推理結果。創建結果如圖11所示。

圖11 推理控制策略示意圖

3 運行示例

以某一原水廠混流泵的診斷過程為例。當系統出現報警時,在報警列表中點擊“進入人機交互診斷”按鈕,系統后臺自動進行自動獲取類征兆的計算及提取,并彈出EXSYS人機交互界面,同時讀入機組編號及通過自動計算獲得的征兆信息。報警列表如圖12所示。

圖12 報警列表示意圖

對于人機交互類征兆,診斷人員通過選擇相應的模糊參量確定相應征兆的隸屬度,如圖13所示。

圖13 人機交互示意圖

當人機交互診斷結束后,系統會會生成Word格式的診斷報告,如圖14所示。

圖14 故障診斷報告

4 結論

1)通過EXSYS建立知識庫及推理機,實現了知識庫以及推理機與在線系統的相互獨立,使知識的管理和維護可以相對獨立地進行,提高了系統擴展性。

2)EXSYS的使用使知識庫及推理機的建立及維護過程變得十分簡單,減少了知識工程師和維護人員的學習量及工作量。

3)通過集成于在線監測系統的專家系統可以及時發現早期故障,提前采取相應的處理措施,避免事故的發生,對提升企業設備運行管理水平具有十分重要的意義。

[1] 何正嘉,陳進,王太勇,等.機械故障診斷理論及應用[M].北京:高等教育出版社,2010.

[2] 關惠玲,韓捷.設備故障診斷專家系統原理及實踐[M].北京:機械工業出版社,2000.

[3] 陳超,李凌均,雷文平,等.基于多源信息融合的旋轉機械故障診斷專家系統的研究和實現[J].制造業自動化,2014(19).

[4] 王永慶.人工智能原理與方法[M].西安:西安交通大學出版社,2006:205-206.

[5] 劉曉波.旋轉機械故障診斷若干關鍵技術研究與應用[M].北京:機械工業出版社,2012:97-98.

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