煤礦采煤機故障診斷系統知識庫及推理機設計

康麗瑩

摘 要：為了提高煤礦采煤機故障排除能力，設計了一套故障診斷系統，重點針對知識庫及推理機展開了設計，本研究對后續的采煤機故障診斷整個系統的進一步完善奠定了一定的理論基礎。

關鍵詞：采煤機;故障診斷;知識庫;推理機

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.19.076

1 故障診斷系統簡介

采煤機是煤礦井下生產的主要設備，型號種類較多、故障現象差別很大，采煤機在故障診斷過程中，針對性強、應用范圍窄，所以探索一種適用于各種類型采煤機的故障診斷方法就顯得尤為重要。不僅可以在設備檢修故障過程中提供指導，還有助于故障的快速排查，提高檢修效率，在煤礦安全生產中有重要意義。

故障診斷專家系統，是較為有效的故障分析和診斷的方法。故障診斷專家系統是在人們長年累月的故障分析和診斷的過程中，通過知識的和經驗的積累而得到的。雖然故障診斷專家系統存在著很多的優點，但其也存在設計過程中系統不夠全面的問題，所以我們需要故障樹分析方法來進行輔助，通過對故障的全面分析，設計出故障診斷模型，克服了系統知識不夠全面的問題，提高了故障診斷的效率，再結合故障診斷專家系統進行判斷，這是一種有效簡便的故障診斷方法。

2 故障診斷系統設計

2.1 故障診斷系統總體設計

故障診斷系統的總體設計，必須完成8個主要功能模塊，分別是：數據庫模塊，包括綜合數據庫和數據庫管理;知識庫模塊，包括知識庫、知識獲取和維護;數據模塊，包括推理機、解釋機和人機接口。采煤機的故障診斷系統總體設計結構如圖1所示。

采煤機的故障診斷系統的工作原理，首先是專家運用人機接口，通過故障診斷系統的知識獲取和維護，將相關的維修知識和經驗輸入到知識庫中，并可進行知識的修改、維護等方面的操作。其次是用戶運用人機接口，輸入故障的特征，專家系統對故障特征進行判別，推理機通過知識庫中規則的調用和載入等操作，通過解釋機將知識庫中的知識反饋給用戶。最后，可以通過反饋的知識對設備的故障進行維修操作。綜合數據庫負責存儲故障診斷結果、知識、推理規則等方面的內容。

2.2 故障診斷系統知識庫的建立

采煤機故障診斷系統的建立，首先是要在所有事件選出故障樹的頂事件，頂事件是解決所有問題的目標，然后將其他事件的信息輸入到知識庫中，并按照推理機的要求對其他事件進行邏輯轉化，再根據故障樹的分析結果，將所有節點信息都輸入數據庫中，數據庫中的每一個節點都只對應一種失效方式，在診斷過程中，只需要按照故障樹自上而下的分析方法，對故障進行分析推理即可。

在故障診斷系統中直接運用故障樹分析法，往往存在著信息缺失的現象，這不能滿足對采煤機進行快速診斷的需求，所以需要對所得數據進行補充。在原有故障樹分析法分析結果的基礎上，增加了故障代號、節點信息和重要度等信息。故障樹中的頂事件是根節點，是最不應該發生的故障狀態，葉節點是故障發生的各種基本原因，中間節點是根節點和葉節點之間的節點。故障樹分析后得到的各個節點，包括節點間關系、重要度和故障描述等深層次的信息，所以將故障樹分析法運用到采煤機故障診斷系統中，可以提高系統的工作效率，解決知識庫在知識獲取上存在的信息不全的問題。

運用故障樹分析方法，將節點的信息進行補充，在此基礎上再將相關的節點信息，運用框架和規則結合的方式輸入到知識庫中。使得故障樹的層次關系和知識庫的邏輯關系相結合，從而建立系統知識庫。

2.3 故障診斷系統的推理機設計

故障診斷系統的推理機，在整個系統的設計中都是極其重要的部件，它的實質就是在故障發生后，通過人機接口接受到的信息，要按照推理機的調用規則對知識庫中的知識進行調用，并采用廣度和深度上的搜索方法，通過定性和定量分析，找到故障節點的優先級，節點的優先級會隨著搜索次數的增加而相應的提高，以便可以快速有效的得到推理結果。

推理機的推理過程是：第一步，先針對輸入的故障特征，按照重要度的順序進行廣度搜索，搜索到的框架與故障特征進行對比，如果對比不成功，繼續進行廣度搜索，如果對比成功，則在增加框架重要度的同時，進行深度上的搜索;第二步，確定框架是否已經遍歷，如果沒有，則繼續做深度搜索直到遍歷為止，如果確定是最后一個框架，就可以確定故障和維修辦法，完成推理。

3 結論

本章結合故障診斷專家系統和故障樹分析方法，通過對采煤機的機械故障進行分析，來有效解決故障診斷專家系統知識不夠全面的問題，并且為采煤機的機械故障檢修提供了一種有效簡便的故障診斷方法。

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