本發(fā)明涉及壓力機(jī)故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于專家系統(tǒng)的壓力機(jī)故障診斷系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

壓力機(jī)是一個(gè)集機(jī)械、電氣、液壓于一體的復(fù)雜設(shè)備，任意一個(gè)故障都可能導(dǎo)致整個(gè)設(shè)備停止運(yùn)行，嚴(yán)重時(shí)會(huì)引起整條生產(chǎn)線的停產(chǎn)，從而給企業(yè)造成經(jīng)濟(jì)損失與安全隱患。故障發(fā)生后如果不能及時(shí)有效地得當(dāng)處理，會(huì)嚴(yán)重減少壓力機(jī)的壽命，影響生產(chǎn)效率。因而對(duì)壓力機(jī)故障診斷的研究具有非常重要的意義。

現(xiàn)有技術(shù)中有一種大型模鍛壓機(jī)故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)將故障樹分析法fta和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，共同進(jìn)行大型模鍛壓機(jī)的故障診斷。但該方法存在的主要問題：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能很大程度上受樣本完整的影響，而大型模鍛壓力機(jī)很難獲得完整的樣本。

現(xiàn)有技術(shù)中有一種利用規(guī)則推理和案例推理進(jìn)行熱模鍛壓力機(jī)故障診斷的方法，該方法構(gòu)建了熱模鍛壓力機(jī)生產(chǎn)過程中的故障樹，并得到導(dǎo)致故障現(xiàn)象的最小割集。但該方法存在的主要問題：故障診斷時(shí)會(huì)存在規(guī)則沖突問題。

現(xiàn)有技術(shù)中有一種利用故障樹分析法fta對(duì)曲柄壓力機(jī)的高頻振動(dòng)故障進(jìn)行診斷的方法，該方法構(gòu)建了曲柄壓力機(jī)高頻振動(dòng)故障的故障樹，并對(duì)故障樹進(jìn)行了定性分析和定量分析，成功查找出了故障原因。但是該方法存在的主要問題：故障樹定性分析時(shí)會(huì)出現(xiàn)“組合爆炸”問題，影響定量分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。

二元決策圖bdd可以直觀反映函數(shù)的邏輯結(jié)構(gòu)，將bdd和fta結(jié)合起來可以簡(jiǎn)化故障樹定性分析和定量分析的過程，提高計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確度?，F(xiàn)有技術(shù)中有一種將bdd和fta相結(jié)合，并將其應(yīng)用于光電系統(tǒng)故障分析?，F(xiàn)有技術(shù)中有一種將bdd和動(dòng)態(tài)故障樹相結(jié)合，并將其應(yīng)用于工作臺(tái)運(yùn)動(dòng)精度的故障分析?，F(xiàn)有技術(shù)中有一種將bdd應(yīng)用于數(shù)控機(jī)床的故障分析?，F(xiàn)有技術(shù)中有一種將bdd用于汽輪機(jī)的故障診斷?，F(xiàn)有技術(shù)中有一種將bdd和fta應(yīng)用于民用飛機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

壓力機(jī)自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工藝多樣，因而故障特征具有傳遞性與開放性，故障機(jī)理難以精確判斷，導(dǎo)致故障診斷困難，維修周期長(zhǎng)?，F(xiàn)有技術(shù)中針對(duì)壓力機(jī)的故障診斷存在以下缺點(diǎn)：利用傳統(tǒng)fta求最小割集時(shí)會(huì)出現(xiàn)“組合爆炸”問題；專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取難；利用診斷規(guī)則推理時(shí)存在“規(guī)則沖突”問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提出一種診斷效率高的基于專家系統(tǒng)的壓力機(jī)故障診斷系統(tǒng)，將bdd和fta相結(jié)合來建立基于專家系統(tǒng)的壓力機(jī)故障診斷系統(tǒng)，以提高故障診斷的效率。

本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

一種基于專家系統(tǒng)的壓力機(jī)故障診斷系統(tǒng)，包括：

人機(jī)接口，用于用戶和故障診斷系統(tǒng)各模塊之間進(jìn)行信息交互；

知識(shí)庫(kù)，分別與知識(shí)獲取子系統(tǒng)、推理機(jī)、解釋機(jī)相連，它包含所要解決問題領(lǐng)域中的事實(shí)和診斷規(guī)則；

綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，分別與推理機(jī)、解釋機(jī)相連，用于存儲(chǔ)在故障診斷過程中的表達(dá)信息，包括初始狀態(tài)、中間結(jié)論和最終結(jié)論；

知識(shí)獲取子系統(tǒng)，領(lǐng)域?qū)＜?、知識(shí)工程師將與故障相關(guān)的事實(shí)與診斷規(guī)則輸入到知識(shí)庫(kù)中；

推理機(jī)，根據(jù)當(dāng)前的用戶輸入，調(diào)用知識(shí)庫(kù)中的事實(shí)和診斷規(guī)則，按推理和沖突消解策略對(duì)故障現(xiàn)象進(jìn)行推理，從而得出故障原因；

解釋機(jī)，利用預(yù)制文本法對(duì)推理過程和推理得到的確定性結(jié)論做出解釋。

所述知識(shí)獲取子系統(tǒng)中，獲取診斷知識(shí)的方式為基于fta和bdd的知識(shí)獲取方式。

所述知識(shí)庫(kù)包括事實(shí)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)和解決方法庫(kù)，規(guī)則庫(kù)包括規(guī)則條件表、規(guī)則結(jié)論表和規(guī)則表。

所述知識(shí)庫(kù)中知識(shí)表示的方法為產(chǎn)生式規(guī)則表示法，其基本形式是：ifpthenq，p是條件，q是結(jié)論，含義為：如果條件發(fā)生，則結(jié)論發(fā)生。

所述解釋機(jī)制采用預(yù)制文本的方法，提前估計(jì)好的問題，錯(cuò)誤信息，行為和推理方法等信息被添加到解釋機(jī)制的程序中，當(dāng)需要時(shí)顯示。

所述推理機(jī)采用基于規(guī)則的反向推理，并基于最小割集的重要度解決規(guī)則沖突問題。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：(1)利用bdd解決了傳統(tǒng)故障樹分析時(shí)的“組合爆炸”問題；(2)基于fta和bdd的診斷規(guī)則獲取解決了專家系統(tǒng)的“知識(shí)獲取”瓶頸；(3)利用最小割集的重要度確定規(guī)則優(yōu)先級(jí)，解決了診斷時(shí)的“規(guī)則沖突”問題。

附圖說明

圖1為專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2知識(shí)庫(kù)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)圖。

圖3推理機(jī)流程示意圖。

圖4為診斷規(guī)則獲取流程示意圖。

圖5為壓力機(jī)故障魚骨圖。

圖6為壓力機(jī)故障樹。

表1為故障樹符號(hào)定義表。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。

參見圖1，本發(fā)明基于專家系統(tǒng)的壓力機(jī)故障診斷系統(tǒng)包括：

人機(jī)接口，用于用戶和故障診斷系統(tǒng)各模塊之間進(jìn)行信息交互；當(dāng)壓力機(jī)產(chǎn)生故障時(shí)，用戶通過人機(jī)接口輸入故障信息，所有診斷結(jié)果也會(huì)在人機(jī)接口上顯示。

知識(shí)庫(kù)，分別與知識(shí)獲取子系統(tǒng)、推理機(jī)、解釋機(jī)相連，它包含所要解決問題領(lǐng)域中的事實(shí)和診斷規(guī)則；知識(shí)庫(kù)包括事實(shí)庫(kù)、診斷規(guī)則庫(kù)和解決方法庫(kù)，診斷規(guī)則庫(kù)包括規(guī)則條件表、規(guī)則結(jié)論表和規(guī)則表。事實(shí)庫(kù)儲(chǔ)存所有的故障現(xiàn)象。事實(shí)庫(kù)主要由故障編號(hào)、故障描述組成。規(guī)則條件表存儲(chǔ)規(guī)則的條件，由條件編號(hào)、條件描述、結(jié)論編號(hào)組成。規(guī)則結(jié)論表存儲(chǔ)規(guī)則的結(jié)論，由結(jié)論編號(hào)、結(jié)論描述、解決方法編號(hào)組成。解決方法庫(kù)存儲(chǔ)每個(gè)故障的解決方法，由解決方法編號(hào)、解決方法內(nèi)容組成。規(guī)則表存儲(chǔ)故障的診斷規(guī)則，由規(guī)則編號(hào)、規(guī)則名稱、條件編號(hào)、結(jié)論編號(hào)、優(yōu)先級(jí)、解釋內(nèi)容編號(hào)組成。知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，如圖2所示，各表之間通過外鍵相聯(lián)系。所述知識(shí)庫(kù)中的診斷規(guī)則的基本形式為：ifpthenq，p是條件，q是結(jié)論，含義為：如果條件發(fā)生，則結(jié)論發(fā)生。

綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，分別與推理機(jī)、解釋機(jī)相連，用于存儲(chǔ)在故障診斷過程中的表達(dá)信息，包括初始狀態(tài)、中間結(jié)論、最終結(jié)論。

知識(shí)獲取子系統(tǒng)，領(lǐng)域?qū)＜?、知識(shí)工程師將與故障相關(guān)的事實(shí)與診斷規(guī)則輸入到知識(shí)庫(kù)中；所述知識(shí)獲取子系統(tǒng)中，結(jié)合與故障相關(guān)的事實(shí)采用故障樹分析法fta和二元決策圖bdd獲取診斷規(guī)則，具體步驟如圖4所示：

步驟一：利用魚骨圖分析壓力機(jī)的故障原因，如圖5所示；

步驟二：根據(jù)魚骨圖，利用fta建立壓力機(jī)故障樹，如圖6所示，故障樹符號(hào)定義如表1所示；

表1故障樹符號(hào)定義表

步驟三：利用部件連接法從故障樹中只有底事件作為輸入的邏輯門事件開始分析，利用規(guī)則將故障樹轉(zhuǎn)化為bdd，具體規(guī)則如下：

a.與門在轉(zhuǎn)換為bdd時(shí)，其輸入要與它的每一個(gè)1分支相連；或門在轉(zhuǎn)換為bdd時(shí)，其輸入要與它的每一個(gè)0分支相連。

b.在兩個(gè)bdd進(jìn)行合并時(shí)，應(yīng)將其中一個(gè)bdd作為主bdd，另一個(gè)作為次bdd。若這兩個(gè)bdd是與門事件的輸入，則將次bdd與主bdd的每一個(gè)1分支相連；若這兩個(gè)bdd是或門事件的輸入，則將次bdd與主bdd的每一個(gè)0分支相連。

c.若同一變量在一條路徑上重復(fù)出現(xiàn)，則按以下規(guī)則處理：變量的狀態(tài)定義為在一條路徑上該變量首次出現(xiàn)的狀態(tài)，若變量第二次出現(xiàn)在1分支上，則該變量由其1分支代替；若變量第二次出現(xiàn)在0分支，則該變量由其0分支代替。若變量在兩分支上同時(shí)出現(xiàn)，則刪除該變量。

d.合并相同的結(jié)點(diǎn)。

步驟四：給每一個(gè)底事件賦一個(gè)素?cái)?shù)。

步驟五：遍歷bdd中從根節(jié)點(diǎn)到葉節(jié)點(diǎn)為1的路徑，路徑上發(fā)生的底事件組合即為故障樹的割集。

步驟六：將割集中的底事件對(duì)應(yīng)的素?cái)?shù)相乘，得到割集對(duì)應(yīng)的素?cái)?shù)積。

步驟七：將素?cái)?shù)積按從小到大的順序排列，并從第一個(gè)數(shù)開始依次除后面的數(shù)，若能整除，則該數(shù)對(duì)應(yīng)的割集不是最小割集；若不能整除，則該數(shù)對(duì)應(yīng)的割集是最小割集。

步驟八：將最小割集作為診斷規(guī)則的條件，結(jié)合故障樹編寫診斷規(guī)則。

推理機(jī)，它根據(jù)當(dāng)前的用戶輸入，調(diào)用知識(shí)庫(kù)中的事實(shí)和診斷規(guī)則，按推理和沖突消解策略對(duì)故障現(xiàn)象進(jìn)行推理，從而得出故障原因；所述推理機(jī)采用基于規(guī)則的反向推理，并基于最小割集的重要度解決規(guī)則沖突問題，具體推理流程如圖3所示：

步驟一：用戶通過人機(jī)接口輸入故障現(xiàn)象。

步驟二：根據(jù)故障現(xiàn)象搜索知識(shí)庫(kù)提出多個(gè)假設(shè)目標(biāo)。

步驟三：從第一個(gè)假設(shè)目標(biāo)開始，搜索知識(shí)庫(kù)中規(guī)則結(jié)論與假設(shè)目標(biāo)匹配的規(guī)則得到規(guī)則集s。

步驟四：若s為空，則通過人機(jī)接口詢問假設(shè)是否為真，若假設(shè)為真，則輸出故障信息，推理結(jié)束；若假設(shè)為假，則對(duì)下個(gè)目標(biāo)進(jìn)行步驟三和步驟四。

步驟五：若s不為空，則通過如下策略進(jìn)行求解沖突：

a.利用公式計(jì)算頂事件的發(fā)生概率，式中，s為bdd中失效路徑的個(gè)數(shù)，p(li)為路徑li發(fā)生的概率，p(xj)底事件xj發(fā)生的概率，為底事件xk不發(fā)生的概率，p(t)為頂事件t的發(fā)生概率。

b.利用公式xi∈ci計(jì)算最小割集的重要度，式中，n為最小割集ci所含的底事件個(gè)數(shù)，p(xi)為底事件xi發(fā)生的概率，p(ci)為最小割集ci發(fā)生的概率，p(t)為頂事件發(fā)生的概率，為第i個(gè)最小割集的重要度。

c.根據(jù)最小割集的重要度給s中的規(guī)則賦予優(yōu)先級(jí)，優(yōu)先級(jí)最高者作為最優(yōu)規(guī)則。

步驟五：將最優(yōu)規(guī)則的條件作為新的假設(shè)目標(biāo)，轉(zhuǎn)到步驟三、步驟四和步驟五。

步驟六：若所有假設(shè)目標(biāo)都被用戶否定后，則顯示無解，推理結(jié)束。

解釋機(jī)，利用預(yù)制文本法對(duì)推理過程和推理得到的確定性結(jié)論做出解釋，使用戶更容易理解；提前估計(jì)好的問題，錯(cuò)誤信息，行為和推理方法等信息被添加到解釋機(jī)的程序中，當(dāng)需要時(shí)顯示。解釋信息庫(kù)存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中，由解釋信息編號(hào)、故障編號(hào)、故障名稱、故障原因編號(hào)、故障原因等組成。