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基于Web的数控卷板机液压系统故障诊断专家系统 |
| 发布时间：2018/12/29 |
基于Web的数控卷板机液压系统故障诊断专家系统利用Web数据库技术，将故障诊断专家系统构建于Web环境申，可以发挥Internet收集、共事知识和数据的优势，改善诊断专家系统的性能，扩展并增强系统的功能，从而克服传统液压卷板机故障诊断专家系统诊断规则收集困难、诊断能力低的弊端。
1．故障诊断专家系统的总体状况
系统是基于Web、可视化、动态、远程的液压故障诊断专家系统。该系统由知识库、推理机、解释程序、动态数据库、人机接口和知识获取580个部分组成，如图1所示。
图1专家系统的整体结构
动态数据库用于存放提取的过程特征数据以及诊断过程的记录信息，如历史数据表、临时数据表、短期趋势数据表、测点信息表等。知识库用于存放故障诊断的故障树、诊断规则库、故障原因、检测提示以及故障对策。推理机实施对问题的整个求解过程的控制，它根据数据库中的当前信息，将规则库中的规则拿来匹配，然后利用适当的控制算法推算出结论。解释程序对整个故障诊断过程做出合理解释。知识获取可以使专家系统通过人机接口直接建立和修改故障诊断规则、补充和完善整个故障诊断系统。人机接口使故障诊断专家系统通过窗口、菜单、图形可以进行形象的故障诊断。其中，知识库和动态数据库都存储在Web上的数据服务器端。采用三层B／S结构模式，用户通过浏览器请求访问服务器上的专家系统程序记忆动态数据库服务器端的数据。
2．系统知识库
知识库的主体是故障事实和故障规则。故障事实可看做短期信息，这种信息在与用户互相作用时可能会发生改变；而故障规则是长期信息，能引导专家系统由已知的或新产生的事实推导出假设。专家系统的性能取决于知识库的质量，知识获取过程的方法和可靠性也与知识库密切相关。知识库不同于常规的数据库，数据库中的信息具有一定的历史性，而知识库中的信息则既有过去的又有现在的。相比之下，知识库中的事实是动态的，知识库中包含规则，却总是在力图填充缺少的信息。
1)诊断故障树诊断故障树也即故障事实库。它是以部件为依据，通过分层列出部件的故障事实而形成的一种部件故障现象的树形结构。本系统按照机组主要构成部件进行分割，如摊铺机可划分为输料系统、行走系统、数控卷板机液压系统、分料系统、液压缸控制系统、自动找平系统、振捣系统。对细分的构件系统分别形成各自的故障树结构。
2)诊断规则库
专家系统中知识表示的方式是产生式规则(Production Rules)。产生式规则是前因后果式表达模型，由两个部分组成，前一部分称为条件，如状态、前提、原因等；后一部分则称为结论，如活动、后果等。前一部分语句用if(如果)做前缀，后一部分语句用then(则)做前缀，因此典型的产生式规则的格式如下：
if[premises]
then[action(s)]
举一条发动机诊断领域产生式规则的实例：
if[消耗过大，而且发动机冒黑烟，而且排气管发出爆破声]
then[发动机点火提前时间小]
规则的条件部分是本系统在向卷板机用户提交问题时的提问部分，它存储在知识数据库中。同一规则可能有好几个条件，而这些条件之间在专家系统内部处理时采取的逻辑关系是“与”的关系。例如，上例中把条件分解为三个部分：消耗过大，发动机冒黑烟，排气管发出爆破声。只有这三个条件同时存在，导致的结果才是发动机点火提前时间小。
每条单一规则的叙述是根据卷板机故障树的节点层次来产生的，即每一故障树节点都必须在规则库中有相应的规则与之对应。故规则并不唯一，但树节点是具有唯一性的。因为同样的节点可能会有多个规则与之对应；鉴于计算机程序的需要，每条规则都有相应的自然数序号与之对应。下面以某摊铺机的行走系统为例做简要阐述。如图2所示是行走系统的故障树结构，根节点以统一的工作异常为基本故障。这样做是为了保证在故障诊断过程中，总有一个诊断对象“压人”专家系统的问题堆栈中。每个树节点后面的数字即是规则条件的号码。
图2行走系统的故障树结构与图2中故障树节点对应的规则条件如下。
规则1条件：马达速度出现急剧变化。
规则2条件：补油压力不在2.5～2.8MPa之间。
规则3条件：输入电信号不在0--5V之间。
规则4条件：两侧马达速度差异达3倍。
规则5条件：电磁阀有动作。
规则6条件：电磁阀无动作。
规则7条件：补油压力无或在1MPa以下。
规则8条件：泵和管路有发热、振动或异响。
规则9条件：补油压力远远超过2．8MPa。
3．系统推理机
本系统根据专家系统原理，以系统提出问题、卷板机用户做出选择的形式进行诊断。
本系统按照专家系统逻辑推理机制，采用正向推理方式和深度优先的搜索方式。深度优先搜索就是按照深度越大、优先级别越高的原则在树形中搜索终止节点，基本思想是：从初始故障树节点开始，在其子节点中选择一个节点进行考察，若该节点有一条以上规则满足，并且向下搜索系统满足条件，则再在该子节点的子节点中选择一个进行节点考察，一直如此向下搜索。直到到达某个子节点，该子节点中的任一规则都不满足或向下搜索系统不满足条件，才选择其兄弟节点进行考察。部件故障诊断的推理流程如图3所示。
4．系统知识获取
图3部件故障诊断的推理流程
知识获取部分包括故障树和规则库两部分卷板机知识的添加、删除和修改。本系统采用面向领域专家的一种直观的知识获取技术，在开发环境中建立了专门的编辑和输入系统，它使领域专家可以直接和液压工况故障诊断系统的知识库打交道。随着实际应用的增加，该系统能够不断地积累液压卷板机故障诊断的知识和经验，扩充和完善知识库，从而在故障诊断的过程中不断提高系统应用的准确性。 |
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