专家规则（精选五篇）
专家规则 篇1
近年来,随着农业生产中温室大棚的大面积推广,人工气候室的研究已经成为农业研究的一个重要方面,但人工设施由于受覆盖材料、灰尘及结构遮光等影响,光照状况仅为大田的30%~70%[1],难以满足作物生长要求。在农作物的生产种植过程中,光环境是影响植物光合作用最重要的因素[2],其包括光照度、光质以及光周期。因此,对光环境3个因素的研究与调控已成为时下研究的热点[3]。
目前,我国温室光环境调控系统发展起步较晚,设备简单,大棚作物补光应用很少,对作物生产中补光灯应用的研究不充分[4],这已成为制约我国温室发展的瓶颈。因此,温室合理补光以降低补光成本的研究显得越来越重要[5,6],其已成为时下研究的热点。
针对以上问题,本文设计了一种基于专家规则、与实时监测信息相关联的温室智能反馈光环境调控系统。本系统充分考虑不同植物在不同阶段对补光需光量和需求时间的不同,采用规则可修改的模式,设计相关专家系统规则与系统框架。以51单片机为处理核心,合理运用专家规则,实现了基于实时监测结果的按需定量精确补光,有效地提高了系统的灵活性和拓展性,降低了成本,提高了能源利用率,为相关农业发展提供了巨大的帮助。
1 系统工作原理及结构设计
本系统采用模块化设计方法,主要由电源模块、控制模块、时钟模块、人机交互模块以及LED补光模块组成,其系统原理图如图1所示。系统以单片机(STC12C5A60S2)为核心,电源模块采用稳定的5V电压为系统供电,当系统断电时,也可在纽扣电池3V的电压下继续计时;控制模块按照一定的周期采集当前时间,并判断作物生长阶段后再输出相应的PWM信号;在人机交互模块与控制模块共同作用下,用户可设置不同阶段的阈值或查看作物阶段信息。
2 系统硬件设计
系统硬件以STC12C5A60S2单片机为处理核心,采用标准接口电路5V电源供电;时钟模块的主体芯片DS1302可以对年、月、日、周日、时、分、秒进行计时,具有闰年补偿功能;液晶显示模块采用OCM12864-3128×64点阵型液晶,可显示各种字符及图形;按键则用4×4排列原理,直接购买了按键贴膜,通过8根排线直接与主板连接。单片机基本外围电路中晶振频率为12MHz,两路红绿指示灯方便程序的调试。系统通过红蓝光滤光片和ISL29010光传感器监测环境中红蓝光光照强度。
2.1 控制模块
控制模块以51单片机为处理核心,外围连接键盘、LCD和传感器等外设,其整体电路框图如图2所示。采用标准接口电路5V电源供电,其中:P0口连接液晶屏的8路数据口;P2口连接4*4矩阵键盘;P3.0和P3.1用于单片机与串口连接的数据读写线,完成程序的下载;P3.2~P3.7为液晶控制端;P4.2和P4.3为单片机PWM控制端输出口。采用内部分频技术实现对PWM信号频率的控制,将输出频率降至300Hz,实现植物补光的温室精确控制。
2.2 检测模块
检测模块利用红蓝光滤光片和ISL29010光照传感器实时检测设施内部红蓝光光照强度,并将采集数据提供给单片机进行处理,系统框图如图3所示。
滤光片采用高通滤光片和低通滤光片两种,分别将自然光中600~700nm和400~500nm的红蓝光提取出来,通过ISL29010光照传感器检测出红蓝光强,上传给单片机进行相应处理,从而实现环境中红蓝光强检测。
2.3 补光模块
补光模块包括LED补光灯阵列和驱动电路,其模块硬件结构图如图4所示。LED补光灯阵列由波长600~700nm的窄带红光和波长400~500nm的窄带蓝光组成。驱动电路采用PT4107为核心控制芯片,利用继电器来控制外接市电电源为核心控制芯片供电,当满足外部调光条件继电器导通时,其接收单片机发送PWM控制信号实现对调节灯组亮度的调节。
3 系统软件设计
系统采用模块化和多控制模式的设计思路,以IAR为软件开发平台,采用C语言完成系统软件开发,分别设计了数据采集程序、专家指导程序、定量控制程序、按键程序、显示程序和计时程序,实现各模块对应功能及数据传输。其专家指导程序以樱桃生长各生境参数为标准进行设定,设计了基于专家规则的温室光环境调控方法,实现了手动和自动两种阶段转换方式,可根据当前阶段信息自行计算红蓝光PWM值和需补光量,完成不同阶段的按需智能补光。本系统软件流程图如图5所示。
以番茄为例,其每个阶段的生长累积时间和适宜光强各不相同。如在番茄的初花期、盛花期和末花期3个阶段,其阶段累积时间和适宜光强[7,8]如表1所示。系统可以根据番茄这一阶段特性进行专家规则的修定,对番茄在不同阶段进行生长时间的模拟累积和光强检测,通过专家规则实现阶段参数的智能调控和不同阶段的按需定量补光。
系统针对当前生长阶段信息,基于专家系统,根据不同阶段需光量的差异性,设定该阶段需补光量和当前累积补光时间,通过对外界光强的监测,采用PWM技术控制LED补光灯阵列工作电流,同时统计该阶段尚需工作时间,实现对植物的分阶段按需定量补光。由于同类植物生长的微弱差异,系统提供手动参数修改与阶段强制调整功能,从而提高了系统的通用性。
4 系统功能实现
本系统以樱桃为目标作物,分为休眠期、萌芽期、开花期、幼果期、落果期和收获期,每个时期所需时间和补光量各不相同。基于各阶段生长时间和补光量信息的专家规则,完成相应阶段时间累积后跳入下个阶段,自动调用下阶段相关参数,实现定量补光。
为了验证设备的性能,于西北农林科技大学樱桃实验基地对系统进行了调试验证。如图6所示是系统运行到开花期时的实时信息,包括开花期的需补光量和距离下阶段的时间。
当手动强制进入下阶段(即进入幼果期)后,由于前后两阶段需光量的不同,对应的PWM值也会不同,系统所输出PWM占空比也会随之变化。图7所示为开花期和幼果期两阶段的PWM值输出占空比信号。以上说明系统可完成各项功能要求,证明了系统的可实现性和正确性。
5 结论
1)系统研究实现了基于专家规则的动态智能补光系统,其结合时下热门的专家系统,对植物各生境参数进行设定,通过系统监测到的实时光照信息,完成不同阶段植物需光量计算,实现了对植物的分阶段按需精确补光。
2)与其他补光系统相比,运用DS1302时钟芯片对植物生长累积时间进行模拟,采用专家系统对樱桃生长各生境参数进行设定,根据植物生长特性自动进行阶段转换,实现了分阶段按需定量补光。
3)经验证表明,该系统具有良好的稳定性,可以满足在不同阶段对不同植物进行按需精确补光的要求,促进了植物的生长,极大地提高了温室作物的产量和效益,带动了相关农业又好又快发展。
参考文献
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[7]刘贤赵,康绍忠.番茄不同生育阶段遮荫对光合作用与产量的影响[J].园艺学报,2002,29(5):427-432.
专家解析高考平行志愿投档规则 篇2
一、平行志愿投档程序是全国普通高校招生网上录取管理系统中的一个子系统，由教育部高校学生司委托清华大学开发，并在全国统一使用。
二、设置平行志愿的目的在于体现分数优先原则，保护高分考生，同时增加考生的选择机会。今年我省还对参加大服从调剂的院校按类别和地域进行了分类，主要保护由于志愿填报不当落选，同时又要求到所选择类别和地域的学校读书的考生。
专家规则 篇3
令人窒息的30秒钟
根据会议议程，本次大会正式开始的时间是9:30分，但是悬挂在主席台的钟表时针刚指在9点时，偌大的会议厅已经座无虚席。有些人正在认真翻看会议资料，有些人则交头接耳用不同版本的英语口语相互交流。
ICANN中国专家张健等来自中国地区的参会人员则安静地坐在会议大厅的一角。远远看去，张健脸上的表情很淡定，但细心的人会发现，她放在桌下的两只手却交叉在一起紧握着。
“就像英文的大小写是等效一致的，繁简体的中文对中国人而言也是一样的，因此繁体‘，中回’应该和简体‘中国’一同写入全球根域名系统”，当大会主席台掷地有声的中文同声翻译传来这个内容时，张健情不自禁在空中挥舞了一下握紧的拳头，脱口而出美国新任总统奥巴马的竞选口号“YES，WE CAN CHANGE” (是的，我们可以变革)。
根据这项最新的决议，未来全球华人根据语言习惯在各大浏览器地址栏不论输入繁体“北京大学，中国”形式的中国域名，还是简体“北京大学，中国”形式的中国域名，均可实现对北京大学网站的等效访问。
作为全球域名体系架构变革的一项内容，ICANN主席特拉什(Peter Dengate Thrush)曾评价称“这是项历史性决议，将使互联网更为开放，使用方法更为多样化。”
是的，我们可以变革，只不过为了等待这一变革时刻的到来，包括中国在内的众多非英语语系国家代表已经等待了十多个年头。
酝酿了十年的变革
时间回溯到12年前，1997年6月3日，国家主管部门组建了中国互联网络信息中心(CNNIC)，行使国家互联网络信息中心的职责。可以说，从CNNIC成立之日始，在全球根域名系统插上一面中国国旗或可以代表中国的中文标识，成为几代中国互联网技术专家的共同心愿。
面对中文形式域名的复杂技术和全球通用框架协议的国际协调难题，汉字“中国”写入全球根域名系统的征途勾勒出了一幅“由中国走向世界”、“由实验室走向互联网国际标准”的线路图。
1999年，原信息产业部(现工业和信息化部，以下简称信产部)正式授权CNNIC进行中文域名系统开发，揭开了汉字字符融入国际互联网根域名系统的序幕。2000年11月7日，信产部发布《关于互联网中文域名管理的通告》，明确授权CNNIC为中文域名注册管理机构。
2002年9月在修订《中国互联网络域名管理办法》时，首次明确“中文域名是我国域名体系的重要组成部分。信产部鼓励和支持中文域名系统的技术研究和逐步推广应用”。2002年11月对外发布的《中国互联网络域名体系的公告》提出“我国互联网络域名体系在顶级域名‘CN’之外暂设‘中国’、‘公司’和‘网络’3个中文顶级域名”。
经过3年多的技术研究和政策推动，“，中国”率先领到了国家主管部门的“准生证”，拥有了中国互联网域名体系的正式户口。但是，“中国”彻底写入全球根域名系统的征程才刚刚起步，后续还有国际标准制定、浏览器等互联网厂商部署等工作需要完成。
国际标准艰难征途
在国际标准制定及全球网络部署上，“，中国”就没有在国内那么顺利。2001年3月，CNNIC技术人员第一次远赴美国参加了第48届IETF(互联网工程任务组)会议。然而，令人沮丧的是：没有一个外国专家愿意耐心倾听CNNIC技术小组对中文域名价值的阐释。
CNNIC主任毛伟曾用“感到一种悲壮”来形容当时的心境。中国互联网络信息中心副主任李晓东回忆说：“最难过的是开会的时候，3000多人当中只有我们3个中国人。别提当时心里有多孤独了。”而正是在悲壮和孤独的复杂感受中，CNNIC技术人员屡败屡战，在国际标准的漫漫征途中迎难而上。
为了引起国际互联网社群对中文域名的关注，CNNIC广泛联络存在类似问题的互联网机构，先后联合港澳台的互联网信息中心成立中文域名协调联合会(CDNC)，共同来研究中文域名技术问题。随后，存在同样异体字等效问题的日本和韩国也加入进来，组成联合工作组JET。这些力量集中和声音统一的积累，终于引起了IETF的重视——主动邀请CNNIC去参加大会，这为之后的国际标准出台打下了坚实的基础，也为其他语种解决异体字问题树立了榜样。
2004年4月14日，CNNIC联合TWNIC、JPNIC、KRNIC制定的《中日韩多语种域名注册标准》被IETF正式发布为RFC3743，这是中国第二个IETF标准。2006年10月13日，IETF正式发布了由CNNIC主导制定的《中文域名注册和管理标准》，编号为RFC4713，这是CNN[C主导制定的第二个互联网国际标准。至此，“，中国”写入全球根域名系统的技术难题或国际标准问题逐一化解。尾声：“中国”域名启用在即
2008年6月27日，ICANN在第32届年会上表决通过了“允许使用中文等其它语言作为互联网顶级域字符”决议。这意味着，国际互联网将首次出现“，中国”这样的非英语域名后缀，纯中文的国家代码顶级域“中国域名”将正式融入国际互联网，作为中华文化在网络上的国家象征登上历史舞台。
2008年10月，ICANN启动了“中国”等非英文域名后缀全球部署调研行动，并将首站选在了中国。IC ANN总裁兼CEO保罗·图梅表示，“中国”域名写入全球根域名系统的部署计划已经基本成形。
2008年11月，第33届ICANN年会发布《“中国”等非英文域名后缀快速通道实施计划》(草案)，并在ICANN《战略计划工作重点》指出，“中国”的全球部署是ICANN未来3年十大工作重点之一。
2009年3月，ICANN决议，繁体“中回”和简体“中国”一起写入全球根域名系统，“中国”全球部署工作中的种种难题正在逐一破解，以“，中国”域名为入口的纯中文上网时代即将来临。
为了全面深八的了解“中国”域名全球部署的进展和情况，《互联网周刊》独家采访了ICANN中国专家张健女士和CNNIC相关负责人齐麟先生。
《互联网周刊》：繁简体“冲国”将同时写入全球根域名系统有什么意义?
张健：从国家层面看，该决议有力维护了全球根域名系统领域的中国主权完整和形象统一。从企业层面看，该决议有效保证了企业中文网络品牌的唯一性和集中性。从文化和网民层面看，该决议使得中华文化的多样性在国际互联网得以传承，尊重不同地区华语网民的语言习惯，使得全球各地的华人不论是基于何种操作系统，不论是钟爱繁体字还是简体字，都可以享受到纯中文上网的乐趣和方便。
《互联网周刊》：繁简体“，中国”将同时写入全球根域名系统，CNNIC将会出台那些措施应对?
齐麟：结合ICANN最新的“中国”域名全球部署计划，CNNIC启动的“中国域名全球升级行动”政策将调整为：所有“中文，CN”域名的注册用户，将自动获得对应的一中文，中国”繁简体域名。
《互联网周刊》：预计何时ICANN将正式完成“，中国”的全球部署，网民何时将可以在浏览器中无障碍使用?
张健：我们尚不能准确预测时间，但可以肯定的是，ICANN正在稳步推进“中国”域名的全球部署工作。正如ICANN主席特拉什所言“这是项历史性决议”，这决定了ICANN必须秉承审慎，稳定和安全的原则推进部署，其中会有大量的政策制定、技术测试等工作，需要我们一步一个脚印，扎扎实实来推进。
专家规则 篇4
专家系统是一种计算机程序, 它在某些特定领域内, 能以人类专家的水平去解决该领域中的问题, 在某些方面甚至可能超过人类专家。它像人类专家一样甚至能比单个人类专家更好地解决困难的问题, 因为它除了速度快以外, 还可以取众专家之长。现在的专家系统已经广泛应用于各个行业, 其中包括解释专家系统、诊断专家系统、预测专家系统、规划专家系统等等。而诊断专家系统是目前最成功的一类专家系统。
目前一部分诊断专家系统是基于故障树分析法所设计的, 它的知识库由规则和故障树组成, 故障树对于处理规则的不一致和二义性有很大的作用, 是故障诊断的重要依据。
在一个专家系统中, 录入的规则数量以及录入规则的正确性是一个专家系统可靠性的重要依据, 正是基于这个原因, 传统专家系统存在一个瓶颈。在传统专家系统中 (这里特定故障诊断专家系统来说明规则的录入流程) 先是整理众专家经验以及认识, 形成多棵故障树, 再由人工将故障树转换成规则表添加到知识库中, 此方法不仅工作量大, 而且还极易出错, 在录入过程中难以验证规则的冲突以及冗余, 而本文提出自动由故障树转换成规则表的方法将会大大减轻工作量, 并能最大限度地消除规则冲突以及冗余。
1 故障树与规则表的数据结构
1.1 故障树数据结构
Visio以一种直观的方式来进行图表绘制, 不论是制作一幅简单的流程图还是制作一幅非常详细的技术图纸, 都可以通过程序预定义的图形轻易地组合出图表, 同时可以对图形进行修改或者创建自己的图形, 以适应不同的业务和不同的需求。
本文所描述的专家系统故障树是用Visio生成, 实例如图1, 用Visio画的故障树最大优点便是结构清晰, 具有很强的层次感。比如当图1存为一棵故障树Visio文件时, 利用Visio的二次开发功能可以从该图中读出很多信息, 其中读出的可用对象包括以下一部分:
(1) private Visio.Application visApplication=null; //当前Visio Control的Application对象
(2) private Visio. Shape visShape=null; //当前Visio Control的Shape对象
(3) private Visio. Connect vis Connect=null; //当前Visio Control的Connect对象
(4) private Visio.Window visWindow=null; //当前Visio Control的Window对象
(5) private Visio.Shape visClickedShape=null; //当前Visio Control点击的Shape对象
图1由3种图元组成, 分别是Visio.Shape对象, 包括根节点与叶子节点, 逻辑门对象, 包括关系节点, 以及连接线, 也就是连接线对象 (Visio.Connect) , 然后也可以读出每根连接线对象两边所连接的图元信息, 在程序中使用Visio控件可以解析出以上图元, 得到Visio文件中故障树的数据结构。
1.2 规则表数据结构
在专家系统中, 规则表以数据表的形式存于内存中, 规则表的作用就是存放由故障树转换为直接用于推理机推理的规则的二维表。为了简要说明该方法, 在此文中仅列出必需的数据项, 规则表实例如表1所示。在表1中给出了部分由图1所读取的信息, 主要包含两个字段, 一个是规则前件, 用于记录一条规则的前件, 还有就是结论, 用于记录一条规则的结论。
2 故障树转换为规则表
如果将一颗故障树完全按照它的结构转换为规则表是不合理的, 因为众专家在整理故障树的时候难免将会出现一些难以发现的错误, 如果这些错误没被检查出来而进入了规则表, 将会对专家系统的推理结果产生极大的影响, 到了这一步再去检查错误的出处将会是一件非常麻烦的事情。最好的解决的办法就是, 开始完全按照故障树的数据结构将故障树生成规则存到临时规则表中, 再对每一条规则进行检查, 无误后再存入规则表, 确保每一条存入规则表的规则的正确性。
2.1 由故障树生成规则表
此方法流程说明如图2所示。首先读入已存为Visio文件的故障树, 根据1.1中给出的方法读出当前故障树的图元信息以及数据结构, 算法详细说明如下:
(1) 读入故障树。
(2) 遍历图中所有图元, 取出连接线对象 (Visio.Connect) 。
(3) 遍历连接线对象, 读取每个连接线对象的接入和接出图元, 存入连接线临时表中, 则可得到类似 (A-X1) , (X1-B1) , (X1-B2) , (B1-X2) , (B2-X3) , (X2-C1) , (X2-C2) 的有序数据, 由第二步可知Xn为逻辑门对象, 同样也知道该逻辑到底是与逻辑门 (“AND gate”) 或者是或逻辑门 (“OR gate”) 。
(4) 处理连接线临时表数据, 可以将连接线临时表数据整理为A-B1&B2, B1-C1&C2等关系数据存入临时规则表中。
(5) 处理临时规则表数据, 进行规则的冗余, 二义性, 冲突检查后再存入规则表。
当本步骤完成后将会得到一个临时的规则表, 得到的这个规则表是完全按照故障树的数据结构得到的, 这棵故障树可能是很大的, 所以它其中也可能包含有很多的错误是录入人员没有发现的, 所以就要对临时规则表中的每一条规则进行规则检查, 保证录入规则表的每一条规则都是正确的, 没有冗余的, 都是没有二义性的, 最大程度地保证专家系统推理的正确性。
2.2 规则的冗余检查
冗余就是在规则表中存在相同的前提推出相同的结论, 冗余检查就是删除规则表中已经存在的相同前提推出相同结论的规则, 这一步很容易做到, 只需要在将临时规则表加入正式规则表前对每一条临时规则进行已存检查就可以做到, 如果相同规则推出相同结论则直接删除, 不需要提示用户, 如果相同结论推出不同结果则是规则的二义性检查。
2.3 规则的二义性检查
二义性就是规则表中存在相同的前提推出不同的结论, 如图3所示, 二义性检查就是提示用户这两条规则只能存在一条, 应删除另外一条。这一步检查前几步与规则的冗余检查相同, 不同的是当检查到规则表中已存的相同规则推出不同结论时提示用户出现规则二义性, 让用户选择删掉其中一条, 或者修改其中一条的前提或结论。
2.4 规则的冲突检查
规则冲突就是新加入的规则前提是已存规则前提的子集或超集, 而得出的结论是同一个结论, 如图4所示, 规则的冲突检查就是提示用户这两条规则只能存在一条, 应删除另外一条。
当完成以上3步规则检查后就可以在一定程度上减少规则的冗余, 二义性等不利于推理的因素, 而以上的步骤全部自动完成, 将会大大减少规则录入人员的工作量, 提高效率。
3 结束语
本文研究了在基于故障树推理的专家系统中, 由故障树自动生成规则表的方法, 与传统方法相比提高了规则录入的效率, 减少了规则冲突, 对于专家系统知识库的建立打下了坚实的基础。当知识库维护人员维护知识库时可以通过两种方式来进行, 而大量的知识库数据也可以实时地通过故障树来展示, 这是非常方便的, 大大地提高了知识库管理的效率。本方法已经用于某无人机的故障诊断系统, 取得了较好的实际应用效果, 但是也存在一定的不足, 比如规则检查不完善。需要在应用过程中继续完善规则检查, 应该做到故障树到规则表的全自动, 无错的转换, 为专家系统的推理机提供一个完善无错的知识库。
摘要：提出并研究了一种用于诊断专家系统中故障树转为规则表的方法, 利用此方法可以很方便地在诊断专家系统中录入规则, 或者将已存故障树转化为规则表, 能够大大提高目前专家系统规则的录入效率, 是诊断专家系统中一种新型的方法。
关键词：专家系统,故障树,规则表,转化
参考文献
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[6]桑怀胜, 王浩, 郁文贤.动态建造故障树的计算机实现[J].现代计算机, 1999, 1 (70) :49-52.
专家规则 篇5
减速机作为一种通用型的传动设备,是工程机械成套设备中的关键部件,在国民经济重要行业(如冶金、矿山、运输、起重等)中占有重要的地位,其运行状态是否正常直接影响整台设备或整个生产线的工作,特别在石化、发电、冶金业的流程工艺中往往由于减速机故障造成整条生产线停产,带来重大经济损失,此时当务之急就是尽快查明异常原因、部位、危险程度,及时排除故障,如果只凭借专家们经验分析进行诊断还存在诸如:处理信息和采取行动的速度慢;结论缺乏有力的科学说服力;在信息交流上的速度慢,效能低,可能带来过度维修造成人力和物力的浪费;在知识继承上花费的时间多等不足之处,因此,实现快速准确的故障诊断是降低企业损失,提高设备使用寿命的主要目标。
运用专家系统的开发思想,针对减速机产品故障缺乏精确数学模型描述,而又存在许多可供参考的专家经验的特点,提出了采用基于知识的故障诊断专家系统进行故障诊断,并在推理过程中运用基于贴近度的模糊诊断与基于规则的不精确推理相结合的故障诊断推理技术进行故障的诊断,帮助维修人员正确的发现问题和解决问题,同时也减少诊断技术人员的依赖性,并能提供企业年轻维修人员一个学习途径,丰富维修经验。
1 诊断专家系统基本原理与结构
1.1 诊断专家系统的基本思想
知识工程师与领域专家直接交互,收集与整理领域专家的知识,将其转化为系统的内部表示形式并存放到知识库中;推理机根据用户的问题求解要求和所提供的初始数据,运用知识库中的知识对问题进行求解,并将产生的结果输出给用户[1]。
1.2 诊断专家系统结构
一般诊断专家系统包括:知识库、推理机、综合数据库、人机接口、解释器等五大模块,其结构如图1所示。
a) 人机接口:将专家或用户的输入信息翻译为系统可接受的内部形式,把系统向专家或用户输出的信息转换成人类易于理解的外部形式。一般利用窗口、图形、菜单等手段,使用户能够形象、直观地使用系统进行推理诊断。
b) 知识库:主要用于存放大量的为完成任务所需要的各种专家提供的专门知识。知识源主要包括与领域相关的书本知识、常识性知识以及专家凭经验得到的试验性知识。知识库具有知识存储、检索、编排和修改等功能。为了便于对知识库的应用和管理,应将诊断知识分类和分级,以构造模块化的知识库。
c) 综合数据库:通常称全局数据库,反映具体问题在当前求解状态下的符号或事实的集合。它由问题的有关初始数据(如故障诊断中描述机械各种状态的信息数据,诊断标准等)和推理和运算过程中的中间信息(如运算过程中的各数据特征值)。
d) 推理机:在一定的控制策略下针对综合数据库中的当前信息,识别和选取知识库中对当前问题求解有用的知识进行推理。
e) 解释程序:根据用户的提问,对系统给出的结论、求解过程以及系统当前的求解状态提供说明,便于用户理解系统的问题求解,增加用户对求解结果的信任程度。
在整个故障诊断过程中,专家系统主要模块的建立及作用如图2所示。
2 减速机诊断专家系统的关键技术研究
2.1 专家知识库的构造
知识库是诊断系统进行故障诊断的基础,其知识的表示方式关系到知识的利用与效率问题。减速机故障诊断专家系统知识库中的知识是以转子动力学、频谱分析为基础,通过对减速机典型故障的分析,总结各故障的振动信号特征,采用模糊关系矩阵和产生式规则两种形式加以描述,把错综复杂的振动诊断知识存储于关系数据库中,使知识表示、存储和推理三者融为一体,实现了并行和自适应推理。
2.1.1 模糊关系矩阵的建立
模糊关系矩阵为一m×n维矩阵,一般可表示为如下形式:
其中行表示故障类型,而列表示各征兆特征值。把模糊关系矩阵中的每一行看作是一种故障模式,可以由该行的一组特征值组成的向量来描述和表示。因此,这里的模糊关系矩阵相当于标准故障模式样本,采用模糊诊断时,根据模糊模式识别原理,只要计算待检样本于各标准故障样本之间的贴近度即可初步判断待检样本的故障类型。
经过查阅有关文献,结合减速机的具体特点,并通过对减速机典型故障的振动分析与专家经验总结,选取一些具有代表性的谐波分量0.2fr,0.25fr,0.43fr,0.5fr,0.75fr,fr,2fr,3fr,4fr,5fr,特高频共11个特征频率作为故障诊断特征向量,将减速机的故障类别与不同故障对应的频域信号特征之间的关系采用模糊关系矩阵加以描述,如表1所示。表1中具体特征向量的值表示某故障情况下该特征频率处的幅值占该设备振动标准幅值的百分数,该值为[0,1]闭区间内的实数且经过化整处理[2,4,5,6]。
2.1.2 产生式规则知识库的构建
为了能够较为精确的判断设备故障类型,除了采用单一的特征频率之外还会补充其他振动信号特征,如时域波形、轴心轨迹、振幅随转速的变化等信息作为诊断征兆,因此本专家系统将这些振动信号特征与故障类型之间的因果关系采用产生式规则来表示,作为知识库中知识的第二种表示形式。产生式规则的一般形式为:
If p(w) then result(CF)
其中:p——表示规则的前提条件,即故障诊断中的模糊性征兆(事实);
CF ——是规则的可信度;
w ——是前提条件中各征兆事实的权重系数,表示前提条件所对应的征兆对故障敏感度的衡量,一般取值为(0,1)之间的某一值,同一故障所有前提条件的权重系数
之和为1,通常,根据各事实的重要程度规定以下几个等级最重要、很重要、比较重要、一般和附带参考。这5个等级分别对应于某一数值(根据设计情况而定),如表2所示。
根据产生式规则库的构建思想,本系统设计结构如图3所示。
这样,前提条件中的每个征兆事实将对应一个等级系数,并且该前提征兆的加权系数就等于各征兆的重要程度对应的等级系数与所有征兆对应等级系数之和的比值。需说明的是,由于规则诊断是在模糊诊断的基础上进行的,因此给频谱征兆设置的权重为最重要级,规则库中每一规则的前提权重系数是综合了频谱征兆在内的所有征兆得出的征兆权重系数。
表3为部分产生式规则在关系数据库中的存储表示。
图4为规则的数据结构表示。
2.2 诊断推理方法的研究
本专家系统的故障诊断是将基于模糊贴近度的模糊识别和基于产生式规则的不精确推理两种技术结合,针对不同的知识表示方法以及征兆表述,进行有效合理的诊断推理。
2.2.1 基于模糊贴近度的模糊模式识别
论域U上的两个模糊集之间的靠近程度成为模糊集的贴近度,该方法的特点是:设有n个模式,每个模式由m个特征来描述,于是就有n×m个表示模式不同特性的模糊集合:
求出
其中:1≤i≤n,1≤j≤m
其基本思路如图5所示。
显然,0≤Si≤1,且当Si越接近于1时,表明两模糊集的贴近度越好;当Si越接近于0时,表明两模糊集的贴近度越差。因此,若有Si0为Si中最大值,即
Si0=max(Si) (2)
则判定样本B最贴近第i个模式,即B属于第i类[4,7]。
模糊诊断流程如图5所示。
2.2.2 基于产生式规则的不精确推理规则诊断流程如图6所示。
a) 征兆事实的输入:本系统的故障征兆信息主要通过人机对话方式在交互窗口中输入,具体信息如表4所示。
b) 推理计算步骤:
1) 规则前提中征兆可信度计算。针对每一个提供的征兆,其可信度λi=征兆事实的真值ki×满足该前提条件下的规则中该征兆所对应的权重系数wi。其中征兆事实的真值ki也称为先验可信度,是用户根据诊断参量值所呈现的特征采用自己的判断标准给出的一个带有模糊性的定量描述,该值为0到1之间的实数。例如,假设给出诊断参量为时域波形,用户根据具体波形首先将其划为削波范畴,给出可信度为0.9则表示该波形隶属于理想削波形状的隶属度为0.9,通俗讲就是与理想削波有90%的相象。
2) 单一规则结论可信度计算。只要有一个征兆事实必然存在相应的结论。一个征兆调用所有满足该前提条件的若干规则从而得出若干相应结论,由于不同故障情况下该征兆的权重系数不同,因此由该征兆引发的故障结论可信度也各不相同。
设当规则的前提条件被完全满足,即前提可信度为1时,产生某种结论的不确定程度(即规则的不确定性)为Δi。当规则的条件部分不完全确定,即存在前提征兆的可信度λi时,利用该规则最终计算的结论的可信度Γi=前提征兆可信度λi×理想前提下结论不确定度Δi。
c) 综合推理结论的可信度评价:
1) 无其他征兆前提的情况。当无其他征兆前提的情况下,系统主要通过频谱特征进行基于贴近度的模糊模式识别来判断设备的故障情况,最终结论的可信度即为贴近度的值。
2) 有其他征兆前提的情况。当存在其他征兆特征的情况下,系统将调用规则知识库进行不精确规则诊断。根据诊断结果,当有多条规则支持同一事实时,采用基于模糊集理论的方法,将支持这个事实的各规则的可信度的最大值作为事实的可信度。
由于系统诊断推理过程是在模糊模式识别基础上再进行不精确规则诊断,因此将模糊模式识别的贴近度值看作是以频谱特征为规则前提的结论可信度来参与各规则的可信度的比较,取其中最大值作为最终结论的可信度评价。
3 减速机故障诊断专家系统的实现
本系统采用Powerbuilder9.0最为前端开发工具,采用Microsoft的SQL Server2000作为后台数据库管理系统。由于篇幅有限,在此截取综合诊断界面为例简单展示从输入故障征兆到得出最终诊断结果的功能界面而不再对系统的具体操作步骤进行说明。如表5所示。
4 结语
以减速机为研究对象,其诊断专家系统的知识库数据是以转子动力学、频谱分析为基础,通过对减速机典型故障的分析,总结各故障的振动信号特征,采用模糊关系矩阵和产生式规则两种形式加以描述,把错综复杂的振动诊断知识存储于关系数据库中,并运用基于贴近度的模糊诊断与基于规则的不精确推理相结合的故障诊断推理技术,进而提出了一种新的提高故障诊断效率的方法。
参考文献
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