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液压系统故障诊断专家系统的知识获取 |
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| 液压系统故障诊断专家系统的知识获取 |
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作者：佚名 文章来源：网上搜集 点击数： 更新时间：2008-5-8 19:19:27  |
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关键词：知识获取 知识表示 液压系统 故障诊断
近年来，由于计算机技术、现代测试技术和信号处理技术的迅速发展，设备故障诊断技术取得了很大的进步。人们已开发和研究了一些较成熟的诊断技术及理论方法，如铁谱分析、声波检测、红外线测温、油液分析和各种无损检测等诊断技术，以及信号处理、模式识别、模糊推理等理论方法，人们可对在多种工作环境条件及运行状态下的机器或工程系统的许多故障模式进行检测、识别、诊断和排除。随着人工智能技术的发展，特别是知识工程、专家系统和人工神经网络在诊断领域中的进一步应用，迫使人们对智能诊断问题进行更加深入与系统的研究。所谓诊断系统的智能就是它可有效地获取、传递、处理、再生和利用诊断信息，从而具有对给定环境下的诊断对象进行成功状态识别和状态预测的能力。但是诊断系统的智能并不意味着完全代替人的智能活动，将人排斥于诊断系统之外。智能诊断系统中的知识处理包括了三个主要步骤：知识获取、知识存储及推理。随着专家系统的发展，知识获取已成为建造专家系统的""瓶颈""，因此研究专家知识的获取方法有很大的价值。
1 知识获取的步骤、方法及策略
1.1 深入专家知识领域，让专家了解ExpertSystem(ES)
从严格意义上讲，知识工程师收集的专家知识，不是真正意义上的专家知识，而是由知识工程师理解、确认并表达出来的专家知识。事实上，专家处理问题有时是下意识的，是靠经验和直觉的。文献认为专家在表达知识时发生畸变，即在表达知识时会出现偏差。一个对专家知识领域不够熟悉的人，连准确反映专家的直接表述都难做好，更不用说从专家无序的叙述中，去除冗余、杂质，整理、挖掘出正确的专家知识。
知识工程师在开始收集专家知识前，应深入专家工作领域，尽可能多地熟悉、了解、领会专家工作的性质、内容、条件、环境和专门知识等。同时，也要向专家介绍有关ES的基础知识，特别要注意知识的表示形式，如何存人计算机，求解问题的基本原理。使专家对ES的结构有大致清晰的了解，便于专家有针对性地提供专门知识。
1.2 对要解决的问题进行分类与故障树建立映像
对专家领域知识深入了解到一定程度，所要收集专家知识的对象比较明确时，应对所有对象进行全面的讨论和分析，将其内容整理清楚，进行归类划分，将研究对象(系统)分成若干子类(子系统)，子类(子系统)可以再分。分类的原则要有利于系统知识的快速、全面的收集，且有利于专家系统对知识的应用。
以某装备液压故障诊断专家系统为例，该装备的架设和撤收作业是利用电、气、液相结合的机电控制，来实现各液压执行部分的工作，电、气、液零部件种类多(12个液压缸、2个气缸)，且各种电器系统和液压系统交错布置，电、气、液系统结构较复杂。经调研发现，该装备的液压系统是发生故障最多的，导致工作中常出现桥体无法架设或架设不到位、撤收时不能收回或回收不到位以及控制失灵等故障。
根据该装备的作业特点，将其液压系统按功能不同进行划分，对每个组成子系统进行分类整理，如供油回路部分主要是为各个子系统正常工作提供液压油，它主要由双联齿轮泵、溢流阀、油箱、滤油器以及油管等辅助元件组成；推顶部分主要由推顶液压缸、平衡阀、换向阀等元件组成……。这样分类，收集的对象层次分明、条理清楚。便于专家知识准确、方便、全面地收集。再如此细分下去直到达到诊断要求为止。
1.3 选择一个最有代表性的对象，从最底层子类对象入手
选择一个最有代表性的对象，并从这个对象的最底层子类对象开始，采用多种知识获取方法来收集知识。先收集完一个子类对象，再收集兄类对象，所有兄类对象收集完后，再完成父类对象知识的收集。
解决了最有代表性的对象，其他对象就有了借鉴和参照体，在收集时主要精力就可以放在这些对象的特征上，可以节省时间。
这样做的另一个好处是，收集在一起的知识相关性强，便于知识库中知识的组织、安排，有利于提高求解问题时的搜索速度。
(1)根据系统元件得到知识 在按照执行功能对该装备的液压系统进行划分后，即可开始针对各部分的故障特点进行知识的搜集与整理，如供油部分可对齿轮泵等部件的常见故障现象进行分析，先整理出最底层的故障现象所对应的知识，包括故障现象、故障原因、故障对策(解决方案)，再按照从元件到部件到系统的次序整理出影响系统正常运行的所有知识，一定要注意知识的全面性，并以一定的规则形式表示出来。
(2)根据系统故障现象对知识进行分类整理由此我们可以先确定故障树，该装备的推顶部分、提升部分以及平衡调整等动作都是由液压马达、液压缸来执行的，按各子系统的功能及其常见的故障现象建立每个子系统和整个系统的故障树，把相应元件的知识进行提取。
对最有代表性对象，我们与专家面谈收集知识，为验证初步整理出的知识，用了案例分析式方法。在收集所有对象时，较多运用了文献介绍的归纳式知识获取法从所掌握的现场知识中提取。
1.4 选择合适的知识表示方法--建立与规则库的映像
知识有多种表示方法，如状态图表示法、逻辑表示法、语义网络表示法及框格表示法等。各种表示方法各有特点，在很多文献中都有细致的描述。根据液压系统故障诊断的特点，来选取恰当的表示方法。选择(或设计)一种合适的语言是许多问题求解的关键。选择的知识表示语言应能方便、全面地表达领域专家知识，还要考虑用这种表示如何构造知识库，利用知识库进行求解是否便利，效率是否高。我们采用面向对象的知识表示方法，故障规则库文件的书写格式仿照Windows系统中*.ini文件的格式进行书写，并注意到规则前件之间的条件或关系。
文件的书写格式为
[规则号]
前件=……
后件=……
条件信息=条件个数 规则强度
条件1=……#概率 测点
检测提示1=……
条件2=……#概率 测点
检测提示2=……
故障对策=……
……
领域专家或授权用户可对此对象的属性、规则、方法等进行修改、删除、扩充等操作，知识可分别存储到相应的数据库表中。如前所述，专家系统知识库的建立是整个系统设计的""瓶颈""，其核心是知识，而规则是知识的具体体现，知识库中拥有知识的多少(即规则的数目)及知识的质量(规则的准确程度)决定了一个专家系统解决问题的能力。因此，建造一个专家系统首先便是要获取专业领域中的大量概念、事实、关系和方法，包括人类专家处理实际问题时的各种启发性知识，以构造一个内容丰富、完善的知识库。
1.5 建立面向对象的知识库
传统的基于知识的专家系统结构如图1所示。在这种系统中，推理机利用数据库中的数据(事实)和知识库中的知识进行推理，从而实现问题的求解。面向对象的知识库系统方案如图2所示。在这样的系统中，推理机不再作为一个单独的模块出现，而是作为方法定义在知识库中，问题的求解由控制器根据定义在知识库中的过程性知识来控制。
在面向对象的知识库中，将问题求解中涉及的概念、实体等作为对象，并以框架形式表示，即每一个框架都是一个对象。各对象以它们之间的超类、子类、实例的关系形成一个层次网络。每个对象的所有属性、对该对象的属性进行操作的方法以及操作时使用的规则，都封装在对象框架之中。对象中涉及的方法可以是规则推理，也可以是其他任何求解功能，如对数据库的访问或人工神经网络的访问以及用户定义的求解过程等等。整个求解过程就是消息在各对象之间传递的过程，即对象之间相互联系的唯一方式是消息传递(过程调用)。由于对象的封装性，各种类型的求解操作不会互相干扰。
2 知识表示注意事项
在专家系统中，知识表示是指如何把有用的知识方便地储存在计算机中，且能便于管理和处理这些知识。表示方案的恰当与否对于问题的求解是非常重要的。知识有多种表示方法，如状态图表示法、逻辑表示法、语义网络表示法及框格表示法等，各有特点。根据液压系统故障诊断的特点，来选取恰当的表示方法。
2.1用基本专家知识表示
按常规的分法，专家知识包含领域(对象级)知识和元知识。我们认为领域知识还可以再分，可分成基本知识和原则知识。其评价标准应为：
●表示方案应便于修改，扩充
●应尽量做到简单易懂
● 知识表述应做到清晰、明确
基本知识：应理解为专家的原意或原话直接表达出来即可供推理机应用的知识。
原则知识：它是专家求解问题的原则、思路、诀窍等的集合，它直接表达出来是不能供推理机应用的。
在表达知识时，要表达出基本知识，即使对原则知识，也要转化为用基本知识来表达，这样才能供推理机使用。
2.2注意添加前提条件
专家对其工作对象比较了解，他们对所用知识的前提条件是不言自明的，因此在讲述知识时往往没有意识到或不很注意一条知识的前提条件。但使用计算机来表达和求解问题，必须有明确的前提条件，知识工程师在收集知识的过程中，应将专家遗漏的前提条件加上。
2.3 尊重专家，不盲从专家知识
知识工程师在收集知识过程中要尊重专家，但不能盲从专家知识，专家在表达知识时有畸变产生，何况专家本身也会犯错误。知识工程师对有疑问的专家知识，要多用实例来验证，而不要盲从。
2.4 准确理解专业术语
专业术语是专家工作的基础，知识工程师与专家共同工作要常常使用，且形式化表达的专家知识也离不开它，要想正确地使用它，必须准确地知道它的含义。为此，知识工程师要反复请教专家，准确地理解专业术语的含义。
2.5 知识求精
对整个求解问题收集一遍后，所得到的还只是初级知识，不够精确和完善。通过下述方法可对初级知识去粗存精，去伪存真。
(1)修改与专家一起，反复讨论、修订所收集的知识，修改到专家完全认可为止。
(2)验证对有疑问的知识，要从多个侧面选取典型的、尽可能多的实例来检验，直到疑问得到解释为止。
知识求精可能在解决其它子问题时就在进行，此时可能发现原来知识的缺陷或错误；也可能在ES的实现阶段甚至于测试阶段进行。总之知识求精是一个长期的、不断进行的过程。
3 结论
我们在设计某装备液压故障诊断专家系统的过程中，就是基于上述方法，充分与领域专家交流，构建了由故障树文件和规则库文件组成的知识库。解决了手工获取知识的盲目性，提高了获取知识的效率，我们共获取了二百余条某装备的液压系统故障诊断的规则知识。
经过实际运行测试证明，这些知识是全面的、有效的，能够涵盖该装备液压系统的几乎所有故障现象和故障对策。因此我们认为，按这些方法获取专家知识，花费的时间短，收集的知识全面，且易于知识库的建立、管理和提高推理效率。
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