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

背景技術(shù)：

壓力機是一個集機械、電氣、液壓于一體的復雜設(shè)備，任意一個故障都可能導致整個設(shè)備停止運行，嚴重時會引起整條生產(chǎn)線的停產(chǎn)，從而給企業(yè)造成經(jīng)濟損失與安全隱患。故障發(fā)生后如果不能及時有效地得當處理，會嚴重減少壓力機的壽命，影響生產(chǎn)效率。因而對壓力機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，共同進行大型模鍛壓機的故障診斷。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行熱模鍛壓力機故障診斷的方法，該方法構(gòu)建了熱模鍛壓力機生產(chǎn)過程中的故障樹，并得到導致故障現(xiàn)象的最小割集。但該方法存在的主要問題：故障診斷時會存在規(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對曲柄壓力機的高頻振動故障進行診斷的方法，該方法構(gòu)建了曲柄壓力機高頻振動故障的故障樹，并對故障樹進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：故障樹定性分析時會出現(xiàn)“組合爆炸”問題，影響定量分析結(jié)果的準確度。

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)合起來可以簡化故障樹定性分析和定量分析的過程，提高計算結(jié)果的準確度?，F(xiàn)有技術(shù)中有一種將bdd和fta相結(jié)合，并將其應用于光電系統(tǒng)故障分析。現(xiàn)有技術(shù)中有一種將bdd和動態(tài)故障樹相結(jié)合，并將其應用于工作臺運動精度的故障分析。現(xiàn)有技術(shù)中有一種將bdd應用于數(shù)控機床的故障分析?，F(xiàn)有技術(shù)中有一種將bdd用于汽輪機的故障診斷。現(xiàn)有技術(shù)中有一種將bdd和fta應用于民用飛機故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計。

壓力機自身結(jié)構(gòu)復雜、工藝多樣，因而故障特征具有傳遞性與開放性，故障機理難以精確判斷，導致故障診斷困難，維修周期長。現(xiàn)有技術(shù)中針對壓力機的故障診斷存在以下缺點：利用傳統(tǒng)fta求最小割集時會出現(xiàn)“組合爆炸”問題；專家系統(tǒng)的知識獲取難；利用診斷規(guī)則推理時存在“規(guī)則沖突”問題。

技術(shù)實現(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)方案來實現(xiàn)：

一種基于專家系統(tǒng)的壓力機故障診斷系統(tǒng)，包括：

人機接口，用于用戶和故障診斷系統(tǒng)各模塊之間進行信息交互；

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

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

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

推理機，根據(jù)當前的用戶輸入，調(diào)用知識庫中的事實和診斷規(guī)則，按推理和沖突消解策略對故障現(xiàn)象進行推理，從而得出故障原因；

解釋機，利用預制文本法對推理過程和推理得到的確定性結(jié)論做出解釋。

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

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

所述知識庫中知識表示的方法為產(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。

所述解釋機制采用預制文本的方法，提前估計好的問題，錯誤信息，行為和推理方法等信息被添加到解釋機制的程序中，當需要時顯示。

所述推理機采用基于規(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“知識獲取”瓶頸；(3)利用最小割集的重要度確定規(guī)則優(yōu)先級，解決了診斷時的“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知識庫在數(shù)據(jù)庫中的存儲結(jié)構(gòu)圖。

圖3推理機流程示意圖。

圖4為診斷規(guī)則獲取流程示意圖。

圖5為壓力機故障魚骨圖。

圖6為壓力機故障樹。

表1為故障樹符號定義表。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步說明。

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

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

知識庫，分別與知識獲取子系統(tǒng)、推理機、解釋機相連，它包含所要解決問題領(lǐng)域中的事實和診斷規(guī)則；知識庫包括事實庫、診斷規(guī)則庫和解決方法庫，診斷規(guī)則庫包括規(guī)則條件表、規(guī)則結(jié)論表和規(guī)則表。事實庫儲存所有的故障現(xiàn)象。事實庫主要由故障編號、故障描述組成。規(guī)則條件表存儲規(guī)則的條件，由條件編號、條件描述、結(jié)論編號組成。規(guī)則結(jié)論表存儲規(guī)則的結(jié)論，由結(jié)論編號、結(jié)論描述、解決方法編號組成。解決方法庫存儲每個故障的解決方法，由解決方法編號、解決方法內(nèi)容組成。規(guī)則表存儲故障的診斷規(guī)則，由規(guī)則編號、規(guī)則名稱、條件編號、結(jié)論編號、優(yōu)先級、解釋內(nèi)容編號組成。知識庫存儲在數(shù)據(jù)庫中，如圖2所示，各表之間通過外鍵相聯(lián)系。所述知識庫中的診斷規(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，分別與推理機、解釋機相連，用于存儲在故障診斷過程中的表達信息，包括初始狀態(tài)、中間結(jié)論、最終結(jié)論。

知識獲取子系統(tǒng)，領(lǐng)域?qū)＜?、知識工程師將與故障相關(guān)的事實與診斷規(guī)則輸入到知識庫中；所述知識獲取子系統(tǒng)中，結(jié)合與故障相關(guān)的事實采用故障樹分析法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建立壓力機故障樹，如圖6所示，故障樹符號定義如表1所示；

表1故障樹符號定義表

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

b.在兩個bdd進行合并時，應將其中一個bdd作為主bdd，另一個作為次bdd。若這兩個bdd是與門事件的輸入，則將次bdd與主bdd的每一個1分支相連；若這兩個bdd是或門事件的輸入，則將次bdd與主bdd的每一個0分支相連。

c.若同一變量在一條路徑上重復出現(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出現(xiàn)，則刪除該變量。

d.合并相同的結(jié)點。

步驟四：給每一個底事件賦一個素數(shù)。

步驟五：遍歷bdd中從根節(jié)點到葉節(jié)點為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應的素數(shù)相乘，得到割集對應的素數(shù)積。

步驟七：將素數(shù)積按從小到大的順序排列，并從第一個數(shù)開始依次除后面的數(shù)，若能整除，則該數(shù)對應的割集不是最小割集；若不能整除，則該數(shù)對應的割集是最小割集。

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，它根據(jù)當前的用戶輸入，調(diào)用知識庫中的事實和診斷規(guī)則，按推理和沖突消解策略對故障現(xiàn)象進行推理，從而得出故障原因；所述推理機采用基于規(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：用戶通過人機接口輸入故障現(xiàn)象。

步驟二：根據(jù)故障現(xiàn)象搜索知識庫提出多個假設(shè)目標。

步驟三：從第一個假設(shè)目標開始，搜索知識庫中規(guī)則結(jié)論與假設(shè)目標匹配的規(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，則對下個目標進行步驟三和步驟四。

步驟五：若s不為空，則通過如下策略進行求解沖突：

a.利用公式計算頂事件的發(fā)生概率，式中，s為bdd中失效路徑的個數(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，優(yōu)先級最高者作為最優(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，轉(zhuǎn)到步驟三、步驟四和步驟五。

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

解釋機，利用預制文本法對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；提前估計好的問題，錯誤信息，行為和推理方法等信息被添加到解釋機的程序中，當需要時顯示。解釋信息庫存放在數(shù)據(jù)庫中，由解釋信息編號、故障編號、故障名稱、故障原因編號、故障原因等組成。