王 炳 應(yīng)文健

(1.海軍裝備部兵器部 北京 100841)(2.海軍工程大學(xué)兵器工程系 武漢 430033)

基于規(guī)則和事例推理的電氣故障診斷方法*

王 炳1應(yīng)文健2

(1.海軍裝備部兵器部 北京 100841)(2.海軍工程大學(xué)兵器工程系 武漢 430033)

論文通過(guò)電路仿真和分析獲取艦炮運(yùn)行參數(shù)信息,建立了艦炮電氣故障診斷規(guī)則庫(kù),融合規(guī)則推理和事例推理技術(shù),設(shè)計(jì)了具備自學(xué)習(xí)能力的故障診斷系統(tǒng)。實(shí)際應(yīng)用表明,該方法可最大程度地吸收各種有效的維修經(jīng)驗(yàn),在使用過(guò)程中其故障診斷能力會(huì)越來(lái)越強(qiáng)。

故障診斷; 規(guī)則推理; 事例推理; 電氣系統(tǒng)

Class Number TJ760

1 引言

目前故障診斷專家系統(tǒng)廣泛采用基于規(guī)則的推理策略?；谝?guī)則的推理從規(guī)則庫(kù)選擇相應(yīng)的規(guī)則并匹配規(guī)則的前提部分,根據(jù)匹配結(jié)果得出結(jié)論。這種推理策略在求解小規(guī)模問(wèn)題時(shí),效率較高,但只能對(duì)預(yù)設(shè)并與規(guī)則前提匹配的事件進(jìn)行推理,這對(duì)規(guī)則庫(kù)的建設(shè)提出了很高的要求[1～3],且存在知識(shí)獲取的瓶頸、自學(xué)習(xí)能力差等問(wèn)題。

由于在檢修電路時(shí),所看到的現(xiàn)象或事實(shí)往往具有某種不確定性,這會(huì)導(dǎo)致證據(jù)的不確定性。而如果一個(gè)診斷系統(tǒng)不具備學(xué)習(xí)和容錯(cuò)能力,它就很難實(shí)現(xiàn)自我完善,容易迷失在紛雜的不確定證據(jù)信息中,且一旦有了錯(cuò)誤就會(huì)永遠(yuǎn)重復(fù)相同的錯(cuò)誤,這樣的故障診斷系統(tǒng)將會(huì)失去實(shí)際意義。為了改進(jìn)這一問(wèn)題,已做了大量有效的研究工作[2～5]。而結(jié)合事例推理的方法作為故障診斷的有效補(bǔ)充,降低了知識(shí)獲取的負(fù)擔(dān),也改善了系統(tǒng)的擴(kuò)展性,會(huì)使故障診斷系統(tǒng)往真值方向逼近,其診斷成功率越來(lái)越高[4～7],取得了較好的效果。

武器裝備的電氣系統(tǒng)較為復(fù)雜,對(duì)維修人員的專業(yè)技術(shù)水平要求比較高。為降低其電氣故障診斷工作的專業(yè)性和提高其診斷水平,本文以某型艦炮電氣系統(tǒng)為例,通過(guò)電路仿真和分析獲取了該型裝備的運(yùn)行參數(shù)信息,建立了電氣故障診斷規(guī)則庫(kù),設(shè)計(jì)了基于規(guī)則推理的專家系統(tǒng)。然后在此基礎(chǔ)上,通過(guò)引入成功事例(來(lái)自于實(shí)際應(yīng)用事例)到該專家系統(tǒng)中,具備了自學(xué)習(xí)能力,使其診斷能力在經(jīng)過(guò)一定時(shí)間的使用后能夠得到大幅的提升。

2 電路故障知識(shí)獲取

艦炮電氣系統(tǒng)中的電路分為供電電路、隨動(dòng)電路和射控電路三大部分。隨動(dòng)電路是用來(lái)控制艦炮的轉(zhuǎn)動(dòng);射控電路是用來(lái)控制艦炮的供彈和發(fā)射;供電電路則是為隨動(dòng)和射控機(jī)構(gòu)提供工作電源。由于隨動(dòng)和射控電路之間,以及射控內(nèi)部各電路之間,存在著復(fù)雜的聯(lián)鎖控制關(guān)系,因此,給艦炮電氣故障的排查帶來(lái)很大困難。同時(shí),由于診斷技術(shù)需要建立大量的規(guī)則庫(kù),而在實(shí)際工作中要獲取電路的先驗(yàn)知識(shí)很困難,因?yàn)橥ㄟ^(guò)在實(shí)裝里設(shè)置各種各樣的故障來(lái)提取這個(gè)先驗(yàn)知識(shí)既難以做到,又具有很高成本。因此,本文通過(guò)電路的仿真軟件Multisim10在艦炮電氣電路里設(shè)置一些異?；蚬收?利用其強(qiáng)大的元件庫(kù)和仿真能力,提取出診斷所需的各種數(shù)據(jù),為后續(xù)快速找到故障點(diǎn)提供支撐。

電路仿真及故障知識(shí)獲取的步驟主要為

1) 電路仿真建模

將待分析診斷的電路在Multisim10仿真平臺(tái)上建立。該平臺(tái)提供了規(guī)模龐大的元器件庫(kù),且允許用戶建立自己的元件庫(kù)。

2) 監(jiān)測(cè)點(diǎn)設(shè)置

監(jiān)測(cè)點(diǎn)設(shè)置需要考慮在實(shí)際使用時(shí)是可測(cè)的點(diǎn),否則該監(jiān)測(cè)點(diǎn)是無(wú)效的。該平臺(tái)提供了強(qiáng)大的虛擬儀器功能,利用數(shù)字萬(wàn)用表、示波器、信號(hào)發(fā)生器等艦炮檢查調(diào)試會(huì)用到的儀器對(duì)所設(shè)置的監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控。

3) 故障設(shè)置

故障設(shè)置的目的是建立起監(jiān)測(cè)點(diǎn)電壓和電路狀態(tài)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。這需要在平臺(tái)上建立的仿真電路上設(shè)置各種各樣的假想故障,可以是部件級(jí),也可以是元器件級(jí)。重點(diǎn)是應(yīng)突出艦炮實(shí)際使用過(guò)程中出現(xiàn)的常見(jiàn)故障。

通過(guò)上述步驟,即可建立監(jiān)測(cè)點(diǎn)電壓和電路狀態(tài)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)[9～10]。

3 規(guī)則推理和事例推理相融合的診斷技術(shù)

1) 規(guī)則推理

系統(tǒng)將所要診斷的故障征兆信息與規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則的前提條件進(jìn)行匹配,若匹配成功,再將該知識(shí)塊的結(jié)論作為中間結(jié)果,利用這個(gè)中間結(jié)果繼續(xù)與知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則進(jìn)行匹配,直到得出診斷結(jié)果。而基于規(guī)則的正向推理是按照在已確定存在規(guī)則知識(shí)的前提下,采用事實(shí)驅(qū)動(dòng)方式進(jìn)行的推理。本文從給定的事實(shí)出發(fā),找到所有能夠推斷出來(lái)的結(jié)論,即可能故障原因,故采用正向推理策略[8]。

2) 與事例推理相融合

(1)事例推理的融合

在基于規(guī)則推理的診斷中,常因知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的局限導(dǎo)致推理中斷而失敗。本系統(tǒng)中,倘若所得到的結(jié)果和實(shí)際情況不符合,會(huì)提醒使用人員輸入正確的結(jié)果,并將推理過(guò)程及結(jié)果保存為日志。該日志也便于收集部隊(duì)故障排查案例,以及后續(xù)故障規(guī)則庫(kù)、事例庫(kù)的升級(jí)和完善。

系統(tǒng)在基于規(guī)則推理過(guò)程中,會(huì)同步學(xué)習(xí)這些推理成功的歷史記錄,在后續(xù)遇到相似度較高的故障現(xiàn)象時(shí)(自動(dòng)匹配),會(huì)將這些歷史推理結(jié)果按置信度高低排序同步呈現(xiàn)給艦員,提示可檢查這些故障點(diǎn)。該方法既充分利用了先驗(yàn)知識(shí),又對(duì)高概率事件給予高度重視,有效克服了既有規(guī)則的局限性,可顯著提高診斷準(zhǔn)確度和速率[4～5]。

基于事例推理能夠有效提升診斷水平的原因,主要在于設(shè)備使用一段時(shí)間后,出現(xiàn)的故障會(huì)逐漸同質(zhì)化,即出現(xiàn)曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)的故障的概率越來(lái)越高,則基于前述成功事例來(lái)診斷高同質(zhì)化的新故障案例時(shí),得到的結(jié)果其準(zhǔn)確度也會(huì)更高,其診斷置信度將遞增,是對(duì)規(guī)則推理的很好補(bǔ)充。

(2)事例的產(chǎn)生方法

這里提出一種“自助式”診斷方式來(lái)提取事例,還可有效避開(kāi)“既有”規(guī)則對(duì)操作人員自行推理的束縛。該方式下,可以自行選擇測(cè)量點(diǎn),系統(tǒng)會(huì)輔助你完成測(cè)量位置的引導(dǎo)、火炮應(yīng)達(dá)到的狀態(tài)關(guān)聯(lián)以及測(cè)量值的合理性判斷等,但推理的進(jìn)行需要通過(guò)維修人員自身的知識(shí)進(jìn)行。該方式的成功定位操作,將作為推理規(guī)則保存,也即吸收了有豐富維修經(jīng)驗(yàn)的維修人員的推理邏輯以及他們的成功排查事例,實(shí)現(xiàn)在應(yīng)用中的推理自學(xué)習(xí)和升級(jí)完善等。

(3)容錯(cuò)機(jī)制

如果使用一個(gè)不成功的事例來(lái)協(xié)助診斷,如同不確定的證據(jù),將會(huì)誤導(dǎo)診斷,得到不正確的推理結(jié)果。因此,應(yīng)具備對(duì)不成功事例或不確定性證據(jù)的判斷力,或者容錯(cuò)能力。對(duì)此,使用了兩種方法。一是在診斷推理過(guò)程中的自動(dòng)評(píng)估,即通過(guò)診斷人員對(duì)系統(tǒng)診斷結(jié)果給出評(píng)價(jià),倘若診斷結(jié)果與實(shí)際不相符,則系統(tǒng)在得到人為給出的不合理評(píng)價(jià)后,及時(shí)降低診斷置信度,其中,正值表示成功事例,負(fù)值為失敗事例,將被自動(dòng)刪除。二是使用事后專家修正的方法來(lái)處理,即專家對(duì)事例庫(kù)進(jìn)行集中維護(hù),發(fā)現(xiàn)不正確的事例及時(shí)刪除。

4 應(yīng)用分析

利用該技術(shù)在某艦炮武器電氣系統(tǒng)檢查設(shè)備上成功實(shí)現(xiàn)了故障智能診斷的功能。下面以某故障為例對(duì)其應(yīng)用情況進(jìn)行說(shuō)明。

該系統(tǒng)提供了基于規(guī)則推理的專家診斷系統(tǒng)。其推理規(guī)則表述如表1所示。

表1 推理規(guī)則庫(kù)示意

表1中,Y列表示結(jié)果為“是”的情況下應(yīng)跳轉(zhuǎn)到的代號(hào),N則為“否”時(shí)的,代號(hào)為在IF-THEN規(guī)則下的跳轉(zhuǎn)目標(biāo)。通過(guò)該表,基本能夠?qū)ⅰ俺Ｒ?guī)”推理規(guī)則都涵蓋其中。具體使用時(shí),通過(guò)逐步交互,自動(dòng)推理,最后定位到故障點(diǎn)。

該定位能成功的關(guān)鍵是其預(yù)先建立的規(guī)則庫(kù)涵蓋了此次推理內(nèi)容,但顯然肯定有很多種情形事先并沒(méi)有考慮到。倘若未被涵蓋,則推理到一定步驟時(shí),出現(xiàn)的推理邏輯或者結(jié)果將與實(shí)際不符。這種情況在所有的專家診斷系統(tǒng)中都存在,因?yàn)槿魏我粋€(gè)稍微復(fù)雜點(diǎn)的系統(tǒng),其規(guī)則庫(kù)都會(huì)是比較龐大的,以至于用人工建立的方法不太可能覆蓋。

在此基礎(chǔ)上,利用前述的事例推理方法,來(lái)彌補(bǔ)這一知識(shí)的不足。即,當(dāng)通過(guò)規(guī)則推理得不到準(zhǔn)確結(jié)果時(shí),轉(zhuǎn)而使用“自助”式診斷模式。在該模式下,推理不再使用既定規(guī)則,而是高級(jí)技術(shù)人員的現(xiàn)場(chǎng)分析邏輯,在準(zhǔn)確定位后形成一個(gè)新的事例(屬于成功事例)。該事例的故障現(xiàn)象通過(guò)測(cè)量點(diǎn)結(jié)果自動(dòng)分析和交互輸入綜合所得。后續(xù)再碰到類似故障時(shí)(同樣的故障現(xiàn)象),基于規(guī)則推理的模式將自動(dòng)搜索匹配到該成功事例(以故障現(xiàn)象作為匹配對(duì)象),將其故障點(diǎn)作為優(yōu)先排查點(diǎn)。

經(jīng)過(guò)近三個(gè)月的診斷測(cè)試,收集了近200多個(gè)診斷案例,其診斷準(zhǔn)確率不斷得到提升,能夠達(dá)到95%以上,剩下的5%主要是由那些沒(méi)有預(yù)先被包含的故障案例在第一次出現(xiàn)時(shí)的失敗診斷所造成的,但是隨著后續(xù)診斷次數(shù)的增加,這個(gè)比例會(huì)越來(lái)越低。

5 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)電路仿真和分析獲取了該型裝備的運(yùn)行參數(shù)信息,建立了電氣故障診斷規(guī)則庫(kù),融合規(guī)則推理和事例推理技術(shù),設(shè)計(jì)了具備學(xué)習(xí)能力的故障診斷系統(tǒng),可最大程度地吸收各種有效的維修經(jīng)驗(yàn),在使用過(guò)程中將逐漸增長(zhǎng)其“智力”,使故障診斷能力越來(lái)越強(qiáng)。但本文對(duì)容錯(cuò)機(jī)制的分析僅考慮了部分情況,以及對(duì)于規(guī)則的學(xué)習(xí)尚未涉及,后續(xù)進(jìn)一步研究改進(jìn)。

[1] 張登峰,等.復(fù)雜裝備早期維護(hù)中故障診斷知識(shí)獲取方法[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2009,40(增刊1):284-289.

[2] 陳正,李華旺,常亮.基于故障樹(shù)的專家系統(tǒng)推理機(jī)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)工程,2012,38(11):228-230.

[3] 李再華,白曉民,周子冠,等.基于特征挖掘的電網(wǎng)故障診斷方法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2010,30(10):16-22.

[4] 段榮行,董德存,趙時(shí)旻.采用動(dòng)態(tài)故障樹(shù)分析診斷系統(tǒng)故障的信息融合法[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011,39(11):1699-1704.

[5] 陶勇劍,董德存,任鵬.采用故障樹(shù)分析診斷系統(tǒng)故障的改進(jìn)方法[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2010,42(1):143-147.

[6] 邰敬明,閆娜,白士紅.基于實(shí)例推理的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷[J].控制工程,2009,16(增刊):213-215.

[7] 江志農(nóng),王慧,魏中青,等.基于案例與規(guī)則推理的故障診斷專家系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)工程,2011,37(1):238-243.

[8] 劉忠義.電氣設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)通用開(kāi)發(fā)平臺(tái)研究[D].長(zhǎng)沙:國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文,2003.

[9] 王安娜,申燕,劉澤軍等.電路仿真設(shè)計(jì)軟件Multisim在電路實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用[J].實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理,2005,22(12):64-68.

[10] 陶貴明,張錫恩,曾興志.電路仿真與故障知識(shí)獲取研究[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2006,28(12):1945-1947.

Electrical Fault Diagnosis Based on Rule and Case Reasoning

WANG Bing1YING Wenjian2

(1. Weapons Department, Naval Armaments Department, Beijing 100841) (2. Weapons Department, Naval Univ. of Engineering, Wuhan 430033)

This article provides the acquiring way of the work parameters of the electrical system about the navy gun by the circuit simulation, and builds the rule database of the electrical fault diagnosis. Then the fault diagnosis system with the self-study ability is designed. Application results show the diagnosis results of this system conforms with situation, and the system can absorb the experience and the diagnosis ability will be improved.

fault diagnosis, rule based reasoning, case based reasoning, electrical system

2013年7月7日,

2013年8月27日

王炳,男,工程師,研究方向:艦炮保障技術(shù)。

TJ760

10.3969/j.issn1672-9730.2014.01.037