葉保寧

（曲靖公路局，云南曲靖 655000）

0 引言

工程施工作業(yè)期間，攤鋪機設備需要面對各種比較惡劣的工況，不僅作業(yè)環(huán)境十分復雜，同時施工周期也比較漫長，設備在工作過程中的負荷變化頻率較高，瀝青攤鋪機設備在工作過程中難免出現(xiàn)故障問題。為更加快速的找出攤鋪機故障原因，降低設備故障對后續(xù)施工進度造成的不良影響，開發(fā)出一種更加高效的新型瀝青攤鋪機故障診斷系統(tǒng)，減少設備檢修時間，并產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟效益，具備良好的發(fā)展前景。

1 系統(tǒng)總體結構設計

一般情況下，系統(tǒng)主要包括6 個方面內容：人機交互界面；知識庫模塊；推理機模塊；解釋模塊；數(shù)據(jù)庫模塊；學習模塊[1]。系統(tǒng)總體結構如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)總體結構

1.1 人機界面

目前，用戶與專家能夠借助人機交互界面完成對系統(tǒng)的操作，用戶還能夠借助系統(tǒng)對設備出現(xiàn)故障的具體原因進行準確查找，專家可對系統(tǒng)中設置的知識庫管理功能模塊、數(shù)據(jù)庫功能模塊和知識庫功能模塊進行再一次的更新處理，主要包括輸入界面與輸出界面兩部分內容[2]。

1.2 知識庫

現(xiàn)有知識庫模塊的主要結構如下：樣本知識庫；BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構知識庫；故障描述知識庫；故障原因知識庫；解決方案知識庫等。不同類型的知識庫用于存放相應的知識內容，所以，知識庫屬于系統(tǒng)中的核心部分，同時也是儲備大量知識的模塊[3]。知識、參數(shù)和相關數(shù)據(jù)的主要來源是同領域的專業(yè)文獻或專家，對各種不同型號攤鋪機出現(xiàn)故障的征兆、故障誘因及解決方案的設定，在將上述相關內容進行有效整理和分類以后，即可產(chǎn)生關聯(lián)性，以此為基礎，為后續(xù)檢修提供支持。

1.3 推理模塊

對于推理機而言，可以調用系統(tǒng)知識庫中儲備的各種相關內容，然后結合數(shù)據(jù)庫對攤鋪機實際運行參數(shù)的設定和對用戶端輸入故障的信息征兆，即可預定初步推理方式，最終得到誘發(fā)故障的主要原因，并給出相應的妥善處理方案。在系統(tǒng)設計中，推理模塊主要分為兩部分內容：①基于專家系統(tǒng)的推理模塊；②基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的推理模塊。在完成推理任務期間，如果無法在專家系統(tǒng)中找到相關搜索結果，則需要再次轉換至BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模塊完成后續(xù)推理任務，即可得出最終的診斷結果。推理模塊的設計結構如圖2 所示。

圖2 推理機模塊設計結構

1.4 解釋模塊

在用戶使用設備檢測功能的過程中，會輸入相應的攤鋪機故障征兆參數(shù)和其他有關的參考輔助信息，在系統(tǒng)解釋模塊節(jié)接收到這些信息內容后，即可轉化成符合機器系統(tǒng)要求的可識別信息，然后再將最終的診斷結果以及相應解決方案進行統(tǒng)一整理，最終轉化成用戶可以直接閱讀和使用的信息模式[4]。

1.5 數(shù)據(jù)庫模塊

系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的主要作用是存放數(shù)據(jù)資料，借助對數(shù)據(jù)庫的調用，能夠對系統(tǒng)內儲存的相關知識內容進行及時的更新、修改或者添加等操作，確保知識庫中的內容可以不斷完善，充分滿足用戶所需。

1.6 知識庫管理模塊

系統(tǒng)知識庫管理功能模塊的主要作用是知識獲取，同時還可以將故障診斷知識進行轉化和升級，形成新的知識庫，持續(xù)豐富知識庫中的儲備內容。

2 推理模塊的建立

2.1 基于專家系統(tǒng)的推理模塊的建立

以專家系統(tǒng)為基礎的故障樹定性檢測分析方法如下：通過攤鋪機故障征兆判斷、故障原因分析和解決方法的設定，使系統(tǒng)的診斷知識可以變得更加清晰合理，同時還可以有效降低數(shù)據(jù)庫知識內容的獲取難度，從而成功解決規(guī)則知識方面的獲取瓶頸問題。在此期間，推理機屬于一種以專家系統(tǒng)為核心的思維機構，具備求解問題的基本功能。所以，推理機可以將用戶提供的所有初始故障征兆參數(shù)作為基點進行分析，并使用系統(tǒng)設定好的相應推理方法完成圖推理任務，根據(jù)實際情況，選擇合適的控制策略便能夠在知識庫內搜索到與用戶問題相匹配的故障信息[5]。

在推理環(huán)節(jié)中，系統(tǒng)會得到一部分與最終診斷結果具有直接關系的中間診斷結論，此后，系統(tǒng)會再以這部分中間數(shù)據(jù)作為故障證據(jù)，進一步推導出與結論相關的中間數(shù)據(jù)內容，持續(xù)上述的推理步驟，即可推出最接近真實結果的處理結論，可為后續(xù)階段的檢測和維修工作奠定良好的基礎。

目前，系統(tǒng)規(guī)則知識可以使用置信度進行表示，此時的規(guī)則置信度與系統(tǒng)規(guī)則下的條件具有較高相似性，能夠對規(guī)則結論的最終描述奠定基礎，同時也可以為故障診斷貢獻。其中，規(guī)則置信度需要由領域專家系統(tǒng)進行最終設定，此后的推理機設計則需要由系統(tǒng)中的領域專家模塊設定一個專門的規(guī)則置信度參考值，在執(zhí)行深度優(yōu)先搜索任務的過程中，需要先找出具備匹配能力的故障結點參數(shù)，在此之后，系統(tǒng)則會自動將專家置信度不滿足閱值要求的規(guī)則排除在系統(tǒng)外，并在后續(xù)的故障排查環(huán)節(jié)不考慮這些參數(shù)。

2.2 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的推理模塊的建立

針對神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的計算過程分析如下：由已知系統(tǒng)輸入模式為基礎，即征兆向量，借助神經(jīng)計算可得出最終的輸出模式參數(shù)，即故障向量，所以，后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡的應用，可以通過正向推理機制完成對相關內容的檢索和處理，流暢度較高。與傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)中比較常見的正向推理機制展開對比，這種以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的推理方式，不僅可以大幅提升推理速度，同時還可以有效克服推理環(huán)節(jié)中的各種突發(fā)性問題。在系統(tǒng)設計中，系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡一共分為3 層，依次為：①輸入層；②隱層；③輸出層。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)推理模塊算法如下：①對系統(tǒng)內的所有權值以及閥值進行統(tǒng)一的初始化設置，其中，權值可隨機給定；②在系統(tǒng)中輸入準備好的學習樣本資料，由系統(tǒng)記錄實時的數(shù)據(jù)輸入量以及參數(shù)的期望輸出量水平；③計算得出隱層對應的輸出參數(shù)以及輸出層的輸出參數(shù)值；④準確計算出各層存在的反向傳播誤差范圍；⑤針對各層對應的權值以及閥值做出合理修正；⑥反復循環(huán)上述過程，直至所有誤差值均可達到合格要求即可。

2.3 系統(tǒng)推理機制的建立

常規(guī)情況下，系統(tǒng)本身需要具有較為完整的知識庫，同時這也是保證系統(tǒng)后續(xù)推理準確性和推理速度的初始條件，對于推理機制而言，需要為系統(tǒng)后續(xù)推理過程提供準確保障。在系統(tǒng)設計中，以專家系統(tǒng)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎，是一種可以對設備故障問題進行快速診斷的新型系統(tǒng)，在對專家系統(tǒng)與BP 神經(jīng)網(wǎng)路進行綜合運用后，充分發(fā)揮出二者的各自優(yōu)勢，成功克服各自的不足。系統(tǒng)推理過程詳情如圖3 所示。

圖3 系統(tǒng)推理流程

3 系統(tǒng)的實現(xiàn)

主系統(tǒng)設計主要包括數(shù)據(jù)庫設計和界面設計。其中，數(shù)據(jù)庫設計需要確保系統(tǒng)相關知識的有效存儲與后期階段的維護秩序性。與之相對應的界面設計，主要由系統(tǒng)功能決定，此系統(tǒng)主要包括：①普通用戶；②專家用戶。在輸入不同類型的用戶名以后，系統(tǒng)會對用戶的身份和類別進行自動判定，并顯示出相應的系統(tǒng)權限。故障診斷界面可以準確展現(xiàn)出系統(tǒng)故障產(chǎn)生的各種原因，并準確提供出相應的解決方案。

當用戶成功點擊故障診斷選項以后，即可在故障征兆對話框內輸入相應的攤鋪機故障征兆信息，然后再點擊診斷，準確執(zhí)行上述操作后，系統(tǒng)即可按照輸入的故障征兆參數(shù)完成故障診斷推理，并在所有推理環(huán)節(jié)結束后整理出相應的故障信息，并在顯示端給出可能出現(xiàn)故障的具體原因及類型。最后，系統(tǒng)還會將故障處理方案的最優(yōu)解推薦給用戶。

在借助系統(tǒng)故障自動診斷對設備故障問題進行準確分析后，相關人員即可按照系統(tǒng)推薦的解決方案采取相應處理措施，并在故障問題得到有效處理后，再次進入到對應的歷史記錄中完成對系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫內容的更新和反饋，此后系統(tǒng)即可按照反饋的具體內容完成相應學習任務，不斷提升診斷系統(tǒng)自身的診斷結果準確性。

此外，如果在使用故障診斷系統(tǒng)以前便已經(jīng)知道鋪機的那一部分發(fā)生故障問題，同樣可以對設備的故障部位進行針對性診斷，在這樣的情況下，系統(tǒng)診斷速度更快，給出的推薦解決方案也會更加具體。

4 結束語

故障診斷系統(tǒng)在工作過程中，會對數(shù)據(jù)庫內容、知識庫內容、專家系統(tǒng)內容和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡內容中的理論知識進行統(tǒng)一分析和設計，成功建立起以攤鋪機故障問題為核心的針對性診斷推理機制，此后，還可以進一步確定系統(tǒng)的最終推理流程，逐一完成后續(xù)環(huán)節(jié)的其他故障診斷功能開發(fā)。系統(tǒng)可以對專家系統(tǒng)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行綜合運用，并對攤鋪機設備在工作過程中可能出現(xiàn)的故障問題進行有效分析并給出更加適合的解決方案，通過這種方式為公路工程施工進度的正常推進提供有效保障。