【關(guān)鍵詞】貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；智能裝備；運維信息檢索；決策支持；系統(tǒng)設(shè)計；運維系統(tǒng)

引言

智能裝備的應(yīng)用在提升生產(chǎn)效率、降低成本等方面發(fā)揮著不可替代的作用。然而，智能裝備運維過程中產(chǎn)生的海量信息如何高效檢索、處理，并轉(zhuǎn)化為有價值的決策支持，成為當(dāng)前亟待解決的問題。當(dāng)前為解決上述問題，相關(guān)人員設(shè)計了應(yīng)對性更強(qiáng)的裝備運維信息檢索及決策支持系統(tǒng)。該類型的系統(tǒng)雖然可以實現(xiàn)預(yù)期的應(yīng)用效果，但是較容易受到外部環(huán)境與特定因素的影響，導(dǎo)致最終得出的應(yīng)用效果難以達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。為此提出對基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能裝備運維信息檢索及決策支持系統(tǒng)的設(shè)計與實踐分析。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的不確定性推理工具，能夠處理復(fù)雜的概率依賴關(guān)系，并在不確定環(huán)境下進(jìn)行決策分析。將其與智能裝備運維信息檢索及決策支持系統(tǒng)相融合，一定程度上可以設(shè)計更加靈活、多變處理結(jié)構(gòu)，通過構(gòu)建合理的網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)對運維信息的有效組織、存儲和檢索。此外，該系統(tǒng)還可以根據(jù)用戶的查詢需求，利用貝葉斯推理算法，快速準(zhǔn)確地從海量信息中篩選出相關(guān)的運維數(shù)據(jù)，為用戶提供及時、準(zhǔn)確的信息支持‘3]。

一、設(shè)計裝備運維信息檢索及決策支持貝葉斯系統(tǒng)硬件

（一）中央控制裝置設(shè)計

中央控制裝置的核心是高性能的處理器，負(fù)責(zé)執(zhí)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理算法、信息檢索以及決策支持等復(fù)雜計算任務(wù)。但是中央處理器也同時需要和其他設(shè)備建立關(guān)聯(lián)，這在一定程度上也增加其日常的運行壓力。本次選用嵌入式開發(fā)板作為中央控制器的核心組件，設(shè)置32位嵌入式集成微處理器，確保控制器的高效運算能力。與此同時，還需要在當(dāng)前的開發(fā)板之上，配備FLASH存儲器、信號接口、網(wǎng)絡(luò)接口以及USB接口等外圍設(shè)備，建立循環(huán)式控制結(jié)構(gòu)，形成固定區(qū)域的定向閉環(huán)調(diào)控，穩(wěn)定基礎(chǔ)的控制環(huán)境。中央控制器硬件結(jié)構(gòu)的設(shè)計與增設(shè)，不僅提升了智能裝備信息自動檢索系統(tǒng)的整體性能，也為用戶提供了更加便捷、高效的信息檢索體驗。在此基礎(chǔ)之上，還需要設(shè)定對應(yīng)的抗干擾裝置，中央控制裝置需要與智能裝備的各個部分進(jìn)行實時通信?？梢詷?gòu)建支持多種通信的串口通信、網(wǎng)絡(luò)通信等輔助協(xié)議，以確保信息的實時傳輸和高效處理。內(nèi)部的硬件結(jié)構(gòu)還應(yīng)采用模塊化結(jié)構(gòu)，考慮散熱設(shè)計，確保在高負(fù)荷運行時設(shè)備溫度不會過高，影響性能，便于后期維護(hù)和升級。

（二）信息傳輸電路與存儲器設(shè)計

在完成基礎(chǔ)器件的優(yōu)化工作后，接下來進(jìn)行系統(tǒng)主控電路以及存儲裝置的設(shè)定。提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎头€(wěn)定性，先進(jìn)行基礎(chǔ)信息傳輸框架的設(shè)定，在控制電路中揍人MAX232芯片作為傳輸電路的核心部件。為增加電路的穩(wěn)定性，還需要設(shè)定配備TTL電平和電平轉(zhuǎn)化芯片，確保信號在不同設(shè)備之間能夠順暢傳輸。在芯片的兩端，安裝信號接收器和驅(qū)動器，作用是在復(fù)雜的系統(tǒng)環(huán)境下，保持信號的穩(wěn)定，同時增強(qiáng)信號的接收和發(fā)送能力。同時，在芯片內(nèi)部，還需要設(shè)定對應(yīng)的傳感裝置，增加電壓大小轉(zhuǎn)換器，確保電路兩端的電壓能夠滿足系統(tǒng)運行的需求。

在此基礎(chǔ)之上，設(shè)定存儲裝置。此次結(jié)合實際的要求，設(shè)計多層級的存儲形式，增加存儲器的數(shù)量，擴(kuò)大實際的數(shù)據(jù)存儲量。但是需要注意的是，當(dāng)前結(jié)合硬件進(jìn)行采集的數(shù)據(jù)和信息，在傳輸之前必須對其進(jìn)行加密處理，這樣的形式可以最大程度確保后續(xù)的信息檢索以及決策支持處理，擴(kuò)大系統(tǒng)日常的控制效果，增加對系統(tǒng)硬件的控制程序，完成基礎(chǔ)硬件環(huán)境的設(shè)定。

二、設(shè)計裝備運維信息檢索及決策支持貝葉斯系統(tǒng)軟件

（一）貝葉斯網(wǎng)絡(luò)裝備運維信息檢索及決策支持功能模塊設(shè)計

結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，針對智能設(shè)備的應(yīng)用情況，在初始功能的基礎(chǔ)之上，設(shè)計運維信息檢索及決策支持功能模塊。當(dāng)前設(shè)計的應(yīng)用模塊主要體現(xiàn)在對運維信息的推理與預(yù)測上，并將推理得出的結(jié)果轉(zhuǎn)換為決策支持內(nèi)容，形成基礎(chǔ)的執(zhí)行任務(wù)。

在此基礎(chǔ)之上，進(jìn)行細(xì)化設(shè)定與處理。其一是智能設(shè)備實時信息采集模塊。通過構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，系統(tǒng)能夠整合裝備的歷史運維數(shù)據(jù)、實時狀態(tài)信息以及環(huán)境參數(shù)等多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行概率推理和預(yù)測分析。當(dāng)前結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，針對模型處理的內(nèi)容，設(shè)計對應(yīng)的執(zhí)行原理，見圖1說明：

圖1主要是對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型執(zhí)行原理的設(shè)計與分析。根據(jù)當(dāng)前所設(shè)計的基礎(chǔ)處理原理，在整個過程中，引導(dǎo)系統(tǒng)自動識別裝備潛在的故障風(fēng)險，預(yù)測其未來的運行狀態(tài)。其二是信息檢索模塊，這部分設(shè)計了高效的索引機(jī)制，使用查詢算法，建立一個多標(biāo)準(zhǔn)的索引矩陣，結(jié)合實際的信息檢索要求和目標(biāo)，需要先計算出信息檢索的相似度標(biāo)準(zhǔn)，如公式1：

式1中：D代表信息檢索的相似度標(biāo)準(zhǔn)，X代表索引標(biāo)準(zhǔn)，V代表數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換比，A代表檢索次數(shù)。結(jié)合當(dāng)前測定，將計算得出的信息檢索的相似度標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為約束條件，通過對運維信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，建立索引數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)能夠迅速響應(yīng)用戶的查詢請求，提供準(zhǔn)確的運維信息。同時，模塊還支持模糊查詢和語義查詢等功能，滿足用戶多樣化的檢索需求。其三是決策支持模塊，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理結(jié)果，結(jié)合預(yù)設(shè)的決策規(guī)則和專家知識庫，為用戶提供智能的決策建議。包括故障預(yù)警、維修計劃、優(yōu)化運行策略等，在初始關(guān)聯(lián)規(guī)則的限制下，計算出決策支持的關(guān)聯(lián)度，如公式2：

式2中：M代表決策支持的關(guān)聯(lián)度，E代表貝葉斯網(wǎng)絡(luò)覆蓋決策范圍，n1和n2分別表示篩選最大值和最小值，p代表期望支持度，h代表基礎(chǔ)決策標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)合當(dāng)前測定，依據(jù)得出的決策支持的關(guān)聯(lián)度，對該模塊進(jìn)行限制處理，幫助用戶更好地管理裝備，降低運維成本，提高運行效率。此外，模塊還需要設(shè)計友好的用戶界面和交互機(jī)制，方便用戶進(jìn)行操作和查看結(jié)果。操作簡化，增強(qiáng)系統(tǒng)的易用性和用戶體驗。

（二）數(shù)據(jù)信息動態(tài)存儲庫設(shè)計

動態(tài)存儲庫的設(shè)計需要考慮到數(shù)據(jù)的實時性和動態(tài)性。由于智能裝備運維信息不斷產(chǎn)生和變化，因此存儲庫需要能夠?qū)崟r接收、處理并存儲這些數(shù)據(jù)。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，此次采用了高效的數(shù)據(jù)寫入和更新機(jī)制，確保數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r同步到存儲庫中。動態(tài)存儲庫還需要具備高效的數(shù)據(jù)檢索能力。為了快速定位到所需的信息，設(shè)計動態(tài)化的存儲結(jié)構(gòu)，首先對所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、標(biāo)記和索引，在短時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的檢索和提取，為用戶提供準(zhǔn)確、及時的信息支持。

結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行需求，設(shè)計動態(tài)化的存儲機(jī)制，考慮到數(shù)據(jù)的安全性和可靠性，需要先對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密與備份處理，確保數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中的安全性。同時，為了防止數(shù)據(jù)丟失或損壞，還需要建立完善的數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的可靠性和持久性。隨后，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行存儲庫執(zhí)行控制數(shù)值的設(shè)定?；诖耍瑒討B(tài)存儲庫還需要兼顧系統(tǒng)的靈活性，增設(shè)靈活調(diào)整的存儲容量和結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)需求。采用可伸縮的存儲架構(gòu)和可擴(kuò)展的存儲技術(shù)，確保存儲庫能夠隨著系統(tǒng)的發(fā)展而不斷升級和完善。

三、系統(tǒng)測試

此次主要是對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能裝備運維信息檢索及決策支持系統(tǒng)設(shè)計的分析與研究，考慮到最終測試結(jié)果的真實與可靠，選定實踐驗證的方式處理。利用專業(yè)的設(shè)備與裝置對當(dāng)前的測試應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分類及匯總處理，以待后續(xù)使用。接下來，結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，對基礎(chǔ)的測試環(huán)境進(jìn)行搭建。

（一）測試準(zhǔn)備

結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，對智能裝備運維信息檢索及決策支持系統(tǒng)測試環(huán)境進(jìn)行部署和搭建。首先，對該系統(tǒng)針對的智能設(shè)備實時監(jiān)測，布設(shè)一定數(shù)量的監(jiān)測節(jié)點，節(jié)點之間互相搭接，形成循環(huán)性的系統(tǒng)把控結(jié)構(gòu)。隨后，模擬實時的仿真環(huán)境，并針對裝備的運行狀態(tài)，預(yù)設(shè)5組對應(yīng)的信息檢索和決策支持目標(biāo)任務(wù)，導(dǎo)入當(dāng)前的測試程序之中，以待后續(xù)使用。為確保測試環(huán)境的穩(wěn)定，還需要在測試系統(tǒng)之中增設(shè)傳感裝置。

接下來，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，對產(chǎn)生程序進(jìn)行關(guān)鍵把控，建立對應(yīng)的可識別范圍。預(yù)設(shè)3個對應(yīng)的周期，將檢索的目標(biāo)按照順序進(jìn)行排列處理，實現(xiàn)對測試環(huán)境的基礎(chǔ)搭建。

（二）測試過程與結(jié)果分析

在上述搭建的測試環(huán)境之中，結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，對智能裝備運維信息檢索和決策支持系統(tǒng)進(jìn)行測定和分析。當(dāng)前，先利用節(jié)點對基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行采集，判定此時的運行狀態(tài)。將預(yù)設(shè)的任務(wù)按照順序進(jìn)行執(zhí)行，設(shè)置一個給定的數(shù)值變量，條件分布抽樣出新的值，在初始的迭代結(jié)構(gòu)中，在概率分布的范圍之內(nèi)，此時，對智能設(shè)備運行實況進(jìn)行分析，同時計算出當(dāng)前的信息檢索單元耗時，見公式3：

表1主要是對測試結(jié)果進(jìn)行分析：針對選定的5組執(zhí)行任務(wù)，通過3個周期測定，最終得出的系統(tǒng)決策執(zhí)行次數(shù)最終均被控制在10次以下，說明在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，此次設(shè)計的智能裝備運維信息檢索及決策支持系統(tǒng)效率更高，針對性更強(qiáng)，具有實際的應(yīng)用價值。

結(jié)束語

綜上所述，借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理能力，該系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)高效、精準(zhǔn)的信息檢索，更能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的運維信息，為決策提供有力支持。在復(fù)雜的背景條件下，構(gòu)建更加具體、完整的系統(tǒng)執(zhí)行程序，進(jìn)一步完善系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，使其功能更加強(qiáng)大、智能，為企業(yè)實現(xiàn)更高效、更精細(xì)的運維管理提供有力支撐。