压缩机故障诊断专家系统的设计

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1、压缩机故障诊断专家系统的设计王佩广魏传锋李运泽王浚/北京航空航天大学摘要：根据压缩机故障的特点，提出了基于事例和基于规则相结合的推理机制；并采用VB内嵌的数据库实现知识处理。结果表明:该专家系统具有较好的实用性。关键词：压缩机；故障诊断；专家系统中图分类号：TH45文献标识码：B文章编号：1006-8155（2007）05-0051-03DesignofExpertSystemforDiagnosingTroubleofCompressorAbstract:Accordingtothecharacteristicsofcompresso

2、rtroubles,thereasoningmechanismbasedoncasesandrulesispointedoutinthispaperandtheknowledgemanagementisrealizedbyadoptingdatabaseinVB.Theresultshowsthattheexpertsystemisconsiderablypractical.Keywords:compressor;troublediagnosis;expertsystem0引言长期以来，人们对压缩机故障诊断进行了深入研究，主要采用振动法

3、、小波分析等方法进行故障诊断[1]。但却很少提及故障诊断专家系统的研究，这是很不合理的。因为专家系统能够不疲劳的连续工作，而且不受主观影响。一个优秀的专家系统完全能够取代一个人类专家的工作，而给出实时的、可靠的故障诊断。本文结合压缩机故障的特点和人工智能的思想，提出了适合压缩机故障诊断的推理机和知识库的构造方法，并在此基础上建立了压缩机故障诊断专家系统。1基本结构本专家系统采取一种混合的故障诊断模式，共包括三层信息处理：状态检测层、故障模式探测层以及专家系统诊断层。状态检测是信号处理的第一层，在这一层里提取来自传感器的信号，并处理成各种

4、特征要素；随后这些特征被传入更高的一层，即故障模式探测层，这一层中使用故障诊断模块，比如常用的小波变换的方法发现故障并进行相应的故障诊断。最后所有的信息进入专家系统诊断层，由预先给定的规则库进行分析、判断数据的特征要素。并给出相应的对策。这种混合故障诊断系统见图1。其中，专家系统诊断层是系统的核心部分，它主要是利用专家系统的手段，凝练人类专家的经验以及专业书籍的优秀成果，对故障模式探测层中获得的故障信息进行处理，得到了比较可行的建议。主要包括推理机和知识库两大部分。4故障诊断故障特征提取数据采集故障决策图1压缩机故障诊断专家系统基本结构

5、故障诊断模块状态检测层故障模式探测层专家系统诊断层2推理机的设计推理机是专家系统的核心，它是模拟人类专家求解问题的思维活动，按照一定的推理策略，有效地选择知识库中的知识，根据用户提供的问题进行推理，得到用户满意的结论，是专家系统通过知识推理而实现问题求解的执行机构。推理机工作效率的高低直接影响到专家系统的性能。因此必须构建一个能够真正反映人类专家水平的推理机。目前在故障诊断专家系统中广泛采用基于规则推理[2]的产生式专家系统。这种方法比较成熟，且简单易用，开发周期短，容易被用户理解。但是推理效率低，知识获取困难，自学习差。基于事例的推理

6、[3]是20世纪末兴起的一种推理机制，它模拟人脑的直觉、形象或经验思维的过程，通过类比和联想来解决当前相似问题的求解策略。它具有快速推理、记忆及易于解释等优点。而且上次诊断的结果可以作为下次诊断的事例，这样解决了自学习的问题。人类专家在判断和解决已出现的压缩机故障的时候，有些经验很难规则化，而且即使形成规则后也容易引起冲突。同时，这些经验又是最宝贵的，因此必须加以充分利用。但是基于事例的推理毕竟是不够的，还需要大量的从实践中抽取的规则同时进行推理，才能有效地解决问题。所以提出了一种采取基于规则和基于事例的混合推理机制的专家系统。推理机制

7、如图2所示，推理起始后，首先从实时监测来自各测点的特征要素，获取初始事实，把它写入上下文（黑板），然后进行基于事例的推理，看是否存在相似的事例；如果存在，根据一定的冲突消解策略（当相似事例多于一个时），给出故障信息。若不存在相似的事例，则转向基于规则的推理。用事实来匹配规则的左部（前提），来找出所有可用的规则，构成冲突集。按照一定的冲突消解策略，在冲突集中选取一条规则使用，从而产生新的事实。新的事实和原事实又引起规则库中新一轮的匹配，这样继续问题的求解，直到没有规则被激活。最后检查上下文是否有解，若有，则输出所有的解（故障信息），否则输

8、出无解。4图2推理机流程框图3知识（规则）库的设计一个知识库的知识应该具有有效性、完备性和一致性。知识获取系统（KnowledgeAcquisitionSystem，以下简称KAS）应该具有友好的用户界面、