基于PLC的自动化系统远程诊断性能评价的影响因素

基于 PLC 的自动化系统的远程诊断的设计：远程诊断性能评价的影响因素Ramnath Sekar & Sheng-Jen Hsieh & Zhenhua Wu收稿日期：2010 年 6 月 16 号 接受日期：2012 年 5 月 17 号施普林格出版社伦敦有限公司 2012摘要 在故障诊断中的性能故障排除任务通常是在不同工业领域的应用研究。在以前进行了几个实验的研究中了解过程接口的能力，以协助在当地的故障诊断和疑难排解，同时考虑到影响接口，故障性质和专业知识的疑难解答。虽然有几个远程诊断架构已经提出和已经制定标准远程诊断的水平，在何种程度上的远程诊断体系结构的设计，可以帮助在诊断和远程故障诊断的影响因素性能没有被频繁的问题的疑难解答。 “本文的目的是了解影响远程故障诊断的性能的因素，包括远程诊断架构，故障类型，层次的专业知识，远程疑难解答，当地运营商和技术水平。实验是在其中进行故障排除，使用三个层次的远程诊断体系结构诊断不同类型的故障，在可编程逻辑控制器根据离散自动化装配系统，同时加入当地工程师和新手驾驶员。结果表明，故障是因为测量或监测相关的诊断远程专家故障排除工具的问题，远程系统变量故障排除性能的提升能增加远程诊断体系结构的水平。与此相反，新手疑难排解，与这些故障的诊断有显著差异，在远程故障诊断性能方面观察三者之间的架构，对新手疑难排解遇到的一些问题与管理提供更多的信息。专家们展现出更好的信息收集能力，他们花了更多的时间在每个信息源，完成来自较少的转换之间的信息故障诊断。监控系统参数无关故障导致显著减少了远程故障诊断性能，与所有三个架构比较，相关的监控系统参数故障为专家和新手排解疑难问题。工程师和新手之间的性能故障排除的远程整体差异运营商并没有明显发现。关键词：远程诊断、控制架构、远程维护、故障排除、可编程逻辑控制器、 第二阶段图1 引言故障诊断的过程是识别一个系统是否工作在状态（通常状态）下，或偏离期望的行为的过程，并确定故障类型，位置，和这些异常行为的潜在根源。传统的远程故障诊断结合了故障诊断的强度和计算机通信技术1。它使专家来解决任何设备的问题从外部通过网络或制造商的设施调制解调器连接2，因此，远程监控系统诊断故障可将设备运用到充分的生产状态。远程诊断技术3，技术咨询可以通过互联网、电子邮件、更新、图纸、图表等，手册、视频、图像等可互相交换客户和制造商。包括 PC 经由网络而涉及的远程访问的系统控制器或控制站的活跃的信息交流是远程的一部分诊断。远程诊断的主要优点之一是，疑难排解，包括专家，系统集成商，有经验的运营商可以分享他们的知识，经验，突发情况的工作技能，以提高系统的可用性。这又有助于降低运营成本，减少机器的停机时间，而不必实际访问系统网站。从而实现巨大的节省时间和成本。许多远程诊断系统已经被提出伴随着诊断算法，包括实施神经网络4，模糊逻辑5 ，支持向量机6来针对不同的应用，在可编程逻辑控制器（ PLC）为基础的自动化系统诊断故障上。但是，上述的诊断算法可能没有效率，因为PLC 为基础的自动化系统是典型的离散事件系统（DES ） 。 DES 是一个离散状态、事件驱动的系统，随着时间的推移其状态完全取决于异步离散事件的发生7。因此，一个独特的设计方法所需的诊断要基于 PLC 的控制系统。这种系统可能的影响远程故障诊断性能因素包括：体系结构中远程诊断的复杂程度，已被诊断故障性质，操作者的技能水平，和专长远程疑难解答的水平。远程故障诊断体系结构是指一个远程的组件的配置诊断系统，包括网络基础设施、硬件和软件。组件的配置以何种方式可以促进诊断远程位置自动化系统的异常状态。在使用遥控器的各级时的故障排除诊断架构的差异性能进行研究。对整体性能故障的性质的检查效果，可能使人们有可能确定下一种类型的远程诊断体系结构的情况可能适合也可能不是最可行的选项。操作员检查技巧的水平和专业知识的疑难排解的能力将使研究人员能够确定将允许以有限的技术人员进行技能附加功能架构提供的故障诊断。采用有限的技术能力的操作员，这可能是经济的，但是这会增加该架构成本。研究人员已经研究人机接口和运营商在当地的诊断性能8 的效果。然而，有相对较少的设计远程诊断架构的研究，这是一个复杂的问题9，涉及来自不同领域的知识，包括计算机科学和人体工程学。在以前报告工作中，根据指南从 SEMATECH 2我们实现了三个远程诊断体系结构，本研究10 发表在早先发出中国先进制造技术的国际报告中。目前的研究的目的是分析程度，架构，故障，运营商和技能水平影响远程故障诊断的性能。了解这些因素的影响，使远程诊断性能更好地指导系统的设计。本文其余部分安排如下：第 2 节讨论了一些现有的远程诊断体系结构和总结的需要。第 3 节讨论的自动化实验中所用的系统，以及实验变量。第 4 节给出的结果和讨论。第 5 节结束，结论和未来的工作。2 文献回顾在讨论中不同级别的操作员的人机界面的能力协助运营商在当地的故障诊断8，讨论内容为自动化系统。实验开始执行，其中运营商随着功能的接口在一个自动化的制造系统的不同的故障使用了三个层次的诊断。测试的目的是凭经验评估三种类型的操作界面和暴露在一些常用的用户接口低效率方面的弊端，促进人们在故障诊断中的故障排除性能的任务。诊断故障所需要的时间，数量的信息在屏幕上观看，执行诊断测试的数量被确定为性能措施。混杂变量的影响：接口的类型，故障的性质和顺序也被认为是实验。实验评价的有效性功能在故障诊断中摘录的信息11是以设计为视觉信息显示过程控制。改善人类解决问题的表现是考虑过程接口的目标在核电厂故障诊断中。抽象的层次能力用以提高故障诊断的性能，通过实施增加三个层次的接口的功能测试。复杂度在诊断问题上的影响也要考虑。它被认为是水平存在的信息和显示类型的结合，产生最佳性能。建议有关整合的信息化水平的显示类型是为了提高给定的显示效果。生态接口测试的能力的实证研究帮助诊断在石油化工流程12的故障为了专业运营商在实际的工厂设置。三种类型的显示接口：一个当代使用两个层次的生态接口（1 传统的和额外的基于任务的另一个增强信息）使用。它被认为是生态界面与其他基于任务的信息，以在更大程度上方便了操作，排除故障和当代接口的帮助。完成任务所花费的时间，数量的控制操作，诊断的准确性来确定性能得分。任务完成时间，数量较少的控制行动，更好地诊断准确率被看作是一个有效的接口所需的特性。在文献13 提出的兼容性的信息类型与诊断策略的实验研究。有关建设核电厂故障诊断辅助决策系统的应用。实验采用四种不同类型的信息辅助工具，是代表共同运营支持系统为核电厂，以确定什么样的信息类型，在诊断过程中，为一个特定的策略是有效的，便于操作的诊断任务。结论作出的适用性的信息有助于运营商策略和艾滋病的信息的有效性取决于采用的策略。分层显示对人类解决问题的性能的影响进行了研究，在14中引入了计算机模拟逻辑电路的主题有不同程度的技术能力被诊断故障。它被认为能力不足的诊断与主题，分层显示界面更有助于，作为主管疑难排解同样发现了两种类型的接口兼容。因此，他们建立的接口的能力，以便诊断也依赖于用户的技能。SEMATECH 2订下的半导体制造业电子化诊断标准。根据 SEMATECH，电子诊断功能可以描述内的前四个等级（0-3） ，每一级的建设与增加的能力。根据多种因素综合作用的混合水平数量的增加：支持任务的顺序进行，实施必要的基础设施，执行诊断任务，降低人的援助，并增加自动化的难易程度。 0 级开始基本的远程连接和远程协作，0 级水平的基础上，允许远程控制，监测和存储的操作和异常的数据。2 级支持自动故障报警和历史数据的处理，同时还包括 1 级水平的能力。 3 级是最先进的架构与功能，如自动决策支持，自我诊断预测性维护，等等。在不同的层面代表能力的标准，多个远程诊断体系结构提出了建议。在交换电子邮件，文本，音频，视频反馈，交换图像和与当地运营商的架构通信有一些共同的特点，它们之间的区别在他们的远程诊断方法，如使用虚拟仪器和神经网络的感官数据基于网络的诊断支持系统4，自动诊断和报警的诊断结果发送到手机或 PDA 设备的疑难解答15 ，协同诊断，使用一个集中的故障数据库和诊断工具16，使用分层过程接口结合 Petri 网为基础的系统模型17，并通过 HTML 接口，远程控制和报警的电子邮件从控制器18通过实时过程监控状态。2.1 一般资料 - 需求从文献回顾，可以看出，很多以前的研究集中在实现远程故障诊断的各种方法。存在着不同级别的远程诊断体系结构，支持不同类型的能力，总结了标准的远程诊断2。一些架构将这些不同的自动化系统的能力做了很多工作，以确定离散制造系统中的故障发生的频率19。实验评价因素，促进人类在当地的故障诊断任务中解决以前考虑到的不同类型的故障，包括接口类型，疑难排解和技术水平的工作。然而，如何在现有的架构方便故障排除工具，讨论在不同类型的故障诊断，自动化系统的远程诊断环境是有限的。先进水平架构的能力是否需要进行测试，在失败的疑难解答，专业知识和技能的操作者经验的基础上。在远程诊断环境中，远程疑难排解在与本地操作员一起工作，以实现故障诊断。在这样的一个交互式的设置，可能故障处理的性能受到本地操作员的技能的影响。故障诊断人员的能力，使用能力及诊断策略可能会有所不同，这取决于他们的能力水平。远程诊断体系结构形成界面的自动化系统，远程疑难解答。任何远程诊断体系结构的主要目的，是为了方便它的用户，以确定诊断系统中的故障的根本原因。故障诊断人员的本地系统的操作的技术水平，故障性质和疑难解答认为在传统的故障诊断能力上完全适用，对远程诊断环境作出贡献。因此，在本文中，使用三个水平的自动化系统的故障诊断不断提高远程诊断架构的不同类型的解决能力，强调由一个人使用这些架构来进行疑难解答。一个尝试远程诊断体系结构的能力，以协助不同的专业知识水平的人进行疑难排解，通过比较三个不同层次的架构，在另一种情况下的故障和运营商的远程故障诊断性能与经验评估。其结果是，它是可以了解的因素，会影响远程故障排除性能。3 实验3.1 诊断系统该系统使用的是可重构的双机器人装配系统20罗克韦尔自动化实验室如图。 1、该装配线由四个站组成。第一个是用于验证是否在规格范围之内的基台部的检查站。2、台站工作的缓冲站。3、站 3 和 4 是相同的装配站，气动，龙门式取放机器人装配孔的基础上，部分挂钩，装配线模仿组件的骨钉同步的插入孔中，在基座部分的载体和其行动是由 PLC 控制。图 1 概述自动化流水线3.2 实验目标为了确定如何构建远程诊断体系结构，便于故障诊断人员进行远程诊断和了解远程故障诊断性能的因素的影响，建立了以下目标：1、要建立一个模型，以评估排除故障和其他组合下的性能故障，操作和架构2、要诊断的故障排除性能、故障的性质与远程诊断体系结构的影响研究3、与远程诊断体系结构研究的影响比较，当地运营商的技术能力上的表现4、要比较的专家和新手疑难排解故障排除策略3.3 实验变量三个输入（独立）的变量被确定为：远程诊断架构（X1） ，系统运营商（X2） ，和自动化系统故障（X3） 。从属变量包括诊断失败（A1）的搜索量（A2） ，诊断测试（A3）的数目，和质量架构（A4 ）所采取的时间。在本节将介绍这些变量的详细描述。3.3.1 远程诊断架构基于分类的电子化诊断能力2 SEMATECH，三种架构，代表不同层次的远程诊断功能的实现。架构 1 采用 0 级与 1 级结合的能力。架构 2 采用 1 级水平的能力。架构 3 在 1 级的基础上，并结合 2 级和 3 级的一定的能力水平。这三个架构可以概括如下：架构-1 这种结构具有的基本功能，实现远程连接和疑难解答和运营商之间的合作。它的功能是类似的讨论 0 级型的架构2，其中包括视频，语音传输，静态图像，文本通信，安全的文件传输。架构-2 它具有对在2中提出的等级 1 型架构所讨论的相似的功能。它包括 1 级架构的所有功能，同时还通过一个图形界面的运行状态的实时监控。架构-3 这包括架构-1 和 2 的功能，以及一些额外 2 和 3 2水平层次的功能，视频播放，历史事件记录，以及远程桌面监控界面。3.3.2 系统运营商随着当地运营商的自动化系统，远程故障诊断基于 PLC 的系统环境方面，两种情况下可以配置：1、算子的低技术知识（新手）：这里指的情况是，在操作员仅仅是该系统的用户和没有技术的背景来理解的操作的系统，电气，电子，或机械子系统。学生没有一个 PLC 和自动化的过程。2、操作员有足够的技术知识（工程师）：这是指在运营商的情况下所需的技术背景，了解系统的运行，到网上去找 PLC，学生采取了 PLC 和自动化的过程。3.3.3 自动系统故障制造系统的故障可分为硬件故障，产品故障，软件故障，任务故障21 22和宽容的错误23。这项研究将包括四个类型的故障：故障较低的机器人臂（硬件故障） ，故障关闭夹子（产品故障） ，插入故障（任务失败） ，和失败的挑选（组合软件故障和宽容错误） 。引入实验系统的故障的细节列于表 1。3.3.4 因变量因变量是指解决性能的措施。在这些实验中，这两种产品的措施24，被认为是解决问题的任务和措施，检查的过程中，看看远程诊断的最终结果。处理措施考虑的各个步骤实现的最终结果确定故障的根本原因。例如定量性能随着时间所采取的措施，诊断故障，搜索量和执行诊断测试的数目，通过在8中使用的故障排除的性能的措施。采用远程维护系统的设计标准25中提出的定性绩效措施。更详细的使用过程的措施已经提出了，故障诊断中的任务24表现在解决人的问题。这些措施已被用于这项研究，并归类为定量的性能指标下的子属性。以下是确定的性能测量值的集合：1、诊断故障的时间被测量所用的时间，诊断出的故障发生时，它为诊断之间的时间间隔。2、搜索量（一）咨询的信息源：10提出了信息源的数量越少的诊断故障咨询，更多的本地化为主体的搜索。每次回到先前浏览过的页面构成了新的一页。例如，如果一个人咨询信息源 A，然后 B，那么 A 再次，他已经咨询了三个信息源。（二）由专家提出的问题：这是指由专家提出的问题，运营商对故障的症状，系统的细节，等等。3、执行诊断测试数诊断测试数是指一个假设的故障原因的疑难解答明确的验证。这可能是简单的，只要检查线路中的问题，请求操作员测试连接到传感器，检查传感器或致动器的状态，调整一个动作的定时等，有时，它可以进行自我疑难排解，但在大多数情况下，他们进行疑难排解指示后，由运营商每次请求疑难解答循环的系统，它被计算为一个诊断测试，因为循环的系统，以支持或反驳进行的疑难解答失败原因的一些假设。该系统通常循环或者重新创建故障或验证执行的处理的效果。4、架构质量（一）可靠性：在理想情况下，远程诊断架构的可靠性水平要尽可能接近在现场进行的诊断操作的水平。这有利于远程专家决策。得分建立在 1 到 10，从不可靠到非常可靠（二）由操作员进行处理的质量：这是指的解决方法，需要操作执行的性质。疑难解答需要操作员进行诊断测试。架构是好的，如果它可以减少由操作者进行解决的质量。评分建立在 1 到 10，需要很高的技术技能到 10 表 1 引进故障的方法故障 根本原因下臂故障（故障-1） 在工业生产线，它可能是失败的感测参数的传感器21。霍尔效应传感器 A2XH2 感测到所述第二机器人臂延伸。这种情况必须满足降低后，它已扩大与 PEG 夹具肘的距离。该传感器从其位移模仿的位移传感器，由于在工业装配线位置的振动。这种位移传感器的结果，在下臂延伸时，传感器输入到 PLC 的信号缺乏。因此，根据之前所见症状臂不能降低释放钉住目标。挑选部分的故障（故障-2） 在工业生产线，它可能是有零件不在规格公差范围内23。这种故障，导致钉住不能由光传感器感测到反射带馈送。这种意外情况结合书面梯形逻辑图，它会导致手臂的延长和反复提高和降低肘部沿 Z 轴的症状。关闭夹持器故障（故障-3） 22在工业生产线生产的不可接受质量的产品的发生。为了模仿在 PLC 的输出模块和致动器之间的通信中的故障，PLC 的输出端口和所述的电磁阀控杆之间的导线被断开。这引起夹持器不能钉住送纸器，而其余的事件发生通常如从症状。插入故障/划伤（故障-4） 插入失败是常见的机器人装配操作19 。为了模仿挂入孔的基部部分或非插入的刮伤，圆钉用于内衬在另一个后面的送纸器轨道上。它们推到轨道中的时间由线性致动器所设定的时间量。将一定量的间隙之间的馈线轨道和零件创建。圆的零件造成进纸器中侧向移动。由于馈送的轨道的计时基础，桩的侧向运动，减少了有效的线性行驶距离，在他们下方的不准确的放置所导致。因此，一些钉的孔的边缘划伤是基础，而一些不能被插入的孔是根本的症状。（三）辅助功能：这是指远程访问必要的信息，诊断，解决的难易程度。评分建立在 1 到 10，从严重到不严重（四）客观的信息：信息架构提出的目标，如果它是解释由当地运营商和远程疑难解答。建立的评分为 1 到 10，从不好到好（五）架构有利于认知推理，没有太多的操作。建立的评分为 1 到 10，从不便到方便（六）要求熟练的操作员。建立的评分为 1 到 10，从低到高3.4 实验假说H0 表示原假设，H1 代表替代假说。制定了下面的实验假说的主要影响：1、 H0：三个架构中的故障排除性能没有任何区别H1：架构-3 比架构-2 和 1 引导更好的远程故障诊断的性能。架构-2 与架构-1 的性能比引导更好的远程故障诊断体系结构2、 H0：所有四个故障解决性能没有任何区别H1：故障-1，2 和 3 比故障-4 引导更好地解决性能3、 H0：工程师或新手系统运营商在远程故障诊断性能没有任何区别H1：工程师运营商比新手运营商远程故障诊断性能更好4、 H0：在远程故障诊断性能没有任何区别，无论专家还是新手疑难排解（学生）H1：远程故障诊断上专家疑难排解的性能是优于新手疑难解答（学生）3.5 试验设计实验采用重复测量 3* 4* 2 混合部分因子设计。反复的措施意味着每个主题通过多个任务。 3* 4* 2 意味着有 24 个组合的三个独立变量。三个独立变量的体系结构（X1） ，故障诊断（ X2） ，和操作类型（X3） 。它是一个疑难排解通过 24 个组合的三个变量的局部组的分数因子设计。在这种情况下，每个疑难排解通过三个 24 组合。由于分数因子设计，一些高阶相互作用被假定为可忽略不计的。在这个意义上混合实验，而每个疑难排解只经过三个的组合，表示所有的 24 个组合的所有主题的数据中的总集。列于表 2 中的实验方案的示意性布局。两个这样的 24 个组合实验表现为专家和其他学生的远程故障排除工具。3.6 实验方案参与这项研究的对象是 8 名新手（学生）和工厂自动化领域的 8 名专家。表 2 示意图实验计划疑难排解 架构-1 架构-2 架构-3专家 1 4E 2E 3E专家 2 1E 4N 2N专家 3 3N 1N 4E专家 4 2E 3E 1E专家 5 4N 2N 3N专家 6 1N 4E 2E专家 7 3E 1E 4N专家 8 2N 3N 1N1 故障-1，2 故障-2，3 故障-3， 4 故障-4 ，E 电子工程师， N 新手操作员新手被认为是最少经验人 26。专家们在一个较长的时间练习自己的技能成为熟练的操作工，从而积累专业知识。新手疑难排解者是得克萨斯州 A 与 M 大学自动化本科学生学过基于 PLC 的系统的一门课程。专家们是在自动化领域的专业人士。每一个科目顺序参加培训课程，实验任务，调查会话如下：1介绍2自动化系统的培训教程3中断 5 分钟4架构-1 能力培训的体系实验 15执行实验 16实验调查7中断 5 分钟8架构-2 的能力培训实验 29执行实验 210实验调查11中断 5 分钟12架构-3 能力培训实验 313执行实验 314实验调查15最终调查以培训的远程对象的系统和能力的体系结构上使用了一个网站。这部分的研究中提到的疑难解答的目标被告知，他们的电脑屏幕，记录了 Skype 上的对话，对实验方案进行说明。初级培训会议介绍了疑难解答自动化系统，组件，布局，操作等个人培训课程为具体的任务，并介绍了故障排除的体系结构，用于特定的实验，给他们的架构可用的工具，以及运营商向他们提供特定的任务。疑难解答被允许通过实践和实施去了解工具。被用来创建该网站推出的各种工具的架构。任务进行的疑难解答在电脑上，屏幕上记录整个实验。一旦实验完成后，记录停止。有两种类型的调查，一前一后任务（实验）和最终的调查。调查后，每个任务是要了解搜索策略和疑难的来源来排解困难的任务。设计的最终调查是从疑难排解者来说的主观评价的任务。4 结果分析在这项研究中，建立评估解决性能有不同的定量属性。这些属性中成本属性27的值越低，这意味着更好。因此，任何情况下，最大限度地减少这些属性是不错的表现。不过，也有情况下，测得的性能稍微好一点的一个属性，但更糟糕的是其他性能是不是均匀分布在所有这些属性上。其结果是，它是难以使所有这些属性在相同的时间聚合，同时要考虑到，该体系结构的质量决定的偏好。另一个显着的特点是，所有这些属性重要性是不相同的。可以看出，从表3 中的质量体系结构和诊断故障所采取的时间比所需的检索中执行的诊断测试的数目的量更重要。这提出了一个分析模型，该模型的效果是能够相结合的，所有这些定量和定性的措施，与它们的重要性，提供一个要与之比较的替代品的性能需要的共同的规模。为此，使用多属性决策。4.1 多属性决策根据多个属性的经营业绩和决策的测量显示的是基本相同的过程28。多属性决策是指可用的偏好的替代品的决定（如评估，确定优先次序，并选择） 。在每一个 MADM 问题上，存在着数量有限的替代品，需要等级或优先。这个词是替代选项，政策，行动，或是其他候选人的代名词。属性参考标准，以评估替代品。完成性能测试/评估的属性 27来实现目标。替代品的属性和有意义的建议进行了对比。在我们的例子中，属性是措施的性能和替代品的组合架构，运营商和故障。这个过程涉及到以下步骤：1属性生成2属性权重3归一化的属性评级4建立整体得分表 3 权重的表现措施：专家和学生属性（绩效指标） 平均权重（）为专家 平均权重（）为学生诊断故障的时间 30.863 29.933搜索量 17.327 17.980诊断测试数 17.823 24.156架构质量 33.986 27.931属性：搜索量咨询的信息源40.641 47.874提出的问题的疑难解答 59.359 52.126子属性：建筑质量可靠性19.133 13.625由操作者进行的治疗的质量 11.224 14.150无障碍 14.201 11.453客观性的信息 16.582 24.179建筑促进认知推理 22.449 22.528一个熟练的操作员的要求 19.930 14.1564.1.1 属性权重权重的作用，用来表示相对于其他的每个属性的重要性。权重被归一化到总和wj = 1。定级过程的基础上，权重可以被分配。在这项研究中进行的实验，受试者被要求在调查后排名实验的性能指标。然后，这些排名分别转化为权重，通过使用下面的等式：这里 rj 为第 j 个属性的排名。一旦获得的权重被每个专家排名，他们超过八个专家进行平均，以得到最终的权重的性能的措施。虽然权重也可由学生的评价被计算出来，但只有专家的评级被用于该模型在利用的性能得分计算。总的权重的性能列于表 3。4.1.2 归一化的属性评级为了比较不具有相同的单位的帧间和帧内的属性，归一被施加到获得可比的尺度属性。归一化处理影响性质的属性。在这方面，任一的效益属性或成本属性可以被归类为：1效益属性：属性值越大越好。属性之间的利益性能措施是：a远程诊断和可靠性之间（接近现场诊断）1 ，不可靠的 ; 10，非常可靠b质量进行处理运营商 1，要求高的技术技能; 10，很少的技术技能C无障碍设施（方便的远程访问）信息的必要诊断，1，最糟糕的;10，最好的d客观的信息（可以解释和理解）1，最差; 10，最好e结构便于认知推理，而不太多的操作， 1，不便于 10，非常有利于2成本属性：属性值越大越好。成本属性之间的性能措施主要有：a要求熟练的操作，1，非常低的，10，非常高b诊断故障的时间C搜索量及其子属性d诊断测试数利益属性正常化是使用线性的归一化过程，将某个属性通过其最大值评级。 xij 表示的归一化值，被给定为：这里，x * j 是第 j 个属性的最大值。是明确表示 0 RIJ 1，作为 RIJ 值接近1 是更有利的。成本属性可以转化为属性的逆评级（即 1/ XIJ）受益。然后，变换后的利益属性（从成本）如下，相同的归一化处理的为效益属性。4.1.3 建立整体得分评分相对于替代品的属性实现的是简单加权法（SAW）27。这种方法从每个属性获得的指数增加贡献。常见的数值计算尺度系统通过标准化允许除不同的单元之间的属性值。每个的总得分乘以每个属性的重要性评级分，然后所有的这些产品的属性求和，然后可以计算替代。任何替代的价值所在 0 和 1 之间，可配制成这里，rij 是 xij 表示的可比的规模，这可以通过以下方式获得归一化过程。 SAW 方法用于计算整体性能，列于表 4 的分数。得分更高的性能，有更好的替代。利用该模型的远程故障诊断性能得分是用来评估性能故障，操作员和架构方面的变化。表 4 说明架构-3 是所有三个架构中表现最好的远程故障诊断。这是由于这样一个事实，该体系结构 3 具有硬件和软件组件的最先进的配置。4.2 比较故障所有四个故障诊断的三个架构中的不同性能的措施，专家和新手疑难排解的工作与工程师或新手当地操作员的详情载于表 5 的统计信息摘要。它可以被理解的是，故障-4 是最难以诊断的，体系结构的能力的增加没有帮助诊断故障 -4。故障-1，2，和 3 另一方面为专家和新手的疑难解答导致类似的性能方面的各种性能指标。为了检验这一假设的四个故障的平均故障排除性能的差异，进行两样本 t检验，置信区间为 95（00.05） 。在诊断故障-1 ，2 和 3 的高手和新手的疑难解答，没有显着的差异，性能指标和整体的故障之间的远程故障诊断性能。然而，故障-4 难以诊断远程，并导致故障-1，2，和 3 比较故障-4 的明显较小的整体远程故障排除的性能。诊断的故障-4 诊断所花费的时间，由远程疑难排解提出的问题数量，和系统是显着较高的循环次数比较故障-1，2，和 3。表 4 总体性能评分：专家和学生模型的输出故障 架构-1 架构-2 架构-3 操作者专家1 0.505a 0.474 0.517 工程师1 0.362 0.389 0.576 初学者2 0.295 0.631 0.733 工程师2 0.277 0.421 0.490 初学者3 0.366 0.369 0.579 工程师3 0.232 0.618 0.593 初学者4 0.234 0.437 0.342 工程师4 0.280 0.361 初学者学生1 0.320 0.454 0.635 工程师1 0.366 0.361 0.370 初学者2 0.352 0.434 0.472 工程师2 0.354 0.493 0.487 初学者3 0.316 0.414 0.490 工程师3 0.634 0.389 0.491 初学者4 0.276 0.314 0.365 工程师4 0.226 0.338 0.346 初学者a 指示不正确的诊断故障有关于多种系统的故障-1，2，3 是测量或监测，并且是引起传感器故障、执行器故障、坏的部分等。故障排除能力对体系结构上是有益的，有助于提高远程故障诊断系统相关的变量和这些故障的诊断性能。然而，故障-4 与硬件系统有关，即配置的零件送料器。许多硬件架构-2 和 3 所提供的附加信息被认为是冗余，即在诊断故障-4 采取三种体系结构的诊断故障的时间。由于故障是不相关的任何测量或监测的系统变量，提供额外的信息是无益的。获得他的直觉和良好的视频反馈与运营商的互动是最有效的工具来远程诊断这种类型的故障。在诊断故障-4，一旦进行基本测试，假设故障的原因进行疑难排解，故障是纯粹的与硬件有关，他们花更多的时间与运营商通过摄像头观察故障症状以便进一步诊断故障。其结果是，故障没有显着差异（1，2，3 和 4）比较信息源的数量，咨询和执行的诊断测试的数目。远程故障排除中增加操作员相互沟通在诊断故障-4 提出的问题有显著更高的效果。表 5 汇总测量所有四个故障统计的数据的性能参数 专家的疑难解答 新手（学生）的疑难解答F1 (n=6) F2 (n=6) F3 (n=6) F4 (n=6) F1 (n=6) F2 (n=6) F3 (n=6) F4(n=6)T(mean) 1,028.1 1,133.1 1,132.8 2,229.1 1,211.2 1,099.8 958.8 2,010.5T(sd) 166.6 506.4 696.7 562 598.1 149 294.8 462.9PS(mean) 0.470 0.474 0.459 0.323 0.418 0.432 0.456 0.311PS(sd) 0.081 0.182 0.158 0.072 0.115 0.064 0.109 0.051R(mean) 3 2.7 4.7 15.8 4 2.7 3.8 18.3R(sd) 1.5 1.6 2.7 9.1 2.3 1.2 1.5 2.6Q(mean) 4.1 7.3 7.2 16.1 9.8 8 5.8 14.3Q(sd) 3.5 4.3 6.3 8.7 5 4.5 3.7 8.2IS(mean) 20.3 31.5 19.8 26.1 45.1 41.5 31.3 34IS(sd) 12.5 14.3 10 14.2 34.6 26.7 12 6.6DT(mean)3.3 3 4.7 4.7 3.8 2.5 4.7 4.2DT(sd) 0.8 2 4 2.3 1.3 1 1.2 1.6T 时间在几秒钟内诊断出故障，利用该模型计算 PS 的性能得分，R 次数（循环系统） ，Q 号解答者提出的问题，IS 为咨询疑难排解的信息来源，DT 号诊断进行处理，F1 故障-1，F2故障-2，F3 故障-3，F4 故障-4，sd 标准偏差故障类型之间的相关性，为专家和新手的疑难解答和各种性能指标进行了分析。故障-1 ，2 和 3 为一种类型（1） ，而故障-4 被认为是另一种类型（2） ，因为故障-4 和故障之间的性能的措施与观察到有显著差异。专家和新手之间观察故障类型和远程故障诊断的整体性能得分为中等负相关系数。补充一个事实，甲采取由专家与新手诊断出故障的故障的类型和时间之间观察到中等程度正相关，即故障 4 比较故障-1，2，和 3 花更多的时间来诊断。4.3 架构之间的比较故障-1，2，3，和 4 的三种体系结构的汇总统计数据的平均性能测量列于表 6。由于故障-4 和如前一节中讨论的其他三个故障之间的性能的显著差异，故障-1，2 ，和 3 被认为是从故障-4 分析出的在性能上的变化。表 6 超过三个架构的性能指标的摘要统计参数 专家 学生A1 (n=6) A2 (n=6) A3(n=6) A1 (n=6) A2 (n=6) A3(n=6)故障-1， 2，和3T(mean) 1426.2 1000.7 867.3 1057.5 1069.2 1143.2T(sd) 618.2 370.4 233.7 326.3 196.7 595.8PS(mean) 0.340 0.484 0.581 0.390 0.424 0.490PS(sd) 0.096 0.115 0.084 0.121 0.047 0.085R(mean) 3.5 4.5 2.3 2.8 3.3 4.3R(sd) 2.2 2.4 1.4 1.2 1.9 2.0Q(mean) 9.7 4.3 4.7 9.7 7.5 6.5Q(sd) 5.9 3.2 3.2 6 3.9 3.2IS(mean) 21.2 25.8 24.7 43 32 43IS(sd) 10 13.8 16.7 27.8 16.3 32.3DT(mean) 5.8 2.7 2.5 3.3 4 3.6DT(sd) 3.3 1.5 1.4 1.6 1.1 1.7A1 (n=2) A2 (n=2) A3 (n=2) A1 (n=2) A2 (n=2) A3 (n=2)故障-4T(mean) 1,978 2,117.5 2,592 2,015.5 1,643.5 2,372.5T(sd) 364.8 951 356.4 580.5 292 342.9PS(mean) 0.257 0.359 0.351 0.251 0.326 0.355PS(sd) 0.032 0.110 0.013 0.05 0.024 0.019R(mean) 10 15 22.5 17.5 20 17.5R(sd) 7.1 14.1 3.5 3.5 0 3.5Q(mean) 15 24 9.5 12.5 8 22.5Q(sd) 1.4 12.7 0.7 10.6 0 0.7IS(mean) 32.5 18.5 27.5 34 41 27IS(sd) 16.3 21.9 7.8 4.2 1.4 1.4DT(mean) 4.5 2.5 7 3.5 5 4DT(sd) 0.7 2.1 1.4 0.7 1.4 2.8A1 架构-1，A2 架构-2 ，A3 架构-3，n 个样品，标准差 SD，T 在几秒钟的时间诊断故障，PS使用模型表现评分计算，R 次运行（循环系统） ，Q 号疑难解答者提出的问题，IS 号疑难解答者咨询，DT 进行诊断，n 个样品的数字信息来源为了检验这一假设的平均远程故障诊断性能与三个架构的差异，进行两样本 t 检验的置信区间为 95（00.05） 。通过远程专家与当地工程师或新手操作员的疑难解答，在故障-1，2，和 3 中所花费的时间，故障的诊断，提出的问题数量，架构-3 执行的诊断测试的数目被发现显著低于架构 -1。故障排除的整体性能和体系结构上，故障-3 被发现显著高于架构 -1。提出的问题和体系结构上，架构-2 执行的诊断测试的数目显著小于故障-1，故障排除的整体性能上，架构-2 优于架构 -1。系统的循环次数上，架构-3 是显著小于架构-2 的。在架构-2 和 3 上，由专家来诊断的故障问题显著减少与架构-1 相比。这意味着，硬件架构-2 和 3 的功能的增加，专家疑难解答诊断故障上对操作员的依赖较小，符合标准2中提出的远程诊断的水平的基础。架构-3 架构-2 相比循环系统所需经费少，对于架构-2 可用工具所需的实时监测，当系统在操作时，以提供必要的信息进行疑难排解。阶段图，视频播放，以及基于时间的记录的事件，可用架构-3 的工具来减少启用的循环系统的故障诊断需求。虽然有在诊断故障-1，2，和 3 方面的性能措施与专家的架构之间有差异，与新手疑难解答的架构之间没有显著差异。这表明，其他功能的架构，未发现有利于提高远程故障诊断性能。他们往往产生与所有三个架构类似的性能水平。功能的增加也导致了在性能上略有下降，如诊断系统的平均时间、循环的故障次数，它指向的新手疑难排解面临的困难，用架构-3 上提供使用的工具。专家和疑难解答的新手诊断故障-4，但是，经过观察，他们之间的架构方面的各种性能的措施没有显著的差异。故障-4 被认为是难以诊断的与所有三个硬件架构相比。功能的增加带来麻烦的减少（虽然没有统计学意义） ，这说明在解决性能方面，在失败的情况下，是不相关的系统变量的测量或监测，额外的诊断功能导致自动化的信息收集过程中往往会引入额外的故障，这导致可能会增加排除故障花费的总时间和进行诊断测试的数量。4.4 远程专家和新手之间的比较根据比较不同架构之间的讨论，有人认为，对新手疑难排解没有找到使架构的功能的增加的能力相对于专家诊断故障的疑难排解。与专家不同的是，学生产生类似的故障排除水平对所有三个架构。在由专家诊断故障-1，2，和 3 与当地的工程师或新手操作员相比，新手有更好的表现，尤其是架构-2 和 3 在表6 中的平均性能的措施。架构-2 和 3 上，专家疑难排解花较少的时间来诊断故障，要求较少的问题，并进行了较少的诊断测试比新手疑难排解。专家的整体故障排除性能优于架构-2 和 3 的新手。然而，统计检验采用两样本 t 检验，结果显示，大多数的专家和新手之间的平均性能指标差异无统计学意义，在 95的置信区间为架构-1 和 2。由专家用架构-3 诊断的时间被发现显著小于诊断故障-1，2，和 3 中的新手疑难解答时间。由专家用架构-3 的整体的故障排除的性能显著优于用架构 -3 诊断故障-1，2 ，和 3 的新手。然而，在故障的情况下，专家和新手疑难排解的措施，可以在很大程度上归因于故障性质的表现，他们之间无显著差异。为了研究专家和新手疑难排解故障排除策略的差异，比较在每个信息屏幕花费的时间，在专家和新手用三种架构解决所有的故障诊断的信息屏幕和转换数被表现在表 7 中。表 7 汇总统计数据花费的时间比较每个信息屏幕和数字的转换参数 专家（N=24） 新手（N=24）T/IS(mean) 89 47T/IS(sd) 105 27.5Transitions(mean) 23.2 38.1Transitions(sd) 12.5 23.8T/IS 在几秒钟内每个信息屏幕上所花的时间，N 个样本统计测试的平均值在表 7 中显示，比较专家和新手的疑难解答采用两样本t 检验（95 置信区间）之间的差异显示，专家们比新手花了更多的时间并且专家们的每个信息屏幕之间的转换信息来源（征询的信息来源）显著低于新手。还可以看出，新手在诊断故障-1，2，和 3 表现出很强的正相关与诊断故障所采取的时间的数量的转换。这表明，提出了更多的信息源之间的过渡的新手花费更多的时间诊断故障。这种相关性，然而，没有观察到专家疑难解答的情况。因此，可以得出结论，专家们需要较少的信息源之间的转换数，他们具有更好的信息保留能力和更深入的了解故障情况而制定或测试他们的假设失败的原因。这也预示着学生的能力，与专家相比，少了给定的信息源。为了收集信息，制定或测试任何假设失败的原因，学生们将通过多种信息屏显示一个少的信息搜索策略。研究结果26 证实，专家的监测参数，具有较好的推论，并寻求进一步的详细信息，同时对建立一个反馈投入更多的时间，而新手则主要集中在直接提供的数据的信息选择，专家的采集和召回远远优于新手。它也理解26新手信息的收集和选择性较差，往往会遇到制他们制定的假设，而专家制定数量有限的假设后，他们已经建立了一个关系模式，同时考虑到整个信息失败的原因提供了一个框架。专家的诊断策略和新手的区别也解释了专家的能力，学生的无效的架构-3 放大的情况下，尤其是在息来源的使用，有效地提供更多的信息。变异被认为是一个良好的性能指标，因为一个好的架构是有利于性能的稳定。在一组数据中的范围和标准偏差被认为是良好的变化指标 10。它被认为是从诊断架构-3 引导的最稳定的性能，而它给了专家与学生（新手）在所有的性能度量至少一致的结果，在表 6 中的故障所花费的时间的范围内和标准偏差。这表明，为了有效地使用图 3 中的架构，一定程度的技术技能是必要的。专家们能够使用的功能架构-3 远优于发现信息的工具非常困难的新手。类似的行为中观察到的结果14进行比较时，不同的能力水平的受试者，其中得出与诊断专家一致的结果。为了说明专家和新手在诊断策略中的差异，诊断过程中所花费的时间的时间线图的最佳（专家）和最少（产生一个新手）时的性能得分，故障诊断（1 ，2 ，或 3）与架构-3 在图 2 和 3 示出。从这些图中的时间轴，它是可能支持的，为了有效地诊断而使用架构-3，它提供了最大数目的能力，一个信息源之间的经济的过渡的失败是有助益的。通过信息源之间的转换较少，远程故障排除工具能够提取更多的相关信息，并能够制定更少，更好的故障原因的假说。这进一步转化成更好的整体性能远程故障诊断，专家的诊断提供更多的功能与架构的故障。在一般情况下，往往扫描通过信息屏幕上的新手的疑难排解，以观察任何明显异常，在此基础上，他们可以制订或测试他们的假设失败的原因。随着架构能力的增加，可用的信息源的数量增加。其结果是，新手疑难解答方面遇到困难，在利用可用的信息表现出减少和故障排除性能的架构的能力的增加。进行的研究29，工程设计一年级和四年级的学生比较的过程，结果发现，高年级学生产生更高质量的设计，收集更多的信息，考虑更多可供选择的解决方案，进行更频繁的转换，花更多的时间在设计过程中。虽然，工程设计和故障诊断，主要是不同的进程中，但存在着一些相似之处，聘用的人员在这两个领域具有较高的专业知识水平有战略之间的差异。图 2 时间轴的活动分布的诊断与架构专家（整体性能得分 0.733）高级设计工程师所显示的类似的行为29中，专家们比新手在诊断上拥有更好的信息收集能力和通过各种可用的工具应用所传达的信息。专家的整体解决性能比新手（学生）的诊断故障-1，2，和 3 用架构 -3 有更高的质量，高级设计工程师设计的比大一工程师好。相反，在我们的研究中，专家们提出的各种信息屏幕之间的转换显著减少，每个信息屏幕上比新手花了更多的时间。在高级设计工程师的情况下，在一个给定的设计步骤上越来越多的过渡设计步骤和较小的时间花费，以更高的质量得分29。资深工程师提出了更多的设计步骤之间的转换，比大一工程师咨询更多的信息来源。4.5 当地工程师和新手之间的比较分类的基础上，工程师和新手疑难排解的不同性能指标的汇总统计数据列于表8。它是观察到工程师操作员采取诊断故障-1，2，和 3 中的平均时间比新手操作员少在所有三个架构上。在单独的专家疑难排解的情况下，这种差异被认为有统计学意义。相反，专家提出很少的问题对工程师运营商，新手问更多的问题对工程师运营商，他们更多地依赖于由运营商给出的答复。图 3 时间安排的分布在诊断与学生架构 -3（整体性能得分：0.370）表 8 摘要统计比较工程师与新手参数 专家 学生工程师（N=9 ） 新手（N=9 ） 工程师（N=9 ） 新手（N=9 ）故障-1，2 ，和 3 915.2 1,280.9 987.6 1,192T(mean) 321.7 554.8 213.5 496.6T(sd) 0.497 0.440 0.465 0.427PS(mean) 0.140 0.139 0.111 0.100PS(sd) 3 4.3 3.7 3.7R(mean) 2.2 2 1.1 2.2R(sd) 4.7 7.8 10.2 5.6Q(mean) 4.7 7.8 10.2 5.6Q(sd) 3