（机械设计及理论专业论文）基于案例推理的设备维护知识管理系统研究与开发.pdf

硕上学位论文 摘要 当代，在设备密集型的生产企业中，设备维护不仅是保证生产顺利进行，而 且还是提高企业经济效益的重要条件，在这个以知识取胜的时代，只有加强对设 备维护的知识管理才能保持自身的竞争力。设备维护知识管理是指为了有效提高 设备维护水平及提高企业竞争力而对设备维护进行的一系列知识管理活动。采用 可行的技术来进行设备维护知识管理无疑会极大地提高企业的竞争力。 本论文从当前国内外的设备维护、知识管理及基于案例推理的研究现状出发， 提出了设备维护知识管理这一概念，阐述了设备维护知识管理的基本概念与研究 体系，并指出可以把基于案例推理技术用于设备维护知识管理中；介绍了基于案 例推理及设备维护知识管理的相关理论，提出一种案例推理与知识管理融合的过 程框架；针对巴陵石化点检及设备维护的现状，设计了面向巴陵石化点检的 c b r p m k m s ( 且pc b r b a s e dk n o w l e d g em a n a g e m e n ts y s t e mf o rp l a n tm a i n t e n a n c e 的缩写) 系统，对系统的设计目标、设计思想及流程、总体框架及开发语言进行了 分析和设计；最后，叙述了c b r p m k m s 系统的关键技术，并介绍了系统的主要 功能及其实现。通过对样本案例的仿真测试表明，c b r p m k m s 系统的设计思想 是合理的，实现方法是有效的。该系统软件对提高巴陵石化点检的决策能力，保 障设备运行状况，降低维护费用，促进设备维护过程中的知识共享与知识创新、 构建良好的企业文化等方面都有较大帮助。 关键词：基于案例推理；设备维护；知识管理；知识工程 基于案例推理的设备维护知识管理系统研究与开发 a bs t r a c t n o w a d a y s ，t h ep l a n tm a i n t e n a n c en o to n l ye n s u r e st h es m o o t hp r o d u c t i o n ，b u t a l s oi sa n i m p o r t a n t f a c t o rt o i m p r o v e t h e e n t e r p r i s e e c o n o m i ce f f e c tf o r e q u i p m e n t a b u n d a n te n t e r p r i s e s o n l ys t r e n g t h e n i n gt h ek n o w l e d g em a n a g e m e n tf o r p l a n tm a i n t e n a n c e ，c a ne n t e r p r i s e sk e e pt h e i rc o m p e t i t i v e n e s si ns u c ha ne r at h a tt h e k n o w l e d g ew i n se v e r y t h i n g t h ek n o w l e d g em a n a g e m e n tf o rp l a n t m a i n t e n a n c e m e a n sas e r i e so fa c t i v i t i e si nk n o w l e d g em a n a g e m e n t ，w i t ht h ep u r p o s eo fr a i s i n gt h e p l a n tm a i n t e n a n c el e v e la n dt h ee n t e r p r i s e sc o m p e t i t i v e n e s se f f e c t i v e l y u n d o u b t e d l y ， i tc a ng r e a t l ye n h a n c et h ee n t e r p r i s ec o m p e t i t i v ea b i l i t yt oa p p l ya d v a n c e dt e c h n o l o g y i nt h ek n o w l e d g em a n a g e m e n tf o rp l a n tm a i n t e n a n c e an e wc o n c e p t - - t h ek n o w l e d g em a n a g e m e n tf o rp l a n tm a i n t e n a n c ei sp r o p o s e d i nt h i sp a p e rb a s e do nt h ep r e s e n ts i t u a t i o no ft h ep l a n tm a i n t e n a n c e ，t h ek n o w l e d g e m a n a g e m e n ta n dt h ec a s eb a s e dr e a s o n i n gb o t ha th o m ea n da b r o a d t h e nt h ep a p e r s t a t e s t h eb a s i cc o n c e p ta n dt h er e s e a r c hf r a m eo ft h e k n o w l e d g em a n a g e m e n tf o r p l a n tm a i n t e n a n c e ，a n dp o i n t so u tt h a tt h ec a s eb a s e dr e a s o n i n gt e c h n o l o g yc a nb e a p p l i e di nt h ek n o w l e d g em a n a g e m e n tf o rp l a n tm a i n t e n a n c e t h er e l a t e dt h e o r i e so f c a s eb a s e dr e a s o n i n ga n dt h ek n o w l e d g em a n a g e m e n tf o rp l a n tm a i n t e n a n c ea r e i n t r o d u c e d ，a n dap r o c e s sf r a m ew h i c hc o m b i n e st h ec a s eb a s e dr e a s o n i n gw i t ht h e k n o w l e d g em a n a g e m e n ti sp r o p o s e d b a s e do nt h ep r e s e n ts i t u a t i o n o ft h ep l a n t m a i n t e n a n c ea n dt h ep o l l i n go fs i n o p e cb a l i n gb r a n c h ，t h ep a p e rd e v e l o p st h e c b r p m k m ss y s t e mf o rt h ep o l l i n go fs i n o p e cb a l i n gb r a n c h ，t h e na n a l y s e st h e g o a l ，t h ei d e a ，t h ep r o c e s s ，t h eo v e r a l lf r a m ea sw e l la st h ed e v e l o p m e n tl a n g u a g eo f t h es y s t e m f i n a l l y , t h i sp a p e rs t a t e st h ek e yt e c h n o l o g i e s ，t h em a i nf u n c t i o n sa n dt h e r e a l i z a t i o no ft h es y s t e m t h r o u g ht h es i m u l a t i o nt e s t s o fas a m p l ec a s e ，i t d e m o n s t r a t e st h a tt h ed e s i g no ft h ec b r - p m k m ss y s t e mi sp r a c t i c a la n de f f e c t i v e t h es y s t e mc a nr a i s et h ed e c i s i o na b i l i t yo ft h ep o l l i n go fs i n o p e cb a l i n gb r a n c h ， e n s u r et h eo p e r a t i o nc o n d i t i o n so fe q u i p m e n t s ，r e d u c et h em a i n t e n a n c ec o s t ，p r o m o t e t h ek n o w l e d g es h a r ea n dt h ek n o w l e d g ei n n o v a t i o ni nt h ep l a n tm a i n t e n a n c e ，a sw e l l a sc o n s t r u c tg o o de n t e r p r i s ec u l t u r e k e y w o r d s ：c a s eb a s e dr e a s o n i n g ；k n o w l e d g em a n a g e m e n t ；p l a n tm a i n t e n a n c e ； k n o w l e d g ee n g i n e e r i n g i i 学位论文原创性声明与版权使用授权书 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的 研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 储签名研拯秽 日期：加哆年中月多日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。 本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密q ( 请在以上相应方框内打“、”) 日期：砂压够月乡e t 日期：砂年华月= ；。日 硕士学位论文 第1 章绪论 本章首先结合我国设备维护体制的发展阐述了把知识管理引入到设备维护中 的原因，然后定义了设备维护知识管理的概念，分析了它的内涵，介绍了设备维 护知识管理的研究现状，阐述了基于c b r 的设备维护知识管理的可行性和必要 性，最后引出了本文的主要研究工作。 1 1 引言 在如巴陵石化这样的大型企业，设备占企业固定资产的比重非常大，是企业 进行工业生产的物资技术基础。从一定意义上说，企业的劳动生产率取决于它们 所使用设备的完善程度及工人的技术水平。设备的技术状态直接影响到企业生产 过程各环节之间的协调配合。如果不重视设备维护管理，设备保养不及时，短期 内将使设备生产率降低或故障停机损失增加；长期失修，就会因设备的损耗得不 到及时补偿而造成事故或提前报废，破坏生产的连续性和均衡性。尤其是象巴 陵石化这样的大企业，由于企业自动化程度高，生产连续性强，劳动活动逐渐从 依靠人的体力操作转而依靠技能。一台关键设备停机可以使整个企业停产，甚至 造成故障前的半成品全部报废。 设备维护不仅保证生产的顺利进行，而且还是提高企业经济效益的重要条件。 首先，生产越趋向现代化，企业花在设备方面的费用( 如折旧费、维修费、设备资 产占用费、保险费等1 越多，搞好设备的经营管理，提高设备技术水平和利用率， 减少在用设备台数，对降低成本的意义就越大；其次，设备的技术状态影响企业 的能耗、停产损失、产品质量、原材料消耗、产品消耗工时等，设备维护工作的 成效通过设备技术状态而影响产品成本。 设备维护从产生至今已近百年，到目前经历了三个阶段【2 3 l ：事后维修阶段、 预防维修阶段及各种设备管理模式并行阶段，从原来的不坏不修，到定期维修而 发展成现在的视情维护及自维护。我国在设备维护技术方面的研究和应用相对较 晚，2 0 世纪8 0 年代才开始着手组建故障诊断的研究机构。建国以来，在学习前 苏联经验的基础上，我国长期实行的是预防性计划检修( s c h e d u l e dm a i n t e n a n c e ) 与事后检修( c o r r e c t i v em a i n t e n a n c e 或b r e a kd o w nm a i n t e n a n c e ) 相结合的检修体 制。预防性计划检修是指按规定的时间间隔对设备进行定期检修，即计划定期检 修：事后维修指设备出现故障、甚至酿成事故后才进行维修，事后维修又分为根 治维修( c u r a t i v em a i n t e n a n c e ) 与应急维修( p a l l i a t i v em a i n t e n a n c e ) 。 这种体制的优 点在于可保持生产的基本稳定性和人力、物力、资金安排的计划性，生产管理者 綦f 案例推理的设备维护知识管理系统研究j 开发 基本做到心中有数。这种设备维护方式对于我国企业的发展起到了积极的作用。 但它的缺陷越来越明显，主要表现在： 1 、维修不足。机组由于各种原因在检修期未到时便产生故障，对于严重故障， 必须强迫停运，进行事故性检修，造成临时检修频繁，导致生产线瘫痪无法正常 生产，而且初始检修计划经常被打乱；对于轻微故障，受到检修计划的制约，不 得不带病运行，有时故障的继续恶化造成维修代价和维修费用增大以及不必要的 事故损失，甚至严重事故的发生。 2 、维修过剩。对于设备状态较好的机组，进行了不必要的维修，由此造成设 备有效利用时间的损失和人力、物力、财力的浪费，甚至引发维修故障。 3 、盲目维修。根据计划检修的标准项目和依靠经验制定的部分非标准项目进 行检修，对机组并不一定能够做到对症下药，由此导致不该修的修了，而该修的 未修或没有修好的问题。 因此，这种传统的设备维护方式已不能满足企业生产运行可靠性与维护经济 性的需要，必须合理的改变现有的维护体制，建立适合现代企业生产的设备维护 新体制。随着我国企业体制改革的不断深入，很多企业把设备点检管理纳入到设 备维护中去，并成为保障设备正常运行的重要手段。点检体制与传统设备维护体 制相比，它可以科学地提高设备的可用率，耗费较低，为设备安全、稳定、长周 期、全性能优质运行提供了可靠的技术和管理保障。近年来科技水平的提高为设 备智能点检系统的实现和发展提供了保证，而推行设备点检的巨大经济效益满足 了企业节省开支、提高效益的要求，于是对设备智能点检系统的研究与应用成为 目前国内外石化、电力及流程制造等行业的热点。实行设备点检制度已经成为设 备维护体制发展的一个重要方向【引。 虽然点检制度解决了一些问题，但这种体制还不完善，本身还有很多缺陷， 其主要缺陷有以下几点： 1 、受设备种类、设备本身及使用环境等因素的制约，设备故障的特点具有多 样性、重叠性、隐蔽性和随机性，现行的设备点检工作流管理系统的故障查询只 能查出故障的数据，而对设备故障的正确评估及如何高效及时的进行维护却无能 为力； 2 、由于点检部门与维修等部门的职别限制，使其缺乏紧密的沟通，导致点检 和维护行为的不协调或延迟，往往贻误设备维修的最佳时机，造成不必要的损失； 3 、在维修部门内部，由于维修部门所管理的设备地域分散性很大，缺乏一个 集中管理的方法和手段； 4 、维修部各小组之间的协作和交流十分有限。每个工程师负责自己的一个范 围，保存自己的经验和知识并不与人交流，使得其自身具有不可替代性。部门的 年龄结构趋于老化，很多具有实际经验的工程师在不久的将来都会退休。行业内 硕上学位论文 竞争日益激烈，一些有竞争力的工程师在企业内部寻求部门调动或者跳槽去其它 公司； 5 、企业的培训机会较少，对企业外部知识和技术的发展情况了解甚少，缺乏 与专家交流的平台，缺乏鼓励员工开展个人学习，团队开展组织学习，不断创造 新知识的机制。 上述缺陷综合起来约束了设备维护水平的提高，减弱了企业在市场上的竞争 力。另一方面，随着知识经济的到来，人们开始关注于企业如何生存、如何发展、 如何竞争等一系列新问题。对于过去一直依赖于物质资本和高度自动化的现代企 业来说，所面临的毫无疑问是前所未有的机遇和挑战。现在，企业之间的竞争已 经转变为知识之间的竞争，只有加强对知识的管理才能保持企业自身的竞争力 【5 qo 】。在知识管理迅猛发展的背景下，面对设备维护当前所存在的上述问题，把 知识管理方法引入到设备维护过程中成为必然。 1 2 设备维护知识管理及其研究现状 什么是设备维护知识管理? 设备维护知识管理是指把知识管理引入到设备维 护中以有效解决设备维护活动中存在的一系列问题，最终达到提高企业竞争力的 一种知识管理方法。设备维护知识管理是本文提出的一个全新的概念，要弄清这 个概念，应该从知识管理的概念及其发展历史入手。 知识管理是当企业面对日益增长的非连续性的环境变化时，针对组织的适应 性、组织的生存和竞争能力等重要方面的一种迎合性措施。本质上，它包涵了组 织的发展进程，并寻求将信息技术所提供的对数据和信息的处理能力以及人的发 明创造能力这两方面进行有机的结合。知识管理的核心在于做应该做的事情 ( d o i n gt h er i g h tt h i n g ) ，而不是做好一件事情( d o i n gt h et h i n gr i g h t ) 。在其所提供的 框架下，组织把所有的过程作为知识过程，把企业过程如知识的创造、共享、更 新和应用作为组织生存和竞争力的关键【5 , 1 1 , 1 2 】。 近1 0 年来，随着信息、通讯技术的不断发展，知识管理引起了学者们的广泛 关注f l3 1 。到目前为止，在知识管理领域的研究主要分布在知识管理框架、基于知 识的系统、数据挖掘、信息和通讯技术、数据库技术这五个方面。国外许多处于 知识密集型行业( 咨询、计算机网络、石油化工等) 的大公司 1 4 , 1 5 l 已经意识到了知 识管理的重要性，并已经或正在付诸实施。g a r t n e rg r o u p 的调查报告指出，全球 公司用于知识管理的费用到2 0 0 1 年累计已达到5 0 亿美元。石油化工同样也是知 识密集型行业，然而经过文献检索发现，目前知识管理作为一项思想方法和管理 模式，在工程领域尤其是知识密集型的石油化工的设备维护过程中的研究和应用 极少。 在国内的制造企业，有人已经对知识管理做了一些研究。例如，南京理工大 基于案例推理的设备维护知识管理系统研究j 开发 学的奚介荣、龚光容6 】对知识型制造企业的特点和知识管理的内容做了初步探 讨。浙江大学生产工程研究所开展了制造企业中的知识管理的研究【l7 1 ，指出企业 知识管理的实施是需要企业战略选择、企业文化培养、企业组织创新和有效的知 识管理构建四个方面协调发展的一个系统工程。重庆大学制造工程研究所的但斌、 刘飞【i8 】在网络化集成制造及其系统研究中，指出了网络化集成制造系统的体系结 构的组成。但是，对于知识管理在其中的作用和实施的具体方法、流程、工具没 有进一步的研究。同济大学现代制造技术研究所的李爱平【l9 j 探讨了知识对于产品 创新和企业价值创造的重要性，指出传统制造企业能否向知识型企业过渡的关键 在于企业能否获取和应用知识。着重研究了知识型企业知识共享基础的建立，包 括知识库的建立、网络化技术基础和知识共享文化。哈尔滨理工大学的隋秀凛【2 0 j 分析了企业知识管理的必要性和实现知识管理的技术基础，着重研究了企业知识 库的知识流动链。综上所述，知识管理领域的理论研究和实践应用正在不断发展， 已经引起了知识密集型企业的高度重视。 但是，经过研究分析可以发现知识管理在设备维护过程中的研究和应用还处 于初级阶段，上海大学的贾磊提出知识管理可用于设备维护的状态监测中，但对 如何应用没有进一步的研究【2 1 1 。很多企业至今还没有对其产生足够的重视，现有 的研究还只是理论和实践上的初步尝试。对于在设备维护过程中如何开展知识管 理不但在理论上缺乏具体实施框架模型的指导，而且在实践上缺乏可以借鉴之处。 没有充分剖析在其中所面临的复杂问题，提供解决问题的办法，也没有深入理解 知识管理在整个设备维护活动中所扮演的重要角色以及知识创造过程和知识共享 过程的重要作用和相互联系。少数意识到知识管理重要性的企业往往把研究重点 停留在知识库的建立上，这无疑无法满足企业设备维护的需求。当前设备维护知 识管理的这种研究现状，给本文的研究带来一定的困难，同时也带来了机遇和挑 战。 根据以上分析，作者认为设备维护知识管理主要应研究以下几方面的内容： 1 、设备故障诊断及决策。及时获取设备故障状态，对设备最有可能发生哪些 故障进行正确预测，并根据此类预测对其进行预维护； 2 、增强知识及信息的共享能力。增进企业点检部门、维修部门及其它相关部 门、部门内部各小组及个人之间的交流，提高信息共享和知识共享的力度； 3 、如何把掌握在技术人员或专家个人头脑中的维修维护经验及隐性知识转化 为知识并有效存储，减少企业设备维护对个人技能的过分依赖； 4 、如何对设备维护所形成的各种知识进行有效管理，能够最大限度的满足知 识共享、知识创新及知识的高效运用； 5 、在设备维护过程中如何开展设备维护知识管理在理论上进行具体实施框架 模型的研究； 硕上学位论文 6 、剖析在设备维护知识管理中所面临的复杂问题，提供解决问题的办法，加 深理解知识在整个设备维护活动中所扮演的重要角色以及知识创造过程和知识共 享过程的重要作用和相互联系； 7 、知识库的创建及利用方面的问题。 1 3 基于案例推理的应用现状与研究方向 基于案例推理( c b r ，c a s eb a s e dr e a s o n i n g ) 是人工智能中正不断发展的一项 重要推理技术，已经成功应用于计划、设计、医疗诊断、法律、决策、商业等应 用领域。目前，c b r 的一些典型的应用领域包括： 1 、计算机科学与自动控制领域的应用。c b r 已广泛用于计算机科学的研究。 如模式识别、人工智能和软件工程等。控制领域里已大量使用c b r 技术实现自动 控制和自适应控制。如机器人行为规划2 2 1 、飞行器路径选择【2 3 1 、计算机故障诊断 【2 4 1 、软件系统的故障诊断和修复【2 5 】等。 2 、工程领域的应用。c b r 越来越多的用于工程实际。如生产过程的计划、 调度的设计与控制等【2 6 , 2 7 , 2 9 , 3 1 , 3 2 】。 3 、经营管理领域的应用。c b r 在管理领域中的应用得到了充分的重视，并 已取得许多实际应用的效果【2 8 , 3 0 , 3 3 】。 4 、认知科学领域中的应用。c b r 在认知科学与心理学的各个领域也有广泛 的应用。如人类求解问题的思维过程及其心理学模型的建立等。 c b r 的研究方向主要包括： 1 、关于c b r 基本环节的关键技术的进一步研究。主要包括案例索引、案例 表达与组织、获取案例的有效方式、案例匹配、案例调整与案例库维护方面实现 的关键技术。特别是分布式案例的获取及分布式案例库的管理与维护，如何由非 结构文本的案例中自动抽取案例的特征属性，如何处理连续型案例的推理【3 4 1 等。 2 、c b r 与其它推理方法相结合的研究。如g d d i n g t 3 5 】和c h i t 3 6 】提出了将c b r 和r b r 相结合的混合推理模式，k e t t e r 则提出了将c b r 与连接机制相结合的推 理模型【37 1 ，并且都取得了良好的效果。这种为解决复杂问题而进行的混合推理模 式的研究与应用也是c b r 应用研究中的一个趋势。 3 、c b r 方法与其它优化方法相结合的研究。传统的优化算法在解决这类问 题时存在着计算量大、搜索困难等问题，因此采用c b r 与其它优化方法相结合以 解决组合优化问题是c b r 研究的一个主要方向。 4 、c b r 在不确定性系统中应用的研究。从国内外的应用效果看，c b r 在工 程领域中的应用相对比较成功，而在诸如管理等不确定性系统中应用还存在着一 些有待解决的问题，其原因就在于这些系统既具有科学性的一面，又具有艺术性 的一面，具有较多的主观因素与不确定性因素，然而，相对于其它专家系统的推 幕于案例推理的设备维护知识管理系统研究，f - j 开发 理模型，c b r 又是最符合诸如管理领域专家解决问题的推理模型，正如k o l o d n e r 所提出的【38 1 ，对c b r 在管理决策应用中的研究是c b r 应用中的一个重要趋势。 1 4c b r 的设备维护知识管理 面对设备维护及设备维护知识管理的现状，迫切需要建立一套行之有效的设 备维护知识管理体系。然而由于设备故障具有突发性、交叉性、组合性等特点， 技术人员及专家的经验大多具有只可意会、不可言传的特点，要建立统一的系统 数学模型和故障诊断模型是非常困难的，或者说根本不可能。当前，应用于设备 故障的诊断方法主要有两种，即基于规则的专家系统和通过故障样本集训练的人 工神经网络。 对于基于规则的专家系统，推理的效果和知识库的完善程度以及知识表示方 法直接相关，由于石化设备种类繁杂，即使同种设备的复杂程度也不一样，因此， 知识的抽取和推理规则的建立是一项非常艰巨的任务，而且由于故障的多样性和 不可预测性，一次性构建完善的知识库和推理库是不可能的，而知识推理系统的 可扩充性和灵活性不好，限制了它的应用范围。 对于具有智能诊断的神经网络而言，学习过程是一个很艰苦的过程，网络学 习没有一个确定的模式，一般根据经验来选择，以致系统学习效率极低。在脱机 训练过程中，它的训练时间很长，为了得到理想的效果，要经过多次实验，才能 确定一个理想网络拓扑结构，以致训练速度慢。与专家系统相对比，它又不能清 晰地解释推理过程参数，理解功能弱。另外，它的知识分布于系统内部，没有明 确的物理意义，并不能直接利用规则，导致知识局限性。所以在一些情况下，应 用效果并不十分理想。 c b r 是人工智能中正不断发展的一项重要推理技术。它在某种程序上与类比 推理相类似，从推理方法角度，案例推理是从一个案例( 旧案例) 到另一个案例( 新 问题) 的类比推理。从知识过程角度，案例推理是基于记忆，利用过去的经验来指 导问题的一种方法。它在计算机上将知识的描述与知识的整理相结合，是一种合 理模式，反映了人类思维的流动性。 基于c b r 的设备维护知识管理就是要利用案例中隐含的难以规则化的知识， 以辅助规则推理的不足，提高设备维护知识管理的智能化程度。在设备维护活动 中，由于设备维修常以个案的方式处理，且在设备检修台帐中拥有大量的检修记 录。因此可以充分利用这些台帐中所记录的检修案例，建立知识案例库，达到知 识创新和学习的目的。c b r 以及相关的故障智能诊断技术的日益成熟，关键难点 问题的不断解决，为c b r 的设备维护知识管理系统的开发和应用创造了条件。 硕十学位论文 1 5 论文主要研究工作及意义 本文在巴陵石化设备点检工作流管理系统数据库的基础上，就如何保障设备 维修效率，积累设备维修的知识财富，以及共享设备维修知识做一定的研究，把 c b r 与知识管理过程融合，设计了一种新的解决方案模型和结构体系c b r 的 设备维护知识管理系统原型，并对其关键技术进行了深入研究，设计了面向巴陵 石化点检的c b r p m k m s 系统，最后通过一个实例验证了本系统的可行性。 全文共分五章，各章的主要研究工作如下： 第1 章：本章首先结合我国设备维护体制的发展阐述了把知识管理引入到设 备维护中的原因，然后定义了设备维护知识管理的概念，分析了它所要解决的问 题，并讲述了设备维护知识管理的研究现状，接着阐述了基于c b r 的设备维护知 识管理的可行性和必要性，最后讲述了论文主要研究工作及意义。 第2 章：本章在介绍c b r 的起源、特点和分类、实现过程和基本环节的基础 上，对c b r 过程和知识管理的过程进行比较和匹配，最后基于这种过程匹配， 提出了一个c b r 和知识管理融合的过程框架模型，并对此模型框架进行了详细的 阐述。 。 第3 章：本章首先分析了为何要针对巴陵石化点检设计c b r p m k m s 系统， 然后分析了c b r p m k m s 系统设计所要达到的目标，接着对c b r p m k m s 系统 的设计思想及系统工作流程做了深入的分析和研究，并设计了c b r p m k m s 系统 的总体结构框架，最后对c b r p m k m s 系统的开发环境和开发语言做出了选择。 第4 章：本章介绍了开发面向巴陵石化点检的c b r p m k m s 系统的关键技术 及其实现。首先介绍了c b r p m k m s 系统的开发技术，接着对c b r p m k m s 系 统的知识工程及其案例检索策略进行了阐述，最后对c b r p m k m s 系统进行了开 发，并用一个对稳压泵诊断的实例对系统进行验证。实验结果表明了系统是可行 的，基本达到了系统的设计目标。 第5 章：总结全文内容，并对c b r p m k m s 系统今后的完善及设备维护知识 管理今后的发展方向进行了展望。 基于案例推理的设备维护知识管理系统研究j 开发 第2 章c b r 与设备维护知识管理的相关理论 基于案例推理技术及其与知识管理技术的关系的研究是进行基于案例推理的 设备维护知识管理研究的理论基础。本章在介绍c b r 的起源、特点和分类、实现 过程和基本环节的基础上，对c b r 过程和知识管理过程进行比较和匹配，最后 提出了一个c b r 和知识管理融合的过程框架模型，并对此模型框架进行了详细的 阐述。 2 1c b r 技术 2 1 1c b r 的起源 c b r 理论是由s c h a n k 、a b e l s o n 教授于1 9 7 7 年提出的一套理论与方法。它 的基本思想是依据以前的经验来推理和解决当前问题，而经验是以案例的形式储 存在案例库中。人在现实生活中求解问题时，在没有系统的理论与规则的指导下， 往往是依据以前遇到的经验，找到最相似的求解方法，经过改进解决当前问题。 c b r 正是基于这种认知学原理，融合类比推理与机器学习的一种解决问题的方 法，提供了一种近似于人类思维模型的建造专家系统的新的方法学。 c b r 利用过去的经验来解决问题，其基本假设是越相似的问题，其求解的方 法就越相似。这个假设依据的是客观事物的重现性和规律性。由于事物的重现性， 类似问题随着相似的条件、环境而重复出现，过去问题可以当作经验供将来借鉴 和指导；事物的规律性则使问题具有可比性和借鉴性，所以类似问题的求解方法 可作为当前问题有用的参考。在规律不容易被认知或结构化表示的设备维护知识 管理中，c b r 这种解决问题的模式对问题的解决提供了强大的帮助。 2 1 2c b r 的特点与分类 c b r 在许多方面都有别于其它的人工智能方法。传统的人工智能方法或者单 独依赖于问题领域中的一般性知识，或是在问题描述与结论之间建立一般性的联 系，c b r 与其不同之处在于，c b r 能利用过去经验中的特定知识即具体案例来解 决新问题，它通过寻找与之相似的以往案例，把它重新应用到新问题的环境中来； 另一点明显的区别在于，c b r 的实现是一个持续的、不断改善的学习过程，一旦 解决了一个新问题，就获得了新的经验，可以用来解决将来的问题。 c b r 更好地反映了专家思维过程，兼顾了专家直觉，想象加经验求解问题的 一面，弥补了传统推理方式的不足。c b r 和传统的基于规则推理( r u l e b a s e d r e a s o n i n g ，r b r ) 相比有如下潜在的特点： l 、c b r 不需要一个显式表达的领域模型，因此获取知识是通过收集以往的 硕十学位论文 事例实现的，不再仅仅依赖于问题领域内的一般性知识，这样就成功地避开了“知 识获取瓶颈”的问题。并且，c b r 在无法得到领域模型时也能够建造，这使得它 的应用范围更加广泛； 2 、c b r 系统推理速度明显提高，c b r 能避免每次都从头开始来求解问题， 这样会很快提供一个解决方案； 3 、c b r 系统采用增量学习方式，能够从新的案例中获得知识( 即学习) ，这使 得系统维护更容易。c b r 的学习在解决问题时自动进行，若成功解决问题，获得 了将来相似问题所需的经验。若解决问题的尝试失败，确定和存储失败的原因以 避免将来相似的错误。c b r 更便于从经验中学习。相对将一个具体的问题解决过 程一般化来获取知识的学习方法，通过存储这个具体的问题解决过程来学习要更 容易； 4 、c b r 实现过程简化，与r b r 生成一个显式模型相比，c b r 通过确定那些 能描述案例的典型特征( f e a t u r e s ) 来实现，其过程大大简化。并且在案例库不完备 的情况下系统也能运作。事实上，在使用c b r 的时候，系统并不需要一个完善的 案例库，因为案例库是渐进增长的，这也就避免了r b r 系统的隐患问题： 5 、c b r 是一种类比推理方法，其推理过程中蕴含了学习和归纳的功能，这 使得知识获取更为容易，因而在诊断、决策、分析等依赖经验知识较多的领域都 有强大的应用背景。在有些时候用单独的或一般化的案例所提供的解答也许比通 过规则链得到的解答更令人满意，这在法律领域更是如此。 案例推理从不同的角度形成不同的分类，k o l o d n e r 将c b r 分为问题求解型 和解释型两种类型【4 0 1 。问题求解型c b r 是通过回忆与当前问题类似的问题情况， 修改和补充以往的问题求解方案，构造一个适合于新问题的解决方案；解释型 c b r 是利用以往类似事件的情景对新问题进行评价和论证分析。 从c b r 的应用来看，可将其分为原因类型、解释类型和规范类型。原因类型， 即利用以往案例找出新问题之所以发生的原因；解释类型，即利用以往案例对新 问题发生、发展过程或状态作出一般性解释；规范类型，即调整以往案例的解， 用于指导新问题如何发展。 从c b r 的应用出发点来看，有两种类型，一种是基于先例，另一种是基于问 题求解。基于先例的c b r 是在实例的基础上讨论一个新的实例能否象过去某一实 例那样处理，主要用于医学、法律、故障诊断。基于问题求解的c b r ，则主要用 于设计和规划，通过修改和调整过去的解答，有系统阐明和归纳出一个新实例的 解答。显然，基于问题求解类的c b r 系统要比基于先例的c b r 系统实现起来更 为困难。 2 1 3c b r 实现过程及基本环节 c b r 的一般过程如图2 1 所示。 一9 一 基于案例推理的设得维护知识管理系统研究j 开发 程 个步骤 图2 1c b r 的一般流程 本文根据案例推理的流程把基于案例推理细分为案例描述、案例检索、案例 存储、案例检索、案例重用与评价、案例修改、案例学习、案例库维护等八个基 本环节。 1 、案例描述 案例描述就是对过去己解决的问题及其解决方案的描述，可用二元组或三元 组表示，也可用语义网络、框架、剧本和动态存储模型( d y n a m i c m e m o r ym o d e l ) 等表示【3 9 , 4 0 】。动态存储模型由美国学者s c h a n k 提出，其策略是用记忆组织包 m o p s ( m e m o r yo r g a n i z a t i o np a c k e t s ) 来表达知识，m o p s 是由景物组成的序列，它 把具有类似特征的某几类事物组成一个更一般的事类【4 1 】；分类案例模型( c a t e g o r y e x e m p l a rm o d e l ) 由p o r t e r 等人提出，其通过对人类思维过程的分析，将自然概念 的不同特征赋以权值，以描述一个事例对某一范畴的从属关系【4 1 1 。此外，目前对 案例特征的抽取与描述的研究还涉及到采用神经网络技术、面向对象技术等 【3 9 ，4 2 】 o 二元组或三元组的方法来描述案例，可以形式化表示如下： c a s e = 或c a s e = 二元组的描述包括两个域：问题域( p r o b l e mf i e l d ) 和解决方案域 ( s o l u t i o nf i e l d ) ，这种形式可以用于决策支持领域的案例描述；三元组的描述包括 三个域：问题域、症状描述域( s y m p t o mf i e l d ) 和解决方案域，这种形式可以用于 故障诊断领域的案例描述。 问题域用来描述问题的特征信息和上下文信息等，是有关问题特征信息的完 整描述。一般把问题域分解为多个属性来描述，可形式化的表示为：p r o b l e mf i e l d = ，表示问题域可以用n 个属性来描述。 例如本系统的问题域可以形式化的表述为： 硕七学位论文 故障的问题域= 其中属性的描述又可以描述如下： 故障特征属性= 其中属性类型可以灵活定义，可以是枚举类型、数值类型、列表类型、字符 类型等。属性权值用以描述这个属性在整个问题域中的重要程度，其中一般表示 月 为c o ，c o ( o ，1 ) o j t - 1 ，n 为问题域属性的总数。权值的定义比较重要，它将直接影 百 响案例检索结果的准确性及有效性，使用不同的权值定义得到的案例检索结果也 不一样。一般地，权值的确定有三种方法：领域专家、统计方法及遗传算法优化。 本系统的权值就是由领域专家设定的。 案例的症状描述域一般是案例问题域的自然语言描述，它的作用是为了人们 更好的理解问题，因为案例的问题域为了案例检索的方便可能已经抽象为多个属 性来表述，不利于直接理解，案例的症状描述域就是用来解决这个问题的。 如在本系统中，把设备案例的症状描述域描述为以下两个属性： 故障症状描述域= 案例的解决方案域是针对案例问题域所提出的问题所采取的解决方法的一种 描述。可以形式化的表示为：s o l u t i o nf i e l d = ，表示解决 方案域可以由n 个属性描述。 如在本系统中，设备案例的解决方案域可以形式化的描述为： 故障解决方案域= 2 、案例索引 很多数据库系统中采用索引技术以加快数据的检索。在案例库中同样使用索 引技术来加快案例检索的速度，提高基于案例推理系统的求解效率。根据是否对 问题域属性进行索引，问题域属性可以分为索引属性和非索引属性两类。建立索 引时可以参考使用以下标准【3 9 】： ( 1 ) 基于属性相似性的索引，即把在某一属性上的取值比较相似的案例进行 索引； ( 2 ) 选择各案例间取值相差最大的属性进行索引，这样容易区分各个案例； ( 3 ) 先对案例进行聚类分析，得出大致的案例类别，再对不同的案例类别所 对应的具体案例按照案例属性的取值进行索引； ( 4 ) 按照案例问题域属性所定义权值的大小进行索引。 从索引级别上可分为单级和多级索引。 单级索引比较简单，适用于案例库中案例不太多的情况，可按某个属性的取 值进行索引，如在本系统中可以按照案例类型这一属性进行索引，如图2 2 所示。 幕于案例推理的设备维护知识管理系统研究打于发 图2 2 案例厍一级索引不意图 多级索引技术对庞大的案例库很有效，可以提高案例检索的效率。下面介绍 采用采用聚类分析方法来为案例库建立二级索引时的案例组织方法，设整个案例 库有n 个案例，c a s e b a s e = ，首先对所有的案例进行聚类 分析( 即把相似的案例按某种方法先进行归类) ，得到m 类抽象案例 a b s t r a c t c a s e b a s e = 。其中m n 。这m 类抽象案例作 为第一级索引，每类抽象案例中又含有数个具体案例，a c a s e i = ，s 为第i 类抽象案例中所含具体案例数量。这些具体案例再按照案例的某 项属性的取值进行索引形成第二级索引。如图2 - 3 所示。 具体案例( 1 - s ) l 夕 压力异常 l 抽象案例1 温度异常 j ，、 兰= = 彩 r l - - _ - 案例库 具体案例( 1 - t ) 7 、， 抽象案例m 压力异常 7 温度异常 图2 3 案例库二级索引示意图 3 、案例存储 案例存储是设计高效的c b r 系统的一个重要方面，因为案例的存储方式对案 例的检索，索引都有重要影响，案例存储系统应该设计成易管理的模式以支持高 效的案例检索及获取方法。案例存储有文本方式、数据库记录方式等。商业上基 于案例推理的应用系统一般把案例库存储在关系数据库中。 4 、案例检索 案例检索就是通过访问案例库中过去同类问题的解决方案从而获得当前问题 的解决方案的一种推理方法。案例检索的结果可以是一个最佳案例；也可以是一 组相似案例，然后综合各相似案例的解决方案，最终形成最佳解决方案。案例检 索的效率和案例的索引结构密切相关，如何准确、快速获得案例的解决方案是评 价c b r 系统的一个重要方面。目前，常用的案例检索策略有：最近邻策略( n e a r e s t n e i g h b o r ) 、归纳推理策略( i n d u c t i v er e t r i e v a l ) 、知识导引策略等【”j 。 硕十学位论文 ( 1 ) 最近