机械故障诊断学 钟秉林 第9章专家系统诊断原理PPT课件

第九章专家系统诊断原理，专家系统的基本结构和功能，推理机制，基于行为的问题解决专家系统，机器问题解决理论和方法，第二部分基于人工智能的问题解决技术，2020/5/25，1，内容布置，知识表达和知识掌握，人工神经网络和专家系统，1 .专家系统的历史和现状人工智能的重要分支专家系统(ExpertSystem，ES)是20世纪60年代初期产生和发展的新应用科学，随着计算机技术的持续发展而提高和成熟。1982年，美国斯坦福大学教授皮根鲍姆的定义是，专家系统是利用知识和推理过程，解决需要卓越人专业知识的复杂问题的智能计算机程序。I、概述、2020/5/25，2、通常只适用于专业领域的专家系统是知识工程师通过知识获取解决特定领域知识的计算机(软件)系统，通过特定的知识表达方式编辑或自动生成特定的表达方式，存储在知识库中，然后用户通过人机界面输入信息、数据或命令，使用控制知识库和整个系统的推理机构，像专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机(软件)系统。专家系统有三个特点。也就是说，可以通过灵感，利用专家的知识和经验进行推理和判断。透明度，解决自己的推理过程，回答用户提出的问题；灵活性，可以不断增加知识，修改原始知识。一、概述、2020/5/25，3、1.1年初人工智能早期的工作都是学术的，其程序都用于开发游戏。这种努力创造了国际象棋和跳棋等有趣的游戏，但真正的目的在于计算机编码更好地理解人们的推理能力。此阶段的另一个重要领域是计算逻辑。1957年诞生了第一个被称为逻辑理论家的自动整理证明程序。20世纪60年代初，人工智能研究人员致力于开发一般方法和技术，研究一般方法，改变知识的表达和检索，并利用它们建立专用程序。20世纪60年代中期智能行为中知识的地位越来越受到研究者的关注为以专业知识为中心解决特定问题的基于知识的专家系统的出现奠定了思想基础第一，2020/5/25，4，1965年应美国航空航天局的要求，斯坦福大学成功开发了DENRAL系统，DENRAL的创业工作促使人工智能研究者意识到智能行为不仅依赖于推理方法，还依赖于用于该推理的知识。这个化学知识很丰富的系统帮助化学家根据质谱推断分子结构，广泛应用于世界各地大学及工业领域的化学实验室。一、概述、2020/5/25，5、该系统的完成标志着专家系统的诞生。之后，麻省理工学院作为数学家的助手，开始开发使用启发式变换代数表达式的MACSYMA系统，现在扩展到可以解决微积分、方程求解、方程、矩阵运算等600多种数学问题。同时还有希拉威，这是美国卡内基梅隆大学开发的语音识别专家系统。该系统表明，计算机可以按照理论上准备的程序与用户对话。20世纪70年代初，匹兹堡大学的博波尔与内科医生合作，开发了第一个用于医疗的内科诊断咨询系统internet。随着这些系统的成功开发，专家系统受到了学术界和工程领域的广泛关注。一、概述、2020/5/25，6、从1.2成熟到20世纪70年代中期，专家系统成熟，其观点逐渐被接受，然后出现了一群优秀的专家系统。最具代表性的是我的CIN系统，像show trip。该系统用于诊断和治疗血液感染和脑炎感染，提供抗菌药物治疗建议等性能好，具有解释功能和知识获取功能。我的CIN系统是专家系统的经典，表示知识由系统高度可靠的“if-then”规则表示，并使用不确定性推理方法进行推断。MYCIN以LISP语言编写，所有规则均由LISP表达式表示。使用逆向推理方法并利用大量启发式信息的面向目标的解决方案系统。一、概述、2020/5/25，7、另一个非常成功的专家系统是地质学家用于辅助矿产勘探的PROSPCTOR系统，是第一个获得明显经济效益的专家系统。据说，PROSPCTOR的性能完全可以与地质学家相比。它在知识的组织中使用规则和语义web相结合的混合表达，在数据不确定性和不完整的情况下，推理过程使用似然推理技术。除了这些成功案例外，在此期间有两个影响很大的专家系统是斯坦福大学开发的AM系统和PUFF系统。AM是用机器模拟人类归纳推理、抽象概念的专家系统，PUFF是经过验证的肺功能测试专家系统，其成功率为93%。很多专家系统地成功开发，标志着专家系统逐渐成熟。一、概述、2020/5/25，8、从1.3开发期间80年代初开始，医疗专家系统成为主流。主要原因是诊断类型，开发容易。但是到80年代中期，专家系统开发对应用程序最突出的特点是投入商业化的大量系统出现，为各个行业创造了相当大的经济效益。其中一个著名示例是DEC公司与carnegie-mellon大学合作开发的XCON-R1专家系统，用于辅助数据设备公司(DEC)的计算机系统配置设计。每年为DEC公司节省数百万美元。随着专家系统的应用越来越广泛，问题处理的困难和复杂性的增加，现有的专家系统无法满足更复杂的情况，迫切需要新技术的支持。一、概述、2020/5/25，9、从80年代后期开始，一方面，面向对象、神经网络、模糊技术等新技术迅速兴起，为专家系统注入了新的活力；另一方面，计算机利用率越来越普遍，对智能的要求也越来越高。由于这些技术成熟，并成功地应用于专家系统，专家系统得到了更广泛的应用。在此期间开发的专家系统按处理问题类型分类，包括解释、预测、诊断、设计、计划、监控、调试、更正、培训和控制。其应用领域也涉及农业、商业、化学、通信、计算机系统、医学等多方面，已成为常见的问题解决手段之一。I、概述、2020/5/25，10、2 .在故障诊断中的应用；专家系统：知识库人工智能系统。专家系统的本质是应用大量人类专家的知识和推理方法解决复杂的实战问题的一种人工智能计算机程序。专家系统可以模拟、再现、保存和复制，有时甚至超过人类专家的脑力劳动，这是人工智能领域目前最活跃的领域之一。在机械设备故障诊断方面，专家系统更适合于在工程实践中享有良好经济效益的大型动态系统，如针对汽轮发电机组等开发的诊断专家系统。一、概述、2020/5/25，11、3 .专家系统的分类(按推理规则)、基于规则的专家系统基于规则的推理(RBR)的方法根据过去专家的诊断经验总结为规则，并通过启发式经验知识进行推理。有明确的前提，得到明确的结果。这是构建专家系统最常见的方法，主要是由于众多成功案例和工具的出现。早期专家系统大部分是用规则推理的方法。、一、概述、2020/5/25，12、基于案例的专家系统将发现成功解决的类似问题，比较新问题、现有问题之间的特征、发生背景等方面的差异，重复使用或参考以前的知识和信息，以实现最终解决新问题的方法。1982年，美国学者RogerSchank开始了对人类学习和记忆动态存储模型的研究。一、概述、2020/5/25，13、基于框架的专家系统框架(Frame)是将特定类型对象的所有知识组织在一起的通用数据结构，相互关联的框架连接构成了框架系统。第一，概述，2020/5/25，14，基于模糊逻辑的专家系统模糊理论的概念首先由美国加利福尼亚大学著名教授扎德在他的FuzzySets，FuzzyAlgorithm等著名论著中提出。歧义是指客观事物对状态和属性的不确定性。其根源在于相似事物之间存在一系列过渡状态，互相渗透，互相渗透，没有明显的界线。一、概述，2020/5/25，15，基于D-S证据理论的专家系统D-S证据理论是1967年Dempster首次提出的，此后由Shafer推动和发展，证据理论也被称为D-S理论。基于人工神经网络的专家系统人工神经网络(ANN)模拟生物体信息处理系统，以获得灵活的信息处理能力。从20世纪80年代末开始，从理论研究阶段发展到应用阶段。基于遗传算法的专家系统遗传算法(GeneticAlgorithms，GA)是基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。这是1975年美国乔h霍兰教授发表的。一、概述、2020/5/25，16、1 .一般概念，第二，专家系统的基本结构和功能，2020/5/25，17，实用的专家系统方块图，特点：专家系统是包含知识和推理的智能计算机程序。解决问题的知识与程序和数据结构是分开的。提高系统的适应性和灵活性(vs传统计算机应用程序：解决问题的知识嵌套在程序和数据结构中)。专家系统通常包含五个基本组件：知识库、推理引擎、数据库和解释程序以及知识获取程序。二、专家系统的基本结构和功能，2020/5/25，18，2 .知识库是专家系统的核心。知识库是专家知识、经验和书本知识、常识的存储库。专家诊断系统知识库通常包含背景知识：背景知识作为辅助信息，在推理过程中起着重要作用。设备操作规范可以是在诊断过程中触发和启用诊断规则的标准。二、专家系统的基本结构和功能，2020/5/25，19，诊断知识领域专家在长期诊断实践中积累的知识和经验。生成规则表达：IFTHENWITH现象：观察到的单位症状；假设：表示设备故障或中间结论。可信度：表示在观察到这种“现象”后，推断设备有这种故障的程度的可信度。一般诊断知识根据故障树结构分层组织。二是专家系统的基本结构和功能，2020/5/25，20，单元案例和可执行文件描述了设备以前的诊断案例以及安装和维护历史记录，对如何将诊断推断为最可能的故障方向有很大影响。过程知识以单独的模块形式存在的一系列分析计算程序，在诊断过程中需要时调用。如果需要诊断振动信号对速度频率的峰值，则需要调用FFT频谱计算程序。二、专家系统的基本结构和功能，2020/5/25，21，控制知识指导知识领域的知识，包括引导规则选择、控制推理路径和诊断系统在诊断过程中对单元操作数据执行哪些分析。决策知识设备出错时应采取的措施。这包括设备本身的操作程序以及处理该故障的领域专家的措施方法，还包括在无法诊断特定错误的情况下，向用户建议应重点监视哪些信号和注意事项。二、专家系统的基本结构和功能，2020/5/25，22，知识库的结构取决于使用的知识表示，通常包括逻辑表示、语义网络表示、规则表示、框架表示、子程序表示等。用生成式规则表达知识的方法是目前专家系统中最普遍应用的方法之一。二、专家系统的基本结构和功能，2020/5/25，23，3 .保存反映系统当前状态的事实数据的数据库专家系统。这包括用户输入的事实、已知事实和从推理过程中获得的中间结果等。动态数据库：存储推理过程中产生的中间结论(包括最终结论)以及大量症状信息和推理路径。第二，专家系统的基本结构和功能，2020/5/25，24，4 .推理引擎推理引擎是专家系统的灵魂，根据当前输入信息和过去的历史情况激活知识库的相关规则，按照特定的推理策略完成证据和假设之间的映射关系。在推理过程中，经常需要保存推理跟踪以说明诊断结果。有三种方法：正向推理、反向推理和正向混合推理。二是专家系统的基本结构和功能，2020/5/25，25，5 .解释器通过解释程序解释诊断结果、推理路径和症状信息，提高系统的透明度和可靠性，如果用户对诊断结果有任何疑问或疑问。包括与系统推理相关的问题和与系统推理无关的系统本身的问题。6.知识获取研究如何从人类专家的大脑中提取和总结“知识”，并确保所获取知识的一致性。那是专家系统开发的关键工序。二、专家系统的基本结构和功能，2020/5/25，26，在构建专家系统时，专业领域的专家和知识工程师密切合作，总结和提取专家领域的知识，将其编码到计算机中，形成知识库。但是，专业领域知识是发现性的，更难捕获和描述，专业领域专家通常不习惯提供知识，善于提供案例，因此，知识获取被认为是专家系统开发研究的瓶颈。二、专家系统的基本结构和功能，2020/5/25，27，1 .推理机制，推理：根据一个或部分判断的不同判断的思维过程。基于推理的判断被称为前提。从前提中得到的判断称为结论。在专家系统中，推理机利用知识库的知识，用一定的推理策略解决当前的问题。第三，推理机制，2020/5/25，28，2 .三段论法仅由三种性质的判断组成，其中两种性质的判断是前提，其他性质的判断是结论。所有的推理系统都是智能系统。专家系统是推理系统。因此，专家系统是智能系统。大项目，中间项目，小项目，三个，推理机制，2020/5/25，29，3 .基于规则的扣除前提和结论之间必然联系的推理是演绎推理。前提和结论之间的这种联系可以通过一般的含蓄表达直接表达，成为知识的规律。例如，所有哺乳动物都是动物，可以用以下的含意来表示：(x) mammal (x) animal (x)，第三，推理机制，2020/5/25，30，利用规则的演绎系统典型的演绎推理方法有三种：正向、反向和正向组合。正向演绎系统，定义：从一系列事实开始，