机械故障诊断学第8章

第8章专家系统原理,机械故障诊断学,概述,专家系统的基本结构及其功能,推理机制,知识表示与知识获取,人工神经网络与专家系统,基于行为的故障诊断系统,故障诊断专家系统示例,概述,专家系统：基于知识(Knowledge-based)的人工智能系统。专家系统实质是应用大量人类专家的知识和推理方法求解复杂的实际问题的一种人工智能计算机程序。专家系统能够模拟、再现、保存和复制有时还能超过人类专家的脑力劳动，是人工智能领域中目前最活跃最成功的一个分支。,专家系统的基本结构及其功能,特点：包含知识和推理的智能计算机程序求解问题的知识与程序和数据结构分离。增强了系统的适应性和灵活性五个基本组成部分：知识库、推理机、数据库以及解释程序、知识获取程序,知识库知识库是专家系统的核心专家知识、经验与书本知识、常识的存储器专家诊断系统知识库通常包括：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。如设备运行规范可以成为诊断过程中触发、激活某一诊断规则的依据等。,诊断知识领域专家在长期的诊断实践中积累起来的知识和经验。产生式规则表达：IFTHENWITH现象：观察到的机组症状假设：表示机组的故障或中间结论可信度：表示在观察到这些“现象”后，推断机组具有这类故障的可信程度。一般诊断知识按故障树结构分层组织。,机组病例与运行档案描述机组以往诊断病例及其安装维修的记录情况，它对如何沿最有可能的故障方向进行诊断推理具有很大影响。过程性知识一系列分析计算程序，以独立的模块形式存在，在诊断过程中需要时被调用。如在诊断中需要获取某振动信号关于转速频率的谱峰情况，就需调用FFT频谱计算程序。,控制性知识对领域知识起指导作用的知识，如引导规则的选择，控制推理路径及指明诊断系统在诊断过程中对机组运行数据进行何种分析等。决策知识机组发生某故障时应采取的措施。它包括机组本身的运行规程和领域专家处理该类故障时的措施方法，另外还包括在不能确诊某故障时向用户建议应重点监测何种信号及注意事项。,知识库的结构形式取决于所采用的知识表示方式，常用的有：逻辑表示、语义网络表示、规则表示、框架表示和子程序表示等。用产生式规则表达知识的方法是目前专家系统中应用最普遍的一种方法。,数据库专家系统中用于存放反映系统当前状态的事实数据的场所。包括：用户输入的事实，已知的事实以及推理过程中得到的中间结果等。动态数据库：保存推理过程中，产生的中间结论（包括最终结论），以及大量的症状信息和推理路径。,推理机推理机是专家系统的灵魂，它根据当前输入信息和过去历史情况，激活知识库中的有关规则，按一定的推理策略完成证据与假设之间的映射关系。推理过程中通常需要保存推理轨迹以期对诊断结果进行解释。推理策略有：正向推理、反向推理和正反向混合推理三种,解释程序对于诊断结果，若用户有疑问或不解，通过解释程序对诊断结果、推理路径和症状信息进行解释，提高系统的透明性和可信性；知识获取研究如何把“知识”从人类专家大脑中提取和总结出来，并且保证所获取的知识间的一致性，它是专家系统开发中的一道关键工序。,构造专家系统时，要求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知识，把它形式化并编码存入计算机中形成知识库。但是，专业领域知识是启发式的，较难捕捉和描述，专业领域专家通常善于提供事例而不习惯提供知识，所以，知识获取被公认为是专家系统开发研究中的瓶颈问题。,推理机制,推理：根据一个或一些判断得出另一个判断的思维过程。推理所根据的判断，称为前提。由前提得出的判断，称为结论。在专家系统中，推理机利用知识库的知识，按一定的推理策略去解决当前的问题。,三段论由且只由三个性质判断组成，其中两个性质判断是前提，另一个性质判断是结论。所有的推理系统都是智能系统；专家系统是推理系统；所以，专家系统是智能系统。,大项,中项,小项,基于规则的演绎前提与结论之间有必然性联系的推理。前提与结论之间的联系可由一般的蕴涵表达式直接表示，成为知识的规则。例如，所有的哺乳动物都是动物，可以写成如下的蕴涵式：(x)Mammal(x)Animal(x),正向演绎系统,从一组事实出发，不断尝试所有可利用的规则，并在此过程中不断加入新事实，直到获得包含目标公式的结束条件为止。特点：由数据到结论数据驱动策略。,反向演绎系统,先提出假设(结论)，然后去寻找支持这个假设的证据。特点：由结论到数据目标驱动策略,正反向联合演绎系统,正向演绎系统和反向演绎系统的局限：正向系统可以处理任意形式的事实表达式，但被限制在目标表达式为由文字析取组成的一些表达式。反向系统可以处理任意形式的目标表达式，但被限制在事实表达式为由文字的合取组成的一些表达式。正反向联合演绎，发挥各自的优点，克服其局限性,归纳推理由个别的事物或现象推出该类事物或现象的普遍性规律的推理。常见的推理方法：简单枚举法、类比法、统计推理、因果关系法等五种(契合法、差异法、契合差异并用法、共变法与剩余法)。,不精确推理基于不确定的推理规则进行推理常见的不精确推理方法：概率论方法可信度方法模糊子集法证据论方法等。,知识表示与知识获取,智能活动的研究范围：知识的获取、知识的表示、知识的应用知识表示的基本要求：可扩充性、简明性、明确性等。知识表示方法：符号逻辑法、产生式规则、框架理论、语义网络、特征矢量法、过程表示法等。,知识的符号逻辑表示法,优点：逻辑表示的演绎结果在一定范围内保证正确，而其他知识表示方案，至今还未达到这一点逻辑表示从现有事实推导出新事实的方法可以机械化。,一阶谓词逻辑表示法,一阶谓词逻辑是一种形式语言系统，研究的是假役与结论之间的蕴含关系，即用逻辑方法研究推理的规律。由于它与自然语言相似，故可用来表示人类的某些知识。,例：谓词：P(x,a):指x(某人)的身份为a，a为常量，可以是teacher,studenut等；A(y,b):指y(某人)的年龄为b;GE(x,y):指xy;E(u,e):指u(某人)的文化程度为e,e可分为high,middle和primary三挡；S(z,c):z的性别为c,c的取值为male或femaleW(w,d):w的工作年限(工龄)为d。,事实：P(Wang,teacher)：老王的职业为教师；S(Wang,male)：老王为男性；W(Wang,20)：老王工龄20年。,规则：(1)(x)P(x,teacher)E(x,high)：所有的教师都具有大学以上文化程度(2)(x)E(y,high)($x)(A(y,x)GE(x,23)：所有具备大学文化程度以上的人，年龄一般大于或等于23岁,(3)(z)(v)P(z,teacher)w(z,v)(w)EQ(w,ADD(v,23)(x)(A(z,x)GE(x,w)任何一位工龄为v的教员，其年龄一般大于或等于v+23,问题：老王年龄多大？,推理：从已知事实P(Wang,teacher)根据推理规则(1)，经变量置换xWang后得:P(Wang,teacher)E(Wang,high)即：“老王受过高等教育”。,由推理规则(2)，经变量置换yWang后得：E(Wang,high)(x)(A(Wang,x)GE(x,23)即“老王年龄至少是23岁或23岁以上”,从推理规则3)，利用事实P(Wang,teacher)和W(Wang,20)，经变量置换z/Wang,v/20，从另外的推理路线得：P(Wang,teacher)w(Wang,20)(w)EQ(w,ADD(20,23)(x)(A(Wang,x)GE(x,w)得知“老王年龄大于或等于43岁”。,产生式规则表示法,优点：产生式规则之间相互独立，有利于系统的修改、扩充。产生式系统中，论域知识分成两部分：事实：静态的知识，如事物、事件和它们之间的关系；产生式规则：推理和行为的过程由于这类系统的知识库中主要存储的是规则，所以又称基于规则的系统。,事实的表示对于孤立的事实，在专家系统中常用(特性对象取值)三元组表示。在谓词演算中关系谓词也常以这种形式表示。如：(AgeWang-Feng38)(MenWang-FengTrue)(FatherWang-LingWang-Feng),不完全知识：(判断，振动基频分量振幅占通频振幅60以上，基频振动，0.9)(判断，主蒸汽压力低于规程标准，主蒸汽压力低，1.0)上述规则分别表示：“振动基频分量振幅占通频振幅60以上判断为基频振动”的置信度为90%和“主蒸汽压力低于规程标准为主蒸汽压力低”的置信度为100%。,汽轮发电机组故障树,规则的表示RULE=(IF；若事实1成立且；事实2成立且)；事实n成立(THEN；则结论1成立且；结论2成立且)；结论m成立,规则2=(基频振动(如果振动工频分量占通频振幅的比例大于600.95；过临界转速对振幅明显增大，且相位变化大于1000.8；稳速时，相位不随时间、负荷而变化0.8)；(则不平衡故障0.9)；,置信度,但这种完全独立的规则集虽然增删、修改容易，但寻找可用规则时只能顺序进行，效率很低。在实际专家系统中，由于规则较多，所以总是以某种方式把有关规则连接起来，如建立某种形式的索引文件。这样既方便查找，又可把规则存放在磁盘上，避免把所有规则调入内存造成内存不足等问题。,对于油膜振荡故障，可以有如下规则：IF(油膜振荡)THEN(规则287,288,289,290,291,292,293,294,395)；同样，对于决策性知识，也可用类似表示法：IF(油膜振荡)THEN(决策10,11,12,20,25)；,决策序号,规则序号,框架理论框架是一种描述某种形态的数据结构，它由一组槽所组成。一般，框架有如下形式:框架名槽名1侧面名11(值111，值112，.)侧面名12(值121，值122，.)槽名2侧面名21(值211，值212，.)侧面名22(值221，值222，.),框架可用来描述动作与推测，例如，在工况监视与故障诊断系统中有：动作框架类型监测动作者工况监视与故障诊断系统被监测者汽轮发电机组可能结果情况1框架情况2框架情况3框架,框架可用来描述动作与推测，例如，在工况监视与故障诊断系统中有：动作框架类型监测动作者工况监视与故障诊断系统被监测者汽轮发电机组可能结果情况1框架情况2框架情况3框架,情况1框架类型描述对象汽轮发电机组反映低压转子两侧工频振动大可能结果低压转子不平衡或热弯曲情况2框架类型描述对象汽轮发电机组反映各项参数正常可能结果机组工作正常，继续正常运转,情况3框架类型描述对象汽轮发电机组反映轴振动超限值可能结果报警，停机检修,框架也可以来描述一个概念。如：描述轧钢机的框架：轧钢机框架类型用途(初轧机框架，连轧机框架.)规格(650，850，1150，1700，.)结构轧辊(轧辊框架)牌坊(机架框架)主传动系统(传动系统框架)电动机(电动机框架),传动系统框架高速轴轴(带飞轮，不带飞轮，)联轴器(刚性，弹性，)小齿轮(渐开线，圆孤，)轴承(滚动，滑动，)低速轴轴(带动一架，带动二架，)联轴器(齿轮联轴器，弹性联轴器)轴承(滚动，滑动，)大齿轮(渐开线，圆孤，),不精确知识的表示不精确知识来源：知识并非完全可靠知识不完全，知识来自多个相冲突的知识源等由于情况的不断变化，或在对客观事物所掌握的信息不完整或不正确的情况下进行推论所导出的结论自然也具有不确定性。,表示方法：Bayes方法模糊集理论决策因子表示法决策因子：支持、反对、充分、矛盾等,知识获取（机器学习）,知识获取的理论是机器学习，它主要研究学习的计算理论，学习的主要方法及其在专家系统中的应用。知识获取的目的：使系统适应不断变化着的客观世界知识获取被公认为专家系统开发研究中的瓶颈问题。,知识获取的基本步骤,人工神经网络与专家系统,专家系统的局限性：知识获取的瓶颈。难于处理多个领域专家知识间的相互矛盾自学习能力几乎没有。,窄台阶效应：专家系统能以专家水平处理专家知识领域以内的问题，而不能处理专家知识领域以外的任何问题。现有逻辑理论表达和单一推理机制的局限运行过程中大量的人工干预,将神经网络视为一类知识源的表达与处理模型，与其它知识表达模型一起去表达领域专家的知识,基于神经网络的专家系统：利用神经网络构造专家系统，把传统专家系统的基于符号的推理变成基于数值运算的推理，以提高专家系统的执行效率并解决专家系统的自学习问题,知识获取、并行推理、自适应学习、联想推理和容错能力等方面有明显的优势。,神经网络专家系统的优点：在知识的表示和存储方面，传统的智能技术采用一系列标准的形式（如规则、框架等）对知识进行显式表示，而人工神经网络则是利用网络自身的分布式联接机制对知识进行隐式表示，实现了知识表示、存储和推理三者溶为一体。,难以解释其推理过程和推理依据及其所存储知识的意义；,神经网络专家系统的缺点：系统性能受所选择的训练样本集的限制，训练样本集选择不当，特别是在训练样本集很少的情形下，很难指望它具有较好的归纳推理能力；,神经网络利用知识和表达知识的方式单一，通常的神经网络只能采用数值化的典型实例知识,神经网络只能模拟人类感觉层次上的智能活动，在模拟人类复杂层次的思维方面，如基于目标的管理、综合判断与因果分析等方面还远远不及传统的基于符号的专家系统,基于行为的故障诊断系统,下标含义：