启东市东方液压件有限公司
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基于规则的轴向柱塞泵故障诊断专家系统
发布时间: 2018-1-16
  引起轴向柱塞泵故障的原因较多,故障原因与故障症状之间并不一一对应。本节以scY14-1型轴向柱塞泵为诊断对象,设计轴向柱塞泵故障诊断专家系统。
  1、系统各功能模块
  本系统由多级功能模块组成,主模块包括症状获取模块、知识库管理模块、诊断推理蝴块、诊断解释模块和系统维护模块,如图1所示。
  系统各模块的主要功能介绍如下:
  (1)症状获取模块:由自动获取和交互获取两项成。症状获取模块通过各种方式获取诊断处理的有关信息,如从数据库中自动获取,或通过人机交互的方式获取。
  
  图1故障诊断专冢系统功能示意
  (2)知识库管理模块:由事实库、规则库、条件库和结论库组成。该模块能为知识库的建立和维护提供各种操作。借助于该模块,用户(只针对特权用户)可以方便地对事实库、规则库、条件库和结论库进行输入、修改、添加、删除、浏览等操作。
  (3)诊断推理模块:该模块只有一个规则推理项。系统根据获得的症状信息,启用有关规则进行推理,最后给出可能的故障原因。
  (4)诊断解释模块:由推理过程和中间结果两项组成。该功能可以存储初始的诊断信息和诊断推理过程中的各种信息,并对本身的推理过程做出解释。
  (5)系统维护模块:由一般用户和特权用户两项组成。一般用户与特权用户主要的区别就是一般用户不能对知识库进行添加、删除、修改等操作。
  2.知识库
  SCYl4—1型轴向柱塞泵容易出现以下7种典型故障。
  ①不排油或无压力。
  ②输出流量不足。
  ③压力不足。
  ④异常发热。
  ⑤振动噪声大。
  ⑥轴封漏油。
  ⑦压力不稳定,流量不稳定。
  因此,对每种故障现象建立故障树,分故障现象设计不同的知识库。在人机对话推理过程中,选择要诊断的典型故障现象,调用相应的知识库,然后进行推理,从而避免了推理过程中的“组合爆炸”。综合考虑现有的知识表示方式及故障原因和故障征兆间的因果关系,确定采用基于规则的知识表示方式对故障及故障原因进行数据结构的组织。产生式规则的表达形式是:if P then Q,或者卜Q。其含义是:如果前提P被满足,则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。
  以轴向柱塞泵“输出流量不足”故障建立故障树,如图4—40所示。其中,顶事件A为“输出流量不足”。中间事件:B1为“容积效率低”,B2为“产生气穴”,B3为“产生气泡”,C1为“泵内部零件磨损,泄漏严重”,C2为“泵装配不良”。底事件1、2、3为引起B3的原因事件,4和5为引起C1的原因事件,6和7为引起C2的原因事件,8~18为引起B2的原因事件。
  
  图2轴向柱塞泵“输出流量不足”故障树
  设计知识库时将创建事实库、全局数据库、规则库、规则条件库和规则结论库5个库。
  事实库用于存放所有故障、故障原因等文字性描述,并对每一条信息编码,码值以每个故障名称缩写为前缀,如FR001(图2中的A)表示轴向柱塞泵输出流量不足。
  全局数据库用于存放问题的初始事实、推理得到的中间结论以及最后结果等。例如,轴向柱塞泵发生某故障,全局数据库中有输出流量不足(A)、产生气泡(B3)等初始故障信息和事实,推理过程中得到的规则冲突集以及最终结论等。
  规则库存放每一条故障规则,并对每条规则进行编码,如FRRule001表示if A then B1等。由于此故障树中只有或节点,不存在与节点,因此在拆分成故障树时由或连接的父子节点,应拆分成对应子节点数目的几条规则。例如,图2中A与B1、B2、B3之间由或连接的父子节点,应拆分为规则:if A then B1,if A then 132,if A then 133。
  规则条件库中存放的是各条规则的条件部分,每个条件对应一条记录。
  规则结论库中存放的是各条规则的结论部分。
  3.推理机与系统
   
  图3 正向推理流程
  推理就是根据一个或几个已知的判断,推导出另一个新判断的思维过程。推理机是专家系统的核心部分。本专家系统采用正向推理策略,从已知的故障现象出发,依据知识库中的知识,一步一步地推导出最终的故障原因。其推理流程图如图3所示。本系统的开发采用面向对象的程序设计方法,利用Visual Basic结合Access数据库来实现。如图4—42所示是知识库管理界面,用户可以对知识库进行添加、修改、删除、查询等操作。用户可以根据推理机设计的思路输入故障现象,逐步找出导致故障发生的最终故障原因。
  
  图4知识库管理界面 四柱液压机双作用液压缸方向控制回路故障的原因分析