基于规则和事例推理的电气故障诊断方法*

王 炳 应文健

(1.海军装备部兵器部 北京 100841)(2.海军工程大学兵器工程系 武汉 430033)

基于规则和事例推理的电气故障诊断方法*

王 炳1应文健2

(1.海军装备部兵器部 北京 100841)(2.海军工程大学兵器工程系 武汉 430033)

论文通过电路仿真和分析获取舰炮运行参数信息,建立了舰炮电气故障诊断规则库,融合规则推理和事例推理技术,设计了具备自学习能力的故障诊断系统。实际应用表明,该方法可最大程度地吸收各种有效的维修经验,在使用过程中其故障诊断能力会越来越强。

故障诊断; 规则推理; 事例推理; 电气系统

Class Number TJ760

1 引言

目前故障诊断专家系统广泛采用基于规则的推理策略。基于规则的推理从规则库选择相应的规则并匹配规则的前提部分,根据匹配结果得出结论。这种推理策略在求解小规模问题时,效率较高,但只能对预设并与规则前提匹配的事件进行推理,这对规则库的建设提出了很高的要求[1～3],且存在知识获取的瓶颈、自学习能力差等问题。

由于在检修电路时,所看到的现象或事实往往具有某种不确定性,这会导致证据的不确定性。而如果一个诊断系统不具备学习和容错能力,它就很难实现自我完善,容易迷失在纷杂的不确定证据信息中,且一旦有了错误就会永远重复相同的错误,这样的故障诊断系统将会失去实际意义。为了改进这一问题,已做了大量有效的研究工作[2～5]。而结合事例推理的方法作为故障诊断的有效补充,降低了知识获取的负担,也改善了系统的扩展性,会使故障诊断系统往真值方向逼近,其诊断成功率越来越高[4～7],取得了较好的效果。

武器装备的电气系统较为复杂,对维修人员的专业技术水平要求比较高。为降低其电气故障诊断工作的专业性和提高其诊断水平,本文以某型舰炮电气系统为例,通过电路仿真和分析获取了该型装备的运行参数信息,建立了电气故障诊断规则库,设计了基于规则推理的专家系统。然后在此基础上,通过引入成功事例(来自于实际应用事例)到该专家系统中,具备了自学习能力,使其诊断能力在经过一定时间的使用后能够得到大幅的提升。

2 电路故障知识获取

舰炮电气系统中的电路分为供电电路、随动电路和射控电路三大部分。随动电路是用来控制舰炮的转动;射控电路是用来控制舰炮的供弹和发射;供电电路则是为随动和射控机构提供工作电源。由于随动和射控电路之间,以及射控内部各电路之间,存在着复杂的联锁控制关系,因此,给舰炮电气故障的排查带来很大困难。同时,由于诊断技术需要建立大量的规则库,而在实际工作中要获取电路的先验知识很困难,因为通过在实装里设置各种各样的故障来提取这个先验知识既难以做到,又具有很高成本。因此,本文通过电路的仿真软件Multisim10在舰炮电气电路里设置一些异常或故障,利用其强大的元件库和仿真能力,提取出诊断所需的各种数据,为后续快速找到故障点提供支撑。

电路仿真及故障知识获取的步骤主要为

1) 电路仿真建模

将待分析诊断的电路在Multisim10仿真平台上建立。该平台提供了规模庞大的元器件库,且允许用户建立自己的元件库。

2) 监测点设置

监测点设置需要考虑在实际使用时是可测的点,否则该监测点是无效的。该平台提供了强大的虚拟仪器功能,利用数字万用表、示波器、信号发生器等舰炮检查调试会用到的仪器对所设置的监测点进行状态监控。

3) 故障设置

故障设置的目的是建立起监测点电压和电路状态的对应关系。这需要在平台上建立的仿真电路上设置各种各样的假想故障,可以是部件级,也可以是元器件级。重点是应突出舰炮实际使用过程中出现的常见故障。

通过上述步骤,即可建立监测点电压和电路状态关联数据库[9～10]。

3 规则推理和事例推理相融合的诊断技术

1) 规则推理

系统将所要诊断的故障征兆信息与规则库中的规则的前提条件进行匹配,若匹配成功,再将该知识块的结论作为中间结果,利用这个中间结果继续与知识库中的规则进行匹配,直到得出诊断结果。而基于规则的正向推理是按照在已确定存在规则知识的前提下,采用事实驱动方式进行的推理。本文从给定的事实出发,找到所有能够推断出来的结论,即可能故障原因,故采用正向推理策略[8]。

2) 与事例推理相融合

(1)事例推理的融合

在基于规则推理的诊断中,常因知识库中知识的局限导致推理中断而失败。本系统中,倘若所得到的结果和实际情况不符合,会提醒使用人员输入正确的结果,并将推理过程及结果保存为日志。该日志也便于收集部队故障排查案例,以及后续故障规则库、事例库的升级和完善。

系统在基于规则推理过程中,会同步学习这些推理成功的历史记录,在后续遇到相似度较高的故障现象时(自动匹配),会将这些历史推理结果按置信度高低排序同步呈现给舰员,提示可检查这些故障点。该方法既充分利用了先验知识,又对高概率事件给予高度重视,有效克服了既有规则的局限性,可显著提高诊断准确度和速率[4～5]。

基于事例推理能够有效提升诊断水平的原因,主要在于设备使用一段时间后,出现的故障会逐渐同质化,即出现曾经出现过的故障的概率越来越高,则基于前述成功事例来诊断高同质化的新故障案例时,得到的结果其准确度也会更高,其诊断置信度将递增,是对规则推理的很好补充。

(2)事例的产生方法

这里提出一种“自助式”诊断方式来提取事例,还可有效避开“既有”规则对操作人员自行推理的束缚。该方式下,可以自行选择测量点,系统会辅助你完成测量位置的引导、火炮应达到的状态关联以及测量值的合理性判断等,但推理的进行需要通过维修人员自身的知识进行。该方式的成功定位操作,将作为推理规则保存,也即吸收了有丰富维修经验的维修人员的推理逻辑以及他们的成功排查事例,实现在应用中的推理自学习和升级完善等。

(3)容错机制

如果使用一个不成功的事例来协助诊断,如同不确定的证据,将会误导诊断,得到不正确的推理结果。因此,应具备对不成功事例或不确定性证据的判断力,或者容错能力。对此,使用了两种方法。一是在诊断推理过程中的自动评估,即通过诊断人员对系统诊断结果给出评价,倘若诊断结果与实际不相符,则系统在得到人为给出的不合理评价后,及时降低诊断置信度,其中,正值表示成功事例,负值为失败事例,将被自动删除。二是使用事后专家修正的方法来处理,即专家对事例库进行集中维护,发现不正确的事例及时删除。

4 应用分析

利用该技术在某舰炮武器电气系统检查设备上成功实现了故障智能诊断的功能。下面以某故障为例对其应用情况进行说明。

该系统提供了基于规则推理的专家诊断系统。其推理规则表述如表1所示。

表1 推理规则库示意

表1中,Y列表示结果为“是”的情况下应跳转到的代号,N则为“否”时的,代号为在IF-THEN规则下的跳转目标。通过该表,基本能够将“常规”推理规则都涵盖其中。具体使用时,通过逐步交互,自动推理,最后定位到故障点。

该定位能成功的关键是其预先建立的规则库涵盖了此次推理内容,但显然肯定有很多种情形事先并没有考虑到。倘若未被涵盖,则推理到一定步骤时,出现的推理逻辑或者结果将与实际不符。这种情况在所有的专家诊断系统中都存在,因为任何一个稍微复杂点的系统,其规则库都会是比较庞大的,以至于用人工建立的方法不太可能覆盖。

在此基础上,利用前述的事例推理方法,来弥补这一知识的不足。即,当通过规则推理得不到准确结果时,转而使用“自助”式诊断模式。在该模式下,推理不再使用既定规则,而是高级技术人员的现场分析逻辑,在准确定位后形成一个新的事例(属于成功事例)。该事例的故障现象通过测量点结果自动分析和交互输入综合所得。后续再碰到类似故障时(同样的故障现象),基于规则推理的模式将自动搜索匹配到该成功事例(以故障现象作为匹配对象),将其故障点作为优先排查点。

经过近三个月的诊断测试,收集了近200多个诊断案例,其诊断准确率不断得到提升,能够达到95%以上,剩下的5%主要是由那些没有预先被包含的故障案例在第一次出现时的失败诊断所造成的,但是随着后续诊断次数的增加,这个比例会越来越低。

5 结语

本文通过电路仿真和分析获取了该型装备的运行参数信息,建立了电气故障诊断规则库,融合规则推理和事例推理技术,设计了具备学习能力的故障诊断系统,可最大程度地吸收各种有效的维修经验,在使用过程中将逐渐增长其“智力”,使故障诊断能力越来越强。但本文对容错机制的分析仅考虑了部分情况,以及对于规则的学习尚未涉及,后续进一步研究改进。

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Electrical Fault Diagnosis Based on Rule and Case Reasoning

WANG Bing1YING Wenjian2

(1. Weapons Department, Naval Armaments Department, Beijing 100841) (2. Weapons Department, Naval Univ. of Engineering, Wuhan 430033)

This article provides the acquiring way of the work parameters of the electrical system about the navy gun by the circuit simulation, and builds the rule database of the electrical fault diagnosis. Then the fault diagnosis system with the self-study ability is designed. Application results show the diagnosis results of this system conforms with situation, and the system can absorb the experience and the diagnosis ability will be improved.

fault diagnosis, rule based reasoning, case based reasoning, electrical system

2013年7月7日,

2013年8月27日

王炳,男,工程师,研究方向:舰炮保障技术。

TJ760

10.3969/j.issn1672-9730.2014.01.037