某大型特种工程车液压系统故障本体构建

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(第二炮兵工程大学， 陕西 西安 710025)

引言

某大型特种工程车工作机构采用液压系统，其液压系统的故障维修知识对于整车故障诊断和维修有重要作用，但是在共享和利用方面却存在一些问题。由于传统的知识表示大多是线性结构，结构比较简单，如产生式规则，这种结构的表示形式对于复杂的故障不能十分有效的表示，并且对于实践中产生的故障维修知识的获取、维护以及知识的推理也是存在诸多问题[1]。本体是近年来知识建模领域出现的新方法，具有丰富的语义表达能力，知识表示能力和推理能力强，可扩充性好[2]。本研究采用本体子语言OWL-DL结合SWRL规则来解决特种工程车液压系统复杂故障维修知识的表示、共享和推理问题，为特种工程车的故障知识库和故障专家系统的建立提供参考。

1 相关概念

1.1 本体

本体(Ontology)来源于哲学，用于描述事物的本质。最广泛的定义是Gruber于1993年提出的：“本体是概念化明确的、形式化、规范说明”[3]。本体具有类、关系、函数、公理和实例五个基本建模元语。OWL(Web Ontology Language)有三个子语言：OWL-Lite、OWL-DL、OWL-Full。它们的表达能力由弱到强。OWL-Lite具有子类分类能力和简单约束功能但表达能力最弱；OWL-DL提供尽可能大的表达能力和描述逻辑推理；OWL-Full表达能力最强但不保证计算的完备性并且不存在完整的推理算法[4]，因此本研究建模选用OWL-DL语言。

1.2 SWRL规则

语义Web规则语言(SWRL，Semantic Web Rule Languang)是一种基于语义网的表示规则的语言，是W3C的规范之一[5]。SWRL由RuleML演变而来，以OWL-DL与OWL-Lite为基础，利用高度抽象的语法表达本体所表达的知识。SWRL规则是为了驱使Horn-like规则与OWL知识库相结合，从而弥补OWL在规则描述以及推理方面的不足[6]。规则的编写基于类、属性、实例以及类的表达语句。本体构建时结合SWRL可以建立丰富、完善的本体，使其具有更多的推理规则。SWRL一条规则包括一个前提(antecedent)和一个结论(consequent)，其基本形式为：

antecedent →consequent

含义是：如果前提正确，则能够得出结论[7]。建立本体时运用SWRL建立故障诊断规则，实现了对故障的精确描述和实例的推理。

2 故障本体的建立

2.1 类的建立

大型特种工程车液压系统结构复杂，元件多，故障不易发现和排除。本体的建立根据液压系统结构特点，采用由上至下的分类方法，将系统分成几部分液压回路，每部分回路包含主要的液压元件，其液压系统结构图如图1所示，液压系统包括机械起竖回路、前支腿回路、中支柱回路、后支腿回路等回路，如起竖回路中含有起竖液压缸、单向阀、平衡阀等。本体中不仅包含系统结构，而且还有故障维修知识。根据故障知识的一般特点，将其分为故障名称、故障现象、故障原因、故障维修四部分，每部分由故障的相应知识组成，这些成为本体中类的概念。

图1 某工程车液压系统回路图

2.2 属性的建立

属性是描述本体中各个类之间关系，并且定义各个类具有的属性，与类一起构成本体知识库的重要部分。在本体知识库中，共分为系统结构、故障名称、故障现象、故障原因、故障维修五部分，它们之间的联系通过属性has abnormal part、has disposals、has phenomenon、has phenomenon part、has reason，对于每一个故障都有出现故障现象的元件和其表现出来的相应故障，这二者通过has phenomenon part和has phenomenon属性与故障名称相联系。在本体中故障元件和现象元件这两个类并不存在，它们都属于液压系统。分析故障现象可以找到发生故障的异常原件和故障原因，这二者通过has reason和has abnormal part与之联系，故障原因和故障维修通过has disposals联系。液压系统故障复杂，可以通过多种手段进行故障诊断，压力和流量是其中的两个重要依据，因此也建立数据属性has pressure和has flow-rate。故障本体模型如图2所示。

图2 液压系统故障知识本体模型图

3 SWRL规则的构建

特种工程车辆液压系统复杂且与普通车辆或者一般工程设备差异比较大，其故障比较特殊。由于系统复杂其故障也比较多，本研究以其中的2个故障为例进行规则建立的详细描述。由于故障特殊，没有专门的名称，所以本体中以故障编号代替名称，并在本体注释中说明。本体中故障3：工程车液压系统不能解锁，其开锁油路压力小于20 MPa，转换为规则为：

液压系统∧压力∧小于20 MPa→Fault3

SWRL规则为：

TEST(?x)∧has_phenomenon_part(?x,Hydraulic_system_ex)∧haspresssure(?x,?y)∧swrlb:lessThanOrEqual(?y,20) → Fault3(?x)

上述规则中TEST是故障的测试类，用于建立实例进行推理，Fault(3)是不能解锁故障在本体中的编号。

故障5：起竖液压缸回收到位之后，接近开关BX9仍然亮，电磁换向阀YA17断电后，压力表P4仍然有压力。转化为规则为：

接近开关BX9∧灯亮∧电磁换向阀YA17∧断电∧压力表P4∧有压力→Fault5

SWRL规则为：

TEST(?x)∧has_phenomenon_part(?x,BX9_ex)∧has_phenomenon(?x,Light_on_ex)∧has_phenomenon_part(?x,YA17_ex)∧has_phenomenon(?x,No_power_ex)∧has_phenomenon_part(?x,P4_ex)∧has_phenomenon(?x,Have_pressure_after_the_operation_ex)→Fault5(?x)

根据上述两个例子规则的建立原理，相应的建立工程车其他液压系统故障的规则，其建立的部分规则如图3所示。

图3 SWRL规则图

4 故障的推理

Jess(Java Expert System Shell)是一个基于Java的推理机，通过规则和描述语言进行推理, 采用产生式规则作为基本的知识表达方式[8]。将本体和SWRL规则通过SWR L Jess Tab转换为Jess的事实库，然后运行Jess推理机进行推理，最后再将推理结果转换到本体库中，即Jess转换为OWL，完善和修正本体中的各种关系。建立本体之后需要测试故障本体的正确性，因此在TEST类中建立实例TEST_1并且添加各种属性关系，以上述起竖液压缸回收之后仍有压力为例，建立的实例如图4所示，故障是属于Fault 5。推理前后其实例对比图如图5，由对比可知本研究建立的本体库正确，并且可以实现SWRL故障推理。

图4 TEST-1属性描述图

图5 TEST-1推理前后对比图

5 结论

针对某大型特种工程车液压系统故障知识表达、共享、重用的问题，引进本体建立故障本体以表达知识和实现共享。复杂的故障问题采用SWRL规则表达，建立了故障推理规则，并在本体中运用Jess推理机推理，检测和完善本体中实例的正确性以及实现故障推理，验证了本体结合SWRL规则可以有效表示复杂故障和实现知识共享。

参考文献：

[1] 刘建炜,等.知识表示方法比较[J].计算机系统应用,2010,20(3):242-246.

[2] 甘健侯,等.本体方法及其应用[M].北京:科学出版社,2011.

[3] T R GRUBER.Towards Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing[J].International Journal of Human-Computer Studies,1995,43(5):907-928.

[4] 甄引滦.机械故障智能诊断系统本体建模及推理的应用研究[D].湘潭：湖南科技大学,2011.

[5] LAN Horrocks, PETER F. Patel-Schneider,H-arold Boley.SWRL:A Seman tic Web Rule Language Combining OWL and RuleML.[OL].[2004-07-03].http://www.w3.ors/Submission/SWRL.htm.

[6] 肖敏.基于本体的健康监测平台的研究与实现[D].长春：吉林大学,2013.

[7] 聂规划,等.电子目录的SWRL规则研究[J].计算机工程与应用,2011,47(7):57-60.

[8] Busquet A R,Brewka L J,Soler J,et al.OWL Ontologies and SWRL Rules Applied to Energy Management[C]//2011 UKSim 13th International Conference on Modelling and Simulation. Denmark:Technical University of Denmark,2011:449.