基于知识工程的余热锅炉智能设计系统研究❋

夏仁康，仲梁维，洪 亮

（上海理工大学 机械工程学院，上海 200093）

0 引言

余热锅炉（Heat Recovery Steam Generator，HRSG）是一种复杂的热工机械，广泛应用于冶金、石化、机械、玻璃、造纸等行业中［1］。节能余热锅炉设计是一项复杂繁琐、可靠性和经济性要求很高的大型工程，目前普遍存在着对有经验的设计师依赖性大、设计周期长、知识重用性差等问题，能否快速开发出客户所需的新产品，关系到企业的生存和发展。本文将知识工程（Knowledge－Based Engineering，KBE）的先进技术理念应用于余热锅炉的设计中，实现了对以往设计经验及知识的继承和重用［2］，综合利用基于实例的推理、参数化设计等技术，结合知识库中存储的相关知识，开发出基于知识工程的余热锅炉智能设计系统。

1 基于KBE的余热锅炉智能设计系统

1.1 余热锅炉智能设计系统框架

以三维设计软件SolidWorks 2012为开发平台，通过ADO数据访问接口访问数据库SQL Server 2008，采用VB.Net为开发工具，开发了余热锅炉智能设计系统。

图1为余热锅炉智能设计系统框架。该系统分为3层，分别为用户界面层、功能层和基础资源层。位于顶层的用户界面层搭建有良好的人机交互界面，可使用户能实时地与系统进行交流，从而引导用户完成整个产品的设计过程；功能层主要包括方案设计模块、参数化设计模块、知识管理模块和用户管理模块，将知识与方案设计模块和参数化设计模块进行融合，使各模块集成，实现以知识驱动产品设计的目的；基础资源层包括实例库、模型库、规则库、设计知识库和数据库。

图1 余热锅炉智能设计系统框架

1.2 系统知识库的构建

余热锅炉智能设计系统知识库［3］主要包括实例库、规则库、设计知识库、模型库和数据库。构建知识库时，将这些知识进行收集、整理、归纳成可用于解决设计问题的策略，以一定的形式放置在特定的文件或数据库中，供用户检索和利用。本文主要研究余热锅炉的机械本体部分，包括锅筒、省煤器、过热器、蒸发器，其中省煤器、过热器、蒸发器统称为受热面。余热锅炉知识库结构如图2所示。

1.3 系统开发的关键技术

1.3.1 基于实例的推理技术

基于实例的推理（Case Base Reasoning，CBR）技术是从以往的成功设计中检索出与当前问题最为接近的实例作为问题的初始解，经过对初始解实例的部分修改，使之满足设计问题的要求［4］。在余热锅炉的设计过程中，为了实现对新问题的求解，用户可通过输入相关特征知识与实例库中已有的旧实例进行匹配，如结构形式、余热烟气量、余热烟气温度、额定蒸发量、额定蒸汽压力、燃料类型等。本系统采用灰关联分析方法计算新旧实例之间的相似度［5］，具体步骤如下：

（1）确定数据列。将旧实例的特征值作为参考数列Xi＝｛Xi（j），j＝1，2，…，k｝，新实例的特征值作为比较数列X0＝｛X0（j），j＝1，2，…，k｝。

图2 余热锅炉知识库结构

（2）计算灰关联系数。参考数列Xi与比较数列X0之间的关联系数为：

其中：ρ为分辨系数，一般取ρ＝0.5。

根据式（1）可以求出X0与Xi的关联系数：

（3）求灰关联度。将比较数列在各特征值上的关联系数作数学平均，即得到比较数列相对于参考数列的灰关联度γ（X0，Xi）：

灰关联度反映了比较数列与参考数列的相似程度，灰关联度越大，相似度越高。在系统中，设定一定的阈值，当灰关联度大于阈值时，则可认为新实例与旧实例匹配成功，从而得到新问题的近似解答，再结合设计人员的经验人工干预调整参数后得到最终方案。新的设计方案经过验证后可存储为新实例，供新设计使用或参考。因此在运行过程中，实例库将逐渐增大，实例命中率必然提高，推理速度也会得到提高。

1.3.2 基于知识的参数化设计

参数化设计是面向系列化产品的动态设计，即利用对象拓扑结构的共同特征进行设计，通过对设计对象实际尺寸的局部驱动来实现相似对象的柔性设计。利用参数化设计手段开发的专用产品设计系统可使设计人员从大量繁琐的绘图工作中解脱出来，大大提高设计速度并减少信息的存储量。但是，传统的参数化设计方法仍有许多不足之处［6］，例如在产品实际设计中存在着大量隐式表示的设计约束，传统的参数化方法不能处理这些隐式约束，只能对变量进行显式约束。针对现有参数化方法的不足，结合余热锅炉设计的特点，把领域知识引入到余热锅炉参数化设计过程中，建立基于知识的余热锅炉三维参数化结构模型，实现基于知识的尺寸驱动和特征驱动，大大提高了产品设计的效率。

2 基于KBE的余热锅炉设计流程

图3为基于KBE的余热锅炉设计流程，主要分为总体方案设计和锅炉本体结构设计。首先获取用户需求，然后进行余热锅炉的总体方案设计，方案设计流程分为4个子过程，分别为方案创造、方案分析、方案评价、方案调整［7］。其中方案创造是参考现有的成熟产品，构造出能够满足设计需求的初始设计方案；方案分析是通过热力计算、烟风阻力计算、水循环计算、汽水阻力计算、强度计算等系列过程，揭示当前方案的安全性、经济性、可靠性；方案评价是判断方案分析中计算出来的数据是否满足设计的要求，确保锅炉达到额定的参数和出力以及选定的经济指标；方案调整是对评价不满足设计要求的设计方案进行调整修改，并重新进行分析和评价，直至得到满足设计要求的设计方案，完成总体方案设计。接下来进行锅炉本体结构设计，结合总体设计方案确定锅筒结构设计及各级受热面的布置设计。最后从系统的模型库中依次选择符合要求的部件模型，调入参数化建模环境中使用基于知识的参数化设计技术，自底向上完成零部件的详细设计，自动生成指导余热锅炉制造生产的二维图纸及相关设计文档。

图3 基于KBE的余热锅炉设计流程

3 应用实例

限于篇幅，这里仅以余热锅炉受热面之一的过热器为例对系统的设计流程进行说明。在进行过热器设计时，从系统方案库中提取出过热器设计特征，然后基于CBR推理技术，实现对过热器设计特征检索匹配。表1列出了新实例和检索到的参考实例的特征。基于检索到的相似实例设计数据，根据知识库中的设计规则进行管排数增减、修改横向节距和纵向节距大小等结构调整操作，修改后得到满足设计需求的过热器。

设计数据确定之后，对其进行参数化设计。打开SolidWorks软件，点击自定义菜单中的“余热锅炉参数化设计系统”，选择“过热器设计”，进入过热器设计界面，如图4所示。在设计界面中输入各部件设计参数，系统快速生成过热器三维模型，如图5所示。新设计完成后将设计数据导入系统实例库中，以便新产品设计检索。

表1 过热器方案实例检索结果

图4 过热器设计系统参数化界面

4 结束语

本文开发的基于知识工程的余热锅炉智能设计系统有利于产品设计知识的积累和充分利用，减少设计错误，缩短产品的设计周期。

图5 系统生成的过热器三维模型

［1］赵钦新，周屈兰，谭厚章，等.余热锅炉研究与设计［M］.北京：中国标准出版社，2010.

［2］赵震，彭颖红.基于KBE的工程设计理论、方法与实践［J］.机械科学与技术，2009，22（1）：151－153.

［3］王驰，郭钢，童福安，等.基于知识的转向器参数化设计系统知识库的构建［J］.机械工程与自动化，2008（3）：1－3.

［4］杨宇，李成华，张国梁.基于实例推理的铲式玉米精密播种机设计［J］.农业机械学报，2009，40（12）：51－55.

［5］胡中豫，申涛，李高峰，等.基于案例与规则推理的干扰查找专家系统［J］.计算机工程，2009，35（18）：185－190.

［6］陈明，胡世德.基于知识的桥梁参数化建模［J］.工程图学学报，2011，32（5）：1－9.

［7］钟崴，童水光.锅炉智能CAD的技术和方法研究［J］.浙江大学学报：工学版，2006，40（4）：572－576.