基于知识的皮带输送故障诊断系统

张 栋，侯雷鸣

（长安大学工程机械学院，陕西 西安 710064）

皮带输送系统是最重要的现代散状物料输送设备，尤其是带式输送机，广泛应用于电力、冶金、化工、煤矿、港口、建材、农业等领域。在皮带输送系统的作业过程中，会出现各种各样的系统故障，因而利用计算机进行系统的故障分析诊断具有非常重要的意义。

带式输送机作为物料运输的关键设备，能否正常运行直接影响着生产效益，在运输过程中一旦出现失速、跑偏、堆料、撕裂等故障，轻则降低皮带机的生产运输效率，重则造成生产停顿，导致重大的经济损失，甚至出现设备毁坏、危及生命财产安全的恶性事故。传统的皮带运输系统主要是靠现场工作人员的监测与管理，维修方式为故障后维修，不能保证皮带机安全可靠运行，影响了企业的生产效益。

利用带式输送机进行物料的运输储存，在我国已经发展了几十年，积累了大量成熟的检测维修保养管理经验。无论是领域内的工艺专家系统还是行业间的工艺标准规范，或者是企业内部的设备生产管理专家，都为知识的获取提供了丰富的来源[1]。与机加工和装配工艺设计相类似，带式输送机系统的故障诊断同样具有良好的结构性。运用基于知识和推理的计算机辅助技术进行故障的诊断分析，不仅可以提高带式输送机生产利用率，还可以增加生产的安全性。因此，笔者对基于知识的带式输送机系统故障分析诊断进行研究。

1 皮带输送系统知识管理框架

皮带输送系统在故障诊断过程中要求知识在不同的工艺人员和设备系统之间形成有机地互动协作和共享，从而充分利用已有的显性知识与隐形知识[2]，智能化地分析诊断出皮带运行过程中出现的问题。图1框架主要包括四层结构：资源层描述了支持企业生产过程中故障诊断所需的知识资源库；技术层是故障诊断规划实施思路的具体展开，是实现诊断结果的关键内容，具体包括CBR技术和知识推理技术；方法层主要是技术层的进一步实施步骤，在这些不同的设计阶段过程中，通过建模将工艺设计各阶段的知识资源形式化表达，技术人员在不同条件需求下进行知识的获取；目标层主要描述了皮带故障诊断知识管理的目的和要达到的效果。

图1 皮带输送故障知识管理框架

2 皮带输送系统故障诊断知识本体

2.1 皮带输送系统本体构建

针对不同行业不同企业在生产中，皮带系统故障诊断本体的构建需求，提出了本体由以下3种要素构成：类，概念的集合；关系，类与类之间的交互作用，继承关系、从属关系、实例关系、属性关系；实例，表示概念类的具体实例[3]。

目前本体的构建方法尚未统一，针对皮带输送系统领域本体的特点，以及后续知识库设计的需要，采用基于建模工具protégé的七步法本体建模方法。该方法具体流程如下：确定本体应用领域；考虑重用现有本体；列出应用领域重要术语；定义类及类与类之间的层次关系；定义属性；定义公理；创建个体。

2.2 皮带输送系统领域本体

笔者对皮带输送系统知识本体模型建立以典型的广义三元组进行描述，即{C,S,R}，其中：C表示本体的基本信息概念几何，S表示领域本体的结构信息，R表示了信息概念之间关系的集合[4]。

C是概念设计知识在信息层面的表达，描述皮带输送过程中的主要零部件，包括输送带、驱动装置、传动滚筒、改向滚筒等；S是概念设计知识在语义层级结构的表达，完成了对皮带输送系统知识的形式化描述，是基于本体表示设计知识的核心，包括了皮带输送系统各步骤操作概念之间的描述和分类，并在不同的子概念之间建立了约束，形成了具有清晰层级结构的约束模型；R表示了本体中概念与概念之间关系的集合，通过内部定义关系的连接，形成了具有完整关系的语义架构。皮带输送系统知识领域本体间的关系定义如表1所示。

表1 皮带输送系统本体概念之间的关系定义

3 皮带输送系统故障诊断主要技术

3.1 皮带输送系统CBR推理技术

为了辅助技术人员工作，笔者介绍如图2所示的皮带输送系统知识框架的CBR（Case-Based Reasoning）技术。故障诊断CBR技术提供了一种有效基于相似历史问题的方案，解决新问题的机制被广泛应用于各个领域。针对生产生活中的皮带输送系统故障知识，该技术方法一般包括故障案例表示、故障案例检索、故障方案重用、故障方案修改和故障诊断存储五个步骤，其中故障案例的表示和故障案例的检索是两个重要的步骤[5]。

图2 CBR技术流程图

故障案例的表示，给每一个故障方案定义一个独特的ID信息，一个故障方案对应一个或多个故障解决维修方案，从而累积建立一个历史故障解决维修方案库。故障案例检索，分别采用ID信息或方案信息通过数据库查询的方式配对所需的故障方案。故障方案重用或修改，对每个故障方案，检索出类似解决方案中的皮带输送系统参数，判断类似历史方案是否可以直接重用，如果可以，则直接重用并生成皮带输送系统故障解决方案；如果不可以，根据实际情况修改再生成满足所需要的故障方案。故障方案存储，将每一个满足要求的故障方案视为一个待存储的历史方案，如果该方案与原先检索的历史故障方案完全一样，则不需要存储该案例，否则，将其存储为案例库中的一个新故障方案。

3.2 知识规则推理技术

在皮带输送系统故障诊断活动的过程中，单一的CBR推理技术完全无法满足技术人员的诊断需求，还需要行业内的专家进行来指导故障诊断。在企业生产活动中，故障知识分为两种，包括显性知识和隐性知识。其中隐性知识具有难以获取、格式不规范的特点，且其在企业知识中所占的比重比较大，又对企业的发展至关重要，将皮带输送系统中的隐性知识显性化是故障诊断知识研究的重要课题。

通过基于本体的知识规则推理技术可以将隐形知识进行显性的存储管理和表达，为后续知识的共享奠定基础。该过程分为三个步骤：经验知识（隐形知识）表达；经验知识（隐形知识）语义化；形成SWRL语言规则。皮带输送系统故障知识推理规则如表2所示，简单列举了4条具有代表性的规则，在实际的工艺设计活动中，一个企业可能会积累大量的知识规则，需要系统管理员不断地更新维护，最后形成一个完整的规则库。图3为系统的登录界面、账户主体界面。用户可以在该界面下完成皮带输送系统故障知识的查询、故障案例预览和故障知识规则的推理。

表2 网络语义规则

4 原型系统的开发实现

图3 故障信息的维护入库

5 结束语

综上所述，笔者研究了基于知识为驱动的皮带输送系统故障诊断方案，构建了皮带输送系统故障领域的信息模型，应用了CBR推理技术和知识规则推理技术，实现了皮带输送系统的快速故障诊断。因皮带输送系统故障复杂多样，文章只是进行了以计算机辅助工艺设计的简单推理，对于复杂皮带输送系统的内在逻辑关系，还需要进一步的研究发掘。