基于專(zhuān)家系統(tǒng)的遠(yuǎn)程技術(shù)支持?jǐn)?shù)字式服務(wù)系統(tǒng)

王冬艷

WANG Dong-yan

（成都電子機(jī)械高等專(zhuān)科學(xué)校，成都 610031）

0 引言

信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展使機(jī)械制造領(lǐng)域正在發(fā)生深刻的變革，制造業(yè)正遵循著“勞動(dòng)密集——設(shè)備密集——信息密集——知識(shí)密集”的規(guī)律發(fā)展，對(duì)市場(chǎng)的響應(yīng)時(shí)間和良好的個(gè)性化服務(wù)將成為21世紀(jì)企業(yè)贏得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的最重要因素，數(shù)字式遠(yuǎn)程服務(wù)系統(tǒng)順應(yīng)潮流，方興未艾，其主要功能：在線支持、故障診斷和維護(hù)、技術(shù)培訓(xùn)、個(gè)性化服務(wù)等。

作為先進(jìn)制造技術(shù)的重要組成部分——數(shù)控機(jī)床，其結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化使得用戶越來(lái)越需要得到供貨商的技術(shù)支持。遠(yuǎn)程故障診斷接收用戶故障現(xiàn)象，通過(guò)專(zhuān)家診斷系統(tǒng)給出診斷結(jié)果；用戶根據(jù)收到的診斷結(jié)果進(jìn)行故障檢查，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)返回實(shí)際故障；專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)據(jù)此得以驗(yàn)證和修正。

1 數(shù)字式遠(yuǎn)程服務(wù)系統(tǒng)體系構(gòu)建

系統(tǒng)采用分布式、網(wǎng)絡(luò)化的體系結(jié)構(gòu)。如圖1所示。

從地域上看，廣域分布是遠(yuǎn)程系統(tǒng)的基本特征，遠(yuǎn)程系統(tǒng)的目的就是為地理上分布廣泛的設(shè)備提供有效的診斷維護(hù)支持。從組織看，遠(yuǎn)程系統(tǒng)由監(jiān)測(cè)設(shè)備、現(xiàn)場(chǎng)診斷設(shè)備與人員和遠(yuǎn)程診斷中心組成，呈分布式網(wǎng)絡(luò)化狀態(tài)，同時(shí)也具有明顯的遞階層狀特征。從功能上看，現(xiàn)場(chǎng)主要是定時(shí)勤務(wù)，狀態(tài)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)發(fā)送等；遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)資源調(diào)度來(lái)進(jìn)行復(fù)雜故障診斷。

2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

診斷專(zhuān)家主要與遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)相協(xié)作，為用戶提供服務(wù)。在設(shè)備開(kāi)發(fā)、研制過(guò)程中，診斷專(zhuān)家對(duì)設(shè)備的結(jié)構(gòu)、運(yùn)行機(jī)理具有充分的了解，提供設(shè)備診斷服務(wù)。同時(shí)診斷專(zhuān)家可以對(duì)分布在各處的系統(tǒng)傳送來(lái)的診斷知識(shí)作分析、整理，根據(jù)設(shè)備實(shí)際運(yùn)行條件、故障的征兆等，對(duì)其進(jìn)行提煉，將之融入遠(yuǎn)程故障系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)。

圖1 系統(tǒng)分布式、網(wǎng)絡(luò)化的體系結(jié)構(gòu)

遠(yuǎn)程智能診斷中心提供廣域范圍內(nèi)的共享診斷資源平臺(tái)，為客戶提供共享資源和多種智能診斷手段，并可與客戶進(jìn)行交互。中心的核心資源是知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)，它們一方面向客戶提供診斷服務(wù)，另一方面又通過(guò)診斷專(zhuān)家從客戶端獲得資料加以精煉、提取，來(lái)豐富自身的診斷智能和提高遠(yuǎn)程服務(wù)能力。其主要功能有：

1）知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的管理與更新：中心對(duì)客戶提供診斷和維護(hù)時(shí)會(huì)產(chǎn)生新知識(shí)，需要處理并規(guī)范化以補(bǔ)充更新系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)；同時(shí)還可以獲取中心技術(shù)討論板塊的診斷知識(shí)，更新當(dāng)前知識(shí)庫(kù)；中心診斷支持能力的增強(qiáng)，取決于以上兩庫(kù)的豐富程度和有效的檢索提取手段。

2）歷史數(shù)據(jù)管理及挖掘；歷史數(shù)據(jù)管理針對(duì)的是已整理成知識(shí)的數(shù)據(jù)，實(shí)際上是知識(shí)庫(kù)的優(yōu)化和更新。

3）在線輔助診斷：用戶使用此功能可進(jìn)行信號(hào)分析、運(yùn)行趨勢(shì)預(yù)報(bào)等，并可使用中心的各種智能診斷工具，如專(zhuān)家系統(tǒng)等。

3 基于專(zhuān)家系統(tǒng)的智能診斷

3.1 診斷知識(shí)庫(kù)的建立

數(shù)控機(jī)床的故障現(xiàn)象按其發(fā)生部位可以分為：機(jī)床機(jī)械部分、進(jìn)給驅(qū)動(dòng)裝置部分、CNC裝置部分和主軸伺服控制部分。首先分析得出系統(tǒng)的故障事件稱(chēng)為頂事件。頂事件實(shí)際就是一些故障癥狀，再將導(dǎo)致該頂事件發(fā)生的直接原因，包括硬件故障、人為因素、環(huán)境因素等列出，用適當(dāng)?shù)倪壿嬮T(mén)把它與故障事件連接起來(lái)，稱(chēng)之為中間事件：其次，逐級(jí)展開(kāi)故障事件發(fā)生的原因，即產(chǎn)生這些癥狀的根據(jù)。依此方法，可建立起各子系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)。

結(jié)合DDK7732A精密數(shù)控線切割機(jī)床高頻脈沖電源故障來(lái)討論如何具體建立一個(gè)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)。知識(shí)庫(kù)可以用自然語(yǔ)言描述成以下規(guī)則：

1）如果電壓表無(wú)電壓指示，則保險(xiǎn)絲燒斷，或線路短路，或整流橋損壞開(kāi)路。

2）如果有加工電壓，無(wú)高頻輸出，則高頻繼電器接觸不良，或振蕩電路故障，或控制回路故障，或高頻輸出線開(kāi)路。

3）如果加工電流異常增大，則并接在高頻電路輸出端的反向二極管擊穿，或功率管損壞，或振蕩電路故障。

4）如果加工電流異常增大，且有加工電壓、無(wú)高頻脈沖信號(hào)，則高頻驅(qū)動(dòng)管損壞，或高頻控制繼電器損壞。

5）如果加工電流異常增大，且加工時(shí)有高頻信號(hào)，無(wú)進(jìn)給，則變頻調(diào)節(jié)電位器接觸不良，或高頻取樣線不通。

在5條規(guī)則中，共出現(xiàn)了19個(gè)概念，我們把概念稱(chēng)作事實(shí)，共19個(gè)事實(shí)，每個(gè)事實(shí)給一個(gè)編號(hào)，編號(hào)從1到19，在規(guī)則中我們不存儲(chǔ)事實(shí)概念，只有該事實(shí)的編號(hào)，同樣規(guī)則的結(jié)論也是事實(shí)概念的編號(hào)，我們可以很容易的將它們翻譯成適合在計(jì)算機(jī)內(nèi)部存儲(chǔ)的形式，然后將其存入知識(shí)庫(kù)。

表1 事實(shí)庫(kù)表的結(jié)構(gòu)

事實(shí)庫(kù)表主要由事實(shí)號(hào)(Fact Number)和事實(shí)內(nèi)容(Fact Content)兩個(gè)字段組成，事實(shí)號(hào)是事實(shí)的內(nèi)部代號(hào)，其編號(hào)形式為##，##是0到9的數(shù)字，表示事實(shí)編號(hào)，并將它設(shè)置為該表的主鍵。表1為建立的事實(shí)庫(kù)表的結(jié)構(gòu)。

規(guī)則表中的字段主要由規(guī)則名、規(guī)則條件、結(jié)論、診斷方法和狀態(tài)記錄器組成。規(guī)則中的節(jié)點(diǎn)和事實(shí)庫(kù)表通過(guò)事實(shí)號(hào)進(jìn)行連接，規(guī)則條件由若干個(gè)字段組成，其個(gè)數(shù)等于規(guī)則條件中最多的事實(shí)個(gè)數(shù)，它們分別對(duì)應(yīng)于一個(gè)故障征兆；診斷方法給出了當(dāng)出現(xiàn)該故障時(shí)可采取的故障排除方法；狀態(tài)記錄器是為了實(shí)現(xiàn)對(duì)推理過(guò)程的跟蹤，為以后的解釋程序的設(shè)計(jì)提供方便，其初始狀態(tài)為False。其記錄意義(以第二條規(guī)則為例)：規(guī)則R2表示“當(dāng)出現(xiàn)征兆2時(shí)，可推出故障7，8，9，10，當(dāng)該規(guī)則被觸發(fā)后，相應(yīng)的狀態(tài)記錄器狀態(tài)變?yōu)門(mén)rue"。表2給出了規(guī)則表的結(jié)構(gòu)。

表2 規(guī)則庫(kù)表的結(jié)構(gòu)

表3 帶有可信度的規(guī)則庫(kù)表的結(jié)構(gòu)

3.2 推理機(jī)制的選擇

推理機(jī)作為專(zhuān)家系統(tǒng)的組織控制機(jī)構(gòu)，是專(zhuān)家系統(tǒng)的另一核心，其實(shí)質(zhì)是一組計(jì)算機(jī)程序。推理機(jī)的主要功能是協(xié)調(diào)控制整個(gè)系統(tǒng)，通過(guò)運(yùn)用由用戶提供的征兆數(shù)據(jù)，從知識(shí)庫(kù)中選取相關(guān)的知識(shí)并按照一定的推理策略進(jìn)行推理，直到得出相應(yīng)的結(jié)論。

在本系統(tǒng)的故障診斷中，采用基于事實(shí)和規(guī)則可信度的簡(jiǎn)單非精確推理方式。事實(shí)的確定性是用可信度cf表達(dá)的，常用0～1的范圍值表示。事實(shí)的可靠性或者事實(shí)發(fā)生的概率常影響事實(shí)的可信度。專(zhuān)家系統(tǒng)中的規(guī)則也可能帶有不確定性，也可以用0～1的范圍值表示可信度。復(fù)合規(guī)則等效于若干個(gè)只有一個(gè)結(jié)論事實(shí)的規(guī)則，這時(shí)相應(yīng)于結(jié)論中的每一個(gè)事實(shí)都可能有一個(gè)規(guī)則可信度。在非精確推理時(shí)，事實(shí)和規(guī)則的可信度均可存儲(chǔ)在內(nèi)部知識(shí)庫(kù)中。對(duì)本例，可以修改規(guī)則如表3。

在專(zhuān)家系統(tǒng)中，復(fù)合規(guī)則的前提可以表達(dá)為數(shù)個(gè)事實(shí)的一系列合取、析取關(guān)系，而各事實(shí)的可信度完全可能不相同。這種在規(guī)則前提為事實(shí)合取、析取形式時(shí)，計(jì)算前提總的可信度的處理稱(chēng)為可信度復(fù)合。

在很多情況下，可信度復(fù)合采用基于模糊集理論的方法處理而有：

在專(zhuān)家系統(tǒng)中，可能有多個(gè)規(guī)則的結(jié)論事實(shí)相同。在采用非精確推理時(shí)，同一結(jié)論事實(shí)在分別由數(shù)個(gè)規(guī)則導(dǎo)出后各自所得的可信度數(shù)值完全可能不同。這時(shí)候就必須根據(jù)這些不同的可信度數(shù)值為該事實(shí)綜合出一個(gè)單一的可信度數(shù)值，供其后的推理應(yīng)用或作為推理結(jié)果輸出。這一過(guò)程在推理中通常不是在導(dǎo)出該事實(shí)的所有規(guī)則都運(yùn)用完畢后進(jìn)行，而是在每一個(gè)導(dǎo)出該事實(shí)的規(guī)則運(yùn)用后就按一定法則累計(jì)該事實(shí)的可信度，因而稱(chēng)之為可信度積累。

可信度積累有若干種方法，其中最常用的方法如下：

當(dāng)一個(gè)事實(shí)的可信度等于中性值時(shí)，該事實(shí)將不參加可信度積累。

當(dāng)參加積累的各可信度均大于中性值時(shí)，采用計(jì)算公式：

當(dāng)參加積累的各可信度均小于中性值時(shí)，采用計(jì)算公式：

當(dāng)參加積累的可信度一個(gè)小于中性值而另一個(gè)大于中性值時(shí)，采用計(jì)算公式：

在非精確推理中，只有積累的事實(shí)可信度達(dá)到一定數(shù)值時(shí)該事實(shí)才被認(rèn)為可信，這一可信度數(shù)值稱(chēng)為可信水準(zhǔn)?？尚潘疁?zhǔn)可以由系統(tǒng)研制者決定后記入系統(tǒng)，也可由系統(tǒng)使用者根據(jù)問(wèn)題性質(zhì)自行決定。

3.3 推理方向的選擇

推理方向有三種：正向推理、反向推理以及正反向混合推理。對(duì)于實(shí)際的診斷問(wèn)題，人們首先可能只知道診斷對(duì)象的表層征兆信息，由于不知道全部的征兆信息，而是根據(jù)診斷的需求來(lái)討論征兆量，對(duì)于這些信息在推理過(guò)程中就需要向用戶詢問(wèn)，因此在診斷中采用反向推理。如果當(dāng)前的目標(biāo)是斷言結(jié)論中的事實(shí)(假設(shè))，那么就必須斷定前提是否與狀態(tài)相匹配。

首先從知識(shí)庫(kù)中選擇一種故障作為目標(biāo)假設(shè)，然后尋找支持假設(shè)的相關(guān)知識(shí)，依次檢查這些相關(guān)知識(shí)是否可用，其方法是該知識(shí)應(yīng)用的必要條件是否具備，這些必要條件，要么已經(jīng)具備，要么作為新的子目標(biāo)再用上述方法繼續(xù)尋找并檢查相關(guān)知識(shí)，直到問(wèn)題解決或沒(méi)有相關(guān)知識(shí)，當(dāng)沒(méi)有相關(guān)知識(shí)時(shí)，就詢問(wèn)用戶。

設(shè)知識(shí)庫(kù)共有K條規(guī)則，其中第I條的前提部分的事實(shí)又有J個(gè)，則其推理過(guò)程可用示意圖2表示。

圖2 推理過(guò)程

在推理過(guò)程中，最終的子目標(biāo)實(shí)際上是一些基本事實(shí)，對(duì)這些事實(shí)的證明并不需要引用規(guī)則，它們可以是事先設(shè)定的，也可以是在推理過(guò)程中由用戶實(shí)時(shí)的輸入的，所以推理過(guò)程一般總是能夠終止的。

由于采用非精確推理，在用如上步驟找到一條推理路徑后還必須根據(jù)其上葉節(jié)點(diǎn)事實(shí)的可信度及其上連接規(guī)則的可信度計(jì)算出推理目標(biāo)的可信度。如果該可信度低于可信水準(zhǔn)，則還必須繼續(xù)搜索其它推理路徑，直到推理目標(biāo)的積累可信度達(dá)到或超過(guò)其可信水準(zhǔn)，此時(shí)推理成功。若所有推理路徑都已應(yīng)用而推理目標(biāo)的積累可信度仍低于可信水準(zhǔn)，那么推理失敗。

由于專(zhuān)家系統(tǒng)故障診斷的關(guān)鍵在于規(guī)則，而規(guī)則的收集提煉需要大量的經(jīng)驗(yàn)積累；如果規(guī)則庫(kù)中沒(méi)有完善的規(guī)則，很有可能沒(méi)法判斷推理給出客戶的故障診斷結(jié)果。結(jié)合以上的推理過(guò)程，即是把知識(shí)庫(kù)中的K條規(guī)則所涉及的所有結(jié)論都反向推理，驗(yàn)證結(jié)果都是假設(shè)錯(cuò)誤，這時(shí)候只能承認(rèn)故障診斷失敗。因此，專(zhuān)家系統(tǒng)故障診斷必須考慮基于成熟的知識(shí)庫(kù)，同時(shí)也要不斷的收集數(shù)據(jù)，充實(shí)知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則。一個(gè)實(shí)用的專(zhuān)家系統(tǒng)可能要經(jīng)過(guò)多次的使用——更新知識(shí)——試驗(yàn)的循環(huán)才能完善，應(yīng)該把獲取知識(shí)、使用、更新知識(shí)和試驗(yàn)交織在一起，在系統(tǒng)運(yùn)用中不斷自我完善。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文重點(diǎn)介紹了如何通過(guò)WEB服務(wù)器實(shí)現(xiàn)數(shù)字式遠(yuǎn)程服務(wù)，如何在技術(shù)支持服務(wù)過(guò)程中分析客戶特性、實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的個(gè)性化服務(wù)，如何實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程故障診斷和遠(yuǎn)程參數(shù)指導(dǎo)等內(nèi)容。全文的特點(diǎn)在于以下兩個(gè)方面：

1）提出通過(guò)WEB服務(wù)器實(shí)現(xiàn)數(shù)字式遠(yuǎn)程服務(wù)的軟件架構(gòu)。

2）提出一種基于可信度的非精確推理算法實(shí)現(xiàn)故障診斷，同時(shí)提出一種通過(guò)客戶驗(yàn)證反饋改變知識(shí)庫(kù)的算法思想。

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