基于多知識表示的農(nóng)用車電氣系統(tǒng)物理模型構(gòu)建*

楊淮清，張輝宇

（沈陽工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110870）

基于多知識表示的農(nóng)用車電氣系統(tǒng)物理模型構(gòu)建*

楊淮清，張輝宇

（沈陽工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110870）

結(jié)合農(nóng)用車電氣系統(tǒng)物理模型構(gòu)建，系統(tǒng)、全面地探討了使用多知識表示方法從事系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、器件特性、連接關(guān)系、機(jī)能演變機(jī)理和問題求解主體路線模型建造時，可能面臨的諸多實(shí)際問題解決對策。

物理世界建模；深層知識利用；專家系統(tǒng)；故障診斷；農(nóng)用設(shè)備檢測

農(nóng)業(yè)是維系社會生存的基礎(chǔ)，同時也是推動科技快速發(fā)展的研究課題主要來源。而欲達(dá)到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)適應(yīng)時代需求，機(jī)械化、機(jī)器人化、信息化、基因與生物工程化等即構(gòu)成其核心主體，而農(nóng)用車便占據(jù)了不可忽視的地位和作用。當(dāng)前，在農(nóng)用車使用、維修領(lǐng)域依然存在諸多不盡人意之處，技術(shù)層次偏低、網(wǎng)點(diǎn)不完善與服務(wù)水準(zhǔn)低下等極大地束縛了農(nóng)用車的性能發(fā)揮。由于農(nóng)業(yè)耕作、運(yùn)輸當(dāng)中的粉塵、顛簸使得農(nóng)用車應(yīng)用條件惡劣、故障頻發(fā)便，如若維護(hù)不及時輕則縮短設(shè)備壽命，重則引發(fā)人身、財(cái)產(chǎn)傷損。因此，農(nóng)用車故障診斷、修復(fù)越來越引起人們的普遍關(guān)注，并投入巨大精力予以研究，但技術(shù)路線卻很少超出建立于表層經(jīng)驗(yàn)上面的專家系統(tǒng)范疇。雖然出現(xiàn)了多信息融合與多診斷方法協(xié)調(diào)傾向，但判定依據(jù)、知識結(jié)構(gòu)仍缺乏跨越式突破，導(dǎo)致故障診斷系統(tǒng)難以適應(yīng)社會期求的根源依然很多，而且?guī)缀鯚o一例外地沒有全面建立物理對象的結(jié)構(gòu)、形態(tài)、機(jī)理、動作與事件演變過程模型[1-2]。本研究正是在多知識表示基礎(chǔ)上，通過圍繞農(nóng)用車電氣部分建立物理模型來尋求更加理想的故障診斷效果。

1 電氣系統(tǒng)基本特性與物理模型在故障診斷中的地位

無論設(shè)備功用如何，電氣故障均由部件失效、接觸不良、開路、短路和參數(shù)嚴(yán)重偏離原有值而難于發(fā)揮既定效能等原因造成。但主要原因是老化、粉塵、震動、顛簸、燒融、散熱不暢、磨損、使用不當(dāng)、電化與有害物質(zhì)侵蝕等。從故障外部表現(xiàn)觀察，通常不會超出漸進(jìn)性和突發(fā)性兩種。而突發(fā)故障的出現(xiàn)大多絕非偶然產(chǎn)生，這是因?yàn)椋海?）任何故障若缺少內(nèi)部或外界誘因，它一定不會無緣無故地發(fā)生；（2）故障在表現(xiàn)出來之前，必定要經(jīng)歷從隱性到顯性的轉(zhuǎn)化過程，不管該轉(zhuǎn)化如何隨問題本性差異而呈現(xiàn)出持續(xù)時間長短不一，均不可能逃脫此項(xiàng)規(guī)則束縛；（3）每個器件都有自己的故障耐受容限，當(dāng)達(dá)到或超過耐受閾值時，將以某種形式準(zhǔn)確無誤地反映出來[3]。

農(nóng)用車電氣系統(tǒng)由電池、發(fā)電機(jī)、電動機(jī)、火花塞、喇叭、燈、電壓表、電流表、開關(guān)和接線端子板組成，它們在導(dǎo)線連接之下構(gòu)成有機(jī)整體。器件品種差別限定了各自在系統(tǒng)中的地位、作用。盡管電氣器件故障頻度直接承受于質(zhì)量、安放位置、防護(hù)手段和使用及維護(hù)精心度等眾多要素制約，但其故障誘因、轉(zhuǎn)化機(jī)理與現(xiàn)象特征則能預(yù)先給予滿意化揭示。

借助農(nóng)用車電氣系統(tǒng)物理模型能夠自動地提取某些并非十分深奧的一般化規(guī)則，而系統(tǒng)內(nèi)的器件品種、布局、職能劃定是相對固定的，如果建立比較完善的物理模型，可依照不同器件的故障現(xiàn)象建造故障根源追查規(guī)則。利用該模型可以自動或人機(jī)互助地生成問題求解基本路線，使得故障表象與關(guān)聯(lián)器件所構(gòu)建的推理步驟序列更加簡潔、明晰。依故障表現(xiàn)劃定問題解決層次、范圍，從而達(dá)到極大地優(yōu)化系統(tǒng)效率、增強(qiáng)用戶接受程度，并參照物理模型協(xié)助能夠大幅度地充實(shí)證據(jù)、事實(shí)提問期間的目的性與合理性，以及檢驗(yàn)結(jié)論可靠度。

2 電氣系統(tǒng)物理模型特性劃分與構(gòu)筑體系

農(nóng)用車電氣系統(tǒng)物理模型按特性差異可劃分成靜態(tài)與動態(tài)兩大系列，靜態(tài)模型能夠歸結(jié)成為器件特性、器件典型故障、器件故障典型表現(xiàn)、電氣連接關(guān)系、器件質(zhì)量、使用狀況、操作者技能、故障耐受容限、維修記錄與故障頻度統(tǒng)計(jì)等多個部分[1]；動態(tài)模型則能歸并成器件故障演變機(jī)理、故障散播機(jī)理、性能遷移、器件關(guān)聯(lián)效應(yīng)、震動與顛簸對器件的破壞原理，以及燒融與侵蝕引發(fā)故障的機(jī)理和不同階段表現(xiàn)等不同成份[3]。在此，所有細(xì)分模型或緊密或松散、或直接或間接，它們相互作用、彼此制約，最終共同組成了如圖1所示的依賴形態(tài)。但此處給出的動、靜態(tài)物理模型不可避免地包含有某些漏洞與不足：（1）細(xì)分模型間關(guān)系極度錯綜復(fù)雜，不是運(yùn)用幾根線條就能夠予以絕對化、準(zhǔn)確、嚴(yán)密的表征；（2）模型動、靜態(tài)特性只能比較粗略地加以劃分，例如器件質(zhì)量模型與各類記錄，當(dāng)它們服務(wù)于不同目標(biāo)時便分別兼具靜態(tài)或動態(tài)屬性，甚至同時具備動、靜態(tài)性質(zhì)，出于簡化研究難度特將其劃歸靜態(tài)范疇。

農(nóng)用車電氣系統(tǒng)具有十分明顯的雙重本性，既非一成不變，但也不是變化多端、沒有基本規(guī)則可循，其模型構(gòu)筑體系具有先驗(yàn)概括、動態(tài)學(xué)習(xí)與后驗(yàn)分析充實(shí)三種途徑。在具體化的農(nóng)用車電氣系統(tǒng)中，器件種類是相對固定的，電氣連接關(guān)系也不會隨意發(fā)生變動，通過分析過去積累經(jīng)驗(yàn)可以比較準(zhǔn)確地建立對應(yīng)模型。雖然這部分模型仍有待日后實(shí)際檢驗(yàn)與擴(kuò)充、完善，但主體特征卻更多地呈現(xiàn)出先驗(yàn)概括特點(diǎn)。雖然深入、細(xì)致地建立靜態(tài)模型，但不可能杜絕所有漏洞，為克服此限制不得不采用動態(tài)學(xué)習(xí)和后驗(yàn)分析獲得修正、充實(shí)，促使系統(tǒng)問題求解能力日趨完備。事實(shí)上，很多模型的準(zhǔn)確建立極端依賴于動態(tài)學(xué)習(xí)和后驗(yàn)分析，尤其像器件性能變遷機(jī)理、器件質(zhì)量等緊密地關(guān)聯(lián)于廠家變更、產(chǎn)品批次性能差異。

3 基于多知識表示的農(nóng)用車電氣系統(tǒng)模型構(gòu)造

農(nóng)用車電氣系統(tǒng)由多類、多部件集合而成，每個器件均擁有一定的自身獨(dú)立特性，相互間又服從依存關(guān)系，表現(xiàn)出十分明顯的制約、影響特征。出于準(zhǔn)確揭示系統(tǒng)形態(tài)，模型中的個體可以視作自主體對待，它們相互協(xié)作便組成了多自主綜合體。

3.1 基于謂詞與時序邏輯的狀態(tài)記錄

深入了解、掌握問題求解對象不同時刻的各種內(nèi)、外部狀態(tài)，將有利于結(jié)論的準(zhǔn)確性、可靠性提高。雖然它們也具有某種時變特征，但不同時間點(diǎn)上的形態(tài)變異卻構(gòu)成了未來系統(tǒng)關(guān)心重點(diǎn)。如若把謂詞與時序邏輯予以結(jié)合，即得到：

它指明對象 Object，在日期 Date、時間 Time，關(guān)于特征Predication的形態(tài)是Status。表達(dá)式（1）主要用于描述靜態(tài)模型中的故障、工作與維修記錄。在此，形態(tài)差異標(biāo)準(zhǔn)制定顯得非常重要，過于死板則無法適應(yīng)某些變化，頻繁更改易形成混亂，甚至錯誤解讀過去狀態(tài)，因此必須建立基本準(zhǔn)則和變更簿記。

3.2 基于數(shù)學(xué)模型、謂詞與時序時區(qū)邏輯的漸變機(jī)理表現(xiàn)

通過反復(fù)試驗(yàn)和實(shí)際使用，能夠提取出器件燒蝕與顛震破壞演變、性能變遷、故障演變與散播等在不同條件下的數(shù)學(xué)模型。由于數(shù)學(xué)模型采用必須嚴(yán)格遵守預(yù)先設(shè)定的先決條件，所以相對簡單的時序邏輯就表現(xiàn)得有些難以勝任，不得不擴(kuò)展到時序時區(qū)邏輯層次[4]。經(jīng)過擴(kuò)展后的漸變機(jī)理表示為：

它表明對象Object，在日期Date、時間Time，按照Condition條件下的數(shù)學(xué)模型Function，使特征Predication的形態(tài)Status延續(xù)了Delay時長。

3.3 基于語義網(wǎng)絡(luò)的特性展示

故障診斷得以順暢、準(zhǔn)確進(jìn)行的首要前提是針對被檢對象內(nèi)部成份給予全面揭示，并將各個體的特性予以詳細(xì)表征，這樣才有望從更深層次發(fā)現(xiàn)故障產(chǎn)生根源且獲得徹底排查[5-6]。在現(xiàn)有諸類知識表示方法中，最適合擔(dān)負(fù)本職責(zé)者理應(yīng)首推語義網(wǎng)絡(luò)。在此，它主要履行器件功用、故障種類、故障表現(xiàn)、設(shè)備內(nèi)部組成與故障產(chǎn)生根源等描述，表示形式依舊使用弧連接下的節(jié)點(diǎn)對。

3.4 基于框架的結(jié)構(gòu)、關(guān)系搭建

框架表示源自語義網(wǎng)絡(luò)，但兩者又存在明顯差異。為更加有效地表現(xiàn)農(nóng)用車電氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和器件有機(jī)連接關(guān)系，特采用框架作為表述手段，并自動地生成診斷推理路線，以及便于維修期間準(zhǔn)確、無誤地區(qū)分各個部分。器件連接位置關(guān)系不但直接決定著故障演變與散播，而且由原理層面制約著最佳查找策略編排與證據(jù)詢問注重點(diǎn)確定[5-6]。在整個電氣模型建造當(dāng)中，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和關(guān)系構(gòu)成了核心內(nèi)容，緊密地關(guān)聯(lián)著最終性能發(fā)揮與表現(xiàn)。

農(nóng)用設(shè)備故障診斷自動化與高性能化，不僅有著重要的經(jīng)濟(jì)、社會意義，更富有廣闊的學(xué)術(shù)研究價值。本文結(jié)合典型的農(nóng)用車電氣系統(tǒng)故障診斷，比較系統(tǒng)地討論了借助謂詞邏輯、時序時區(qū)邏輯、語義網(wǎng)絡(luò)、框架和劇本等多種表示方法，構(gòu)筑各類器件特性、連接關(guān)系、演變機(jī)理、維護(hù)、使用記錄和問題求解關(guān)鍵指導(dǎo)靜、動態(tài)模型。此工作盡管仍居于最基本探索階段，但已經(jīng)展現(xiàn)出極具吸引力的效能。

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Method reseach of agricultural vehicle for electrical system physical modelling based on multiple knowledge representations

Yang Huaiqing，Zhang Huiyu

（School of Information Science and Engineering，Shenyang University of Technology，Shenyang 110870，China）

According to the physical modeling for electrical system of agricultural vehicle， the paper systematically and comprehensively discusses the approach and the resolution about the present practical problem that utilize multiple knowledge representations in system construction，component properties，the connected relation，evolution mechanism and modeling the key routes of problem-resolving.

physical world modeling；deep knowledge application；expert system；faults diagnosis；agricultural equipment detection

TP182

A

1674-7720（2011）01-0069-03

遼寧省教育廳資助課題（2008500）

2010-06-09）

楊淮清，男，1956年生，副教授，研究生導(dǎo)師，主要研究方向：人工智能、智能機(jī)器人學(xué)。

張輝宇，男，1980年生，碩士研究生，主要研究方向：智能信息處理。