淮 斌,楊海成,萬 能
(西北工業(yè)大學(xué) 現(xiàn)代設(shè)計(jì)與集成制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710072)
在航空發(fā)動(dòng)機(jī)MRO(Maintenance, Repair and Operations)過程中維修維護(hù)大量依賴于人的經(jīng)驗(yàn)與分析,而經(jīng)驗(yàn)只存在于人腦中,往往只能通過“口口相傳”和實(shí)際操作的方式繼承傳遞[1]。這種現(xiàn)狀造成維修經(jīng)驗(yàn)知識(shí)難以積累傳播,制約了維修效率和維修質(zhì)量。目前維修知識(shí)主要以紙質(zhì)的維修手冊(cè)、維修守則等形式傳遞,這類方法難以實(shí)現(xiàn)MRO知識(shí)對(duì)維修過程的主動(dòng)輔助,也難以讓維修者以最佳方式重用知識(shí)。對(duì)于航空發(fā)動(dòng)機(jī)的維修維護(hù),目前研究主要集中于維修數(shù)據(jù)、物料數(shù)據(jù)、維修方法等數(shù)據(jù)管理方向,并且已有軟件廠商提出了相應(yīng)的解決方案[2]。但對(duì)于MRO領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)建模方法和重用方法尚未有深入研究,而MRO知識(shí)的建模與重用方法恰恰是提高航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修維護(hù)能力的重要保障之一[3]。
在航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修維護(hù)過程中,存在大量的術(shù)語詞匯。這些術(shù)語都對(duì)應(yīng)領(lǐng)域中的某個(gè)概念、參數(shù)、過程或者零部件。這些術(shù)語之間具備四種基本關(guān)系:同義關(guān)系、反義關(guān)系、上下位關(guān)系和整體/部分關(guān)系[4]。
定義1:如果術(shù)語α能完全替代術(shù)語β所涉及的所有知識(shí)而得到與術(shù)語β相同的結(jié)果,并且術(shù)語 β對(duì)于術(shù)語α存在同樣關(guān)系,則我們稱術(shù)語α與術(shù)語β是同義關(guān)系,記為α=β。
定義2:如果術(shù)語α與術(shù)語β之間存在從屬關(guān)系,則術(shù)語α是術(shù)語β的下位,術(shù)語β是術(shù)語α的上位。
定義3:如果術(shù)語?僅有下位術(shù)語α與術(shù)語β,而且術(shù)語α與術(shù)語β沒有交集,則稱術(shù)語α與術(shù)語β為反義關(guān)系。
定義4:如果術(shù)語α描述的概念是術(shù)語β描述概念的組成部分,則稱術(shù)語α與術(shù)語β是整體/部分關(guān)系。
為了實(shí)現(xiàn)航空發(fā)動(dòng)機(jī)MRO知識(shí)重用的語義計(jì)算,首先針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的特點(diǎn)建立領(lǐng)域中的擴(kuò)展術(shù)語語義關(guān)系樹。如圖1所示。
圖1 術(shù)語語義關(guān)系樹
語義相似度計(jì)算就是以術(shù)語語義關(guān)系樹為基礎(chǔ),計(jì)算術(shù)語之間的相似程度。假設(shè)λ為可調(diào)整因子,D(c1,c2)表示兩個(gè)概念之間的語義距離。語義相似度的計(jì)算公式為:
語義距離描述了兩個(gè)概念的相似程度。兩個(gè)概念間的語義距離越近,它們的語義相似程度越高,反之越低。本文根據(jù)術(shù)語在語義關(guān)系樹上的最小加權(quán)路徑來衡量語義距離。路徑的權(quán)值依據(jù)術(shù)語在語義關(guān)系樹中的深度取值,即 表示從術(shù)語U(C)中引出的所有邊的權(quán)值,其中Dep(c)表示術(shù)語C與語義樹根節(jié)點(diǎn)的最短路徑。
在語義關(guān)系樹上,術(shù)語之間的結(jié)構(gòu)分為六類:同義結(jié)構(gòu),反義結(jié)構(gòu)、整體/部分結(jié)構(gòu),上下位結(jié)構(gòu),同上位詞結(jié)構(gòu)和異上位詞結(jié)構(gòu)[5]。記術(shù)語的同義詞集合為Ssyn(s),上位詞集合為Sup(t),整體/部分詞集合為Smer(t),術(shù)語m對(duì)術(shù)語n之間相似度為A(m,n)。
同義結(jié)構(gòu):如果術(shù)語w1與術(shù)語w2是同義詞,即則可得w1對(duì)w2的相似度為A(w1,w2)=1,w2對(duì)w1的相似度也為A(w2,w1)=1。
反義結(jié)構(gòu):如果術(shù)語w1與術(shù)語w2是反義詞,則可得A(w1,w2)=0,A(w2,w1)=0。
整體/部分結(jié)構(gòu):如果w1與w2是整體與部分的關(guān)系,整體和部分關(guān)系的概念之間只有結(jié)構(gòu)上的包含關(guān)系,雙方?jīng)]有語義的相似性。即則可得A(w1,w2)=0,A(w2,w1)=0。
上下位結(jié)構(gòu): 如果術(shù)語w1是w2的上位詞,則存在從w1到w2的直接路徑。假設(shè)從w1到w2的路徑上有術(shù)語,使得術(shù)語w1和w2之間最短路徑的邊的權(quán)值為:術(shù)語w1和w2之間的語義距離為:則 w2對(duì)w1的相似度:,而w1對(duì)w2的相似度也等于
同上位詞結(jié)構(gòu):如果w1與w2具有相同的上位詞w,假設(shè)w1到w2的路徑上有術(shù)語
航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修維護(hù)中常體現(xiàn)出強(qiáng)經(jīng)驗(yàn)弱理論性,許多維修知識(shí)經(jīng)驗(yàn)隱含在以往的維修案例中,形成案例類知識(shí)。案例類知識(shí)模型包括案例檢索條件和案例內(nèi)容兩部分。案例檢索條件是描述維修案例的檢索依據(jù)。檢索條件可以描述為:
InstSearch是案例類知識(shí)的檢索條件。Model是維修對(duì)象術(shù)語。Course是維修過程術(shù)語。FeaVec是維修內(nèi)容的特征向量。利用維修對(duì)象作為第一級(jí)檢索條件可以迅速縮小檢索范圍。利用維修維護(hù)過程作為第二級(jí)檢索條件。利用維修內(nèi)容的關(guān)鍵字作為特征向量。在前兩級(jí)檢索的結(jié)果中,通過對(duì)案例特征向量的模糊匹配可以得到最接近維修要求的案例知識(shí),而第三級(jí)檢索是案例精確檢索的依據(jù)。
搜索案例的結(jié)構(gòu)化特征向量時(shí),可以采用語義相似度計(jì)算方法檢索案例。其檢索機(jī)制如圖2所示。
圖2 維修案例類知識(shí)重用方法
圖表類知識(shí)是利用經(jīng)驗(yàn)曲線和表格等描述參數(shù)常用取值或多個(gè)參數(shù)之間取值的變化規(guī)律。航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修過程中也存在這類經(jīng)驗(yàn)曲線、經(jīng)驗(yàn)表格。經(jīng)驗(yàn)曲線和表格能描述維修因素與其他多個(gè)因素之間可量化的關(guān)系。這類知識(shí)對(duì)維修參數(shù)選擇有直接的指導(dǎo)作用,但參數(shù)選擇的優(yōu)劣判斷往往需要以維修要求來評(píng)價(jià)。
領(lǐng)域?qū)<乙詧D表中參數(shù)選擇的取值精度作為最小步長(zhǎng),圖表類知識(shí)按照最小選擇步長(zhǎng)將經(jīng)驗(yàn)曲線離散為點(diǎn)集合,點(diǎn)集合中每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的主動(dòng)參數(shù)與從動(dòng)參數(shù)組成鍵值對(duì)。將經(jīng)驗(yàn)曲線或表格上待選的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)作為鍵名,與之相關(guān)聯(lián)的參數(shù)值作為鍵值。圖表類知識(shí)模型可描述為:
Graph是指維修圖表信息的完備描述。GraphItem是指原始圖表中一組主被動(dòng)參數(shù)映射。Number是該組映射被使用的次數(shù),該次數(shù)是在調(diào)用結(jié)束后返回的值。SubData是指主動(dòng)參數(shù),即該圖表知識(shí)所表達(dá)的待選參數(shù)。ObData是指該圖表知識(shí)中被主動(dòng)參數(shù)影響的被動(dòng)參數(shù)。KName是參數(shù)名稱,KValue是參數(shù)值。主動(dòng)參數(shù)與被動(dòng)參數(shù)之間存在映射關(guān)系,這種映射關(guān)系將主動(dòng)參數(shù)與被動(dòng)參數(shù)連接起來形成圖表的完整描述。
參數(shù)選用是圖表類知識(shí)重用的主要方式。首先由領(lǐng)域?qū)<姨岢鼍S修圖表知識(shí)中影響待選參數(shù)的其它參數(shù)因子,這些參數(shù)因子組成維修特征向量FeaVec。各種不同的維修特征向量形成特征向量集合FeaVecSet。FeaVecSet中每一個(gè)FeaVec對(duì)應(yīng)一個(gè)待選參數(shù)建立頻率描述UseFrequencyDes。UseFrequencyDes以待選參數(shù)的值為橫坐標(biāo),以每個(gè)待選參數(shù)的使用次數(shù)為縱坐標(biāo),形成二維表。
統(tǒng)計(jì)反饋組件負(fù)責(zé)從知識(shí)調(diào)用組件獲得維修特征向量各分量的值,利用語義相似度計(jì)算得到特征向量與FeaVec之間的相似度。獲得匹配程度最高的FeaVec所對(duì)應(yīng)的UserFrequencyDes。查詢UseFrequencyDes獲取使用次數(shù)最多的待選參數(shù)值作為維修選用初始值。由統(tǒng)計(jì)方法獲取的初始值往往并不是最終選用的參數(shù)值,通過維修過程中的反復(fù)實(shí)驗(yàn)才能獲得最終選用值。將最終選用值反饋回UseFrequencyDes,在UseFrequencyDes中將最終選用值的使用次數(shù)加1。這個(gè)過程是反饋實(shí)際選用值以更新圖表類維修知識(shí)的過程。如圖3所示。
圖3 基于統(tǒng)計(jì)反饋的維修知識(shí)重用
航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修維護(hù)過程中也存在能夠定量描述的知識(shí),這類知識(shí)往往以各種學(xué)科內(nèi)部的經(jīng)驗(yàn)公式體現(xiàn),并不是一成不變。對(duì)公式類知識(shí)的傳統(tǒng)應(yīng)用方法是利用高級(jí)程序語言直接描述公式運(yùn)算方法,使公式類知識(shí)固化在應(yīng)用組件程序中。但當(dāng)維修知識(shí)發(fā)生變化后,公式類知識(shí)難以隨之變化,不利于知識(shí)的進(jìn)化[6,7]。
公式類知識(shí)可以抽象為原子表達(dá)式的有向圖。原子表達(dá)式可以分解為輸入?yún)?shù)、輸出參數(shù)和數(shù)學(xué)運(yùn)算符號(hào)三種基本元素。數(shù)學(xué)運(yùn)算符號(hào)對(duì)應(yīng)運(yùn)算的數(shù)學(xué)實(shí)現(xiàn),數(shù)學(xué)實(shí)現(xiàn)一般包含在程序組件中以可調(diào)用接口表現(xiàn)。
FeaVec是公式類特征向量。InputSet是輸入?yún)?shù)集合,OutputSet是輸出參數(shù)集合。FormulaOnto是維修知識(shí)模型。Expression是公式類知識(shí)中不可分解的原子表達(dá)式。表達(dá)式個(gè)數(shù)可以是多個(gè)。Index是原子表達(dá)式的調(diào)用序號(hào)。Construct是指調(diào)用結(jié)構(gòu),調(diào)用結(jié)構(gòu)分為順序、分支、聚合和異或四種類型。Para是原子表達(dá)式的輸入?yún)?shù)集合。MathSymbol是原子表達(dá)式所涉及的數(shù)學(xué)運(yùn)算符號(hào)。result是運(yùn)算結(jié)果參數(shù)集合。realization是運(yùn)算符號(hào)的實(shí)現(xiàn)組件地址。對(duì)公式類知識(shí)的調(diào)用依賴于對(duì)公式知識(shí)的功能描述。本文利用公式特征向量抽象描述公式知識(shí)的功能。公式類知識(shí)特征向量利用公式的輸入?yún)?shù)集合和輸出參數(shù)集合標(biāo)識(shí)。構(gòu)建框架公式庫作為公式類知識(shí)的重用方法,如圖4所示。
知識(shí)調(diào)用組件:公式類知識(shí)的使用者,通過檢索公式的特征向量獲取知識(shí)資源。
公式類知識(shí)檢索引擎:接收知識(shí)調(diào)用組件傳遞的特征向量,在公式類知識(shí)庫中搜索匹配符合要求的公式類知識(shí)插件,向公式類知識(shí)解釋引擎?zhèn)鬟f檢索到的插件ID號(hào)。
公式類知識(shí)解釋引擎:接收知識(shí)匹配結(jié)果的插件ID號(hào),通過ID號(hào)得到公式類維修知識(shí)插件,解釋公式插件的語義,形成原子表達(dá)式調(diào)用序列。
公式類知識(shí)執(zhí)行引擎:接收公式類知識(shí)解釋引擎?zhèn)鬟f的原子表達(dá)式,調(diào)用運(yùn)算符號(hào)組件實(shí)現(xiàn)公式計(jì)算,并返回計(jì)算結(jié)果。
運(yùn)算符號(hào)組件:實(shí)現(xiàn)公式類知識(shí)中涉及到的各種運(yùn)算符號(hào)的功能,形成可被調(diào)用的函數(shù)庫。
將維修計(jì)算公式封裝為公式插件,公式插件順序排列在公式知識(shí)庫的框架插槽中,對(duì)外暴露出公式的輸入?yún)?shù)與輸出參數(shù)集合作為特征向量。知識(shí)調(diào)用組件通過匹配特征向量找到所需要的公式類知識(shí)。如圖4所示。
圖4 維修公式類知識(shí)重用方法
在航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修維護(hù)能力與質(zhì)量日趨重要的現(xiàn)狀下,MRO的知識(shí)建模與重用成為了有效的提升手段。本文利用擴(kuò)展術(shù)語語義樹對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)維修維護(hù)領(lǐng)域的術(shù)語進(jìn)行統(tǒng)一描述,并利用語義相似度算法為維修維護(hù)知識(shí)中的術(shù)語語義匹配奠定了基礎(chǔ)。按照維修維護(hù)知識(shí)形式特點(diǎn)劃分了案例類知識(shí)、圖表類知識(shí)與公式類知識(shí),對(duì)每類知識(shí)提出了描述模型,并且針對(duì)每類知識(shí)的特性設(shè)計(jì)了知識(shí)重用的方法,最終實(shí)現(xiàn)了面向MRO知識(shí)建模與重用的知識(shí)管理體系。
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