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    基于EXSYS的故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

    2015-03-24 08:06:34黃宏偉李永耀謝國強雷文平
    制造業(yè)自動化 2015年15期
    關(guān)鍵詞:征兆示意圖故障診斷

    黃宏偉,陳 超,李永耀,謝國強,雷文平

    HUANG Hong-wei1, CHEN Chao2, LI Yong-yao2, XIE Guo-qiang1, LEI Wen-ping2

    (1.中電投河南電力有限公司 信息技術(shù)中心,鄭州 450001;2.鄭州大學(xué) 振動工程研究所,鄭州 450001)

    0 引言

    隨著工業(yè)的飛速發(fā)展,設(shè)備安全越來越受到人們的重視,企業(yè)越來越關(guān)注關(guān)鍵設(shè)備的運行狀態(tài)[1]。應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對旋轉(zhuǎn)機械進行遠程在線監(jiān)測可以實時了解機組的運行狀態(tài)。通過集成于在線監(jiān)測系統(tǒng)的專家系統(tǒng)可以對監(jiān)測中發(fā)現(xiàn)有故障的機組進行故障診斷,及時發(fā)現(xiàn)早期故障,提前采取相應(yīng)的處理措施,避免事故的發(fā)生,對提升企業(yè)的故障診斷水平、積累設(shè)備診斷和故障分析經(jīng)驗具有十分重要的意義[2]。

    EXSYS是美國EXSYS軟件公司推出的專家系統(tǒng)建造軟件,使用EXSYS不需要有編程的基礎(chǔ),具有操作簡單、靈活性強等優(yōu)點,大大簡化了知識庫及推理機建立及維護的過程,受到了國外眾多用戶的歡迎[3]。

    本文利用EXSYS專家系統(tǒng)建造軟件開發(fā)了集成于在線監(jiān)測系統(tǒng)的故障診斷專家系統(tǒng),針對不同企業(yè)不同機組建立了相應(yīng)的知識庫,通過在線監(jiān)測系統(tǒng)自動提取一部分征兆,同時可以通過人機交互向推理機提供更多的診斷信息。

    1 系統(tǒng)總體設(shè)計

    本文中的故障診斷專家系統(tǒng)是集成于在線系統(tǒng)中的子系統(tǒng),通過在線監(jiān)測系統(tǒng)自動提取及人機交互得到征兆信息,利用EXSYS專家系統(tǒng)工具建立的模糊產(chǎn)生式規(guī)則[4,5],進行故障診斷,最后顯示診斷結(jié)果并生成診斷報告。故障診斷專家系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 故障診斷專家系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

    故障診斷專家系統(tǒng)的診斷流程如圖2所示。

    1)當(dāng)在線監(jiān)測系統(tǒng)中有通道為報警狀態(tài)時,在線監(jiān)測系統(tǒng)的報警列表中會出現(xiàn)報警通道及“人機交互診斷”按鈕。

    2)點擊“人機交互診斷”按鈕后系統(tǒng)從在線系統(tǒng)自動獲取當(dāng)前通道的基本信息、振動信息及相關(guān)工藝信息。

    3)將需要進行模糊處理的征兆進行處理之后建立征兆集。

    4)在線監(jiān)測系統(tǒng)調(diào)用EXSYS專家系統(tǒng),讀取征兆中間文件進行診斷,需要人機交互時并進行人機交互。

    5)得到診斷結(jié)果,并產(chǎn)生故障報告。

    2 知識庫及推理機的建立

    2.1 征兆的建立

    對于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷,一般提取以下五類征兆信息:

    1)工作狀態(tài):轉(zhuǎn)速、負荷等。

    2)頻域特征:一倍頻、二倍頻等。

    3)時域特征:軸心軌跡、振動幅值變化趨勢等。

    4)工藝參數(shù):軸承金屬溫度、壓力、流量等。

    5)基本監(jiān)測信息:機組信息、監(jiān)測部位等。

    我們采用EXSYS中的Variables模塊進征兆的建立。Variables創(chuàng)建界面如圖3所示。

    圖2 故障診斷專家系統(tǒng)診斷流程

    圖3 Variable創(chuàng)建界面

    建立征兆時按獲取方式分為兩種情況。

    1)建立通過系統(tǒng)自動計算獲取的征兆時,選擇Numeric vaule類型,并在Variables主界面的Prompt中輸入征兆的描述等信息,如圖4所示。

    圖4 征兆信息輸入示意圖

    2)建立通過人機交互方式獲取的征兆時,首先要建立一個和采用自動提取方式獲取的征兆相同的Numeric vaule類型的Variables,然后建立一個相匹配的Static List類型的變量,用來對征兆進行模糊量化,如圖5所示。Static List分為肯定、很可能、可能、有點可能、可能性小、不可能五種模糊量詞,分別對應(yīng)的隸屬度為1、0.8、0.6、0.4、0.2、0。

    圖5 模糊量化征兆創(chuàng)建界面

    最后,通過建立一個Logic模塊對模糊量詞進行量化,建立相應(yīng)模糊量詞與該征兆隸屬度之間的關(guān)系,在推理至該征兆時,會自動轉(zhuǎn)入Logic模塊,通過選擇模糊量詞將相應(yīng)的隸屬度傳遞給對應(yīng)的征兆,如圖6所示。

    2.2 故障的建立

    建立故障時,在Variables創(chuàng)建主界面選擇Confidence類型并在Variables主界面的Prompt中輸入相應(yīng)的描述信息。圖7為建立不平衡故障的示意圖。

    圖6 人機交互征兆的量化

    圖7 故障信息輸入示意圖

    2.3 規(guī)則的建立

    采用EXSYS中的Logic模塊進行規(guī)則的創(chuàng)建。圖8為不平衡故障的規(guī)則示意圖。

    圖8 規(guī)則示意圖

    圖8 中的規(guī)則為:

    IF:1倍頻較大(閾值0.7,權(quán)重0.6)

    AND:軸心軌跡為橢圓(閾值0.6,權(quán)重0.1)

    AND:振動幅值基本不變(閾值0.6,權(quán)重0.1)

    AND:振幅隨負荷變化不明顯(閾值0.6,權(quán)重0.1)

    AND:1倍頻相位趨勢基本不變(閾值0.6,權(quán)重0.1)

    THEN:轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡,可信度0.9

    規(guī)則的建立過程如下:

    首先,新建一個Logic模塊,針對不同的機組,我們建立不同的Logic模塊,在診斷過程中可以通過選擇與該機組相應(yīng)的Logic模塊進行診斷。然后,通過系統(tǒng)主界面中IF子模塊中的Add按鈕,進行規(guī)則的添加。規(guī)則編輯界面如圖9所示。

    圖9 規(guī)則編輯界面

    當(dāng)規(guī)則的前提條件編輯完成后,點擊Then子模塊中的Variable按鈕選擇相應(yīng)的故障,并進行規(guī)則可信度計算,如圖10所示。

    圖10 故障結(jié)論及可信度計算界面

    2.4 推理控制策略的建立

    采用EXSYS中的Command模塊進行推理控制策略的創(chuàng)建。通過Control及Command對推理控制策略進行創(chuàng)建。本系統(tǒng)中,EXSYS首先讀入在線監(jiān)測系統(tǒng)輸出的EXSYS規(guī)定格式的征兆中間文件,獲得機組編號及通過自動計算獲得的征兆信息,并通過進入相應(yīng)的推理模塊進行推理,最后輸出推理結(jié)果。創(chuàng)建結(jié)果如圖11所示。

    圖11 推理控制策略示意圖

    3 運行示例

    以某一原水廠混流泵的診斷過程為例。當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)報警時,在報警列表中點擊“進入人機交互診斷”按鈕,系統(tǒng)后臺自動進行自動獲取類征兆的計算及提取,并彈出EXSYS人機交互界面,同時讀入機組編號及通過自動計算獲得的征兆信息。報警列表如圖12所示。

    圖12 報警列表示意圖

    對于人機交互類征兆,診斷人員通過選擇相應(yīng)的模糊參量確定相應(yīng)征兆的隸屬度,如圖13所示。

    圖13 人機交互示意圖

    當(dāng)人機交互診斷結(jié)束后,系統(tǒng)會會生成Word格式的診斷報告,如圖14所示。

    圖14 故障診斷報告

    4 結(jié)論

    1)通過EXSYS建立知識庫及推理機,實現(xiàn)了知識庫以及推理機與在線系統(tǒng)的相互獨立,使知識的管理和維護可以相對獨立地進行,提高了系統(tǒng)擴展性。

    2)EXSYS的使用使知識庫及推理機的建立及維護過程變得十分簡單,減少了知識工程師和維護人員的學(xué)習(xí)量及工作量。

    3)通過集成于在線監(jiān)測系統(tǒng)的專家系統(tǒng)可以及時發(fā)現(xiàn)早期故障,提前采取相應(yīng)的處理措施,避免事故的發(fā)生,對提升企業(yè)設(shè)備運行管理水平具有十分重要的意義。

    [1] 何正嘉,陳進,王太勇,等.機械故障診斷理論及應(yīng)用[M].北京:高等教育出版社,2010.

    [2] 關(guān)惠玲,韓捷.設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)原理及實踐[M].北京:機械工業(yè)出版社,2000.

    [3] 陳超,李凌均,雷文平,等.基于多源信息融合的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷專家系統(tǒng)的研究和實現(xiàn)[J].制造業(yè)自動化,2014(19).

    [4] 王永慶.人工智能原理與方法[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,2006:205-206.

    [5] 劉曉波.旋轉(zhuǎn)機械故障診斷若干關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[M].北京:機械工業(yè)出版社,2012:97-98.

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