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    專家控制技術(shù)在船舶機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

    2016-11-17 08:56:04鄭恒持蔣丁宇
    關(guān)鍵詞:機(jī)艙知識(shí)庫報(bào)警

    鄭恒持,蔣丁宇,任 光,陳 龍

    (大連海事大學(xué) 輪機(jī)工程學(xué)院,大連 116026)

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    專家控制技術(shù)在船舶機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

    鄭恒持,蔣丁宇,任 光,陳 龍

    (大連海事大學(xué) 輪機(jī)工程學(xué)院,大連 116026)

    為提高船舶自動(dòng)化程度,實(shí)現(xiàn)無人機(jī)艙,將專家控制技術(shù)應(yīng)用到機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)中;詳細(xì)闡述了專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、原理,從受控對(duì)象、專家控制器、規(guī)則庫、推理機(jī)四方面介紹了建模過程;并結(jié)合結(jié)構(gòu)功能、知識(shí)表示、傳感數(shù)據(jù)預(yù)處理完成了智能機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)的建立;最后通過大連海事大學(xué)開發(fā)的DMS-2015輪機(jī)模擬器對(duì)專家控制型機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明,該系統(tǒng)的應(yīng)用,使機(jī)艙故障報(bào)警更加精確,故障排除更加方便,大大降低了輪機(jī)員工作值班的疲勞強(qiáng)度,而且為船舶機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警提供了一個(gè)新思路。

    監(jiān)測(cè)報(bào)警;專家控制系統(tǒng);結(jié)構(gòu);建模

    0 引言

    隨著科技的進(jìn)步,船舶正向著智能化方向發(fā)展。機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)是船舶自動(dòng)化發(fā)展程度的一個(gè)重要環(huán)節(jié),它的功能是精確地監(jiān)測(cè)機(jī)艙內(nèi)所有重要設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),一旦運(yùn)行設(shè)備發(fā)生了故障,自動(dòng)發(fā)出聲、光報(bào)警信號(hào)[1]。這極大地提高了船舶運(yùn)行的安全性、可靠性,也可以降低船員值班帶來的疲勞強(qiáng)度。

    機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)發(fā)展到目前為止共經(jīng)歷了5個(gè)階段:常規(guī)儀表、集中監(jiān)視、集散型系統(tǒng)、現(xiàn)場(chǎng)總線型全分布式系統(tǒng)、智能監(jiān)視系統(tǒng)[2]。然而目前絕大多數(shù)船舶都還停留在前4個(gè)階段,對(duì)智能型機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)應(yīng)用較少。本文主要研究專家控制型機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)。

    1 專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與原理

    1.1 專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

    專家系統(tǒng)(expert system,ES)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。專家控制系統(tǒng)是一個(gè)應(yīng)用專家系統(tǒng)技術(shù)的控制系統(tǒng)[3]。該系統(tǒng)全部行為都能夠被自適應(yīng)地支配,能夠重復(fù)解釋當(dāng)前狀況,預(yù)測(cè)未來行為,診斷出現(xiàn)問題的原因,制定補(bǔ)救規(guī)劃,監(jiān)視規(guī)劃的執(zhí)行,確保成功。

    隨著應(yīng)用場(chǎng)合和控制要求不同,專家控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也可能不同。然而,幾乎所有的專家控制系統(tǒng)都包括知識(shí)庫、推理機(jī)、控制規(guī)則集、控制算法等[4]。

    1.2 專家控制系統(tǒng)的原理

    專家系統(tǒng)有兩個(gè)要素:

    1)知識(shí)庫——存儲(chǔ)某個(gè)專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)的按某種格式表示的專家水平的知識(shí)條目。

    2)推理機(jī)制——按照類似專家水平的問題搜索求解方法,調(diào)用知識(shí)庫中的條目進(jìn)行推理、判斷和決策[5]。

    專家系統(tǒng)的知識(shí)庫與推理機(jī)在組織結(jié)構(gòu)上分離建造,而在運(yùn)行過程中又相互作用,這使得系統(tǒng)具有極大的靈活性;知識(shí)的增刪、修正和更新獨(dú)立于推理機(jī)制,推理的結(jié)論和根據(jù)可以通過接口與系統(tǒng)外部交互,因而專家系統(tǒng)還具有很好的透明性。

    總之,專家系統(tǒng)將專門領(lǐng)域中的問題求解思路、經(jīng)驗(yàn)、方式組織成一個(gè)實(shí)際運(yùn)行的形式系統(tǒng),表現(xiàn)出一種擬人的智能性,它與傳統(tǒng)的自動(dòng)控制理論和方法結(jié)合,形成了專家系統(tǒng)控制的基本思想。圖1為專家控制系統(tǒng)原理圖。

    圖1 專家控制系統(tǒng)原理圖

    2 專家控制系統(tǒng)建模

    2.1 受控對(duì)象模型

    假設(shè)受控對(duì)象可由模型G表示,即能夠?qū)嶋H表示一定類型的離散事件系統(tǒng):

    (1)

    式中,X為受控對(duì)象狀態(tài)x的集合;E=Eu∪Ed∪Eo為事件的集合,而Eu為對(duì)象指令輸入事件的集合,Ed為對(duì)象擾動(dòng)輸入事件的集合,Eo為對(duì)象輸出事件的集合;g:X→P(Eu∪Ed)-{φ},為可實(shí)現(xiàn)函數(shù),而P表示能力集合;fe:X→X,e∈P(Eu∪Ed)-{φ},為狀態(tài)轉(zhuǎn)換映射;δe:X→Eo,e∈P(Eu∪Ed)-{φ},為輸出映射;Ev為全部有效事件軌跡的集合。

    2.2 專家控制器建模

    專家控制器具有如下模型:

    (2)

    式中,Xc=Xb×Xi為專家控制器狀態(tài)xc的集合,Xb為知識(shí)庫狀態(tài)xb的集合,Xi為推理機(jī)狀態(tài)xi的集合;Ec= Euc∪R∪Eoc為專家控制器事件的集合,而Euc?P(Eo∪Edc)-{ ?} 為給定輸入集合(Ecd)和對(duì)象輸出事件(Eo)的集合,R為專家控制器知識(shí)庫內(nèi)的規(guī)則集合,Eoc?P(Eu)-{ ?} 為專家控制器輸出事件的集合;,為可實(shí)現(xiàn)函數(shù);,為狀態(tài)轉(zhuǎn)換映射;δec:Xb×Xi→Eoc為輸出映射;Evc?Ec為有效推理環(huán)軌跡(控制器事件軌跡)的集合。

    2.3 規(guī)則庫建模

    規(guī)則庫中的規(guī)則形式如下:

    r=IFΦTHENΨ

    (3)

    2.4 推理機(jī)建模

    要建立推理機(jī)制模型,必須表示下列3個(gè)一般函數(shù)分量:

    1)匹配階段規(guī)則的前提與存儲(chǔ)在知識(shí)庫內(nèi)的當(dāng)前事實(shí)和數(shù)據(jù)以及給定輸入受控對(duì)象輸出相匹配。

    2)選擇階段選擇一條準(zhǔn)備被激活的規(guī)則。

    3)動(dòng)作階段包括在激活規(guī)則后項(xiàng)中的動(dòng)作,作用于知識(shí)庫,更新推理機(jī)狀態(tài),并對(duì)受控對(duì)象生成輸入[6]。

    3 專家控制系統(tǒng)在機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警中的應(yīng)用

    為保證船舶安全運(yùn)行,在機(jī)艙設(shè)置幾百個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn),通過分析這些數(shù)據(jù),確定設(shè)備運(yùn)行狀況[7]。但是,要想準(zhǔn)確地完成船舶機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警功能,并對(duì)故障進(jìn)行快速排除,許多操作還是要依靠輪機(jī)員的經(jīng)驗(yàn)或該領(lǐng)域?qū)<业闹R(shí)。因此,有必要引入專家控制系統(tǒng)來改善機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)。開發(fā)和建立專家控制系統(tǒng)來完成機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警功能,其主要目的有以下3個(gè):

    1)利用人工智能技術(shù),建立準(zhǔn)確的機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)。

    2)將船舶機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警技術(shù)規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化。

    3)靈活地處理經(jīng)常性的系統(tǒng)變化。

    3.1 機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能

    專家控制型機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)由三部分組成。一是異常情況預(yù)測(cè)系統(tǒng),用于預(yù)測(cè)設(shè)備運(yùn)行情況;二是監(jiān)控系統(tǒng),用于機(jī)艙重要設(shè)備參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)以及故障報(bào)警;三是故障診斷系統(tǒng),用于對(duì)故障進(jìn)行分析診斷。

    專家控制型機(jī)艙檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)能夠處理時(shí)間序列數(shù)據(jù),具有實(shí)時(shí)性。為了保證能準(zhǔn)確地完成對(duì)故障預(yù)測(cè)、監(jiān)控、診斷,系統(tǒng)應(yīng)具有兩部分功能,見圖2。其一是推理的預(yù)處理部分,他用常規(guī)的方法在過程計(jì)算機(jī)上執(zhí)行,采集傳感器的數(shù)據(jù),并把他們寄存在時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫中,經(jīng)預(yù)處理后形成推理所需的事實(shí)數(shù)據(jù),并且顯示推理結(jié)果;其二是推理部分,它用知識(shí)工程技術(shù)在AI(人工智能)處理器上實(shí)現(xiàn),利用前者所產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和知識(shí)庫的規(guī)則,對(duì)機(jī)艙監(jiān)測(cè)的狀況進(jìn)行推理。

    圖2 機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

    3.2 機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警專家控制系統(tǒng)開發(fā)過程

    機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警專家控制系統(tǒng),其開發(fā)過程如圖3所示,圖中各階段的工作內(nèi)容說明如下:

    1)決定目標(biāo)。明確系統(tǒng)的功能與所涉及的范圍。

    2)獲取知識(shí)。仔細(xì)查閱研究有關(guān)機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警領(lǐng)域的技術(shù)文獻(xiàn)資料;從領(lǐng)域?qū)<宜鸭R(shí)。

    3)知識(shí)的匯編與系統(tǒng)化。把專家的思維過程進(jìn)行歸納整理分類;檢查其合理性和存在的矛盾;傳感器數(shù)據(jù)模式整理和分類、數(shù)據(jù)濾波、分級(jí)和求導(dǎo);知識(shí)模糊性的表示[8]。

    4)規(guī)則結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)。將規(guī)則分組和結(jié)構(gòu)化,考慮推理的速度。

    5)系統(tǒng)功能的劃分。實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)處理;將系統(tǒng)按功能分為預(yù)處理和推理兩部分。

    6)構(gòu)造原型系統(tǒng)。描述規(guī)則和黑板模型;將實(shí)際與測(cè)試系統(tǒng)規(guī)則化。

    7)評(píng)估與調(diào)整。利用離線調(diào)試系統(tǒng);檢查系統(tǒng)的有效性;調(diào)節(jié)確定性因子的值。

    8)應(yīng)用和升級(jí)。增加和校正規(guī)則。

    上述的各個(gè)步驟中,獲取知識(shí)最為關(guān)鍵,它要解決以下3個(gè)問題:

    1)如何表達(dá)知識(shí)庫和規(guī)則庫中的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的不確定性以便構(gòu)成高度準(zhǔn)確的系統(tǒng)。

    2)如何獲取專家自己意識(shí)不到或不明確的知識(shí)(對(duì)專家而言這種知識(shí)也許是常識(shí)性的)。

    3)如何對(duì)密集型知識(shí)進(jìn)行分解。

    專家控制系統(tǒng)的開發(fā)中必須得到領(lǐng)域?qū)<?、輪機(jī)員的全力協(xié)助。

    圖3 系統(tǒng)開發(fā)過程框圖

    3.3 專家系統(tǒng)的知識(shí)表示與知識(shí)庫結(jié)構(gòu)

    由領(lǐng)域?qū)<液洼啓C(jī)員采集到的機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警領(lǐng)域的知識(shí)和啟發(fā)性規(guī)則都存放在AI計(jì)算機(jī)的知識(shí)庫中,基本上采用產(chǎn)生式規(guī)則來表示知識(shí)。在機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警中,關(guān)鍵是根據(jù)傳感器的信息來判斷機(jī)艙中重要設(shè)備的運(yùn)行情況,預(yù)測(cè)異常狀況的發(fā)生,采取合適的操作。因此,專家控制系統(tǒng)應(yīng)該構(gòu)造成特征分析型的系統(tǒng)。根據(jù)對(duì)給定數(shù)據(jù)的分析結(jié)果,選擇幾種假設(shè)中排列在前面且最合適的假設(shè)。

    為了能夠?qū)崟r(shí)在線推理,按照傳感器的功能屬性,將知識(shí)庫劃分為由若干規(guī)則集合組成的幾個(gè)子知識(shí)庫[9]。整個(gè)知識(shí)庫采用遞階式結(jié)構(gòu),以主機(jī)滑油的狀態(tài)監(jiān)測(cè)為例,如圖4所示。

    圖4 主機(jī)滑油監(jiān)測(cè)系統(tǒng)知識(shí)庫的構(gòu)成

    這種設(shè)計(jì)具有下列優(yōu)點(diǎn):

    1)知識(shí)庫按照遞階形式構(gòu)成,方便以不同的方式來表示各子庫的專家知識(shí)。

    2)將規(guī)則集分到各子知識(shí)庫,便于檢查各規(guī)則集的有效性。

    3)采用遞階式多知識(shí)庫結(jié)構(gòu)來劃分規(guī)則,可以改善推理效率。

    3.4 傳感數(shù)據(jù)的預(yù)處理

    以前時(shí)間序列數(shù)據(jù)的模式識(shí)別是由專家來完成的,如今可以由計(jì)算機(jī)來執(zhí)行,并用人工智能方法來處理。由于機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)量大,并且為實(shí)時(shí)性的所約束,以至于至今還沒有合適的工具來處理,所以實(shí)際上采用以下兩個(gè)步驟對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行推理的預(yù)處理。

    第一步是對(duì)傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)中有成百上千個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),不同的數(shù)據(jù),會(huì)受到不同程度的影響。例如鍋爐的蒸汽壓力,往往受到擾動(dòng)和間歇式點(diǎn)火造成的非周期性變化影響。為了消除類似的影響,采用線性回歸過程做平滑處理,也就是統(tǒng)計(jì)法。

    在這個(gè)過程中,利用每分鐘測(cè)量一次的N個(gè)數(shù)據(jù)Tc(t),t=1,2,...,N,并以此擬合成線性方程(4)、(5):

    (4)

    使得:

    (5)

    為最小,由此決定系統(tǒng)C0和C1,從Tc(N)中計(jì)算f(t)。這也就是最小平方法。

    第二步則是采用第一步的結(jié)果,抽取傳感器數(shù)據(jù)特定的交變模式。抽取過程如下:

    1)比較數(shù)據(jù)變化的趨向。例如,計(jì)算鍋爐蒸汽壓力、水位的變化率。

    2)計(jì)算數(shù)據(jù)的級(jí)別。例如,計(jì)算鍋爐蒸汽壓力、水位變化范圍,看他們是否超過極限值。

    3)計(jì)算方差。

    4)計(jì)算數(shù)據(jù)的積分值。

    5)預(yù)測(cè)(擬合)典型的變化模式

    6)計(jì)算變化的量。

    在機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)中,由于專家和操作人員本身所具有的經(jīng)驗(yàn)不同,即使觀察到的數(shù)據(jù)相同,判斷狀況的結(jié)果也會(huì)有所差別。因此系統(tǒng)的判斷經(jīng)常會(huì)帶有某種程度上的不確定性。有時(shí)候即使傳感器的數(shù)據(jù)發(fā)生變化,情況也未必不正常。相反,在不正常情況發(fā)生之前,傳感器的數(shù)據(jù)也不一定變化。為了改善系統(tǒng)運(yùn)行品質(zhì),就需要采用確定性因子(CF值)和隸屬函數(shù)來處理其模糊性[10]。

    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    將專家控制型機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)應(yīng)用到大連海事大學(xué)開發(fā)的DMS-2016輪機(jī)模擬器中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)故障報(bào)警更加精確,故障排除更加方便,而且也會(huì)大大降低輪機(jī)員的工作強(qiáng)度。對(duì)船舶自動(dòng)化發(fā)展有及其重要的作用,也為無人機(jī)艙的推廣提供了便利條件。

    4 結(jié)語

    專家控制技術(shù)是一項(xiàng)重要的智能控制技術(shù),它為控制領(lǐng)域提供了新思路,實(shí)現(xiàn)了解析規(guī)律與啟發(fā)邏輯的結(jié)合。基于專家控制技術(shù)的機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)的應(yīng)用,將為智能船舶的推廣提供有效的探索。這里只提出了一種想法,具體的實(shí)施還需進(jìn)一步進(jìn)行驗(yàn)證。

    [1] 馬馳譽(yù).船舶機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)的研究[D].大連:大連海事大學(xué),2009.

    [2] 雍 強(qiáng).船舶機(jī)艙監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D].大連:大連海事大學(xué),2014.

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    Implement and Research of Expert Control Technology in Marine Engine Room Monitoring and Alarm System

    Zheng Hengchi, Jiang Dingyu, Ren Guang, Chen Long

    (Marine Engineering College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China)

    To improve the degree of ship-automation, realizes the unmanned engine room, the expert control technology applied to the engine room monitoring and alarming system.The structure and principle of the expert control system is expounded in detail. The modeling process is introduced from the controlled object, the expert controller, rule base and reasoning machine.Combined with the function structure, knowledge representation and sensor data preprocessing,the establishment of intelligent engine room monitoring alarm system is completed.Finally, expert control engine room monitoring alarm system is verified in DMS-2015 that Dalian maritime university develops marine engine room simulator. The application of the system, makes the alarming more accurate and troubleshooting more convenient, greatly reduces the engineer’s work on fatigue strength, and provides a new way of thinking to engine room monitoring alarm.

    monitoring and alarm system;expert control system;structure;modeling

    2016-03-19;

    2016-05-18。

    鄭恒持(1990-),男,碩士,主要從事輪機(jī)自動(dòng)化及智能化方向的研究。

    任 光(1952-),男,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事輪機(jī)自動(dòng)化與智能化方向的研究。

    1671-4598(2016)09-0061-04

    10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.09.017

    U676.4

    A

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