測(cè)控設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)獲取方法研究

鄒　磊，王小強(qiáng)，李俊瑤，王　俊，臧全杰

（西安衛(wèi)星測(cè)控中心，渭南714000）

測(cè)控設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)獲取方法研究

鄒磊，王小強(qiáng)，李俊瑤，王俊，臧全杰

（西安衛(wèi)星測(cè)控中心，渭南714000）

在高密度的衛(wèi)星測(cè)控任務(wù)下，測(cè)控設(shè)備自動(dòng)化的程度越來(lái)越高，人力參與測(cè)控的依賴度逐步降低，但這卻對(duì)設(shè)備故障診斷定位的準(zhǔn)確性、高效性提出了更高要求。而要提高自動(dòng)化程度，減少設(shè)備停機(jī)維修時(shí)間，就必然需要增強(qiáng)測(cè)控設(shè)備故障診斷的水平，提升設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)的自動(dòng)診斷能力。在故障診斷專家系統(tǒng)中，專家知識(shí)庫(kù)完備程度決定著系統(tǒng)診斷水平，診斷知識(shí)獲取則是知識(shí)庫(kù)的瓶頸。通過(guò)重點(diǎn)研究專家知識(shí)的獲取方法，以豐富專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)為目的，提高專家系統(tǒng)故障快速定位診斷能力，達(dá)到減員增效的效果，促進(jìn)衛(wèi)星測(cè)控任務(wù)的順利執(zhí)行，有效推動(dòng)提升設(shè)備自動(dòng)化水平。

高密度；測(cè)控；自動(dòng)化；故障診斷；專家知識(shí)庫(kù)；知識(shí)獲取

1　引　言

實(shí)施衛(wèi)星測(cè)控任務(wù)時(shí)，測(cè)控設(shè)備出現(xiàn)故障將嚴(yán)重影響任務(wù)執(zhí)行工作。能否快速定位故障，采取相應(yīng)處理手段和應(yīng)急方案，解決設(shè)備故障，是保障任務(wù)能否圓滿完成的前提。在此背景下，測(cè)控設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，它可快速定位故障發(fā)生位置，解決測(cè)控設(shè)備故障，減少甚至取代人工故障排除。專家系統(tǒng)一般包括知識(shí)獲取、知識(shí)表示、推理診斷三大功能，而知識(shí)獲取能力決定著專家系統(tǒng)的診斷水平［1－2］。但是領(lǐng)域?qū)＜姨峁┑闹R(shí)往往并不能滿足設(shè)備故障診斷的覆蓋率和診斷可靠性要求，尤其是現(xiàn)有測(cè)控設(shè)備雖然故障診斷系統(tǒng)得到重視，也有所研究，但實(shí)際應(yīng)用效果卻達(dá)不到要求。主要是因?yàn)閷＜抑R(shí)不全面、不系統(tǒng)，再者由于系統(tǒng)知識(shí)不能動(dòng)態(tài)更新，因而導(dǎo)致故障診斷系統(tǒng)在測(cè)控領(lǐng)域?qū)嵱眯Ч⒉幻黠@［3］。

一般故障頻發(fā)部件、發(fā)生周期都會(huì)隨著設(shè)備使用的不同階段而發(fā)生變化。在設(shè)備研制成型初期，由于設(shè)計(jì)、制作工藝等過(guò)程中存在的問(wèn)題，故障率往往較高，故障解決周期長(zhǎng)，這主要是由于新研設(shè)備狀態(tài)不穩(wěn)定，測(cè)試還不夠完善等。在初期問(wèn)題解決后，設(shè)備進(jìn)入相對(duì)穩(wěn)定期，這時(shí)故障發(fā)生率降低，且趨于常數(shù)，整體性能趨于穩(wěn)定。而在設(shè)備接近使用壽命終結(jié)階段，由于設(shè)備老化、損耗等原因，故障發(fā)生概率增高，造成設(shè)備維護(hù)困難。這種設(shè)備故障發(fā)生概率隨整個(gè)設(shè)備使用周期所呈現(xiàn)出的故障曲線，形態(tài)上與浴盆極為相似，所以該曲線又稱之為“浴盆曲線”［4］，如圖1所示。圖1中曲線I是早期故障期，II是偶然故障期，III是損耗故障期，對(duì)應(yīng)于設(shè)備使用期故障發(fā)生的三個(gè)階段。因而在測(cè)控設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)中，專家知識(shí)除通過(guò)領(lǐng)域?qū)＜?、?jīng)驗(yàn)、模型等渠道獲取外，還需隨著設(shè)備使用的不同階段動(dòng)態(tài)更新。

圖1　浴盆曲線

2　專家知識(shí)分類

研究無(wú)差別、通用性知識(shí)的測(cè)控設(shè)備專家知識(shí)是重點(diǎn)，為方便維護(hù)和錄入，選擇與測(cè)控設(shè)備型號(hào)無(wú)關(guān)的通用性信息。鑒于測(cè)控設(shè)備用于接收遙外測(cè)信息，作為接收數(shù)據(jù)和控制衛(wèi)星通道的節(jié)點(diǎn)，結(jié)合專家系統(tǒng)中知識(shí)的一般性，將測(cè)控設(shè)備專家知識(shí)分類如下［5－6］：

經(jīng)驗(yàn)知識(shí)：領(lǐng)域?qū)＜议L(zhǎng)期在測(cè)控領(lǐng)域研制設(shè)備的實(shí)踐中積累得到的知識(shí)，包括故障征兆、故障原因、解決方案等。這種知識(shí)對(duì)故障排除效率較高，應(yīng)用上較便捷。

狀態(tài)類知識(shí)：由設(shè)備傳感器、監(jiān)視板等上報(bào)的狀態(tài)類知識(shí)，包括枚舉類（如加去電狀態(tài)、通信狀態(tài)、鏈路狀態(tài)、電源狀態(tài)等）、數(shù)值類（如電壓值、電流值、信噪比、溫度、信號(hào)幅度等）。該類知識(shí)是由設(shè)備頂層設(shè)計(jì)時(shí)經(jīng)分析研討確定，可通過(guò)串口、網(wǎng)口等傳輸，實(shí)時(shí)監(jiān)視設(shè)備狀態(tài)，定位故障點(diǎn)，但未考慮到的故障點(diǎn)則無(wú)法排查。

控制類知識(shí)：用于協(xié)調(diào)測(cè)控設(shè)備各分系統(tǒng)運(yùn)作的策略性知識(shí)，提供咨詢意見、處理措施和維護(hù)解決策略等。可應(yīng)用于自動(dòng)化故障排查解決，提高設(shè)備的自動(dòng)化能力，降低人工干預(yù)程度。

邏輯分析類知識(shí)：基于測(cè)控設(shè)備的構(gòu)造、功能、信號(hào)流程等，通過(guò)建模、數(shù)學(xué)分析等手段獲得，涉及復(fù)雜的邏輯推理，具備強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，并能對(duì)未知知識(shí)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3　專家知識(shí)獲取

3．1傳統(tǒng)方法

主要獲取途徑是通過(guò)領(lǐng)域?qū)＜议L(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)、領(lǐng)域知識(shí)，或長(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)公式、歸納總結(jié)以及數(shù)學(xué)反演等方法獲取的，再經(jīng)由知識(shí)工程師利用一些手段轉(zhuǎn)化為機(jī)器可以理解的專家知識(shí)，存入專家知識(shí)庫(kù)［7］，傳統(tǒng)獲取知識(shí)的方法如圖2所示。

圖2　傳統(tǒng)方法獲取專家知識(shí)

獲取后的知識(shí)規(guī)則表示形式一般為：If A then B，其中，A為故障征兆，B為故障結(jié)論。復(fù)雜形式（如故障可能由多個(gè)原因造成）則可表示為：If（A1 OR A2 OR A3…）then B或者If（A1 AND A2 AND A3…）then B，并由專門的語(yǔ)言解釋機(jī)制轉(zhuǎn)換為推理機(jī)可以識(shí)別的語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)故障診斷。

（1）經(jīng)驗(yàn)積累

領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)過(guò)長(zhǎng)期故障診斷實(shí)踐和對(duì)設(shè)備認(rèn)知中不斷積累起來(lái)的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，在設(shè)備故障排查中可直接給出故障原因，定位故障點(diǎn)，快速排除故障。由于是經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，解決問(wèn)題的效率較高。但設(shè)備維修經(jīng)驗(yàn)往往只有某幾個(gè)領(lǐng)域?qū)＜铱梢蕴峁?，隨著崗位調(diào)動(dòng)或其它原因，這類積累的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)也就流失了。

（2）歸納總結(jié)

操作人員設(shè)備維護(hù)、檢修中歸納總結(jié)的故障診斷專家知識(shí)，經(jīng)過(guò)處理，以特定的方式進(jìn)行存儲(chǔ)。故障針對(duì)性強(qiáng)，出現(xiàn)相似的故障可快速排查解決，對(duì)未知的問(wèn)題則無(wú)法診斷。而且這種專家知識(shí)故障征兆和診斷結(jié)論之間可能并沒(méi)有較強(qiáng)的因果關(guān)系，邏輯上不一定具備相關(guān)性。

（3）數(shù)學(xué)分析

通過(guò)數(shù)學(xué)分析，如數(shù)據(jù)樣本的差分、均值、方差等獲得數(shù)據(jù)樣本的特點(diǎn)，從數(shù)據(jù)中挖掘存在的價(jià)值信息，以對(duì)故障現(xiàn)象進(jìn)行定位。相比于經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，這種知識(shí)具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬐评?，從原理上分析故障產(chǎn)生機(jī)理，準(zhǔn)確指導(dǎo)故障解決方案的制定。

通過(guò)上述方法獲取的專家知識(shí)表示如表1所示，之后按一定的規(guī)則存入知識(shí)庫(kù)。傳統(tǒng)方法獲取專家知識(shí)雖然方便、快捷，但還不能滿足測(cè)控設(shè)備自動(dòng)化故障診斷的要求。隨著設(shè)備的使用時(shí)間推移，設(shè)備老化等問(wèn)題造成故障發(fā)生部位、發(fā)生期產(chǎn)生變化，相應(yīng)的專家知識(shí)也應(yīng)隨之動(dòng)態(tài)改變，因此需要研究深度挖掘、動(dòng)態(tài)更新專家知識(shí)的方法，即數(shù)據(jù)挖掘方法。

表1　故障診斷專家知識(shí)

3．2數(shù)據(jù)挖掘方法

數(shù)據(jù)挖掘方法主要通過(guò)領(lǐng)域?qū)＜一蛑R(shí)工程師利用某些手段，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法將知識(shí)存入專家知識(shí)庫(kù)，如圖3所示。一般專家知識(shí)數(shù)據(jù)挖掘方法主要有主分量提取、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、粗集理論、信息融合、模糊邏輯等。下面重點(diǎn)討論前兩種方法。

圖3　數(shù)據(jù)挖掘方法獲取專家知識(shí)

3．2．1主分量方法獲取

主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）的本質(zhì)是對(duì)樣本數(shù)據(jù)的降維處理，將樣本空間數(shù)據(jù)投影到新的空間中［8］，實(shí)際上是對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)變換，并不降低原始樣本數(shù)據(jù)的信息量，但卻可以有效分析樣本數(shù)據(jù)各指標(biāo)的貢獻(xiàn)率，在故障診斷中該貢獻(xiàn)率越高，則該指標(biāo)造成的故障可信度越高，診斷時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮。

主要算法如下所示：

（1）以某一時(shí)刻為起點(diǎn)，取得一組長(zhǎng)度為N的樣本指標(biāo)X＝［x1，x2，xi，．．．xn］，隨后按固定頻率取同樣長(zhǎng)度的一組指標(biāo)，共取得M組樣本指標(biāo)后構(gòu)成M×N維樣本空間。

（2）樣本空間中同一指標(biāo)的均值為：

協(xié)方差矩陣R＝［rij］為：

（3）計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值λ1，λ2，．．．λj，．．．λN。

（4）對(duì)（3）求取的特征值按大小排序，計(jì)算各指標(biāo)貢獻(xiàn)率Dj。

某一指標(biāo)的貢獻(xiàn)率為：

式中貢獻(xiàn)率Dj值所占比重越大，則其對(duì)樣本空間的影響比越高，所含信息量也就較多。在故障診斷時(shí)，以貢獻(xiàn)率作為故障可信度進(jìn)行參考分析，該比值越重，則說(shuō)明該項(xiàng)影響造成設(shè)備故障的概率越高，可信度越高，故障排查時(shí)可優(yōu)先排查是否是此項(xiàng)造成的設(shè)備問(wèn)題。

設(shè)備信道某模塊有兩種狀態(tài)：正常，故障。兩種狀態(tài)各取2組監(jiān)測(cè)值，每組取5個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)（溫度、雜波抑制度、信噪比、信號(hào)幅度、信號(hào)增益），得到4×5樣本矩陣。首先利用式（5）對(duì)數(shù)據(jù)樣本實(shí)現(xiàn)歸一化，得到無(wú)量綱樣本數(shù)據(jù)。

對(duì)歸一化得到的無(wú)量綱樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行主分量分析，得到特征值如表2所示。

表2　PCA得到的樣本特征值

表2中可看到第五個(gè)特征值的貢獻(xiàn)率最高，對(duì)應(yīng)于信號(hào)增益，說(shuō)明信號(hào)增益的影響對(duì)該模塊的影響最大，實(shí)際上也是信號(hào)增益對(duì)該模塊狀態(tài)影響最大，這與實(shí)際情況相對(duì)應(yīng)，進(jìn)而也驗(yàn)證了主分量分析法應(yīng)用于測(cè)控設(shè)備故障診斷專家知識(shí)的提取是可行的。

3．2．2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)獲取

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是源于人工智能神經(jīng)元的思想，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備信息正向傳播和誤差反向傳播的特點(diǎn)［9］，結(jié)構(gòu)如圖4所示。學(xué)習(xí)過(guò)程是通過(guò)比較實(shí)際輸出值和期望輸出值之間的差值，當(dāng)差值大于門限值，則通過(guò)原來(lái)的路徑返回，按照誤差調(diào)整原來(lái)路徑中神經(jīng)元的權(quán)值和閾值。經(jīng)過(guò)調(diào)整后，信息再次在路徑中正向傳輸，如此反復(fù)直至所有神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)誤差達(dá)到期望值，或訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到預(yù)定值則學(xué)習(xí)過(guò)程結(jié)束［10］。

圖4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

對(duì)學(xué)習(xí)樣本S＝｛X1，X2，．．．，Xn｝，各樣本節(jié)點(diǎn)權(quán)重W＝｛W1，W2，．．．，Wm｝，對(duì)節(jié)點(diǎn)Xi，利用S函數(shù)計(jì)算實(shí)際輸出O1和誤差Err1，對(duì)權(quán)重修改得到W′＝｛W′1，W′2，．．．，W′m｝。以此方法對(duì)所有樣本節(jié)點(diǎn)進(jìn)行循環(huán)求解，直到所有誤差達(dá)到目標(biāo)值，滿足系統(tǒng)要求為止［11］。

選取數(shù)據(jù)樣本為信道艙某模塊的電壓指標(biāo)值、電流值指標(biāo)值、信噪比指標(biāo)值、溫度指標(biāo)值以及AGC指標(biāo)值。

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)歸一化數(shù)據(jù)訓(xùn)練，樣本數(shù)據(jù)為20×5矩陣，取前19×5的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，1×5數(shù)據(jù)矩陣作為測(cè)試矩陣。學(xué)習(xí)速率0．05，訓(xùn)練次數(shù)5000，訓(xùn)練目標(biāo)1×10－3，隱含層神經(jīng)元6個(gè)，輸出層神經(jīng)元1個(gè)，隱層傳遞函數(shù)tansig，輸出層傳遞函數(shù)purelin，梯度下降學(xué)習(xí)函數(shù)traingdm，性能函數(shù)mse。通過(guò)仿真，得到訓(xùn)練誤差曲線如圖5所示，測(cè)試矩陣真實(shí)值與預(yù)測(cè)值比較圖如圖6，其中得到訓(xùn)練后的MSE誤差為0．099%，準(zhǔn)確率接近100%。

圖6中可以看出，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真得到的數(shù)據(jù)值與樣本真實(shí)值基本一致，可見通過(guò)該方法獲得的值可以用來(lái)進(jìn)行故障診斷專家知識(shí)的提前預(yù)知，并能以此為依據(jù)，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，有助于幫助設(shè)備人員在執(zhí)行任務(wù)之前發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，排除設(shè)備隱患，為任務(wù)完成提供保障。

圖5　訓(xùn)練誤差曲線圖

圖6　預(yù)測(cè)值與真實(shí)值比較圖

由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法獲取的專家知識(shí)具有統(tǒng)一的內(nèi)部表示形式，任何形式的知識(shí)都可以通過(guò)對(duì)范例的學(xué)習(xí)存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值中，信息量大。而且BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有預(yù)測(cè)作用，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)可能出現(xiàn)的情況進(jìn)行推理，提前預(yù)知知識(shí)，拓展了專家系統(tǒng)獲取知識(shí)的方法。

4　結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)測(cè)控設(shè)備專家知識(shí)分類，研究獲取測(cè)控設(shè)備故障診斷專家知識(shí)的傳統(tǒng)方法和數(shù)據(jù)挖掘方法，著重分析基于主分量分析法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提取方法。對(duì)基于主分量分析法的研究可用于提取診斷主要特征量，獲取導(dǎo)致故障的主要因素。對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家知識(shí)提取方法進(jìn)行分析，可在測(cè)控設(shè)備的長(zhǎng)期使用中動(dòng)態(tài)更新故障知識(shí)權(quán)重，依據(jù)設(shè)備性能更新專家知識(shí)。研究結(jié)果對(duì)基于測(cè)控設(shè)備的專家知識(shí)提取奠定了基礎(chǔ)，有助于提高故障診斷專家知識(shí)的提取效率，增強(qiáng)故障診斷專家系統(tǒng)的實(shí)用性。

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Research on Knowledge Acquisition Method of Fault Diagnosis Expert System for Measurement and Control Equipment

Zou Lei，Wang Xiaoqiang，Li Junyao，Wang Jun，Zang Quanjie
（Xi＇an Satellite Measurement and Control Center，Weinan 714000，China）

In the task of high density satellite tracking，the dependence degree from human＇s involvement and control decreases with the higher automation degree of measurement and control equipment，but requirements of the equipment fault diagnosis and location accuracy and efficiency increase accordingly．In order to improve the degree of automation and reduce the time of the equipment downtime and maintenance，it is necessary to strengthen fault diagnosis level of the measurement and control equipment and enhance the automatic diagnosis ability of equipment fault diagnosis expert system．In the system，expert knowledge base affects the degree of diagnosis and knowledge acquisition is the bottleneck of the base．The acquisition method for the expert knowledge is researched to enrich knowledge base of expert system，improve the fault rapid positioning diagnosis ability，achieve downsizing effect，promote the smooth implementation of the satellite TT＆C missions and improve the level of equipment automation effectively．

High－density；Measurement and control；Automation；Fault diagnosis；Expert knowledge base；Knowledge acquisition

10．3969／j．issn．1002－2279．2016．05．022

TP277

A

1002－2279（2016）05－0092－05

鄒磊（1987－），男，陜西省漢中市人，工程師。主研方向：航天測(cè)控。

2016－01－28