基于人工智能的專家診斷系統(tǒng)在短波發(fā)射機(jī)中的應(yīng)用

劉釗

摘 要：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，短波發(fā)射機(jī)的輔助功能也越來越完善，自動(dòng)化程度越來越高，從同一型號(hào)設(shè)備的相互關(guān)聯(lián)發(fā)展到不同設(shè)備之間的緊密聯(lián)系，在運(yùn)行過程中形成一個(gè)整體。人工智能技術(shù)近年發(fā)展迅速，基于人工智能的故障診斷系統(tǒng)已成時(shí)下應(yīng)用的熱點(diǎn)。本文在簡要介紹故障診斷和人工智能的基礎(chǔ)上，分析人工智能在故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用及在短波發(fā)射機(jī)上應(yīng)用提出整體的架構(gòu)及方案。

關(guān)鍵詞：信息化；故障診斷；人工智能

中圖分類號(hào)：TN948 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2018）13-0016-01

1 引言

短波發(fā)射機(jī)工作在高溫、高頻的環(huán)境中，并且具有工作時(shí)間長，不間斷等特點(diǎn)。因此會(huì)出現(xiàn)許多難以避免的問題，有時(shí)設(shè)備會(huì)出現(xiàn)各種各樣的異常狀態(tài)，以致降低或失去預(yù)定的功能，造成嚴(yán)重的劣播或停播事故。若是能夠有一個(gè)在發(fā)生故障時(shí)迅速判斷出發(fā)生故障的原因及提示故障發(fā)生的準(zhǔn)確位置的輔助工具，就可以有效減少停播率，使故障損失減低到最低水平。使發(fā)射機(jī)實(shí)現(xiàn)安全，穩(wěn)定、長時(shí)間運(yùn)行。

專家診斷系統(tǒng)的提出就應(yīng)運(yùn)而生，它是在一個(gè)指定的領(lǐng)域內(nèi)幫助人們解決疑難問題的程序系統(tǒng)。具有豐富的處理問題的經(jīng)驗(yàn)和這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)的專業(yè)知識(shí)。善于自我學(xué)習(xí)，會(huì)模擬專家的腦回路和決策過程、和推理方法。現(xiàn)在我們就需要運(yùn)用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科技和近代新興的人工智能技術(shù)，代替廣播發(fā)射這個(gè)領(lǐng)域里的專家，解決日常工作中遇到的復(fù)雜問題。它擁有自學(xué)能力，隨著服務(wù)于廣播發(fā)射領(lǐng)域時(shí)間的增多，判斷處理問題的類型也隨之增加，手動(dòng)或自動(dòng)增填解決問題的方法，豐富自己的知識(shí)庫。從而使解決此類問題的經(jīng)驗(yàn)越發(fā)豐富，實(shí)現(xiàn)高效、安全、便捷。

2 人工智能在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用

故障診斷技術(shù)大體經(jīng)歷了三個(gè)階段，第一階段是初級(jí)階段，僅對(duì)診斷結(jié)果作簡單的處理，其診斷水平受到評(píng)估人技術(shù)能力和工作經(jīng)驗(yàn)限制。第二階段是以傳感器技術(shù)和動(dòng)態(tài)測試技術(shù)為手段、以信號(hào)處理和建模處理為基礎(chǔ)的常規(guī)診斷技術(shù)。第三階段是智能診斷技術(shù)階段。診斷系統(tǒng)的智能就是因?yàn)樗梢杂行У孬@取、傳遞、處理、再生和利用診斷信息，從而具有對(duì)給定環(huán)境下的診斷對(duì)象進(jìn)行成功狀態(tài)識(shí)別和狀態(tài)預(yù)測的能力。

現(xiàn)階段的診斷系統(tǒng)是人工智能的一個(gè)重要組成部分，也是人工智能發(fā)展階段的產(chǎn)物，它縝密、智能、運(yùn)行速度快、精準(zhǔn)、權(quán)威。隨著診斷系統(tǒng)的理論不斷完善，技術(shù)不斷提高，它被廣泛應(yīng)用服務(wù)于各行各業(yè)的眾多領(lǐng)域。簡單的來說診斷系統(tǒng)就類似于一個(gè)醫(yī)術(shù)高明醫(yī)生，準(zhǔn)確地判斷出病因，并能開出良方解決問題，且能夠不斷的充實(shí)自己的大腦，使知識(shí)庫不斷的擴(kuò)容?，F(xiàn)在很多領(lǐng)域都已經(jīng)開發(fā)出了適合自己使用的診斷系統(tǒng)，在一些高級(jí)領(lǐng)域里診斷系統(tǒng)功能全面，實(shí)用性高，已經(jīng)逐步完善成熟。他們?cè)谂袛鄦栴}的時(shí)候甚至超過人類專家，所以我們借助這些優(yōu)勢的診斷系統(tǒng)，設(shè)計(jì)研發(fā)了適合自己的一套診斷系統(tǒng)，希望其在短波廣播發(fā)射機(jī)領(lǐng)域也能產(chǎn)生巨大的收獲。

3 發(fā)射機(jī)故障診斷系統(tǒng)

故障診斷系統(tǒng)的重要組成部分是對(duì)知識(shí)庫和推理機(jī)的詳細(xì)設(shè)計(jì)，知識(shí)庫內(nèi)儲(chǔ)存大量的專業(yè)知識(shí)，并正確表達(dá)，可以提高識(shí)別效率；而推理機(jī)要有精確的推理方法來提高故障診斷的精準(zhǔn)度。

3.1 知識(shí)的表示方法

知識(shí)表示是知識(shí)的符號(hào)化和形式化的過程，是用機(jī)器表示知識(shí)的可行性、有效性的一般方法，是經(jīng)過削減、塑造、解釋和轉(zhuǎn)換的信息，簡單的來說，知識(shí)是經(jīng)過加工的信息。是這個(gè)領(lǐng)域所涉及的各個(gè)有關(guān)方面的一種符號(hào)表示，把知識(shí)編碼成某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的過程。本次設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中采用了基于產(chǎn)生式系統(tǒng)的規(guī)則表示法，意思就是說把一組產(chǎn)生式放在一起，讓它們互相配合，協(xié)同作用，一個(gè)產(chǎn)生式生成的結(jié)論可以供另一個(gè)產(chǎn)生式作為已知事實(shí)使用，以求得問題的解決。這種表示方法是現(xiàn)在已經(jīng)是人工智能中應(yīng)用最多最成熟的一種知識(shí)表示方法。

產(chǎn)生式規(guī)則就是因果關(guān)系，基本形式就是“IF X THEN Y”。其中X是產(chǎn)生式是否可用的條件，Y是一組結(jié)果或應(yīng)該執(zhí)行的操作。當(dāng)然X、Y都可以有多個(gè)條件或者結(jié)果構(gòu)成。例如若X由多個(gè)條件組成且同時(shí)滿足，就也應(yīng)該執(zhí)行Y操作。

3.2 知識(shí)庫的設(shè)計(jì)

知識(shí)庫設(shè)計(jì)為發(fā)射機(jī)表、參數(shù)表、前件表、后件表和規(guī)則表。

發(fā)射機(jī)表中存放的是每臺(tái)發(fā)射機(jī)的編號(hào)、名字和頻道號(hào)。

參數(shù)表中列出了所有發(fā)射機(jī)編號(hào)、參數(shù)編號(hào)、參數(shù)名稱，標(biāo)準(zhǔn)值、正常狀態(tài)下的顯示值和需要采集電壓范圍。

當(dāng)知識(shí)庫完善后，推理機(jī)根據(jù)已有的知識(shí)，分析情況并給出結(jié)論，由程序來處理推理過程。

3.3 推理

發(fā)射機(jī)在正常工作狀態(tài)下，有些表值正常狀態(tài)下是浮動(dòng)的一個(gè)值，有一定的變化范圍，并不是一個(gè)精確的數(shù)字。模糊推理系統(tǒng)以模糊理論為依據(jù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的非線性映射關(guān)系，通過模糊化模塊將輸入的精確值進(jìn)行模糊化處理，轉(zhuǎn)化成一個(gè)模糊的集合區(qū)間。模糊的語言的表示大小、長短、高低等程度的詞匯。例如，水溫的正常值是40℃，但是在25℃至55℃區(qū)間內(nèi)，我們并不能判斷這個(gè)正常值不正常，所以就要用到模糊化。將溫度劃分為五檔“低”“較低”“中”“較高”“高”，如果水溫的值在設(shè)定的范圍內(nèi)，對(duì)應(yīng)的模糊區(qū)間，運(yùn)用該類型的表輸出模糊量詞。

3.4 知識(shí)獲取

診斷系統(tǒng)要不斷的完善，更新就要不斷的學(xué)習(xí)，就得對(duì)知識(shí)庫進(jìn)行增刪、修改、擴(kuò)充和更新。此次設(shè)計(jì)的診斷系統(tǒng)有人工錄入和自學(xué)式錄入兩種更新知識(shí)庫的方式。

人工錄入也是狹義的知識(shí)獲取，人工移植的辦法將信息錄入知識(shí)庫，它又分為兩種：靜態(tài)錄入和動(dòng)態(tài)錄入。靜態(tài)錄入是指系統(tǒng)在使用前對(duì)知識(shí)庫進(jìn)行的存儲(chǔ)、編排和管理，是系統(tǒng)獲取的先知知識(shí)。動(dòng)態(tài)錄入是指系統(tǒng)在運(yùn)行過程中，通過人機(jī)交互，補(bǔ)充先前知識(shí)庫的不足，彌補(bǔ)漏洞，更新知識(shí)庫。

自學(xué)式錄入在學(xué)習(xí)過程中，由人作為監(jiān)督者，給出評(píng)價(jià)判斷標(biāo)準(zhǔn)來擴(kuò)充知識(shí)庫。

3.5 解釋器

解釋器其實(shí)就是一種翻譯程序，當(dāng)讀入一條語句的時(shí)候執(zhí)行語句賦予的命令，從規(guī)則庫中調(diào)用相應(yīng)的解釋語句，反映給值班人員。

這些整理出來的故障原因、故障現(xiàn)象及處理方法將在日常工作中使故障診斷系統(tǒng)的知識(shí)庫逐步完善，若干次同樣的故障在同一故障點(diǎn)只能有一種現(xiàn)象，這樣就排除一些干擾判斷故障原因的無用現(xiàn)象，給出的處理意見更加細(xì)化和準(zhǔn)確。甚至在故障發(fā)生前一些表值的變化就能發(fā)出報(bào)警，使故障判斷更加及時(shí)準(zhǔn)確，更快的解決發(fā)射機(jī)存在的問題。

4 結(jié)語

從今后的發(fā)展看，故障診斷是具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，將人工智能的理論和方法應(yīng)用于故障診斷，發(fā)展智能化的故障診斷技術(shù)，是故障診斷的一個(gè)新的途徑，成為故障診斷的一個(gè)重要研究方向?；谌斯ぶ悄艿墓收显\斷系統(tǒng)在未來的發(fā)展趨勢為可概括為集成化、高精度化、智能化和網(wǎng)絡(luò)化。故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用提高了該類型發(fā)射機(jī)運(yùn)行的穩(wěn)定程度、監(jiān)測的自動(dòng)化水平，減少人為造成的差錯(cuò)和人力資源的浪費(fèi)，動(dòng)態(tài)了解發(fā)射機(jī)的運(yùn)行情況，對(duì)發(fā)射機(jī)全面自動(dòng)化而言，現(xiàn)在僅僅是一個(gè)發(fā)展的開始，將來在更多的方面建立使用人工智能技術(shù)，使之全面應(yīng)用服務(wù)于發(fā)射臺(tái)站。