基于故障知識(shí)庫(kù)的機(jī)械零部件故障管理支持系統(tǒng)

吳康清，黃利平，李伯舒，石金大

基于故障知識(shí)庫(kù)的機(jī)械零部件故障管理支持系統(tǒng)

吳康清1,2，黃利平1,2，李伯舒3，石金大4

(1. 清華大學(xué)機(jī)械工程系，北京 100084；2. 精密超精密制造裝備及控制北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100084；3. 陸軍裝備部裝備技術(shù)合作中心，北京 100036；4. 陸軍航空兵研究所，北京 101121)

針對(duì)機(jī)械零部件故障知識(shí)表述困難，故障信息在不同設(shè)計(jì)人員間利用、分享和重用效率低等問(wèn)題，基于本體建模技術(shù)構(gòu)建了故障知識(shí)庫(kù)，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)機(jī)械零部件故障管理支持系統(tǒng)(FKMS)。通過(guò)機(jī)械零部件生命周期中不同角色對(duì)故障知識(shí)的需求分析，建立了系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)模型，確定了故障知識(shí)的內(nèi)容。利用本體建模技術(shù)構(gòu)建了故障知識(shí)本體模型與實(shí)體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，保證了故障知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)的完備性?；诖怪蹦Ｊ浇⒘酥R(shí)模型到數(shù)據(jù)庫(kù)的映射，實(shí)現(xiàn)了知識(shí)的高效存儲(chǔ)與模型的可拓展。通過(guò)故障知識(shí)模型建立了故障原因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了故障原因推理與置信度計(jì)算，解決了故障原因分析不全面的問(wèn)題?；贒jango-Web模塊進(jìn)行了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，并以直升機(jī)自由輪斜撐塊涂層剝落故障為例驗(yàn)證了系統(tǒng)的知識(shí)管理和故障分析功能，實(shí)現(xiàn)了對(duì)故障信息的分析與動(dòng)態(tài)管理支持。

故障知識(shí)；本體模型；知識(shí)庫(kù)；故障原因推理；知識(shí)管理系統(tǒng)

故障知識(shí)管理屬于維修保障信息化建設(shè)的一部分，是監(jiān)控和分析裝備可靠性的基礎(chǔ)，是實(shí)現(xiàn)高端裝備在性能、質(zhì)量、壽命和使用環(huán)境方面精益保障的前提。一般的裝備儀器往往包含數(shù)十到數(shù)萬(wàn)不等的來(lái)源不同的機(jī)械零部件，設(shè)備運(yùn)行時(shí)零部件往往需要在不同環(huán)境下結(jié)合電氣、控制等模塊協(xié)同工作。這使得機(jī)械零部件故障領(lǐng)域知識(shí)內(nèi)容龐大，信息分散，且知識(shí)間存在著復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，很難使用統(tǒng)一的模型進(jìn)行知識(shí)建模，從而導(dǎo)致設(shè)計(jì)人員或故障分析人員的故障知識(shí)獲取效率非常低下。因此，建立一個(gè)可行的故障知識(shí)管理支持系統(tǒng)(mechanical parts failure knowledge management & support system，F(xiàn)KMS)，將是提高故障知識(shí)使用和分析效率的關(guān)鍵。

故障知識(shí)庫(kù)是FKMS的核心，是故障知識(shí)領(lǐng)域內(nèi)所有知識(shí)和數(shù)據(jù)的集合[1]，也是故障檢索、分析、推理診斷[2-3]的保障。國(guó)內(nèi)外關(guān)于故障知識(shí)庫(kù)的研究始于20世紀(jì)80年代[4]，已延伸至火箭、飛機(jī)、礦井、汽車、機(jī)床、電機(jī)等各類大中小型工程設(shè)備。在故障知識(shí)庫(kù)的建模方面，蘇正煉等[5-6]采用5個(gè)頂級(jí)類描述裝備故障知識(shí)，建立了發(fā)動(dòng)機(jī)和轉(zhuǎn)子的故障知識(shí)庫(kù)，但是該方式建立的自上而下樹(shù)樁展開(kāi)的故障知識(shí)庫(kù)未充分定義實(shí)體間的相互關(guān)系，因此難以清晰表示故障內(nèi)外復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系；王志等[7]建立了基于本體和推理規(guī)則的礦井電機(jī)故障知識(shí)庫(kù)模型，提高了電機(jī)故障知識(shí)的重用率，但難以實(shí)現(xiàn)大批量故障數(shù)據(jù)、故障信息的有效存儲(chǔ)；李夢(mèng)偉等[8]將故障分為13類實(shí)體屬性，并依據(jù)故障知識(shí)實(shí)體建立數(shù)據(jù)表，實(shí)現(xiàn)故障知識(shí)的存儲(chǔ)與調(diào)用，但是文中建立的知識(shí)結(jié)構(gòu)是固化的，在使用中難以改變或拓展，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)更新。此外，大多數(shù)已有的故障知識(shí)庫(kù)都缺乏與故障樹(shù)分析(fault tree analysis, FTA)、故障模式與影響分析(failure mode effects analysis, FMEA)的結(jié)合，使得知識(shí)庫(kù)無(wú)法有效支持后續(xù)的故障分析，也無(wú)法滿足不同職能人員的知識(shí)需求。因此，建立一套完善、有效、可拓展的故障知識(shí)庫(kù)，是開(kāi)發(fā)FKMS的關(guān)鍵。

本文提出了以FTA和FMEA為核心，基于本體建模技術(shù)的故障知識(shí)庫(kù)的建模方法，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)機(jī)械零部件故障管理支持系統(tǒng)。本文針對(duì)不同人員對(duì)故障知識(shí)的需求分析確定系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)模型與業(yè)務(wù)流程關(guān)系。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了系統(tǒng)的總體架構(gòu)，設(shè)計(jì)了主要功能模塊。在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)中，基于故障分析方法、功能-行為模型[9]和知識(shí)組件模型[10]建立故障知識(shí)概念模型(故障知識(shí)庫(kù))；參考垂直模式建立故障知識(shí)本體模型到故障本體主數(shù)據(jù)庫(kù)的映射，搭建關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)故障知識(shí)；基于故障知識(shí)模型建立故障原因知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)故障原因推理。采用基于pythons語(yǔ)言，Django Web框架和SQLite3數(shù)據(jù)庫(kù)分別對(duì)系統(tǒng)功能、交互架構(gòu)與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)進(jìn)行設(shè)計(jì)，并開(kāi)發(fā)故障知識(shí)管理支持平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)故障信息在不同設(shè)計(jì)人員間利用、分享和重用。

1 故障管理支持系統(tǒng)需求分析

為了設(shè)計(jì)故障管理支持系統(tǒng)的相關(guān)功能，首先需要明確機(jī)械零部件全生命周期中與故障相關(guān)的工作流程(圖1)。在生產(chǎn)設(shè)計(jì)階段，需要進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)故障模式的可靠性驗(yàn)證及各類可靠性試驗(yàn)，保證功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的可靠性。當(dāng)零部件正常使用且未達(dá)到使用壽命前，用戶需進(jìn)行合理的保養(yǎng)與維護(hù)，并能按照用戶使用指南處理簡(jiǎn)單的故障。當(dāng)故障難以處理時(shí)，由專業(yè)的維修人員進(jìn)行故障檢測(cè)與維修；難以修復(fù)或達(dá)到使用壽命的零件將結(jié)束其使用周期并報(bào)廢處理。

圖1 機(jī)械零部件生命周期中與故障有關(guān)的工作流程

在確定機(jī)械零部件故障發(fā)生前、中、后3個(gè)階段的工作流程后，需要明確設(shè)計(jì)人員、可靠性工程師、用戶、故障分析人員與維修工程師等各類人員在各自工作中對(duì)故障知識(shí)的具體需求(圖2)。在機(jī)械對(duì)象設(shè)計(jì)階段，設(shè)計(jì)人員需要參考國(guó)家/行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，獲取相似零部件的功能、行為和結(jié)構(gòu)信息，可靠性工程師需要獲取對(duì)象FMEA信息，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)的故障模式進(jìn)行預(yù)防控制。在使用階段，用戶需要了解產(chǎn)品常見(jiàn)故障模式及相關(guān)的維護(hù)、檢測(cè)、處理方式，降低故障發(fā)生可能性并能夠自行解決部分故障。在故障處理階段，故障分析人員通過(guò)設(shè)備檢測(cè)、故障特征推理或參考仿真數(shù)學(xué)模型，確定可能的故障原因，支持維修工程師查詢對(duì)應(yīng)的故障解決與設(shè)備維修方式，實(shí)施解決方案。故障分析人員和維修人員在獲取故障知識(shí)的同時(shí)會(huì)將當(dāng)前的故障信息更新至故障知識(shí)庫(kù)中，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的更新與不同人員間的知識(shí)共享。

圖2 不同人員對(duì)故障知識(shí)的需求

依據(jù)不同人員對(duì)故障知識(shí)的需求，故障知識(shí)庫(kù)應(yīng)當(dāng)包含以下幾方面的知識(shí)信息：

(1) 專家知識(shí)。包括故障分析或維修人員常年積累的工作經(jīng)驗(yàn)，可靠性工程師對(duì)故障模式的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)內(nèi)容等等。

(2) 數(shù)學(xué)/仿真模型。主要為機(jī)械零部件失效機(jī)理研究和驗(yàn)證的知識(shí)內(nèi)容。模型可從微觀角度分析故障形成與發(fā)展，是確定故障原因，進(jìn)行故障預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。

(3) 專業(yè)知識(shí)書(shū)籍。從各類零部件故障產(chǎn)生、分析和控制等專業(yè)書(shū)籍中總結(jié)的故障知識(shí)。

(4) 行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。機(jī)械零部件性能、可靠性設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。

(5) 以往故障記錄集。已有故障信息的所有記錄，應(yīng)支持故障記錄的不斷更新，這是保證故障知識(shí)庫(kù)時(shí)效性的關(guān)鍵。

(6) 其他。如對(duì)象的功能行為信息、故障數(shù)據(jù)集等等。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

為了提高故障知識(shí)的利用、分享和維護(hù)升級(jí)的效率，滿足不同職能人員對(duì)故障知識(shí)的使用需求，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于故障本體知識(shí)庫(kù)的FKMS，如圖3所示。

圖3 FKMS的總體架構(gòu)

FKMS總共包含6層架構(gòu)，分別對(duì)應(yīng)界面層、業(yè)務(wù)層、支撐層、平臺(tái)層、數(shù)據(jù)層和硬件層。硬件層是FKMS的硬件基礎(chǔ)，包括知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)、系統(tǒng)存放的服務(wù)器以及相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)備。數(shù)據(jù)層是系統(tǒng)的軟件數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，包括了故障信息庫(kù)、機(jī)械對(duì)象庫(kù)、知識(shí)組件庫(kù)和用戶信息庫(kù)等，實(shí)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，為上層架構(gòu)存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)層中數(shù)據(jù)庫(kù)按照本體模型結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)了故障領(lǐng)域的類、實(shí)例、關(guān)系、屬性等知識(shí)，并以本體模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行知識(shí)存貯，實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域知識(shí)更新時(shí)知識(shí)結(jié)構(gòu)的更改。平臺(tái)層主要包括系統(tǒng)最為關(guān)鍵的2個(gè)框架：python Django基礎(chǔ)框架與SQLite3的數(shù)據(jù)庫(kù)框架。支撐層是業(yè)務(wù)功能層的后臺(tái)支持，包括故障知識(shí)管理、用戶權(quán)限管理、接口管理、工具管理等等。業(yè)務(wù)層包括FKMS的主要功能：包括故障知識(shí)的建模和查閱，知識(shí)結(jié)構(gòu)的更改和擴(kuò)展，故障信息檢索，人員管理等等。系統(tǒng)最頂層為界面交互層，采用基于Web的界面與用戶實(shí)現(xiàn)信息交互。

2.2 系統(tǒng)功能模塊

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)故障知識(shí)的高效利用，設(shè)計(jì)了FKMS系統(tǒng)的主要功能模塊，包括故障知識(shí)管理模塊、故障分析模塊與用戶管理模塊。

故障知識(shí)管理模塊是FKMS系統(tǒng)的核心功能模塊，包含故障知識(shí)結(jié)構(gòu)管理、故障信息管理與模型及文件管理等子功能模塊。用戶可以在知識(shí)結(jié)構(gòu)界面通過(guò)層級(jí)展開(kāi)的方式查看已有的故障知識(shí)結(jié)構(gòu)，并進(jìn)行相應(yīng)的擴(kuò)充、修改，該功能對(duì)應(yīng)著本體模型中各個(gè)實(shí)體及實(shí)體屬性的修改。故障知識(shí)結(jié)構(gòu)中每一級(jí)實(shí)體均與相應(yīng)的故障信息對(duì)應(yīng)，設(shè)計(jì)分析人員通過(guò)選定知識(shí)結(jié)構(gòu)中相應(yīng)概念能快速查找到相關(guān)信息。故障信息管理子功能模塊可供不同人員查看對(duì)應(yīng)權(quán)限下的機(jī)械對(duì)象庫(kù)、故障模式庫(kù)、故障原因庫(kù)、故障影響庫(kù)等等，新的故障信息也可被添加至故障信息庫(kù)。模型及文件管理子功能模塊面向用戶提供統(tǒng)一的界面查看所有故障信息所對(duì)應(yīng)的相關(guān)知識(shí)組件，包括故障分析的仿真文件或數(shù)學(xué)模型、故障案例的圖片或數(shù)據(jù)集等等，并且用戶可以直接通過(guò)鏈接下載所需文件。

故障分析模塊是基于故障知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)建立的輔助分析模塊，包含故障原因分析與故障檢索2大子功能模塊。用戶進(jìn)行故障原因分析時(shí)，輸入一定的初始條件及相應(yīng)的置信度，系統(tǒng)將自動(dòng)進(jìn)行計(jì)算并返回可能的故障原因及置信度，為用戶分析故障原因提供一個(gè)較為準(zhǔn)確的指導(dǎo)意見(jiàn)。故障信息檢索模塊提供按檢索詞搜索的功能，即用戶在檢索框輸入關(guān)鍵詞后，可直接查看到整個(gè)故障數(shù)據(jù)庫(kù)中與其相關(guān)的所有信息。通過(guò)點(diǎn)擊可查看具體的檢索結(jié)果，實(shí)現(xiàn)快速定位，大大提高了信息的搜索效率。

3 關(guān)鍵技術(shù)

FKMS的關(guān)鍵技術(shù)包括：基于本體的故障知識(shí)建模技術(shù)、本體模型到數(shù)據(jù)庫(kù)的映射技術(shù)和基于故障原因知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的故障原因推理技術(shù)。

3.1 基于本體的故障知識(shí)建模技術(shù)

本體是對(duì)事物概念化的定義、規(guī)范和說(shuō)明[11]，相比于其他的知識(shí)建模方式，本體建模具備豐富的資源關(guān)系、清晰的分類與層級(jí)結(jié)構(gòu)和優(yōu)秀的計(jì)算機(jī)處理能力[12]?；诒倔w的建模技術(shù)已經(jīng)廣泛用于制造流程[13]、產(chǎn)品設(shè)計(jì)[14]、故障診斷[15]等諸多機(jī)械領(lǐng)域。通過(guò)對(duì)故障知識(shí)本體建模，可以實(shí)現(xiàn)故障知識(shí)全面化、形式化和統(tǒng)一化描述，最終建立機(jī)械零部件故障知識(shí)庫(kù)，為故障分析提供知識(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本體模型中的實(shí)體類(entity)對(duì)應(yīng)于故障領(lǐng)域知識(shí)的概念；實(shí)例(instance)對(duì)應(yīng)于故障實(shí)例與具體的故障信息，即實(shí)體類的具體化描述；屬性(property)和限制(restriction)用于描述實(shí)體類間的關(guān)系，是知識(shí)庫(kù)的推理規(guī)則；關(guān)系(relation)為實(shí)例間關(guān)系，是屬性和限制的具體化描述。

在故障知識(shí)本體模型構(gòu)建的方式上，需要充分對(duì)典型的故障分析方法和可靠性分析方法等具有進(jìn)一步認(rèn)識(shí)，并結(jié)合當(dāng)前公認(rèn)的機(jī)械產(chǎn)品知識(shí)模型，從而構(gòu)建一個(gè)分類清晰、表達(dá)準(zhǔn)確、描述完整的本體模型。本文構(gòu)建的故障知識(shí)庫(kù)，即故障知識(shí)本體模型，在概念模型層面的主要包括功能-行為模型、機(jī)械對(duì)象模型、知識(shí)組件模型以及故障模型。各模型以“故障模式”這一實(shí)體類為核心，如圖4所示。

圖4 各模型中與“故障模式”相關(guān)的實(shí)體類

故障模型作為故障知識(shí)庫(kù)中最重要的部分，必須包含完善的故障信息。結(jié)合后續(xù)故障分析技術(shù)中所需要的知識(shí)內(nèi)容，需要將FMEA及FTA的故障知識(shí)添加進(jìn)本體模型的概念模型中。FTA信息包含故障模式、故障原因和邏輯門(mén)，F(xiàn)MEA信息包括故障模式、故障原因、故障發(fā)生率、故障影響、故障檢測(cè)方式、故障控制和故障維修，圖4顯示部分故障模型中的實(shí)體類。

故障知識(shí)概念模型的構(gòu)建采用普林斯頓大學(xué)開(kāi)發(fā)的本體構(gòu)建工具Protégé[16]。Protégé軟件是斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物信息研究中心基于Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的本體編輯和知識(shí)獲取軟件，主要用于語(yǔ)義網(wǎng)中本體的構(gòu)建，可實(shí)現(xiàn)本體模型的可視化表達(dá)。

3.2 本體模型到數(shù)據(jù)庫(kù)的映射技術(shù)

通過(guò)Protégé構(gòu)建的故障知識(shí)本體模型，存在著實(shí)例添加繁瑣，已有知識(shí)模型修改困難等問(wèn)題。將故障知識(shí)本體模型存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中可以有效的解決這些問(wèn)題，也能夠很好地支持后續(xù)故障知識(shí)管理平臺(tái)的開(kāi)發(fā)。

對(duì)于故障知識(shí)本體模型，由于機(jī)械零件故障知識(shí)復(fù)雜，更新速度快，很難一次性建立完善的本體模型。因此存儲(chǔ)故障知識(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)中，知識(shí)結(jié)構(gòu)需要具備一定的可修改性與可拓展性。

將本體模型映射至數(shù)據(jù)庫(kù)的常用方式有4種方式：水平模式、垂直模式、分解模式與混合模式[17]。水平模式只使用一張表完成知識(shí)存儲(chǔ)[18]，字段數(shù)目龐大且往往浪費(fèi)大量的存儲(chǔ)空間；垂直模式以“主語(yǔ)-謂語(yǔ)-賓語(yǔ)” (subject-predicate-object)三元組形式進(jìn)行記錄，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單清晰，與Protégé中建模方式一致；分解模式對(duì)本體模型中各個(gè)屬性建 表[18-19]，在進(jìn)行復(fù)雜多個(gè)屬性查詢時(shí)效率較差；混合模式通常將以上幾種方式混合但其拓展性與檢索效率較慢。本文基于垂直模式三元組關(guān)系，對(duì)本體模型中關(guān)鍵元素建表[20]，實(shí)現(xiàn)故障知識(shí)本體模型到故障知識(shí)本體數(shù)據(jù)庫(kù)的映射。數(shù)據(jù)庫(kù)主要實(shí)體關(guān)系如圖5所示，映射過(guò)程需對(duì)本體模型中實(shí)體類(entity)、限制(restriction)、屬性(property)、定義域(domain)、值域(range)、實(shí)例(instance)、關(guān)系(relation)等內(nèi)容建立數(shù)據(jù)表。針對(duì)故障知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)組件模型，建立文件(File)表，實(shí)現(xiàn)相關(guān)文本、圖片、數(shù)據(jù)文件、仿真文件的關(guān)聯(lián)。

圖5 故障知識(shí)本體數(shù)據(jù)庫(kù)的主要實(shí)體關(guān)系

3.3 基于故障原因知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的故障原因推理技術(shù)

故障原因是故障知識(shí)中的關(guān)鍵元素，往往和其他故障元素間存在復(fù)雜關(guān)系。故障原因也是故障發(fā)生后進(jìn)行故障檢測(cè)、控制和維修的基礎(chǔ)。在故障原因分析時(shí)，往往對(duì)分析人員有較高的專業(yè)知識(shí)水平要求，低效的故障原因分析會(huì)使得故障分析陷入盲目。因此，需要設(shè)計(jì)一種計(jì)算機(jī)輔助故障原因分析方法，在初步檢測(cè)結(jié)果只能實(shí)現(xiàn)模糊的故障判定時(shí)，分析可能的故障原因，提高故障分析效率。

本體知識(shí)以資源描述框架(resource description framework, RDF)形式存儲(chǔ)后，通過(guò)構(gòu)建推理規(guī)則可以實(shí)現(xiàn)故障診斷推理[21]，此方法建立推理規(guī)則的過(guò)程費(fèi)時(shí)費(fèi)力，對(duì)專家系統(tǒng)準(zhǔn)確性要求過(guò)高。因此，本文采用從故障知識(shí)模型中抽取故障原因?qū)嶓w及其關(guān)聯(lián)的方式構(gòu)建故障原因知識(shí)網(wǎng)絡(luò)[22]，通過(guò)置信度傳遞方式進(jìn)行故障原因推理。相比基于故障樹(shù)和基于推理規(guī)則的推理方式，該方式充分利用故障知識(shí)庫(kù)中“故障原因”實(shí)體的知識(shí)內(nèi)容，在輸入條件較模糊的情況下仍能實(shí)現(xiàn)故障原因的快速推理。

從故障知識(shí)庫(kù)中抽取與故障原因相關(guān)聯(lián)的實(shí)體和實(shí)例，以“有故障原因”這一屬性作為橋接媒介，構(gòu)建故障原因知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)以故障原因?yàn)楹诵模瑢ⅰ爸髡Z(yǔ)-謂語(yǔ)-賓語(yǔ)”三元關(guān)系中，故障原因作為主語(yǔ)或賓語(yǔ)的所有關(guān)系從故障知識(shí)本體模型中抽取出來(lái)。其中核心關(guān)系為“故障模式-有故障原因-故障原因” (mode-hasreason-reason)與“故障原因-有子原因-故障原因” (reason-hassubreason-reason)兩對(duì)三元組關(guān)系。

其中，t,0為故障原因r輸入的置信度，若輸入置信度為0，則t,0=0。

路徑的置信度t為路徑起點(diǎn)M的置信度(M)均分至(M)個(gè)子路徑中，即

路徑起點(diǎn)為R和K時(shí)，確定t的方法一致。

計(jì)算所得的置信度(r)與該故障原因計(jì)算前的置信度比較并取高值作為該故障原因的最終置信度，該方式既能有效保證初始置信度對(duì)最終結(jié)果的影響，也能實(shí)現(xiàn)故障原因知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的有效利用。

以直升機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)主減速自由輪的斜撐塊涂層表面疲勞磨損為例，該故障實(shí)例的故障原因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)如圖6所示，圖中包含表面疲勞磨損故障的故障原因及子原因，箭頭代表實(shí)例間關(guān)系“有故障原因”或“有子原因”，其中化學(xué)氣相沉積(chemical vapor deposition，CVD)為制造工藝的實(shí)例，CVD制造工藝導(dǎo)致的常見(jiàn)問(wèn)題為孔隙率高、金屬夾雜和化學(xué)氣相沉積時(shí)間短。

圖6 “表面疲勞磨損”故障原因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)

斜撐塊涂層磨損后，經(jīng)初步的斷口檢測(cè)，故障分析人員基于自身經(jīng)驗(yàn)和已有資料案例做出基本的故障判斷：故障模式為表面疲勞磨損(置信度80%)，可能的故障原因?yàn)橛捕冗^(guò)低(置信度60%)和金屬夾雜(40%)，斜撐塊表面經(jīng)過(guò)CVD工藝加工，工藝對(duì)故障的影響置信度取50%。置信度取值可基于實(shí)際情況修改。

將上述情況作為輸入條件，基于故障原因置信度推理算法，可以得到第一次計(jì)算后故障原因置信度(表1)。故障分析人員通過(guò)算法計(jì)算可以整理獲得可能的故障原因，在下列故障原因和置信度的結(jié)果中，表面疲勞磨損可能的原因有“孔隙率高”、“化學(xué)氣相沉積時(shí)間短”、“疲勞強(qiáng)度低”等等，但部分原因如“含碳量低”、“表面脫碳”等屬于無(wú)效原因，這些原因來(lái)自于“硬度過(guò)低”故障原因的拓展，主要與滲碳工藝相關(guān)，與CVD工藝制備的斜撐塊表面無(wú)關(guān)。

表1 一次計(jì)算后故障原因及置信度結(jié)果

4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用

4.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方式

FKMS系統(tǒng)采用瀏覽器和服務(wù)器(Browser/Server, B/S)的模式開(kāi)發(fā)，具體來(lái)說(shuō)，基于Django的Web框架搭建系統(tǒng)架構(gòu)，使用Python語(yǔ)言編寫(xiě)系統(tǒng)后端各功能的邏輯算法，采用Django自帶的輕量級(jí)SQLite3數(shù)據(jù)庫(kù)，前端采用HTML編寫(xiě)網(wǎng)頁(yè)，在HTML基礎(chǔ)上應(yīng)用Bootstrap的前端框架設(shè)計(jì)網(wǎng)頁(yè)樣式，利用Javascript和JQuery進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)元素控制和與服務(wù)器數(shù)據(jù)交互。

4.2 系統(tǒng)知識(shí)管理案例

圖7為系統(tǒng)操作流程示意圖，用戶通過(guò)賬號(hào)密碼登錄FKMS系統(tǒng)，圖7(a)和圖7(b)為系統(tǒng)主界面包含故障知識(shí)庫(kù)、故障知識(shí)結(jié)構(gòu)、故障原因分析、個(gè)人信息與故障信息檢索幾個(gè)子模塊，用戶可以在此選擇所需模塊進(jìn)行下一步操作。圖7(c)為常用的故障知識(shí)庫(kù)，包含零部件庫(kù)、材料庫(kù)、故障模式庫(kù)、故障原因庫(kù)、知識(shí)組件庫(kù)等等，進(jìn)入子庫(kù)后可以查看到具體的實(shí)例信息，如圖7(d)所示；圖7(e)為故障知識(shí)結(jié)構(gòu)，展現(xiàn)了概念模型中各個(gè)實(shí)體類及其對(duì)應(yīng)的實(shí)例，用戶可以修改概念模型或?yàn)橄鄳?yīng)實(shí)體添加實(shí)例。

圖7 FKMS系統(tǒng)操作流程示意圖

以直升機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)主減速器自由輪的斜撐塊涂層剝落故障為例，在故障知識(shí)管理分析支持系統(tǒng)中，可以查閱到該故障模式具體故障知識(shí)，如圖8(a)所示，包括故障檢測(cè)方式、從屬的故障類型、改進(jìn)措施、相關(guān)的仿真文件等等故障信息。用戶可以查閱“斜撐塊涂層剝落”這一實(shí)例在知識(shí)模型中作為主語(yǔ)與賓語(yǔ)的所有三元關(guān)系組。故障記錄人員通過(guò)對(duì)信息的不斷更新，實(shí)現(xiàn)故障知識(shí)更新維護(hù)。當(dāng)用戶需要進(jìn)行故障檢索時(shí)，可在搜索框檢索關(guān)鍵詞。圖8(b)為檢索“模型”關(guān)鍵詞的檢索頁(yè)面，主要包括CAE模型、CAD模型。用戶點(diǎn)擊自由輪CAD模型可以進(jìn)入模型仿真文件管理頁(yè)面，如圖8(c)所示，下載“斜撐塊涂層剝落”故障發(fā)生部件“自由輪”的三維模型及仿真文件。

4.3 故障原因分析案例

在系統(tǒng)的故障原因推理模塊，用戶需首先創(chuàng)建故障案例，如圖9(a)所示；之后輸入推理的初始條件，用戶可以自行選擇初始條件類型與置信度，如圖9(b)和(c)所示，輸入條件為故障模式表面疲勞磨損(置信度0.80)，預(yù)計(jì)故障原因金屬夾雜(置信度0.40)、硬度過(guò)低(置信度0.60)，制造工藝CVD(置信度0.50)；之后系統(tǒng)計(jì)算給出可能的故障原因及相應(yīng)置信度(圖9(d))；故障分析人員通過(guò)參考系統(tǒng)的分析結(jié)果，將故障原因確定在一個(gè)小范圍區(qū)間，表面疲勞磨損可能的原因有“孔隙率高”、“化學(xué)氣相沉積時(shí)間短”、“疲勞強(qiáng)度低”等等。隨后，故障分析人員對(duì)高置信度故障原因進(jìn)行后續(xù)故障分析、控制和維修工作。

圖8 故障實(shí)例信息及檢索功能

圖9 故障信息檢索與原因分析案例

一般用戶在使用本系統(tǒng)后，不僅故障知識(shí)的獲取速度大幅提高，而且還能獲取與目標(biāo)搜索對(duì)象相關(guān)的故障知識(shí)。系統(tǒng)通過(guò)良好的界面展示，使得知識(shí)的表示更清晰易懂。系統(tǒng)的故障原因分析功能能為缺少專業(yè)知識(shí)的人員在故障分析方面提供幫助，并能輔助專業(yè)的故障分析與維修人員快速地定位故障原因，支持后續(xù)故障控制與維修工作。此外，系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)對(duì)故障知識(shí)進(jìn)行了精煉和分類，使得專業(yè)故障分析人員能夠更為精準(zhǔn)地獲取相應(yīng)的知識(shí)內(nèi)容。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)機(jī)械零部件故障知識(shí)分散和利用分享率低等問(wèn)題，提出了機(jī)械零部件故障知識(shí)管理支持方法。該方法以本體建模技術(shù)為基礎(chǔ)，依據(jù)機(jī)械零部件全生命周期內(nèi)不同人員所需的故障知識(shí)建立故障知識(shí)庫(kù)，大大提高了故障知識(shí)集成和使用效果。在此基礎(chǔ)上研究了故障原因推導(dǎo)方法，解決了故障原因間復(fù)雜關(guān)系的相互影響，支持故障分析人員快速找到故障原因。最后設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了機(jī)械零部件FKMS，通過(guò)案例驗(yàn)證系統(tǒng)的功能與可行性，實(shí)現(xiàn)不同人員在各自工作流程中對(duì)故障知識(shí)的不同需求，滿足知識(shí)結(jié)構(gòu)、內(nèi)容的不斷更新與人員間信息交流需求，可為企業(yè)建立故障信息的常態(tài)化、自動(dòng)化的收集、存儲(chǔ)、分享和處理機(jī)制。

本文提出的故障原因推理方法和開(kāi)發(fā)的FKMS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了模糊條件下故障原因的置信度推理、故障知識(shí)管理和故障原因分析，提高了故障分析效率。后續(xù)研究工作將在分析結(jié)果的精確篩選與深度分析和知識(shí)庫(kù)內(nèi)容系統(tǒng)分析功能擴(kuò)展等方面繼續(xù)深入研究，為相關(guān)人員提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)服務(wù)。

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Failure Management and Support System of Mechanical Parts Based on Failure Knowledge-Base

WU Kang-qing1,2, HUANG Li-ping1,2, LI Bo-shu3, SHI Jin-da4

(1. Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China; 2. Beijing Key Lab of Precision/Ultra-precision Manufacturing Equipment and Control, Beijing 100084, China; 3. Army Equipment Department Equipment Technical Cooperation Centre, Beijing 100036, China; 4. Institute of Army Aviation, Beijing 101121, China)

In order to solve the difficulty in describing failure knowledge of mechanical parts and the low efficiency of sharing and reuse of failure knowledge among different designers, a failure knowledge base is constructed based on ontology modeling technology. A mechanical parts failure knowledge management & support system (FKMS) is designed and developed using Django-Web module. First, by analyzing knowledge requirement, the function structure of the system is established and the content of failure knowledge is determined. Next a failure knowledge ontology model and its entity relation network are constructed by ontology modeling technology, which ensures the integrity of the knowledge base structure. Then the mapping of knowledge model to database is established based on vertical model, enabling efficient storage and extensible structure. In addition, through failure reason networks based on the ontology mode, a fault reason analysis algorithm with belief propagation is put forward. Finally, the coating spallation of helicopter free-wheel sprag is used as a case in the process of knowledge management and failure analysis, which demonstrates the dynamic management support of the system.

failure knowledge; ontology model; knowledge-base; fault reasoning; knowledge management system

TP 311

10.11996/JG.j.2095-302X.2019030623

A

2095-302X(2019)03-0623-08

2018-12-12；

2019-03-05

北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(3182012)

吳康清(1994-)，男，浙江金華人，碩士研究生。主要研究方向?yàn)橹R(shí)工程、故障分析技術(shù)。E-mail：wukq16@mails.tsinghua.edu.cn

黃利平(1966-)，女，湖北武漢人，副教授，碩士。主要研究方向?yàn)閿?shù)字化設(shè)計(jì)與制造、PLM/PDM。E-mail：huanglp@mail.tsinghua.edu.cn