趙 靜,鄢 萍,陳國榮,3,胡林橋
(1.重慶大學(xué) 機(jī)械傳動國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400030;2.重慶市網(wǎng)絡(luò)化制造工程技術(shù)研究中心,重慶 400030;3.重慶科技學(xué)院 電子信息工程學(xué)院,重慶 401331)
專家系統(tǒng)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域發(fā)展最早,也是比較成熟的一種人工智能技術(shù)[1]。擁有知識是專家系統(tǒng)有別于其他計算機(jī)軟件系統(tǒng)的重要標(biāo)志,且知識的質(zhì)量與數(shù)量又是決定專家系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素[2,3],因此知識庫是專家系統(tǒng)最重要的組成部分,而知識的表示又是建立知識庫的核心。
國內(nèi)外在對故障診斷知識表示的研究中已取得大量成果。文獻(xiàn)[4]在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域中,采用一階謂詞邏輯(first-order predicate logic)作為專家系統(tǒng)知識庫中的知識表示方法;文獻(xiàn)[5]針對專家系統(tǒng)領(lǐng)域知識狹窄的問題,提出了一種框架表示(frame representation)、產(chǎn)生式規(guī)則(production rule)和故障樹(diagnosis fault tree)相混合的知識表示方法,文獻(xiàn)[6]采用規(guī)則(rules)、框架(frames)、語義網(wǎng)絡(luò)(semantic networks)相結(jié)合的方式表示專家知識,并存入故障診斷輔助系統(tǒng)(FDAS)知識庫中。這些研究存在效率低、知識相對獨(dú)立等不足,對復(fù)雜概念及其相互間關(guān)系的表示能力有所欠缺,不利于知識推理和后續(xù)利用。
常用的知識表示方法在應(yīng)用時各自有其優(yōu)點(diǎn)和不足,具體到復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)的故障診斷領(lǐng)域,結(jié)合其龐大的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),多層次的電機(jī)結(jié)構(gòu)和復(fù)雜多樣的加工工況等特點(diǎn),知識表示方法既要求清晰、準(zhǔn)確、充分的表示領(lǐng)域知識,以實(shí)現(xiàn)知識表示的完備性,同時要求有利于知識利用,高效進(jìn)行知識推理。在源于哲學(xué)的概念中,本體具有如下優(yōu)點(diǎn)[7~9]:1)能將相關(guān)領(lǐng)域的概念和術(shù)語規(guī)范化和清晰化,有利于知識的標(biāo)準(zhǔn)化; 2)具有的豐富概念間關(guān)系和各種約束,滿足了故障診斷知識復(fù)雜性和相關(guān)性的要求;3)作為語義網(wǎng)的核心,為語義網(wǎng)系統(tǒng)提供知識組織和邏輯關(guān)系,從而為邏輯層提供推理基礎(chǔ)。因此本文提出了一種基于本體的故障診斷的知識表示方法,為復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域的信息化和智能化做了一次積極的嘗試。
假設(shè)一個復(fù)雜機(jī)電液氣系統(tǒng)由機(jī)械系統(tǒng)、電氣系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)、氣壓系統(tǒng)等多個系統(tǒng)構(gòu)成,在每個系統(tǒng)下,由各自的功能組件構(gòu)成,功能組件由各零部件(units)構(gòu)成,以此類推,可將系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行抽象化處理,得到系統(tǒng)知識的層次結(jié)構(gòu)。如圖1所示。
圖1為一個領(lǐng)域知識結(jié)構(gòu)關(guān)系示意圖,S表示總體系統(tǒng)知識,逐步細(xì)化的各知識Ui用“□”表示??梢钥闯觯到y(tǒng)內(nèi)部各結(jié)點(diǎn)Ui之間具有縱向意義上的父子關(guān)系和橫向意義上的兄弟關(guān)系。
圖1 故障診斷領(lǐng)域知識層次結(jié)構(gòu)示意圖
在故障診斷應(yīng)用中,當(dāng)某個結(jié)點(diǎn)Ui由于某些原因而處于非正常工作狀態(tài)時,為完成對故障的診斷,必須針對相關(guān)信息進(jìn)行分析處理,用以完成故障維修,因此其結(jié)點(diǎn)內(nèi)部還存在復(fù)雜的關(guān)系,如圖2所示。
圖2 被封裝的內(nèi)部結(jié)構(gòu)的故障關(guān)系
圖2為某個結(jié)點(diǎn)Ui在發(fā)生故障時所具有的關(guān)系, P1,P2,P3…分別表示在該結(jié)點(diǎn)所具有的故障特性,如故障現(xiàn)象、故障原因、故障解決方案等,即:結(jié)點(diǎn)Ui出現(xiàn)了故障現(xiàn)象P1;故障原因P2導(dǎo)致了故障發(fā)生在結(jié)點(diǎn)Ui處,維修方案P3定位于結(jié)點(diǎn)Ui。
在系統(tǒng)中每個結(jié)點(diǎn)Ui都存在多個故障特性,而每個故障特性中又存在多種表現(xiàn)形式,導(dǎo)致了在知識表達(dá)上呈現(xiàn)了一定多樣性和復(fù)雜度,針對以上問題本文引入本體的概念以及本體的關(guān)系描述。
故障診斷過程中,以往的診斷經(jīng)驗(yàn)對于當(dāng)前的故障問題的解決具有重要的借鑒意義,因此對于故障診斷信息準(zhǔn)確有效的描述就顯得尤為重要。本文在新加坡南洋理工大學(xué)的 Myo Myo Naing 博士定義的六元組本體表示方法[10]的基礎(chǔ)之上,將故障診斷領(lǐng)域本體形式化定義如下:
定義1 Fault_Diagnosis_Ontology
(FDO)::=<S,C,A,R,I,F>
其中S表示領(lǐng)域FDO中的概念集合;C為概念集合中的元素,例如圖1所示Ui;A表示領(lǐng)域內(nèi)屬性的有限集,包括對象屬性和數(shù)據(jù)屬性;R 表示某個概念集合S中涉及的概念之間、概念與屬性之間的關(guān)系集合;I是實(shí)例集,是對某一特定概念的具體化描述;F表示函數(shù),即推理規(guī)則,是屬性之間存在的某種邏輯關(guān)系。以下對上述要素進(jìn)行詳細(xì)闡述和定義。
定義2 在概念集合S中,任何概念C可用結(jié)構(gòu)C={α,β,γ}表示。其中,α為該結(jié)點(diǎn)的父結(jié)點(diǎn)序號;β為該結(jié)點(diǎn)在樹形結(jié)構(gòu)中所處的層數(shù);γ為該結(jié)點(diǎn)在該層中的順序號。記這個層次結(jié)構(gòu)所有結(jié)點(diǎn)組成的概念集合為S,則S的形式化定義為:
通過上述定義,任何結(jié)點(diǎn)C均可用唯一的方式描述。例如圖1中的結(jié)點(diǎn)U23轉(zhuǎn)化為概念C可描述為U23={2,2,3},即結(jié)點(diǎn)C23的父結(jié)點(diǎn)序號為2,該結(jié)點(diǎn)處于第二層,在該層中,該結(jié)點(diǎn)序號為3。根據(jù)概念的繼承性和以層次結(jié)構(gòu)的形式組織,最高層的概念C0代表著最抽象的實(shí)體,子類繼承其父類的抽象特性,代表比其父類更具體或范圍更小的實(shí)體概念。
另外,在FDO領(lǐng)域中,對某個特定的概念集合S而言,每個特定概念C下,被相關(guān)屬性所描述的唯一標(biāo)識的對象,稱為概念的實(shí)例,記作I。
定義3 設(shè)Xi為概念集合Si中第i個概念,Yj為概念集合S2中第j個概念。即
稱A°為概念S1,S2的對象屬性,記作A°(S1,S2)。
式(1)的含義為在故障診斷領(lǐng)域FDO中,概念集合S1的所有概念Xi與概念集合S2的任意概念Yj均存在一種映射關(guān)系A(chǔ)°。對象屬性A°(S1,S2)表明了用于約束概念集合S1與概念集合S2之間的關(guān)系。
定義4 設(shè)Xi為概念X中第i個實(shí)例,yi為數(shù)據(jù)類型值的有限集Y中第j個實(shí)例。即
稱AD表示概念X的數(shù)據(jù)屬性為Y,記作AD(X,Y)。
式(2)的含義為在FDO中,概念X的任意個體xi與Y的某個值yi均存在一種映射關(guān)系A(chǔ)D。數(shù)據(jù)屬性AD(X,Y)描述了概念X本身具有的數(shù)據(jù)類型值為Y。
定義5 設(shè)Xi為概念集合S中第i個概念,Xj為概念集合S中第j個概念。即
稱R為概念Xi,Xj之間的關(guān)系,記作R(Xi,Xj)。
式(3)的含義為在概念集合S中,任意概念Xi與概念Xj均存在一種映射關(guān)系R。
關(guān)系定義R(Xi,Xj)為某概念集合中各概念之間的基本關(guān)系,如is_a, kind_of, part_of,instance_of等。
定義6 設(shè)perF和resF分別是由若干屬性和關(guān)系組成的推理前提和推理結(jié)果。F為由perF和resF形成的規(guī)則,定義如下:
式(4)的主要作用是解決輸出信息的不確定性源自于認(rèn)識的不完全性的問題,其含義為如果存在某一前提perF,就能推理出結(jié)果resF,則稱F是perF和resF的規(guī)則,表示為:perF→resF,例如:式(5)表明某概念集合中,對于任意兩概念C1,C2,分別存在實(shí)例I1,I2,如果C1,C2之間存在關(guān)系R,則I1,I2之間的關(guān)系隨概念之間的關(guān)系自動產(chǎn)生。
為了驗(yàn)證上述本體知識表示方法的可行性,現(xiàn)以某機(jī)床集團(tuán)的典型設(shè)備——滾齒機(jī)為例,采用上述定義對其故障診斷知識進(jìn)行表示,并借助protégé工具建立了滾齒機(jī)故障診斷知識表示的計算機(jī)模型。為了既達(dá)到設(shè)計舉例的目的,又簡化和縮小知識表示的范圍,本例限定在以下范圍:
1)滾齒機(jī)中的機(jī)械系統(tǒng)出現(xiàn)故障;
2)機(jī)械系統(tǒng)的故障是由于冷卻站不能實(shí)現(xiàn)正常運(yùn)行;
3)冷卻站非正常運(yùn)行造成功能失效,故障出在離心泵上;
4)離心泵出問題僅考慮葉輪、泵軸、機(jī)械密封、軸承等出現(xiàn)故障。
為完整的呈現(xiàn)滾齒機(jī)故障診斷知識結(jié)構(gòu),在本體模型中,以滾齒機(jī)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),將整個故障診斷領(lǐng)域知識劃分為故障部位S1(Hobbing_Machine)、故障現(xiàn)象S2(FD_Phenomenon)、故障原因S3(FD_Reason)三個概念集合,根據(jù)定義2,可形式化表示為:
FDO={H_M(S1), FD_P (S2), FD_R (S3),}
在上述每個概念集合中,由多個不同層次的概念組成,每個層次間表現(xiàn)為不同的關(guān)系,根據(jù)定義5,分別對各關(guān)系定義為:
如圖3所示。
1)故障部位S1表示用于描述滾齒機(jī)結(jié)構(gòu)的概念集合。故障部位的確定是故障診斷的基礎(chǔ),根據(jù)滾齒機(jī)自身的結(jié)構(gòu)組成,按照自頂向下的原則,得到的滾齒機(jī)各系統(tǒng)、組件、部件、零件等層次結(jié)構(gòu)。從邏輯關(guān)系上可將滾齒機(jī)分為機(jī)械系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)。機(jī)械系統(tǒng)又可分為工作臺、床身、冷卻站等,而離心泵、冷卻油冷機(jī)等是冷卻站的一個組成部分。
2)故障現(xiàn)象S2表示滾齒機(jī)發(fā)生故障時所表現(xiàn)出來的特征的概念集合。按照故障診斷現(xiàn)象獲取的方式,可將其分為機(jī)械故障和電氣故障兩個子類。而機(jī)械故障現(xiàn)象指從診斷人員的感官出發(fā)判斷故障想象,如傷痕,泄漏,噪聲,異響,異味,震動,不工作等。
圖3 滾齒機(jī)故障診斷概念圖
3)故障原因S3表示引發(fā)滾齒機(jī)故障的可能原因的概念集合。在確定故障發(fā)生部位和故障現(xiàn)象的基礎(chǔ)之上,需要進(jìn)一步診斷其產(chǎn)生原因??煞譃殡姎馓匦栽蚝蜋C(jī)械特性原因兩個子類。其中,電氣特性原因包含壓力,流量,溫度等;機(jī)械特性原因包含損壞,變形,松動,移位等。
在實(shí)際故障診斷過程中,必須明確故障部位出現(xiàn)了什么現(xiàn)象,故障現(xiàn)象是什么原因造成的和故障原因存在于什么樣的部位,根據(jù)上述概念集合的定義和定義3中對對象屬性的定義,建立關(guān)系屬性如下:
如圖4所示。
圖4 滾齒機(jī)故障診斷概念集合關(guān)系圖
在故障診斷維修過程中,為區(qū)分滾齒機(jī)結(jié)構(gòu)中各零部組件,根據(jù)定義4,現(xiàn)對故障部位S1(Hobbing_Machine)中的概念進(jìn)行數(shù)據(jù)屬性定義如下:
A1D表示零部組件的編號;A2D表示尺寸大??;
A3D表示生產(chǎn)廠商。
根據(jù)上述分析,本例可用一個三層的網(wǎng)絡(luò)圖描述,如圖5所示,該本體模型以滾齒機(jī)結(jié)構(gòu)為核心,與故障現(xiàn)象、故障原因相關(guān)聯(lián)。
圖5 滾齒機(jī)故障診斷本體部分示意圖
在圖5中,首先建立了以滾齒機(jī)結(jié)構(gòu)為核心的概念集合S1和故障現(xiàn)象S2、故障原因S3,并定義了相關(guān)概念和概念之間的關(guān)系R,然后確定了概念集合之間的對象屬性A0和滾齒機(jī)結(jié)構(gòu)中概念的數(shù)據(jù)屬性AD,建立了實(shí)例I,最后結(jié)合滾齒機(jī)故障診斷經(jīng)驗(yàn),生成了如圖虛線所示的故障診斷規(guī)則。
根據(jù)以上分析,可以明確故障診斷概念表示和關(guān)系建立的過程,本文用protégé構(gòu)建的部分本體概念及其屬性。而在實(shí)際系統(tǒng)中使用本體,需借助具體的語言進(jìn)行描述。由于本體描述語言O(shè)WL DL在保證推理的完備性和可判定性的前提下,具有很強(qiáng)的表達(dá)能力[11],本文的研究采用了OWL DL對本體內(nèi)的概念及關(guān)系、屬性進(jìn)行了形式化定義和描述。根據(jù)上文中定義的部分概念、關(guān)系、屬性,提取相關(guān)的OWL片段并解釋如圖6所示。
圖6 滾齒機(jī)故障診斷本體部分OWL語言
根據(jù)圖5中所建立的概念集合、屬性和關(guān)系注釋,可得到圖6所示的OWL語言片段。片段①對應(yīng)于圖5中概念集合S1,且與另外兩概念集合S2、S3互不兼容;片段②反映了圖5中所示的關(guān)系R3,定義了S1中子類與父類的關(guān)系subClassOf;片段③描述了圖5中的數(shù)據(jù)屬性A120(S1,S2);片段④描述了對象屬性A3D,屬性值為string。
規(guī)則能夠提供更強(qiáng)的邏輯表達(dá)能力,是知識推理的依據(jù),根據(jù)圖5和圖6中的基本概念和屬性關(guān)系,并結(jié)合以往的故障診斷經(jīng)驗(yàn),可將圖5中虛線所示的離心泵故障診斷用例的規(guī)則生成OWL語言,如圖7所示。
在圖7中,片段①建立了概念“軸承”和“損壞”之間的對象屬性A310(C1114(S1),C11(S3));片段②建立了概念“軸承”和 “缺少潤滑”之間的對象屬性A310(C1114(S1),C15(S3));片段③建立了概念“離心泵”和 “噪聲”之間的對象屬性A0(C111(S1),C13(S2));片段④建立了概念“離心泵”和 “震動”之間的對象屬性A120(C111(S1),C14(S2))。利用上述屬性,可得到規(guī)則如下:
離心泵噪聲或震動是由軸承損壞或缺少潤滑引起。
本文針對復(fù)雜機(jī)電設(shè)備故障診斷困難且經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)難以利用的問題,采用了基于本體的知識表示方法,并結(jié)合滾齒機(jī)故障診斷領(lǐng)域內(nèi)知識進(jìn)行了有效的表達(dá)。復(fù)雜機(jī)電設(shè)備非工作狀態(tài)中的故障診斷存在復(fù)雜性、多樣性和關(guān)聯(lián)性等特點(diǎn),本體模型提供了規(guī)范的術(shù)語和概念,豐富的概念間屬性和關(guān)系,為其提供了理論依據(jù),使得該領(lǐng)域的知識表示完備、清晰,便于理解與實(shí)現(xiàn),且利于知識推理和知識共享。滾齒機(jī)故障診斷實(shí)例仿真結(jié)果表明,該方法在滾齒機(jī)故障診斷領(lǐng)域具有可行性,并為故障診斷智能化應(yīng)用提供了一種更為有效的實(shí)現(xiàn)方法。
圖7 滾齒機(jī)故障診斷本體部分規(guī)則
[1] He Qing,Li Xiaoqin.Management of knowledge base of expert system for fault diagnosis of rotating machinery[J].Applied Mechanics and Materials.2011,44-47:2935-2939.
[2] Chen Anhua,Jiang Lingli,Liu Yilun,Li Xuejun.Fault diagnosis expert system model based on knowledge grid[J].Yi Qi Yi Biao Xue Bao/Chinese Journal of Scientific Instrument,2009,30(11):2450-2454.
[3] Liu Bailin,Jiang Chao.A knowledge base maintenance system for fault diagnosis expert system[A].2nd International Conference on Information Science and Engineering[C].Hangzhou: IEEE,2010.21-24.
[4] Song Zhihang,Xu Xiaoli.Diagnosis Expert System Based on Inference Control[J].Microcomputer Information.2010,1(1):99-101.
[5] Hou Mingliang,Liu Yuran,Xing Shubin,Su Liyun.Study of intelligent diagnosis system for photoelectric tracking devices based on multiple knowledge representation[J].Advanced Materials Research.2011,179-180:602-607.
[6] Su Kuo-Wei,Hwang Sheue-Ling,Chou Yu-Fa.Applying knowledge structure to the usable fault diagnosis assistance system:A case study of motorcycle maintenance in Taiwan[J].Expert Systems with Applications.2006,31(2): 370-382.
[7] DORAN P,TAMMA V,LANNONE L.Ontology module extraction for ontology reuse:an ontology engineering perspective[A].Proc of ACM CIKM International Conference on Information and Knowledge Management[C].New York: ACM Press,2007:61-70.
[8] 馮志勇,李文杰,李曉紅,等.本體論工程及其應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007:2-3.
[9] 許楚鑾,于德介,劉堅.基于本體的設(shè)備維護(hù)知識表示研究[J].計算機(jī)應(yīng)用研究,2009,26(9):3242-3248.
[10] MYO N,EEPENG L,LIAN D GH.Ontology-based Web annotation framework for hyperlink structures[A].Proc of the 3rd International Conference on Web Information Systems Engineering[C].Singapore:IEEE,2002.184-193.
[11] PATEL-SCHNEIDER P F,HORROCKS I.OWL Web ontology language semantics and abstract syntax[EB/OL].[2008-04-02].http://www.w3.org/TR/owl-semantics/direct.html.