基于扩展故障树的某滑油系统专家诊断知识获取

基于扩展故障树的某滑油系统专家诊断知识获取摘要:针对基于规则的专家诊断系统中知识获取的“瓶颈”问题,提出一种基于扩展故障树的专家诊断知识获取方法,并用于获取某滑油系统的专家诊断知识。在建立某滑油系统传统故障树的基础上,通过附加故障现象、故障检测方法、诊断建议等信息,形成某滑油系统的扩展故障树,并与基于规则的专家诊断系统结合,试图从扩展故障树中构建滑油系统的专家诊断知识。

关键词:扩展故障树滑油系统专家系统故障诊断知识

滑油系统是保障发动机正常工作的一个重要系统,其主要功能是保障发动机摩擦件的润滑、散热。滑油系统的状态监控和故障诊断是发动机状态监控和故障诊断的一个重要组成部分[1]。

故障树分析作为滑油系统故障诊断中的一种有效方法,它把最不希望发生的事件作为故障树的顶事件,底事件则是引发该顶事件故障的直接原因[2～3]。然而,简单的故障描述对滑油系统这样的复杂系统进行故障诊断时是不够的。为了满足故障诊断和定位的需求,在建立故障树时,往往在传统故障树结构的基础上附加一些其他信息,如故障现象的描述、故障的检测方式或方法、诊断建议以及维修策略等,形成扩展故障树。

1 基于知识规则的故障诊断专家系统

基于知识规则的专家系统是人工智能应用最为成功的领域,它是一种智能的计算机程序。这种计算机程序使用知识与推理过程,求解那些需要杰出人物的专家知识才能求解的高难度问题。基于知识的专家系统一般由知识库、推理机、人机接口、知识获取子系统、解释子系统、全局数据库组成。将基于知识的专家系统应用于润滑油系统故障诊断,其功能框架如图1所示。它主要由七个功能模块组成:监控数据模块,推理机,解释系统,全局数据库,知识规则库,知识获取与维护模块以及图形化用户界面。其中,知识规则的获取决定着专家系统的功能,是设计专家系统的“瓶颈”问题,因此,本文试图研究一种基于扩展故障树的知识获取方法,以期对后续滑油系统故障诊断专家系统的设计提供技术支持。

2 扩展故障树的建立

扩展故障树的特点是在传统故障树结构的基础上附加了故障现象的描述、故障的检测方式或方法、诊断建议和维修策略等信息,即在扩展故障树中包含了更多的专家知识。其中,扩展故障树中的故障现象描述反映了一个事件或一种故障模式下系统表现出的故障现象,这些现象是诊断专家系统进行推理的根据,构成了知识库中规则的前件;故障的检测方式或方法是属于故障模式判别的辅助描述部分,指出系统的检测方法。

3 基于扩展故障树的专家诊断知识获取

3.1 基于扩展故障树德专家知识获取流程

由扩展故障树到专家系统诊断知识的获取的具体步骤如下[4]:

(1)根据系统设计、运行原理图、技术规范等描述某发动机润滑油系统的技术资料和专家经验知识,选择故障树的顶事件,确定边界条件,并由顶事件逐层展开建立滑油系统的故障树。

(2)在故障树中增加故障现象的描述、故障的检测方式或方法、诊断建议和维修策略等辅助信息,将其扩展为扩展故障树。

3.2 知识规则的表述

本文利用产生式规则进行知识表示,并对产生式规则进行模糊化,从而形成模糊产生式规则表示法,这样既充分考虑到诊断知识的模糊性、不确定性以及规则的强度,又符合人的思维,便于人机交换信息和规则的在线修改、扩充和删减。其表示法一般写为:

4 结论

针对基于规则的专家诊断系统中知识获取的“瓶颈”问题,提出一种基于扩展故障树的专家诊断知识获取方法,并用于获取某滑油系统的专家诊断知识。在建立某滑油系统传统故障树的基础上,通过附加故障现象、故障检测方法、诊断建议等信息,形成某滑油系统的扩展

故障树,并与基于规则的专家诊断系统结合,从扩展故障树中构建滑油系统的专家诊断知识,为后续滑油系统故障诊断专家系统的设计提供了技术支持。

参考文献

[1] 李国权．航空发动机滑油系统的现状及未来发展[J]．航空发动机,2011,37(6):49-52.

[2] 侯胜利,王威,胡金海,等.基于遗传编程的发动机滑油系统故障诊断[J].振动、测试与诊断,2008,28(4):400-403.

[3] 严军.基于故障树分析法的航空活塞发动机故障诊断专家系统研究[D].成都:电子科技大学,2010.

[4] 刘成瑞,张庆振,任章.基于扩展故障树的运载火箭故障诊断专家系统[J].宇航学报,2008,29(6):1936-1941.

[5] 范会来,闫英敏,杨凤彪.扩展故障树的非线性链表化故障诊断研究[J].自动化仪表,2013,34(5):16-20.

[6] 刘福君,许启兴,王玉森,等.基于扩展故障树的故障诊断系统[J].控制工程,2007,14(增刊）:111-115.

[7] Qian Yu, Xu Liang, Li Xiuxi,et al.LUBRES: an expert system

development and implementation for real-time fault diagnosis of a lubricating oil refining process[J].Expert Systems with Applications,2008，35：1252-1266.

[8] Angeli,C.Online expert systems for fault diagnosis in technical processes[J].Expert Systems,2008，25（4）:115-132.