论文研究-防空导弹飞行试验集成故障诊断专家系统.pdf

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为了对防空导弹飞行试验中的故障进行有效诊断,在分析现有基于知识、案例、模型、集成神经网络等推理的特点和局限性的基础上,探究了几种集成诊断推理的可能实现方法,再根据防空导弹故障模式特点,提出了一种集规则、案例、结构/功能模型和集成人工神经网络等诊断方法于一体的集成智能诊断专家系统。给出并研究了基于多深度知识、多层次推理的防空导弹诊断系统结构;研究了诊断系统的知识模型及问题求解策略。
第7期 朱向明,等:防空导弹飞行试验集成故障诊断专家系统 2553 系统。 例库存储导弹过去发生过的故障案例。主要模块功能如下: 佟1是按照上述方法构成的基于数据挖掘的专家系统框 )征兆获取。对故障数据进行分析,提取相关的征兆事 图。虚线左侧为系统的知识获取部分;虚线冇側为故障诊断部实,并存人征兆库中,为规则推理和案例推理提供依据。征兆 分,它实现对输入数据的诊断推理。当数据挖掘的算法确定之事实获取方式有白动获取和对话获取。 后,用故障样本进行训练,即可完成故障知识的获取。 b)推理控制器。根据诊断推理控制策略,凋用CBR、 RBR、FTBR、 IANND或诊断模块,并实现相互之间的数据通信, 知识源 数据预处理 之间的协调通过黑板结构实现。黑板由任务安排表、规划表和 数据知识源 结果表组成。 数捷挖掘]推理模坎←弋全局数据厍 决素_释心输出模块 c)案例诊断。根据案例特征,采用一定的检索方法,从候 诊断结果 选案例集中检索岀与当前故障相似的案例,并根据实际情况对 知识获取 知只库 检索出的案例进行适应性修改,形成新故障的解决方案。 图1数据挖掘专家系统结枃示意图 d)规则诊断。利用规则库中的领域知识,根据征兆事实 对当前故障进行推理诊断,给出初步诊断结果。 3防空导弹诊断问题的特点 e)故障树诊断。主要从产品结构/功能层次性出发,进行 深层次诊断。 防空导弹是典型的综合性复杂系统,表现在 f)神经网络诊断。对数值型参数设备进行仿真、诊断。 a)结构的复杂性。防空导弹是由机、电、液、气诸元素组成 g)诊断解释。针对集成诊断推理模块给岀的诊断结果 的多层递阶系统,无论从结构或功能上,系统都是由若下子系向用户解释诊断推理过程和诊断依据。 统组成,子系统又可进一步分解为子子系统,且各子系统之间 h)故障对策。根据系统的最终诊断结果,利用对策知识 存在强或弱耦合作用。 和案例凋整得到的解决方案,提岀故障的处理措施。 b)描述的复杂性。组成防空导弹系统的子系统种类较 i)知识库维护。管理和维护知识库中的知识,包括规则库 多,结构功能各异。大部分子系统本身也是复杂系统组成系维护、案例库维护和归纳学习三个子模块,功能如下 统后,体现子系统独立运行状态的部分特征也将消失。因此, (a)规则库维护。提供人机交互界而,帮助用户完成各类 无论是定量还是定性,要用简便、完备、准确的模型对其结构 规则知识的输入、修改、删除、査询和打印等操作,并提供规则 功能或行为进行有效的描述,都是比较困难的。 的冗余性和一致性检查等功能。 α)故障的复杂性:(a)故障是传播的,既有纵向性又有横 (b)案例库维护。帮助系统开发人员输入初始改障案例, 向性;(b)故障饪兆与故障原因之闻关系复杂:一个故障可能并建立相应的故障案例索引信息,并提供故障案例的修改、删 引起多种征兆,而一个征兆有可能对应多个故障;它们之间还除、查询、浏览和打印等功能。 在随机性和模糊性两种不确定性。随导弹飞行状况不同.故 (c)归纳学习。该模块利用归纳学习算法——数据挖掘 障及其表现也存在很大差异。 如ID3)、神经网络等,通过对故障案例进行分类归纳,提取出 防空导弹系统的复杂性和前述诊断技术水半的局限性,使诊断规则,实现诊断规则的自动获取。 其诊断具有以下特点 j)人机接口。主要用于用户、领域专家或知识工程师与诊 a)诊断知识、诊断信息获取困难; 断系统的交互作用,也可以用它干预诊断系统的运行过程。 b)可能存在知识不完备、不准确和诊断信息不完仝的情 用户 开发人员 况,故障与征兆之间存在不确定性; 人机接口 c)有多故障并仔的可能性; 持征提耳 [解释和对簧知识库 d)故障的检测代价、危害程度、改进成本可能存在较大的 差异 动话::例则 诊 树 e)诊断系统目前只能是建议咨询系统。 4集成诊断专家系统的建立 数据库、征兆库 案例库」规则库 由此构建防空导蝉集成诊断专家系统模型。该系统模型 图2集成诊断系统结构图 采用组件技术进行设计,对 CBR RBR、FTBR、IAN\D的功能进4.1知识库的组织和管理 行分析,将相关的公共部分抽象出来,建立相应的功能组件,并4.1.1领域知识的分类 提供通用接口功能。同时将CBR、RBR、FTBR、IAND的核心 领域知识有规则知识和案例知识,它们共同组成了一个完 推理模块也采用组件形式实现,这样就可以根据需要对系统进整的知识体系。案例是实体知识,规则是概念知识,它们是技 行灵活配置,实现系统各功能部件间的无缝连接。 术人员长期积累而得到的经验与事实。规则知认分为诊断规 集成诊断系统总体结构如图2所示。其中,数据库存放数则、控制规则和对策规则。案例知识包括常规案例和特殊 据采集系统得到的各种特征信息,包括防空导弹飞行全程特征案例。 点参数、试验分析结果,它是故障诊断的主要信息来源。征兆4.1.2知识的表示和组织 库存放推理过程中获取的所有征兆事实,它们是故障诊断的直 故障案例采用案例对象模型来表示,利用诊断规则对故障 接依据,规则库存放与导弹故障诊断有关的各种领域知识。案案例进行组织和索引,总体上采用面向对象方法,表示案例和 2554 计算机应用研究 第27卷 规则两种知认。其中对象表示领域知认中的故障案例,它是实 初始征兆 体知识;而类则表示案例的分类信息,即通过总结归纳得到的 案例推理]·□案例 诊断规则。利用诊断规则可以建立起层次结构的故障案例索 是一是=是至例频数计 引模型。 4.1.3规则和案例的相互作用 规则推里 是 选择合适的归纳学习算法,对特殊案例进行归纳分析,提 「案例更浙(添加 取出新的诊断规则,实现知识的自动获取;之后,将对应的特殊 功能模型推理匚结构/层次 案例转存到常规案例库屮,并建立索引;如此通过归纳学习从 是/含 规则更新 案例中获取了知识。 [集戍经网华推理[集成袒经闷络结构k 是 4.2集成诊断推理机的设计 构/功能层次调整卜 集成诊断推理机由规则、案例、FTBR、集成神经网络推理 仿真 叫冲经网络参数调整 机等组成,它们既相互独立又相互作用。 4.2.1规则推理机没计 图3诊断推理流程 规则推理机设计采用正反向混合推理模式 4.3防空导弹诊断问题求解策略 a)根据已知事实,采用正向推理初步确定候选故障集; 防空导弹诊断系统汲取上述四种理模式的优点,采用了 b)釆用反向推理,进一步验证候选故障集中的日标是卻基于多深度知识、多层次推理的间题求解策略,其总体控制策 成立。 略如下: 其中,正冋推理使用元规则,控制候选故障集的形成;反向 a)系统首先采用基于事例的推理。如果系统中已存有诊 推理使用诊断规则,判断故障是否存在。这样的两层结构提高断事例,规则推理成功与否均可进行事例推理。规则推理成 了系统控制的灵活性。 另外,由于防空导弹故障诊断的复杂性,存在着大量的不功,事例推理可提供对规则推理的俭验与辩证;规则推理失败, 事例推理则作为规则知识的补充。 确定性信息,本推理机还引人模糊逻辑,采用一种改进的CI b)再进行启发式经验推理。对于给定的初始征兆,系统 不精確推理模型 首先进行基于概率因果模型(故障模式决策树及其相关性网 4.2.2案例推理机没计 络)的推理,初步确定可能的故障集;然后,根据对检测的代 案例推理机设计主要包括案例检索、案例匹配、案例调整 价、故障影响的重要程度等因素的综合考虑,按照由简到繁、由 和评估等过程。其中案例检索采用知识导引策略,利用规则推易到难、由重到轻的原则通过系统引导或诊断人员选择,进入 理的结果检索出相似的候选案例集。案例的匹配采用最近邻可能的故障子系统,采用规则推理逐步进行故障诊断。概率 方法,根据案例特征的相似性度量,利用相似度匹配函数综合因果模型的推理控制采用数据驱动方式;规则推理控制可采用 评估目标案例与候选案例集中所有案例的相似度,并根据设定数据驱动、目标驱动或混合驱动方式。 的阈值和计算出的相似度进行选择和排序,从中选出最佳故障 c)如果事例推理和规则推理均告失败,可转入基于结构 案例。系统采用规则推理方法,利用调整规则对复用的故障对 功能模型的推理。深层知识模型从导弹的原理上分杬歆障原 策进行修改,得到满足需要的故障对策。 因,如果模型选择适当,通常可以建立得比较完善,因此,基于 4.2.3FTBR推理机设计 深层知识模型的诊断推理具有较强的冋题求解能力。推理的 FTRR以故障树分析的思维为诊断逻辑,自上而下,建立 控制采用数据与目标混合驱动方式。 基于知识的深度优先遍历的正向推理逻辑。同时,依据故障 d)对丁上述推理结果有异议或者无法得到诊断结果时, 树,自下而上,建立验证性搜索的反向推理逻辑 就转人集成神经网络诊断推理进行仿真验证 首先,针对输入的故障模式,由FTB进行诊断策略分析, e)每一步推理成功时均可回溯进行验证,即通过成功推 确定一个故障树作为诊断推理的逻辑框架。其次,由用户使用 理再回溯,对原有案例库、规则库、结构/功能层次、神经网络参 正向推理或反向推理进行故障诊断。最后,将该诊断作为案数等进行调整扩充形成正反馈增强系统的诊断能力。 例存人知识库,并对知识进行更新。 4.2.4集成神经网络推理机设计 5诊断专家系统实现技术 判断系统根据知识库中的元知识,推断系统是否正常。当 出现异常,则发出诊断要求并指明所需的神经网络集成编号i 防空导弹诊断专家系统是一种工程应用型系统,不仅涉及 之后推理机将输入的数据经转换矩阵变为反映当前状态的特间题的逻辑推理,而且还涉及信号处理等一些复杂的数值运 征信息送到相应的神经网络集成系统进行推理。它是一个数算,用传统的人工智能语言处理工程领域问题就显示出一定的 据驱动推理:按照一定的算法,通过对神经网络所含知识不断困难。本文在导弹诊断专家系统的设计中采用VC++为开发 地进行层间的串行运算,直至得出最终的解,即一个稳定的神工具,并在设计中集成了知识库技术、数据库技术、面向对象方 经网络输出。当集成中所有的神经网络推理完毕后,推理机运法和专家系统的黑板模型思想。使得所设计的推理机具有结 用相应的集成推理方式进行最后的综合,从而给出神经网络集构清晰、条理分明、设计与维护方便等特点。 成的推理结果。假如确定出现故障,那么推理机丕要调用相应5.1知识库及知识库管理系统设计 的解释模块对整个推理过程进行解释。 51.1知识的存储 诊断推理流程如图3所示。 为方便推理时的匹配运算,知识库中的事实都进行编号, 第7期 朱向明,等:防空导弹飞行试验集成故障诊断专家系统 2555 因此,事实表中的域包括事实编号和有关事实的说明,其索引测试,并结合飞行试验初步应用,表明该系统工作稳定、使用维 定义为事实编号,其余字段是有关事实的说明消息,一个事实护方便、经济适用、便于扩充完善与推广。 是一条记录;事实表可看做一个数据字典。规则表的域包括规 则編号(规则名)、规则前提和规则结论,其索引定义为规则编6结束语 号,一条规则是一条记录。规则表如表2所示。 表2规则表形式 防空导弹飞行故障诊断技术是保让导弹安全可靠飞行、降 规则号前提1前提2前提3结论1结论2 低试验成本、提高作战效能的重要手段,而基于知识的推理诊 201 断是解决这类复杂系统诊断问题的一个有效途径。本文在综 合研究防空导弹故障诊断技术的基础上,探讨了研制开发防空 防空导弹故障诊断系统中的规则知识、事例知识、结构与导弹诊断专家系统的方法;构建了基于多深度知识、多层次推 功能模型知识均按关系数据库存储,对应这些知识可建立以下理的防空导弹集成诊断专家系统;阐述了系统的结构和功能, 几个数据表: 硏究了诊断系统的知识模型及问题求解策略。以期望能为防 a)事实表:对知识库中的所有事实,统一建立一个事实表;空导弹的立项、研制、定型及作战使用提供有效的决策攴持 h)规则表:根据规则知识的组织结构,对不同的规则子库依据。 分别建立规则表; 专家系统的开发是一项艰巨而复杂的工作,它需要领域专 c)案例表:所有事例知识可组织在一个事例表中,只需对家与知认工程师的长期合作及实践的不断检验。因此,本文的 不同事例的索引作统一调整; 创究仅仅是一个初步工作。 d)结构与功能模型表:结构与功能模型可建立一个表,或参考文献 按子系统分解结构建立多个表。 [1 LF.NZ. M, BURKHARD H D, PIRK P, et a!. CBR for diagnosis and de 5.1.2知识库管理 cision support[J]. Al Communication, 1996, 9(3): 138-146 知识库管理包括知识库的编辑和检验。编辑功能建立在 [2]阮跃.案例推理在汽轮发电机鉏故障诊断中的应用[冂].热能动力 DAO的数据库访问功能基础上,通过 CDaoRecorsel类来实 工程,2000,15(5):301-303 现。通过它的成员函数Sek、 Addnew、 Delete和Fdit实现对记 [3 PORTINALE L. Behavioral Petri nets: a model for diagnostic know- 录的查询、增加、删除和修改。 ledge representation and reasoning J|. IEEE Trans on System 5.2推理机设计 Man and Cybernetics: Part B, 1997.27(2): 184-195 防空导弹诊断系统中三种类型的符号知识对应三种推理4」丁彩虹Pati阚模型的故障诊断技术研究及其在航天器中的应用 方式:基于事例的推理直接采用数据库检索方式;基于规则的 [D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,1999. 推理采用规则匹配方式;基于结构与功能模型的推理采用框架5WENF. New approach to fault diagnosis in electrical distribution net 推理方式,即根据结构与功能模型库中反映的对象分解结构, works using a genetic algorithm [ J]. Artificial Intelligence in Engi- 逐步检索知识并建立诊断框架。 nearing,1998,12(1-2):6980 5.2.1规则对象的表示及推理 [6 ZHOU Yang-ping, ZHAO Bing-quan, WU Dong-xin, et al. Application 为进行规则匹配推理,将规则用对象的形式表示,即规则 of genetic algorithms to fault diagnosis in nuclear power plant[ J].Re 对象。每条规则是规则对象的一个实例,它是一·个独立的知识 liability Engineering and System Safety 2000, 67(2): 153-160 [7] JOTA R S, MISLAM S, WU T, et aL. A class of hybrid intelligent sys- 实体,可以负责自身的匹配推理运算。 tem for fault diagnosis in electric power systems J. Neurocompu 5.2.2问题求解的黑板模型 g,1998,23(1-3):207-22 黑板模型是一种高度结构化的机遇问题求解模型,面向对 [8 GOLDING A R, ROSENBLOOM P S Improving accuracy by combi- 象程序设计的对象封装特性和对象间的消息通信机制与黑板 ning rule-based and case-based reasoning[ J. Artificial Intelligence 模型思想十分吻合,两者可以结合 1996,87(1):215-254 5.3原型机验证 [9] PAL K, PALMER O A decision-support system for business acquisi- 按以上方汏设计的原型机经过数据输入、试运行、演示与 tions[ J. Decision Support Systems, 2000, 27(4): 411-429 上接第2535页) [6] CARUSO M J, BRATLAND T SMITH CH, et al. A new perspective [3 GAJDA J, SROKA R, STENCEL M, et aL. A vehicle classification on magnetic field sensing J]. Sensors, 1998, 15(12): 34-46 based on inductive loop detectors/ Proc of the 18th Instrument[7]李希胜,于广华,各向异性磁围传感器在车辆探测中的应用[J tion and measurement Technology Conference. 2001: 460-464 北京科技大学学报,2006,28(6):587-590 [4 KLAUSNER A, TENGG A, RINNER B. Vehicle class ification on multi [8 PHAN T, KWAN B W, TUNG L J Magnetoresistor for vehicle detec tion and identification[ C//Proc of IEEE In ternational Conference on sensor smart cameras using feature-and decision-fusion[ C]//Pror of ystems, Man, and Cybernetics, Computational Cybernetics and the I st ACM/IEEE International Conference on Distributed smart Simulation.1997:3839-3843 Cameras(IC DSC-07)2007: 67-74 [9]宋宇辰,张玉英,孟海东,一种基于加衩欧氏距离聚类方法的研究 [5 GUPTE S MASOUD 0. MARTIN RFK, et ul. Deleclion and classifica J」.计算机工程与应用,2007,43(4):179-180,226 tion of vehicles[J]· lEEE Trans on Intelligent Transportation[10]谢德才,常鸿森.巴特沃思数字滤波器的设计[J]·华南师范大学 Systems,2002,3(1):37-47 学报:自然科学版,1993(1):17-22

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