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机械设备更新决策专家系统的设计

2019-01-16 00:00470

    摘  要:着重论述了机械设备更新决策专家系统的设计过程,包括知识库的设计、推理机的推理方向和方法、知识获取方法的介绍、综合数据库的规划、人机接口等内容。
    关键词:专家系统;设备更新决策;Web技术;人机接口

    当前,机械设备正朝着大型化、精密化和自动化的方向发展。机械设备是企业生产的重要物质和技术基础,设备更新决策是企业经营决策的一项十分重要的内容,为促进企业的技术进步和生产的不断发展,适应企业的经营目标,提高企业设备现代化水平和经济效益,必须对设备适时更新。企业设备更新要想寻找最合理的方式,首先要选择好设备更新的方式,其次是计算设备更新的最佳时机。本文利用人工智能的理论和方法,将有经验的专家关于设备更新的知识和经验加以系统化,形成设备更新的知识库,不断积累关于设备更新方面的知识,借助于专家系统帮助进行设备更新决策,用来解决设备更新决策中数据不足和经验不足的问题。

    1 总体设计
    设备更新决策专家系统的总体设计结构如图1所示。

    在总体设计图中主要包括数据库系统、知识库、知识获取、推理机、解释界面和人机接口6部分。其中数据库系统是专家系统的数据来源,知识库和推理机是专家系统的核心部分,解释界面存放着对推理过程的解释和结论,人机接口是人机交互的窗口。

    2 知识获取
    知识获取是设计专家系统的难点,我们要获取知识库和综合数据库中的知识,并把它转化为机器可以操作的形式,也就是通常所说的“机器学习”。知识获取是一个与领域专家、知识工程师以及专家系统自身都密切相关的复杂问题,由于各方面的原因,至今仍是一个相当困难的工作,被公认是专家系统建造中的一个“瓶颈”问题。知识获取有两种方式:非自动知识获取和自动知识获取。经过多年的研究,知识获取已获得一些成果,但距离知识的完全自动获取还相距甚远。目前,知识获取通常是由知识工程师与专家系统中的知识获取模块共同完成的。
    设备更新决策中采用的知识获取方式,首先把从设备更新资料(包括检修资料、故障资料、维修费用、更新经济核算成本)、书本和领域专家那里获得的相关领域知识,经过整理、编辑成计算机易于理解的表达方式,然后利用知识编辑器将编辑好的知识库转换为计算机内部结构,存人知识库中,再在系统中运行,最后根据实际情况检验执行结果,如果结果不正确,说明知识库中的知识要么有问题,要么不够完整,需要进行修改。知识获取流程图如图2所示。

    3 知识库设计
    知识库是专家系统的核心部分,知识库的质量直接关系到整个系统的性能和效率。因此,知识库涉及知识的组织与管理。知识的组织决定了知识库的结构,知识的管理包括知识库的建立、删除、重组及维护和知识的录入、查询、更新、优化等,还有知识的完整性、一致性、冗余性检查和安全保护等方面的工作。
    专家系统的知识库由事实库和规则库两部分组成,其中规则库是知识库的核心部分。知识库的表示法主要有:逻辑表示法、产生式规则表示法、语义网络表示法和框架表示法等。本文专家系统的知识表示法采用产生式规则表示法,有如下优点:
    1)易于表示启发性知识。
    2)信息可以很容易地添加、更新和删除。
    3)表示直观、自然。
    4)便于推理
    例如,有这样的产生式:IF(如果):(设备维修费用过高)和(更新费用经济成本低于设备维修费用),THEN(则):(设备应该更新而不应再继续维修使用)CF0.93,它表示当列出的各个前提都满足时,结论有0.93的可信度,“和”表示两个条件具有“与”关系,“CF”表示规则强度,在0或1问取值,值越大表示相应的知识越为真。
    在规则中,我们建立规则数据库,用来存储前提条件、结论和排除方法的内容及代码,并建有前提条件表和结论表用来存储规则对应的前提条件和各条件的结论。使用代码大大提高了规则搜索的速度和推理的效率。产生式知识表示法的逻辑结构框图如图3所示。nextpage

    4 推理机设计
    推理机是与知识库对应的专家系统的另一核心部件,推理机的推理是基于知识库中的知识进行的。所以,推理机就必须与知识库及其知识相适应、相配套。具体来讲,就是推理机必须与知识库的结构、层次以及其中的具体表示形式等相协调、相匹配。否则,推理机与知识库将无法接轨。同时,推理机将可推断的结论反映给设备更新解释模块,对于知识库中未出现的设备更新知识,结合知识库维护进行更新或修改。
    推理机包括推理方向和推理方法,推理方向有:正向推理、反向推理和正反向混合推理,推理方法有:精确推理和不精确推理。本文采用正向推理结合不精确推理方法。
    根据设备当前的维修资料、故障资料、经济核算和过去的历史记录,激活知识库中的规则并保存推理的轨迹,已期对最终的设备更新决策结果进行解释,这是整个系统的动力源泉。正向推理流程图如图4所示。

    系统采用可信度来描述规则的不确定性和事实的不确定性,规则的可信度由专家给出,征兆的可信度由用户给出,更新决策结论可信度由规则的可信度和事实的可信度按不精确推理方法中的算法传播计算得出:
    1)计算前提可信度公式为

    4)对于多规则深度推理的结论可信度只需重复上述步骤就可得出最终的结论可信度。

    5 综合数据库
    综合数据库中存储着专家系统在运行过程中必须的一些原始特征数据,以及在推理过程中所产生的各种静态和动态数据,为专家系统的推理和解释提供必要的数据依据。本文设计的专家系统采用SQL Server2000网络数据库作为数据的存储环境,便于数据在网络上进行传输和进行数据的共享。

    6 设备更新决策解释模块
    根据设备更新决策推理机的推理结果,结合给出的判断路径对当前得出的设备更新决策给出应有的解释,并结合综合数据库中的历史数据和当前设备的状态,给出对设备更新决策的评价并存储于综合数据库中。

    7 人机接口
    人机接口是专家系统和用户及专家的交互界面,本文中专家系统的人机界面分两种:一种是专家界面,另一种是用户界面。专家界面用于对专家知识和经验的输入和更新,用户界面便于用户使用专家系统解决设备更新问题,进行设备更新决策。
    本专家系统的人机接口以Windows Server 2003为操作平台,采用Web技术,研制出一个具有较强功能的人机界面,实现数据和软件的共享,方便用户的操作,提供了一个友好的人机窗口。

    8 结论
    本专家系统的研制成功并投入使用,大大弥补了设备更新决策中的数据不足、经验不足和某些特殊情况下无法进行更新决策的情况,为企业带来了可观的经济效益。

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