油液检测 自动专家系统.docx
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油液检测自动专家系统
油液检测自动专家系统
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第十章自动专家系统
10.1数据管理系统
10.2专家系统
10.3机械油数据的评估策略
一般来说，状态检测分析系统由以下及部分组成：
一个计算机平台，数据库管理以及一个或多个用于提供用户功能以与用户进行数据交流应用程序。
状态数据管理系统应该包括以下几个部分：
●关系数据库和查询设备
●具有自动分析功能的应用程序
●具有数据操纵、数据安全保护、数据维护以及数据备份或者归档功能的应用程序
这些功能应该是集成一体的。
同时这些功能应该可以满足参与到项目中的各个地方的各个组织的需求。
因此专家系统在初步设计的时候就应该考虑网络需求。
此外，专家系统还应该具备以下功能：
a．能够支持大量的数据以及约束功能用来处理不同的机型以及不同的润滑油。
b．集成的检测以及分析技术用来获得完全正确的设备以及滑油状态。
c．提供方电子设备接口用来提高数据的处理能力以及完整性。
每一个设备的可行功能应该也是能够集成的。
d．提供可适应的数据趋势分析功能，用来克服设备的采样和维护历史的不规则性。
e．提供高效的解决最终项目、设备记录和文书相关问题的方法。
网络功能使系统可以在实时的跟踪设备的运行状态数据的同时，与管理系统、维护系统、以及检验设备进行数据传递。
f．提供有效故障学习以及它们之间有效关系的学习方法。
g．提供静态的报警极限值。
h．提供基于存储数据的通用固定以及特殊数据管理的报告功能。
i．包括图形化的用户界面用于使得培训过程更为简单。
10.1计算机处理的维护管理系统（CMMS）
用程序实现数据管理是所有状态监测管理系统的最重要部分。
灵活的存储、显示、读取和分析功能提高了数据的的可用性。
为了达到最高的效力，应该指定一个关系型数据库管理系统（RDBMS），一个关系型数据库管理系统可以用于存储所有用户、型号、机械、检测状态、维护以及可靠数据。
现代关系型数据库例如OracleTM,IBMDB2TM以及SQLServerTM,具有强大的数据数据整理、数据趋势分析以及数据统计功能。
因此专家系统可以容易的实现数据分析并且可以给出维修建议。
如果使用专家系统，专家系统应该是和关系型数据库管理系统集成的并且可以实时读取需要的数据。
确切的说，设备的确定、状态的检测和数据的使用对于灵活的专家系统是必需的，设备的维修、可靠性、以及运行状态数据可以提高分析的可靠性同时使得维修意见更合理。
10.1.1系统的数据库
开发数据库管理系统中最重要的一步是数据库的选择以及数据属性和数据之间关系的优化，由于在设计中数据库的结构修改将会比较困难同时会花费大量的费用，因此即使是在人工分析方法在计划的时候，一个完整的数据库设计就应该完成。
自动数据分析要求实时的设备使用情况、设备机构、设备维护以及设备测试数据。
关系型数据库管理系统可以在系统运行时提供灵活的数据读取，大多数关系型数据库管理系统系统都都提供有高级的用户查询、报表功能以及灵活应用的接口用于集成用户的应用程序和专家系统。
数据库选型之后，应该完成概念设计，设计应该包括所有的客户终端需求，这些客户终端需求应该包系统在在整体的局部，近期和长远，客户的发展以及离线模式各个方面的需求。
图10.1讲述了用于自动设备状态检测的关系型数据库管理系统概念设计。
设计和一定得应用程序集成便可以实现持续的更新。
数据库结构设计应该包括检测程序，检测程序可以查询所有用于维修决策所需要的数据，机械和检测数据应该自动采集以减少偶然性以及传输错误。
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图10.1机构化的软件维护管理框图
分析法、滑油分析法和集成传感器属于歘通的监测方法。
所有机械数据的采集过程也是监测过程，从这种意义上说在维修完成时的记录也可以看做是一种检测的功能。
所有的数据应该是按同一种方式存储，并且应用程序可以通过一个通用的借口来访问它们。
数据库的结构在满足接口功能、分析功能、显示功能等的时候应该不包含需要特殊的软件来完成的某些特殊功能。
维持一个高度的相似性和通用性将可以使得系统的开发费用降低，同时可以提高可扩充性。
10.1.2机械油分析应用程序
不管是实验室室内的运行还是作为商用，可靠地数据管理都需要数据库应用程序来完成以下的功能：
a.客户管理功能，提供灵活的设备跟踪、正确的生成系统报告。
系统报告应该包采样请求，分析报告，定期的汇总表以及一致性相关的信息。
最好可以实现图表化，显示每一个设备的使用者拥有的机器信息以及每一台机器的状态图表，而且图标可以通过拖放来操纵。
甚至对于专业的车队，例如火车以及军队，它们都有补给站、基地、方队以及其他的分队方式用于使得系统的操纵和维护更加方便。
b.设备的确定功能，提供灵活的设备跟踪包括最终产品以及样品的跟踪。
它们应该以固定的图表形式展示不同的设备和部件。
图标应该可以读取所有的报告以及日常的特定功能实验数据，图10.2展示了一个多层的设备继承关系树。
所有的数据分析以及报表功能都可以通过设备图标以及设备菜单。
c.采样管理功能，提供灵活的方法用于实验室安排的日常进度和临时安排的采样；跟踪样品的分析过程；跟踪采样报告的产生及其发送时间。
对于商用的，还应该提供跟踪客户采样补给和计费的功能。
图10.3展示了实验室采样管理的显示以及采样更新信息窗口。
图10.3：
维护管理软件概念设计框图
d.机械油分析功能，自动采集从仪器传来的设备数据和滑油数据，预测以及图标趋势分析功能；根据设定的极限值，评估并显示参数状态。
机械油的分析功能可以在用户界面来实现
e.维修建议的报告功能，给出采样以及部件报告。
报告可以通过技术人员手动完成或者系统自带的数据自动分析、诊断、维修策略以及网络功能。
f.数据以及维修报告的交互功能，自动传送实验室诊断报告到客户维修部门。
机器的数据，诊断结果，维修策略可以通过网络功能快速的传送给用户。
g.数据归档以及备份功能，诊断的设备数据和采样数据的删除以及备份。
为了确保系统的可移植性以及售后技术支持，机械油分析软件应该使用面向对象的编程语言和最新的windows图形编程技术来实现。
随着分析仪、计算机的硬件和应用程序的使用年数可以对它们进行更新。
为了减少应用程序的维护费用，应该使用主流的、现成的并且开发商会持续更新软件开发工具。
注意事项：
●避免使用特殊专用开发语言开发的特殊系统，这样的系统将会很难找到对应的程序员而且要花费高昂的费用用于升级系统。
●避免使用简单的操作系统，最好使用主流的多用户多任务操作系统例如UNIX,LINUX,MSWindows。
对于大型的系统应该使用主机或者专用的服务器来处理所有的数据。
●避免使用文本用户界面技术，这些技术是在五六十年代流行的，现在都已经过时了。
现在大多数应用程序开发都是集成了windows风格的图形用户交流界面。
利用图形界面的一大优势就是大部分的系统功能，例如数据、设备使用者、机械数据、组成部件、采样以及他们之间的关系都可以在界面上面显示出来。
图形界面的使用使得用户不需要熟练的系统方面知识便可以对其进行操作，这样可以减少培训的障碍。
对于大型的公司或者军队如果有大量的用户那个操作系统，使用如图10.4的用户界面将可以减少很多的培训费用。
图10.4基于图表的户交流界面使得培训更简单
10.1.3数据管理功能
一个功能用于机群或者大数量生产设备整的检测系统应该能够读取广泛的数据，它们应该包括如下数据：
●设备的使用者以及位置信息
●设备的配置以及相关的油液类型等
●数据属性的定义，分析方法，专家系统规则以及分析过程中的分析步骤
存储在数据库、数据分析软件、综合服务一体系统中的数据需要有高度的数据完整性以确保系统的可靠性。
由于大部分数据都是易变的，因此为了保证完整性而经常更新系统的配置将会是一个负担。
在一个操作队列中，系统的配置更新会改变一下记录：
●系统运行环境
●资源利用率（空闲，速度，负荷）
●消耗的液体混合物（燃油，冷却剂，润滑油）；等。
●备有零件，尤其是那些来自不同供应商和来自不同的材料生产的产品。
总的来说，设备队列是动态的，管理系统应该确保状态监测系统清楚状态的变化。
这就要求能够灵活的读取和更新不同的系统数据。
一个总体上比较好的分析系统应该包含如下的管理功能：
●系统配置设置功能，用于设置不同的用户，设备测试，分析参数以及它们之间的关系。
●测试极限值的设置功能，提供一系列的数据属性显示以及不同状态的指示和极限值显示。
提供数据查询，处理和分析静态的数据并且绘出状态趋势曲线。
这个功能预示着发展的潜在极限，从在线到归档的历史数据，从特殊的设备模型到独立的机器。
●专家系统规则设置功能，提供一系列的显示标准，用于进入和管理不同的数据理解规则。
●标定曲线的功能，提供建立、保护曲线标定的功能，用于数据可以从电气设备端口正确的输入原始数据。
●系统安全保护功能，不同的用户拥有不同的系统操纵权限
●特殊报告功能，提供每天，每周，每月，的总结报告，比如关于系统以及检测设备的运行状态报告
10.1.4计算机平台
计算机平台通常是基于个人的需求配置的。
由于很少的人知道品牌机和真正需要的状态检测系统之间的关系，因此这将会出问题。
计算机系统很复杂，而且他的很多能量都用于自身的运转。
状态监测系统是数据系统，他需要存储和读取大量的设备数据即使是对于一个小型的试验性系统都需要一个计算机子网络来维持在一个合理层面上。
图10.5展示了一个可扩充的试验性数据以及设备系统，它完成了基本的数据分析功能
图10.5可扩充试验性数据设备管理系统
除了状态功能检测以外，计算机平台还可以用于其他的功能例如资金管理以及资料处理方面，这些系统通常由一个或者多个主机以及广域网来实现。
大型企业计算机系统会的购置和运行将会比较昂贵，然而却被数据库、数据分析软件、综合服务一体系统广泛的使用。
在建立数据库、数据分析软件、综合服务一体化系统之后，如果需要可以开发一个专家状态检测系统来操作计算机平台连接主服务器。
专家系统之上系统是在专家系统的大量数据基础上建立起来的，它们的开发时间将会大大的缩短。
而专家系统的基础则是高速的CPU的大量运行时间价格非常昂贵，最好的解决方案是将一个指定的专家系统与主系统集成在一起。
客户/服务器模式可以很好的解决需要中级或者高级计算机的状态检测管理。
这样的系统一般是由中型服务器和个人计算机技术来完成的，这些个人计算机上的操作系统可以使Microsoftwindowsserver，IBMOS/400或者LINUX操作系统。
基于以上技术的客户/服务器模式可以满足除了大型程序以外的任何需求如图10.6所示的客户/服务器模式系统支持关系数据库，网络数据读取以及用于完成完整的状态监测系统的技术。
这样的系统成本低、功能强大、易扩充而且限制少。
可以有效地用于固定或者移动的场所，同时可以很好的与互联网连接。
图10.6用于实验室以及商用的服务器/客服端务系统
交通运输、采矿公司的大型机器操作人员大多分布在各个地方，他们之间需要很好的交流。
因此这些公司需要采用高性能的计算机网络。
与此同时，专家系统应该安装在系统中一个独立的地方。
经验表明将专家系统安装在综合的地方将会使得专家系统规则的维护容易出现问题。
因而，实际生产中更趋向于使用一个单独包含网络的主机或者客户/服务器系统。
如果需要使用大量分布的专家系统，系统应该建立一个专门用于下载的更新的数据库。
一般的更新方法例如使用CD-ROM或者通过互联网下载都不太有效，因为这样很难确保每一个操作地点都装有最新的系统版本。
10.2专家系统
机器运行状态检测系统需要对以前和现有的数据进行评估从而对机器的运行进行可靠地决策。
数据的评估应该包括数理和统计功能从而能将数据形式和趋势转换为所需的信息。
专家系统可以为数理状态的知识、算法、以及流程的获取和判断提供理想的运行环境。
经验表明在日常的运行中90%的状态数据都是在正常范围内的。
在剩下的10%中，有百分之四到五的数据处在极限位置，剩下的则是不同故障报告的指示。
在维修意见给出之前应该将存在于10%数据中的垃圾数据除去。
为了避免垃圾数据从而获得可靠地诊断结果，数据分析应该确保以下几点：
●所有的采样都必须进行分析
●每一个状态参数的统计以及趋势
●每一个状态数据的历史趋势
●综合所有指示有故障的状态参数，等
●所有的运行状态参数和维修管理数据都是有效地
这将需要在实验室中投入大量的资金因为一般都不会采用。
因此，状态检测系统中使用专家系统是在理想的条件下。
使用数理、统计以及经念判断的方法来处理状态数据将是快速而有效地方法。
一个设计完善的专家系统可以稳定连续地显示所有的状态数据，同时还可以给出高效准确的维修建议。
这意味着97%到98%的采样都要分析。
采样分析的正常结果（在限定或边界的范围为内）一般是没有问题的。
专家系统的一个非常重要作用是解决边界状态采样数据和不完全采样数据以及其它限制正确统计的因素的问题。
对于边界或者垃圾数据统计，专家系统可以胜过人工操纵。
另外专家系统还可以探测到会导致不确定的状态，从而请求重新测试，采样或者帮助。
因此，一个合理配置的专家系统再加上人工的监视可以胜任几乎所有型号的机械以及运行状态。
计算机专家系统统计和人工统计比起来有很多的有点例如更好的记忆，更好的动态性，能更好的处理复杂的数学问题，能够持续的工作等。
解析有分析的应用表明一个有效地专家系统分析功能比人工分析更具有优势。
另外，专家自动分析系统能够给工作人员更多的时间用于查找新的故障模式、故障根源、引起故障的杂质等等。
10.2.1专家系统的语言开发
出于专家系统的功能需求，专家系统总是致力于并要求开发者将复杂的问题的解决办法和流程分解为小步的容易实现的步骤。
然而，机械油数据统计很大程度上是基于数理方法以及统计数学的流程，因此它很容易集成到专家系统里面。
专家系统的开发工具有好多，其中选择开发工具的最重要一条是使用主流的开发工具。
如果你没有过开发专家系统的经验最好选用一个与你的计算机环境相配的并且可以使你熟练掌握它的开发软件。
开发专家系统有很多的开发软件，笔者使用了若干主流的开发工具实现了专家系统。
各个软件的开发限制以及格式可能有差别，但是最终的产品都是一样的。
大多数的机械油分析系统是使用基于规则的开发工具，这些规则是使用清楚的语言描述的，它们可以让机械油分析或者维护人员很容易的读懂。
选择一种命令解释器并且坚持下去。
不要陷入寻找预计的设计方案中的突出特征或者差别，主要精力应该放在专家系统知识库的建立。
为了减少这方面的精力投入我们应该从现有的指示基础入手，然后新加对机械设备的支持。
基于规则化的专家系统与典型的专家系统在编程语言方面是有差别的，前者使用的语言要素是编码过的专业知识。
软件开发的过程就像是在完成一道大的练习题，他需要程序设计人员有一套专业的符号化的条目用来描述所有的元素，关系以及进程。
这样，机械油便可以进行分析了，在开发的时候，编程语言是开发进程中的一步，这里要求开发者使用简单易懂的语言编写，这将极大地方便系统的规则验证。
在机械油专家分析系统中，开发者创建的语言条目带有相关的不同评估等级的测试参数而且可以传递到对应的维修策略报告。
这些条目还应该反映不同的设备使用者的语言。
如果有多于一个的设备操纵人员参与机械油分析项目中来，应该为每一个操纵人员设立一个相关的工作语言关系数据库用来保障系统在不同工作环境下的延续性。
专家系统应该是透明的。
同时专家系统应该使用用于描述所有数据条目包括垃圾数据以及从原始数据到最终维修意见的语言。
测试状态条目用图标的形式来描述数字化的测试数据，这样可以在开发中使用简单的如果-不然-然后的规则来描述不同的关系。
在开发状态指示条目的时候，易懂的语言包含了状态所要求的功能。
如图10.7所示，状态表单为使用者和专家系统清晰地展示了各个参数。
图10.7：
测试数据值和状态显示
在专家系统中，状态值的状态指示是由评估步骤、各个设备的触发条件状态以及维修决策规则得出来的。
这个过程可以使很灵活的，允许任何的状态值升高，降低或者由于成功的应用新的信息规则而被忽略。
在这个报告中，所有的结论应该在综合各方面的因素以后能够反映最差的状况。
维修意见应该根据具体的设备维护规范来给出。
一般的。
我们应该尽早的给出维修意见以免造成机器的损坏。
10.3机械油数据评价策略
在为程序开发程序执行规则之前，应该设计一个程序的执行策略。
大多数专家系统失败的原因之一是它们想用同一个规则来描述所有的数据样式。
明显的，这样做的话就需要大量的规则，从而将会使得维护越来越困难。
知识库的设计总的来说应该尽量避免使用特殊的机器，这看上去很难实现实则不然。
只有最后的结论才是和机械相关的。
通过巧妙而有效地使用数据库和知识库中间的很多步骤都可以不需要和机器打交道。
机械方面的数据信息一般是更简单一些，但是它比演绎关系知识更为复杂得多。
因此，机械数据应该存储于关系型数据库管理系统而关系知识则应该存储于专家知识库。
在运行期间，机械的特殊状态数据可以被检索到，然后使用一般的规则来生成机器的特定结论。
数据的自动统计功能是通过关系型数据库管理系统和专家系统之间的协作来实现的。
图10.8展示了数据库表格（以磁盘机的形式）以及相对应的专家分析处理之间的关系。
如图所示，数据的评估策略采用的是分而治之的体系，机械油数据的分析被分割成了多个简单的问题。
以下的几个简单的步骤是在实际的燃油分析专家系统中成功使用步骤：
●原始数据的准备过程；
●数据换算过程；
●状态指示的评估过程；
●诊断的评估过程；等，
●商业效应评估。
下面的部分中给出了上一章基于一般的原理专家系统的开发过程，其中采用了基于规则的简单专家系统工具，它实现了普通机械油的分析并得出相应的结论同时可以给出可靠的维修策略。
10.3.1原始数据的准备过程
专家系统的维修策略可信度取决于原始数据的可信度，“无用信息输入，无用信息输出”这句话非常适合专家系统。
当一个专家系统激活时，它首先从数据库中读取数据然后检查以下方面的正确性：
●错误的机械方面的数据以及和机器不相一致的历史记录；
●没有报告的时间，例如部件更换、机械油添加添加剂等等；
●没有标记的或者错误的取样；
采样过程中数据的完整性和问题的报告评估步骤可以克服在分析过程中遇到的完整性问题。
这些评估步骤主要包括如下：
●数据库的无冗余性设计；
●用来阻止不一致性数据进入的数据关系图设计；
●统一的数据修改功能，同时检查数据的格式以及数据的环境；
●用于检验数据身份的样品认证，以处理数据丢失、数据错误、样本丢失、没有报告的机械油添加剂或者测试失败等问题。
实例：
在检查拖船推进系统数据的时候，使用者从实验室中得到了如下的报告。
注意到日常采样000号的所有光谱测定结果，实验室的诊断结果是正常（设备号A）。
这个维修意见是不正确的因为在这里光谱测定失败了，而数据系统给丢失的数据不上了一系列的0.由于0没有超出给定的范围，所以维修的意见是正常。
实验室没有注意到数据的丢失而给出了错误的报告。
图10.9状态数据系统需要检查数据的完整性
正如上面的例子所示，数据管理系统应高检查进入到数据库中的数据的可靠性。
这以过程的第一步便是设定一个有效范围来确保数据在制定的范围。
注意到数字理论上的范围是正无穷到负无穷，这个范围肯定是太大了。
因此，我们应该在软件的开发中设立每一个数据的有效范围来检验其有效性。
图10.1展示了数值以及数据的极限值。
对于符号化的参数，例如时间，输入的格式也应该有时间软件来严格的控制。
原始数据的准备阶段也包括数据的趋势计算。
在此之后数据将会进入到下一集的统计阶段。
10.3.2数据转换阶段
数据评估阶段的下一步是将数字化测试数据转换成专家系统可以使用的数据。
每一个统计的测定都有一系列的属性用于描述测定的行为。
对于机械油分析过程，我们需要以下的数据描述属性：
a.参数数值大小：
测量的参数值（从分析仪器得到的属性、物理或者化学方面的数值）。
b.参数的变化趋势：
一个数值，由数的历史数据以及真实使用的数据得出的。
c.参数的等级：
一个数值，该数值由静态参数值计算而来的，用来指示被检测的设备与所有的同类设备之间的一种关系。
由于这些指示模拟信号，因此有必要将它们转换为有意义的连续的数据用来方便专家系统的评价。
数据的转换需要一个通用的数据描述符用来可靠地描述每一个数值增长的意义。
另外，
处理过程中还需要有相应的极限值系统来描述每一个参数的状态以及数值，变化的状态值应该简单而且有效地将正确意思传达给用户。
以下的状态值已经在一些机械油分析专家系统中成功的应用。
a.数值状态：
正常，临界值附近，须报告的，等。
这些值都是通过和大量采样数据的极限值进行对比得出来的。
b.变化趋势状态：
迅速下降，适中速度的下降，稳定的下降，迅速上升等。
这些值是通过将历史数据和静态的极限值进行评估得出的。
c.等级状态：
读数低，读数正常，度数高等。
这些值是对不同设备的静态数据关系进行评估得出来的。
度数低是指机械的正常指示数值比一般的指示数值要低。
读数高是指那些正常的时候比一般的读数要高的设备。
表10.2以简单的条目形式展示了通用目的的状态条，这些状态条目捕获了每一个数据的属性意义。
数值，趋势，以及等级属性组合清晰地展示了图标测量的意义。
将原始模拟数据转换为参数属性可以增强我们对原始数据的理解，同时提供了一个按规则简单使用信息的模板。
表10.2：
数据属性状态
所有的数据都按照这样的形式定义以后。
简单易懂的语言规则可以用来描述采样数据，从而实现如图10.8一般目的处理过程以及在下面将要涉及到的部分的功能。
状态指示评估。
在接下来的步骤中，系统将会进一步的减少数据量。
首先将模拟的测试数据减少为所需要的属性，然后进一步将这些属性和状态指示连接起来。
从这点上来讲，最好可以将磨损金属参数和机械油参数分开，因为它们两者在数据的要素上面有很大的不同之处。
当设备不正常时状态指示的数值携带了设备损坏危险性相关的信息，而且可以和一个故障的状态进行对比。
在专家系统中，状态的指示是通过按一些简单的规则将测试数据对比得出的。
举例说明：
用于指示状态的简单语法规则
IFIron的值需要报告
ANDIron的变化趋势是迅速增加
ANDIron的等级是读数低
THENIron的状态指示是危险的
IFIron的值需要报告
ANDIron的变化趋势是适中速度的增加
ANDIron的等级是读数低
THENIron的状态指示是有风险的
IFFuelDilution的值在极限值附近
ANDFuelDilution的变化趋势是适中速度的增加
THENFuelDilution的状态指示是急需处理
IFViscosity的值在需要报告并且处在正常状态之下
ANDViscosity的变化趋势是快速的下降
THENViscosity的状态指示是处于危险中
这样的简单规则可以用于所有的元素、物理和化学方面的参数以及其它用于表示一个特定值或意思的链接关系。
图10.10展示了一个用于开发专家系统的主流软件环境是如何实现规则化的。
由于输入参数是独立于静态极限值的，所以状态指示以及相关的规则总体上来说是和机械无关的。
由于专家系统可能需要支持大量的机械因此这些规则不应该拘泥于某些制定的机械部件或者是指定的滑油型号。
对于特定的部件或者滑油我们需要使用大量的规则。
再如果需要支持特殊的情况下，我们应该使用特殊的规则来支持特殊的机器。
为了增强评估的可靠性降低规则开发的难度，设计
升级会员 