装载机故障诊断知识的获取
针对一级、二级规则的不同特点,笔者提出了人工知识获取与自动知识获取相结合的方法来进行装载机诊断知识的分层获取。
2.1 一级规则知识
装载机具有复杂化、模块化的特点,按照一定层次结构组成。故障也就表现出层次性,同时在一定的范围内又存在关联性。按照常规的系统分类方法,可以将整个装载机分为发动机、制动系统、液压工作系统、电气系统等几大系统。然后对系统又可以进一步的划分,即表现为层次结构。进一步深入分析装载机的常见故障分类,不难发现组成装载机的各个子系统的许多零部件(如工作泵、转向泵等),它们之间往往存在着耦合,甚至是有机的一体,即表现为关联性。对于同一故障现象,导致其发生的原因可能很多。而同样一个零部件的损坏在不同的操作工况环境下也可能表现出不同的故障现象,这样就使得故障现象与故障原因之间形成了一种的复杂的网状关系。
笔者采用层层分解的办法来进行一级规则的人工获取。该方法首先从整机结构的角度出发作出划分(如表1所示),然后再在各功能模块的基础上找出各种可能的故障现象,针对各个部位的每种故障现象就可以得出各种可能的原因,由此形成一级的规则知识。对于一级规则知识在不影响表达的情况下用表2的方式来表示:
该方法很符合人类专家的诊断习惯。诊断专家在进行装载机的故障诊断时,总是先碰上故障现象(可以被人直接感受到的故障征兆),得出各种可能的故障原因,然后再通过自己的经验,辅之以各种必要的检测,对存在的故障原因进行确认,依次逐步进行。一级规则即是模拟诊断专家的这种诊断方式得到的,充分地考虑了维修人员的维修习惯。在一级规则的基础上笔者再进行二级规则知识决策样例的收集,这样既简化了决策表的知识约简,又充分使得推理时对规则知识的应用更加方便、高效。
2.2 二级规则知识
对于装载机二级规则的知识获取可以归结为如下的步骤:(1)解装载机的组成构造和工作原理,在一级规则知识的基础上构造决策表的决策属性;(2)样例属性参数的选取。装载机的工况信息很多,不可能全部选取;(3)创建相关的目标数据集(原始样例库),即需要知识获取的数据样本;(4)使用前面描述的约简算法对数据约简,包括属性约简和值约简;(5)混合规则知识库的生成。对各个约简表进行混合,生成的规则经专家评估检查后存入知识库中。粗糙集理论自动获取二级规则的流程如图1所示:
3 故障诊断推理
利用前面生成的一级规则、混合二级规则库,就可以利用其来进行诊断。采用基于正向反向混合推理的方法,首先由用户输入要诊断的部位、故障现象得到所有可能的故障原因集;然后针对故障原因集中的每个故障原因将获得的故障征兆与混合二级规则库进行匹配确认,匹配成功加入输出结果集中。当故障原因集为非空时输出诊断结果集,诊断结束。
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