電氣設(shè)備故障診斷講義8th課件

電氣設(shè)備故障診斷第八講 專家系統(tǒng)及其在故障診斷中的應(yīng)用序：人工智能

人工智能(ArtificialIntelligence)是現(xiàn)代最為活躍的學(xué)科之一，目前其研究已達(dá)到開始在工業(yè)部門得到具體應(yīng)用的程度。而在這些應(yīng)用中，最有意義的要算是專家系統(tǒng)(ExpertSystem)了。人工智能就是機(jī)器(計(jì)算機(jī))執(zhí)行某些與人的智能有關(guān)的復(fù)雜功能(如判斷、圖象識別、理解、學(xué)習(xí)、規(guī)劃和問題求解等)的能力．到目前為止，模擬智能有兩個主要的途徑：邏輯推理方法(傳統(tǒng)人工智能)和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。1．(傳統(tǒng))人工智能的起源

與研究領(lǐng)域人工智能(ArtificialIntelligence—AI)這一領(lǐng)域是1956年由Minsky等人組織的一個討論會上提出的。如證明了羅索《數(shù)學(xué)原理》中的38個定理．1960年研究出用于符號處理的計(jì)算語言Lisp。經(jīng)過幾十年的努力，傳統(tǒng)AI的研究已涉及到許多領(lǐng)域并取得了一些成果。a．問題求解

AI的第一個大成就是發(fā)展了能求解難題的程序，在此過程中發(fā)展了AI的基本技術(shù)——?dú)w納和搜索

b．邏輯推理與定理證明在數(shù)學(xué)家的配合下，已成功地證明了一些定理c．自然語言理解 機(jī)器翻譯和語言識別雖末取得研究初期所期待的成果，但現(xiàn)有成果已能適合某些應(yīng)用d．自動程序設(shè)計(jì) 已研制出從不同的目的描述、(如輸入／輸出對，高級語言描述；甚至英語描述算法)編程e．學(xué)習(xí)系統(tǒng) 改善自身性能的任何過程——學(xué)習(xí)，它是一切智能行為的核心。從例子、從特性以及從被告知的認(rèn)識來學(xué)習(xí)；f．專家系統(tǒng) 最為成功和有效的分支。也是第五代計(jì)算機(jī)的核心技術(shù)．目前已有很多十分成功的專家系統(tǒng)g．機(jī)器人學(xué) 較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)，但工業(yè)上運(yùn)行的機(jī)器人，都是一些按預(yù)先編好的程序重復(fù)作業(yè)的簡單裝置2．專家系統(tǒng)一殷具有以下幾個特點(diǎn)：(1) 啟發(fā)性，即能使用判斷性知識進(jìn)行推理；(2) 透明性，能解釋自己的推理過程；(3) 靈活性，能不斷修改和擴(kuò)充知識?！獙W(xué)習(xí)能力、知識更新它能記錄和傳播珍貴的專家經(jīng)驗(yàn)；專家系統(tǒng)的出現(xiàn)能使少數(shù)人類專家的專長可以不受時間和空間限制——隨時隨地應(yīng)用專家系統(tǒng)可以匯集和管理不同來源的和眾多專家的知識，對需解決的問題，提出更高明和更全面的解決辦法。——更全面專家系統(tǒng)可以把實(shí)際專家的經(jīng)驗(yàn)和知識轉(zhuǎn)化為軟件，或固化成硬件，貯存起來。在工作中應(yīng)用專家系統(tǒng)能大幅度地提高工作效率，創(chuàng)造較大的社會價值和經(jīng)濟(jì)效益。專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)當(dāng)前比較典型的專家系統(tǒng)均由下列幾個部分組成：知識庫、推理機(jī)、數(shù)據(jù)庫、解釋程序和知識獲取程序1.知識庫(KnowledgeBase)為解決實(shí)際問題而貯存的、用來完成任務(wù)所需的各種人類專家知識的一個子系統(tǒng)。建立和維護(hù)知識庫的主要問題是知識的表達(dá)。知識庫中知識的表達(dá)有兩大類：事件型知識(fact)——所需完成任務(wù)領(lǐng)域中公認(rèn)的大量事實(shí)和規(guī)則功能型知識(HeuristicKnowledge)——在這個領(lǐng)域內(nèi)能夠正確實(shí)踐的判斷性知識?！獙＜医?jīng)驗(yàn)

知識表示方式狀態(tài)空間法問題歸納法謂詞邏輯法語義網(wǎng)絡(luò)法——二元、多元語義框架表示法——復(fù)雜語義網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生式——策略：匹配、沖突消解、操作過程表示法最常用的是基于規(guī)則的產(chǎn)生式系統(tǒng)一般是基于一定的搜索策略盲目搜索——無信息，適用于簡單問題 如圖搜索、寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索啟發(fā)式搜索——信息搜索消解原理規(guī)則演繹系統(tǒng)不確定性推理 證據(jù)的不確定性、結(jié)論的不確定性（規(guī)則的不確定性）、多個規(guī)則支持同一事實(shí)時的不確定性（模糊集、概率論）4.解釋程序(ExplicationProgram)能夠?qū)ν评沓鲞^程做出解釋，——解釋推理的路線（How)——為什么需要詢問那些特征數(shù)據(jù)信息（Why）——解釋推理得到的確定性結(jié)論（）專家系統(tǒng)建造步驟設(shè)計(jì)初始知識庫問題知識化——辨別問題的實(shí)質(zhì)知識概念化——概括概念及其關(guān)系概念形式化——數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式形式規(guī)則化——編制規(guī)則規(guī)則合格化——檢驗(yàn)有效性、合理性專家系統(tǒng)建造步驟設(shè)計(jì)初始知識庫原型機(jī)的開發(fā)與試驗(yàn)知識庫的改進(jìn)與歸納困難——知識的改進(jìn)與一致性問題專家系統(tǒng)的評價決定與建議的質(zhì)量推理技術(shù)的正確性人機(jī)對話的質(zhì)量系統(tǒng)的效率成本效果（工程經(jīng)濟(jì)分析）評價方法：例子和實(shí)驗(yàn)專家系統(tǒng)應(yīng)用舉例

專家系統(tǒng)主要用于診斷、監(jiān)測、分析、解釋、預(yù)測、證明、設(shè)計(jì)、調(diào)試、修理、教學(xué)和控制等各個方面現(xiàn)在，專家系統(tǒng)的應(yīng)用已滲入各種領(lǐng)域，醫(yī)學(xué)是專家系統(tǒng)應(yīng)用最早也是專家系統(tǒng)數(shù)目最多的領(lǐng)域，地質(zhì)和石油是應(yīng)用專家系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益最大的領(lǐng)域，軍事領(lǐng)域和化學(xué)領(lǐng)域也是應(yīng)用專家系統(tǒng)餃早的領(lǐng)域，而計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，較早地出現(xiàn)了其故障診斷的專家系統(tǒng)。設(shè)備的技術(shù)診斷是專家系統(tǒng)應(yīng)用的新興領(lǐng)域，開始較晚，發(fā)展迅速、潛力很大。1.技術(shù)診斷任務(wù)的特點(diǎn)(1) 設(shè)備的故障和它的癥狀之間的關(guān)系一般是多元的，需應(yīng)用多元的模糊診斷技術(shù)。(2) 故障常常可能是間歇性。(3) 技術(shù)診斷系統(tǒng)診斷設(shè)備本身也可能產(chǎn)生故障。(4) 被診斷系統(tǒng)的某些數(shù)據(jù)是不可能進(jìn)行檢測的，或者雖可檢測但要化費(fèi)很高的代價，這時就不必直接測定這些參數(shù)，而采用間接檢測的方法，這就需要選擇最合適的檢測參數(shù)，也就是選擇或設(shè)計(jì)敏感因子。(5) 對復(fù)雜的被診斷系統(tǒng)，需要進(jìn)行分解診斷(例如對電機(jī)，可分解為磁路系統(tǒng)、電路系統(tǒng)、機(jī)械系統(tǒng)、絕緣系統(tǒng)等幾個不同的系統(tǒng)，分別對其進(jìn)行診斷)。2.專家系統(tǒng)在技術(shù)診斷中應(yīng)用必要性（1）技術(shù)方面

（2）現(xiàn)場需要方面

在各類工廠中，各種機(jī)械設(shè)備數(shù)量的增加比維修專家數(shù)量的增加要快很多倍，為了有效地提高工作效率，就需要大量的專家系統(tǒng)為經(jīng)驗(yàn)不多的設(shè)備維修工作人員提供有關(guān)的診斷和維修的技術(shù)咨詢和指導(dǎo)3.應(yīng)用舉例——監(jiān)控方面

斯坦福大學(xué)研制的——人工心肺機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)(VM)，它根據(jù)自動測得的30個生理動態(tài)數(shù)據(jù)，及時顯示出病人的現(xiàn)狀，并發(fā)出調(diào)節(jié)心肺機(jī)的命令，使病人能逐步適應(yīng)獨(dú)立呼吸的環(huán)境。美國西屋研究中心和卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)合作研制了一臺汽輪發(fā)電機(jī)監(jiān)控專家系統(tǒng)。 現(xiàn)在已用來監(jiān)視德州三家主要發(fā)電廠的七臺汽輪發(fā)電機(jī)組的全天工作狀況。此專家系統(tǒng)能快速、精確地分析儀表送來的信號，然后立即告訴操作人員應(yīng)采取什么措施，在汽輪發(fā)電機(jī)上裝有傳感器和監(jiān)控儀表與遠(yuǎn)處的計(jì)算機(jī)聯(lián)接，計(jì)算機(jī)根據(jù)由汽輪機(jī)和發(fā)電機(jī)專家的經(jīng)驗(yàn)編制的程序分析溫度、壓力、速度，振動和射頻輻射等數(shù)據(jù)，然后判斷機(jī)組是正常工作、還是不正?；蛴泄收厦珙^，并告訴維修人員應(yīng)如何采取防范和預(yù)防措施，這套系統(tǒng)的最終發(fā)展目標(biāo)是將整個電廠(包括汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī)、鍋爐)都連到24d連續(xù)運(yùn)行的診斷專家系統(tǒng)上。美國辛辛那提的Entek公司通過分析交流感應(yīng)電機(jī)定子繞組電流的頻帶幅值，研制成功了在線識別電機(jī)故障的新型監(jiān)測系統(tǒng)。英格蘭BamarBray有限公司在研究了電機(jī)運(yùn)行時周圍磁場后，通過監(jiān)視電機(jī)周圍的磁場信號來在線確定電機(jī)的電氣和機(jī)械性能，并根據(jù)特征頻率診斷電機(jī)故障，這種裝置被稱為Motorwatch，從1987年3月開始Motorwatch裝置在英國廣泛地得到應(yīng)用。5.應(yīng)用舉例——維修方面

1)米蘭工大：汽車電路維修專家系統(tǒng)，這套系統(tǒng)采用逆向推理，它的知識庫存有100多條規(guī)則，共分為三類，一是測試規(guī)則，即建議使用者進(jìn)一步對某一部分進(jìn)行測試，二是表示用儀表測試結(jié)果的規(guī)則，三是演譯推理規(guī)則。2)通用電氣：內(nèi)燃—電力機(jī)車排故計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)，叫CATS—1(又名DELTA)。

為了查找問題，排故系統(tǒng)首先顯示機(jī)車可能出現(xiàn)的各種故障范圍，鄉(xiāng)用戶選定某一個特殊范圍時，系統(tǒng)詢問用戶——系列詳細(xì)問題。同時每—步都給出解釋，并在適當(dāng)?shù)臅r候在屏幕上顯示圖形。最后，當(dāng)排故系統(tǒng)查出故障原因后，它又給出特定的修理指導(dǎo)。電力系統(tǒng)中專家系統(tǒng)開發(fā)應(yīng)用現(xiàn)狀

警報處理、故障診斷、事故評估和恢復(fù)控制四項(xiàng)約占總數(shù)的一半有關(guān)專家系統(tǒng)應(yīng)用中的問題

目前電力系統(tǒng)中實(shí)際應(yīng)用的專家系統(tǒng)是一些比較簡單而具體的系統(tǒng)，如倒閘操作票系統(tǒng)等專家系統(tǒng)在EMS中起的作用只是輔助調(diào)度員作出決策，而不是取代。到目前為止，尚末見到有人企圖發(fā)展完全取代調(diào)度員的專家系統(tǒng)。a．與數(shù)值程序的接口問題

對電力系統(tǒng)運(yùn)行而言，該問題有特殊的重要性?，F(xiàn)有的接口不甚理想，效率很低。主要有幾種方法：用某些規(guī)則連接；用公共的，黑板數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)信息交換；與一般系統(tǒng)的一體化。b．太慢的符號運(yùn)算速度提高數(shù)據(jù)存取時間可能是提高計(jì)算速度的關(guān)鍵。這個問題如不較好地解決，就很難使專家系統(tǒng)能在線應(yīng)用。盡管這個問題通常不認(rèn)為是建造專家系統(tǒng)的瓶頸問題，但對電力專家系統(tǒng)而言卻是一個十分關(guān)鍵的問題，可能的解決途徑有：采用更大容量的計(jì)算機(jī)；采用分布處理和分層推理；開發(fā)專用硬件。c．知識獲取 專家的知識也并不都是可以用語言適當(dāng)描述的．有些專家在處理復(fù)雜問題時表現(xiàn)出很強(qiáng)的能力，但卻講不清為什么這樣處理；不同的專家有不同的經(jīng)驗(yàn)，這些經(jīng)驗(yàn)可能互相矛盾，又都能成功地處理問題，使知識工程師難以辨別．出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是由于專家處理問題并不僅靠邏輯推理，而這正是傳統(tǒng)AI的基礎(chǔ)。專家系統(tǒng)也無法擺脫其局限d．知識庫的一致性 這是AI專家關(guān)心的問題，目前也沒有很好的方法判斷．建造電力專家系統(tǒng)(尤其是大型專家系統(tǒng))必須考慮這個問題。目前的電力專家系統(tǒng)由于多數(shù)處于研究階段，而實(shí)用的還只是一些很簡單的系統(tǒng)，因而知識庫的規(guī)模都不很大，容易直觀地驗(yàn)證其一致性。

解決知識獲取問題的途徑研究自然語言理解使專家系統(tǒng)能直接用自然語言與專家對話，擴(kuò)大通信渠道。但這存在很大的困難，也許并不比知識獲取問題本身容易。研制機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)當(dāng)把領(lǐng)域知識輸人計(jì)算機(jī)后，由學(xué)習(xí)系統(tǒng)在此基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)新的知識、在學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)有兩個方法：基于邏輯處理的歸納學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。歸納學(xué)習(xí)看來是一條比較難走的路，很多AI專家對此也沒寄予很大的希望；而學(xué)習(xí)是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)固有的特征，將其用于知識獲取已開始受到重視。人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)——具有較好的知識表達(dá)與知識的自動獲取能力，具有自學(xué)習(xí)、白組織等特點(diǎn)，并且系統(tǒng)可以隨樣本的增加而不斷修改其權(quán)值，不需人去組織大量的規(guī)則。對常規(guī)專家系統(tǒng)而言；通常是知識越多，推理速度越慢，采用分布處理和分層推理會好一些，但總的趨勢仍是如此。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是并行分布式的，因此，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)的運(yùn)行速度(假如在細(xì)顆粒狀的并行機(jī)上實(shí)現(xiàn)的話)不隨知識的增多而變慢．變壓器故障診斷專家系統(tǒng)1.基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的知識表達(dá)與知識推理在變壓器故障診斷專家系統(tǒng)中,知識按其內(nèi)涵分為事實(shí)、概念、規(guī)則及方法等.事實(shí)和概念定量或定性地描述變壓器的各種屬性值;規(guī)則是反映電機(jī)領(lǐng)域知識和故障診斷專家經(jīng)驗(yàn)知識的總和,表示事實(shí)及概念間(現(xiàn)象與本質(zhì)、原因之間)內(nèi)在的必然聯(lián)系,描述為前提與結(jié)論的因果關(guān)系;方法簡單地描述為從已有知識推出新知識的過程,即推理策略與解釋功能.在基