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变压器故障诊断专家系统概述

排列3 www.jeimw.cn 本章将以第二章的理论基础出发,着重阐述基于变压器故障的诊断专家 系统的系统结构,然后通过分析系统结构,指出知识获取、知识库、数据库、 推理机、咨询解释、人机接口各部分所具有的功能。 3.1 系统结构 变压器故障诊断专家系统结构如图 3.1 所示,其中知识库和推理机是核 心部分。 在图 3.1 中,各部分的主要功能为: “人机接口”的作用是方便变压器领域专家或知识工程师实现知识的输 入与更改,也可使用户通过输入解决问题; “知识获取”主要是专家直接或间接为知识库提供知识; “知识库”是将获取的变压器故障知识以某种形式表示出来,以供推理 机使用; “推理机”是以知识库提供的变压器故障知识为基础,按照某种推理策 略进行推理,通过人机接口提供给用户相应的结果; “数据库”保存静态的知识以及推理过程中的中间结果和目标结果; “咨询解释” 是按照用户的要求提供的一种对推理过程的解释。 下面,我们对各部分的作用给出详细介绍。 3.2 知识获取 知识获取机制是专家系统中把问题求解的各种专门知识,从领域专家的 头脑中或其他知识源那里转换到知识库中的一个重要机构。在访问专家阶 段,主要通过对专家的论著进行吸收、消化、向专家请教、与专家进行讨论 和对专家实际解决问题过程进行观察等手段获取知识,然后对这些知识进行 分析、精化和验证等处理,最后再将处理过的知识作为机器学习的材料;在 机器学习的阶段实现将处理过的知识存储到知识库中,供变压器故障诊断时 使用。总之,知识获取的主要任务是抽取知识,知识的转换,知识的输入, 知识的检测。 本系统中知识获取主要实现两个功能: ⑴ 学习功能。由于变压器故障知识复杂,而且表示形式不唯一,本系 统采用人工获取知识的方式,学习功能就是将一条新变压器故障诊断规则加 入到知识库中。 ⑵ 删除过时的规则。过时的规则一般是说随着设备的更新以及其他技 术的变革,有一些故障的现象其对应原因发生了变化或原因的可能性发生了 变化。在这种情况下,如果还按照以前的规则推导,则很可能造成结果错误, 那我们的诊断也就毫无意义了。 在知识获取过程中还要注意以下几点: ⑴ 对变压器故障知识的理解、归纳要准确,因为它是建立知识库的基 础。 ⑵ 将知识转换成计算机能识别或运用的形式,在获取专家知识的过程 中,对故障的原因程度,专家们的词汇很多是“可能”、“很可能”等字样, 对这些内容要进行精确的表示,它们会直接影响最后的结果。 ⑶ 对归纳的知识进行监测,保证知识的完整性和一致性。

3.3 知识库 知识库是问题求解知识的集合,含有显式地表示各种知识块,包括基本 事实、规则和其他有关信息??庵械闹对从诹煊蜃?,是决定专家系统能 力的关键,所以知识库是专家系统的核心组成部分。 由于变压器故障诊断知识库信息量非常大,使有限的计算机容量难以适 应,因此应设法在保证知识库可用性和有效性的前提下,尽量减少知识库的 占有空间。经过分析调查发现,人们在诊断变压器故障时经常只知道故障现 象而不清楚故障出现在哪个部位。这时系统应能根据现象通过人机对话迅速 缩小诊断范围,进入指定的知识库。因此根据知识的直观性程度,系统将整 个变压器故障知识分为温度、湿度、瓦斯、油分析、负荷、油位等不同的子 系统,每个系统对应一个知识子库,而每个知识字库又可以包含若干个知识 分库,如负荷系统知识库中可以包含有功和无功两个知识分库。 任何一个求解的问题都有多种等价的知识表示方法,但是各种不同的知 识模型,对求解问题的能力是不一样的。一个好的表示方法能使问题具有较 强的明晰性,并对内部思维提供方便,从而使问题变得比较容易求解。本系 统中故障知识分确定性和不确定性两种,确定性知识采用产生式表示的方 式,不确定性知识采用模糊矩阵的方式。 3.4 数据库 数据库是反应当前问题求解状态的集合,用于临时存放求解问题所需要 的各种初始数据或证据,以及求解期间由专家系统产生的各种中间信息,有 时还包括中间假设或中间结论之间的“链”关系等。数据库中由各种事实、 断言和关系组成的状态,既是推理过程选用知识的依据,也是解释机制获得 推理路径的来源。 在本系统中,数据库是以表的形式存放,主要涉及到的字段有故障类别、 故障现象、故障原因、隶属度和归一化隶属度等。鉴于变压器故障现象可能 由多个故障原因引起,一个故障原因又可能导致多个现象出现,可以用多个 表来表示,它们之间建立关联。 求解问题开始时,它存放用户提供的一系列初始事实(变压器故障现 象),推理过程中的中间结果、目标结果、对应的隶属度以及隶属度进行归一化处理的值也要存入数据库中。例如在变压器故障诊断系统中,数据库存 放的是当前变压器故障的情况,如故障类别、故障现象等以及推理过程中得 到的一些中间结果,如引起故障的一些原因,而这些原因又可能是哪些故障 引起的等等。 数据库不仅是推理机进行推理的依据,也是解释器为用户提供推理结果 解释的依据。 数据库管理系统负责对数据库中的数据进行增、删、改以及维护工作, 以保证数据表示方法与知识表示方法的一致性。 3.5 推理机 推理机主要由调度程序和解释程序组成,是实施问题求解的核心执行机 构。 调度程序依据数据库中的当前问题状态及有关信息,按一定的控制策略 从知识库中识别和选取可用的知识。当有多条知识可用时,根据推理策略, 从中选出一条知识,交解释程序执行。 与向前、向后、双向搜索相对应,专家系统的控制策略也有数据驱动、 目标驱动和混合驱动之分,它们分别称为正向推理、反向推理、混合推理。 本系统采用正向推理策略。正向推理策略是寻找那些前提可以和数据库状态 相匹配的知识,知识运用的结果将改变原来数据库的状态,再根据这些新状 态驱动新的寻找,如此反复,直到数据库的状态与求解的目标一致即找到答 案,或者直到没有知识与之匹配即求解失败时才停止。 通过人机接口由用户提供的变压器故障现象作为原始数据,推理机将数 据库中的数据作为匹配条件去知识库(规则库)中选择合适的知识(规则) 进行推理,将推理结果作为事实继续匹配,这样循环往复,继续推理,不能 再匹配为止,找到每一故障现象对应的原因及其对应的隶属度,将隶属度进 行归一化处理,此基础上利用合成算子进行运算,得到最终诊断结果。例如 在变压器故障诊断系统中,用户输入的故障现象可能有多个,推理机会依次 循环匹配,每一个现象可能最终找到多个原因。将一组故障找到的多个原因 组成关系矩阵,按照第四章的推理技术进行推理,得到最终的诊断结果。3.6 咨询与解释 解释机制是专家系统中回答用户询问、对自己的问题求解过程或对自己 当前的求解状态提供说明的一个重要机构。 解释机制涉及程序的透明性它让用户理解程序正在做什么和为什么这 么做,向用户提供了关于系统的一个认识窗口。专家系统既然是一种具有重 大实用价值的复杂软件,就不应该把系统提供的这种解释看成是一种可有可 无的功能。如果不让用户理解系统为什么要做出这样或那样的决策和建议, 那么系统输出的含有“也许或大概”之类修饰词的不确定结论,决策者很可 能不予采纳。 解释机制涉及程序的透明性,让用户理解程序正在做什么和怎么得到结 果,向用户提供一个认知窗口。本系统提供给用户两个咨询方式及答案: ⑴ 在推理过程中,使用成功的规则有哪些? 本系统中前提(故障)匹配的规则均原值给出(故障现象、原因、隶属 度)。 ⑵ 如何推出结果? 按照前面提到的系统推理机的功能,每一步推理都要显示所用的规则和 输出结果,即在每一匹配成功后都要用输出函数输出每一步试用的规则。 3.7 人机接口 人机接口在应用系统中指代那些用户界面。它们是专家系统和用户之间 进行交互通信和信息交换的媒介。专家系统的生命力在于它能同用户一起组 成高性能的人机共存系统,友善的用户界面是这种人机共存系统的重要组成 部分。 用户和系统之间一般用面向对象的受限自然语言进行交互作用。用户界 面主要由语言处理程序组成,它接受用户输入的询问、命令和其他各种信息, 并翻译成系统有关部分可接受的形式;同时它接受系统输出的回答、求解结 果、行为解释等信息,并翻译成用户易理解的形式。用户界面需要识别不同 知识水平的用户,使人机通信更为自然。 本系统的人机接口是由一组程序组成,主要是专家系统与领域专家、知 识工程师、一般用户间进行交互的界面。知识获取机构与变压器领域专家、知识工程师进行交互,要通过人机接口输入专家知识更新、完善、扩充知识 库;推理机通过人机接口与用户交互,在推理过程中,系统根据需要会不断 地向用户提问,以得到相应的事实数据,在推理结束时会通过人机接口向用 户显示结果;解释机构通过人机接口与用户交互,向用户解释推理过程,回 答用户问题等。

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