【摘要】：人工智能研究領域之一的專家系統(tǒng)在工程設備上的應用需求較為廣泛,但滿足用戶需求的應用實例很少,主要原因在于知識庫構建復雜且困難,質(zhì)量得不到保障,推理機制不夠完善等。本文針對這些問題與技術進行了專門研究,開發(fā)了一套智能故障診斷系統(tǒng),并基于背景課題項目(烏溪江水電廠“水電機組運行事件快速智能反應系統(tǒng)”)構建了相應的知識庫,實現(xiàn)了自動智能診斷。具體采用JAVAEE技術開發(fā)了一套B/S(Browser/Server)模式診斷系統(tǒng),根據(jù)工程實際需要,對診斷系統(tǒng)軟件進行需求分析,并采用SSM(Spring-SpringMVC-MyBatis)框架技術進行架構設計。涉及數(shù)據(jù)結構設計,業(yè)務邏輯設計,控制跳轉接口設計等。實時數(shù)據(jù)對接電廠監(jiān)控系統(tǒng),就水電廠實際情況進行相應的推理機制的調(diào)整。主要的創(chuàng)新點及實現(xiàn)的具體功能包括:(1)針對目前知識獲取存在的問題與技術設計研發(fā)了構建知識庫的工具軟件,軟件以網(wǎng)頁WEB形式,實現(xiàn)局域網(wǎng)內(nèi)多用戶/多工位知識編輯和輸入,顯著提高知識獲取效率,方便知識庫的協(xié)作開發(fā)。(2)知識模型以網(wǎng)頁表單形式錄入,采用Druid連接技術,以數(shù)據(jù)表形式存儲入MySQL數(shù)據(jù)庫,將知識庫以數(shù)據(jù)庫形式存儲,成功的將知識庫獨立出系統(tǒng)軟件,實現(xiàn)知識庫的可移植性與重用性。(3)通過數(shù)據(jù)字段信息建立知識庫的故障樹內(nèi)核表達。故障樹表達一方面為故障診斷提供了推理思路,另一方面由于故障樹分析法已被證明是工程應用的較好方法,可以顯著提高知識獲取的質(zhì)量,也便于工程師、領域?qū)＜覉F隊進行知識庫的審查及完善。(4)研究故障命名的多樣性表達,以三種命名方式(原因、部件、可觀察參量)構建故障樹能夠更形象的闡釋知識的節(jié)點信息,適應各種故障診斷需要(故障誘因、過程、故障影響范圍、故障傳播方向)。并針對水電機組實際情況建立相應的知識庫,通過知識庫構建軟件存入數(shù)據(jù)庫。(5)研究并設計了數(shù)據(jù)詞典,作為知識庫和推理機之間交互、故障識別的重要橋梁,通過推理機的“自動”啟動與知識庫的“自動”調(diào)入,實現(xiàn)軟件的“智能”診斷,并提供有關知識節(jié)點的參考作用。(6)推理機兼顧MySQL與SQLSERVER兩種數(shù)據(jù)庫,MySQL用于對接知識庫,SQLSERVER用于對接事實證據(jù)庫,并選擇采用了向上匹配與向下搜索兩種推理方式(實際采用向下搜索為主,向上匹配為輔的推理方式),針對故障命名的多樣性,實現(xiàn)故障原因的診斷與故障影響范圍的診斷。(7)以HTML、CSS等技術設計制作故障診斷報告頁面,采用JAVASCRIPT腳本語言控制頁面的定時刷新(根據(jù)事實證據(jù)庫刷新機制設定為90s),故障報告頁面內(nèi)容包括報警測點名,時間,調(diào)入的知識庫,推理機推斷的相關可能性數(shù)據(jù)及事實證據(jù)庫提供的有關證據(jù)等。(8)生成故障報告的同時,記錄當前發(fā)生的故障信息,列入故障日志,包括故障發(fā)生頻次,故障導致原因及故障處理情況等,同時將數(shù)據(jù)信息記錄入歷史證據(jù)表,便于診斷審查核實,也為建立大數(shù)據(jù)故障診斷提供依據(jù)與方便。通過設計和實現(xiàn)上述功能,領域?qū)＜覉F隊可以自主的錄入相關知識節(jié)點建立新的知識庫和對原有的知識庫進行審查、修改、完備。與此同時,事實證據(jù)庫一旦讀取到異�；驁缶瘮�(shù)據(jù)則自動啟動推理機,調(diào)入相應的知識庫進行故障診斷,將診斷結果輸送顯示在診斷報告中(故障原因、故障影響范圍),并記錄已發(fā)生的故障信息,記錄入相應的故障日志。這樣的故障診斷智能系統(tǒng)具有強通用性,不僅為領域?qū)＜液凸こ處煒嫿ㄖR庫提供了有力支持,也縮減了故障人工排查的耗時,順應了時代技術發(fā)展,提高了構建的知識庫質(zhì)量,減少了人為診斷遺漏和失誤,同時在人工智能的發(fā)展基礎上,做出了一定的貢獻。
【圖文】：

圖２－１智能診斷系統(tǒng)功能圖示逡逑Ｆｉｇ．２－１邋ｇｒａｐｈｉｃａｌ邋ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ邋ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ邋ｓｙｓｔｅｍ逡逑

圖２－５以部件命名的知識模型故障樹逡逑
【學位授予單位】：西南石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TV737;TV738

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 李江華;董勝先;;故障樹分析法在故障診斷中的應用研究——以船舶柴油機燃油系統(tǒng)故障診斷為例[J];能源與節(jié)能;2015年11期

2 常玉紅;桂中華;丁光;朱溪;王龍;;水電機組智能診斷技術研究與應用現(xiàn)狀[J];水電自動化與大壩監(jiān)測;2014年03期

3 曹利鋒;鄒樹梁;唐德文;;基于VC++與MATLAB的故障樹分析系統(tǒng)[J];計算機技術與發(fā)展;2014年01期

4 邢立坤;汪軍;徐潔;;故障診斷專家系統(tǒng)在水電廠的應用[J];集成技術;2013年01期

5 毛鳳舟;解嘉宇;;基于面向?qū)ο蠓椒ǖ臄?shù)據(jù)字典應用研究[J];信息技術與標準化;2012年09期

6 陳正;李華旺;常亮;;基于故障樹的專家系統(tǒng)推理機設計[J];計算機工程;2012年11期

7 鄧芳林;;淺析軟件設計方法之面向切面編程[J];電腦知識與技術;2012年03期

8 楊春花;姚進;趙培英;姜合;;一個遞歸算法非遞歸化的算法框架[J];計算機應用與軟件;2010年09期

9 張煜東;吳樂南;王水花;;專家系統(tǒng)發(fā)展綜述[J];計算機工程與應用;2010年19期

10 張妮;徐文尚;王文文;;人工智能技術發(fā)展及應用研究綜述[J];煤礦機械;2009年02期

相關博士學位論文 前2條

1 肖劍;水電機組狀態(tài)評估及智能診斷方法研究[D];華中科技大學;2014年

2 向秀橋;現(xiàn)代智能計算及其在水電機組故障診斷中的應用[D];華中科技大學;2009年

相關碩士學位論文 前9條

1 謝強;基于MVC模式的物資管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];蘭州理工大學;2016年

2 陳晉;人工智能技術發(fā)展的倫理困境研究[D];吉林大學;2016年

3 羅淦;基于SSH的小區(qū)物業(yè)管理系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D];山東大學;2015年

4 楊楠;基于Arduino的智能產(chǎn)品原型設計研究[D];江南大學;2014年

5 胡笑翔;智能變電站故障診斷軟件設計[D];西南交通大學;2014年

6 陳夫真;基于SSM的某高校教室管理信息系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];蘇州大學;2012年

7 陳照明;汽車制動專家系統(tǒng)知識庫的建立及推理機制研究[D];吉林大學;2006年

8 王亞南;專家系統(tǒng)中推理機制的研究與應用[D];武漢理工大學;2006年

9 龐開放;基于.NET框架的專家系統(tǒng)研究與設計[D];安徽大學;2005年

，

本文編號：2623583