某型發動機故障診斷專家系統研究

劉承相,魏思東,熊俊杰

（空軍航空大學,吉林長春 130022）

某型發動機故障診斷專家系統研究

劉承相,魏思東,熊俊杰

（空軍航空大學,吉林長春 130022）

采用分類建庫和精確與模糊相結合的綜合推理策略,設計該型發動機故障診斷專家系統;運用知識庫與系統分離模式,可以不斷豐富知識庫的知識,提高診斷準確率。

航空發動機;故障診斷;專家系統

航空發動機是飛機的動力部分,故障率高、調整復雜、維護工作量大。其運行狀態的好壞直接影響到飛機的飛行安全和任務完成。由于現代航空發動機是典型的機電一體化的復雜系統,其結構和工作原理的復雜性導致了航空發動機的故障癥狀復雜,故障現象與故障原因之間的關系復雜,故障判讀困難,[1]因此,長期以來航空發動機運行性能調整與故障診斷一直是個棘手的問題。

本文通過故障診斷專家系統,把設計所、院校、工廠和部隊長期從事該型發動機設計制造、安裝調整、使用維護等各領域專家的經驗和知識系統化,輸入計算機,建立知識庫;利用自動檢測設備獲取發動機的故障信息,通過計算機的推理與判斷,采用人機交互方式,開發出“某型發動機性能調整與故障診斷專家系統”。

該系統能夠對發動機進行性能調整和預測,方便實施預防維護;能夠對故障進行快速診斷,協助保障人員排除故障,縮短故障識別時間。由于該系統的知識庫是開放式,隨著對發動機的認識和診斷知識不斷豐富,可以逐步進行擴充,提高系統預測和診斷的準確率。

1 總體結構

該專家系統主要由推理機、數據庫和系統外殼組成（如圖1所示）。通過人機界面,保障人員可以進行輔助診斷,提高診斷效率。動態數據庫用來存儲用戶中間推理信息。同時系統還具備查閱和教學功能,可以隨時了解診斷對象的基本情況,如原理、結構、功能等。

該系統設計為面向對象的開放式專家系統,用戶可以參與診斷過程,選擇診斷對象,進行故障診斷,確定故障部位。專家系統采用Delphi實現。[2]

系統結構采用模塊化設計,共分為三個模塊：數據獲取模塊、規則庫模塊、診斷推理模塊。各功能模塊之間即相互獨立、又存在邏輯聯系。數據獲取模塊用于檢測所需數據的獲取,并將數據進行處理,提供給診斷推理模塊。規則庫模塊用于已知知識庫的構造及維護,和各子系統對應規則的構造及維護。診斷推理模塊根據設定的推理策略、檢測數據和知識,進行故障推理,給出相應的推理結論和解釋。推理過程,用戶可以參與推理過程,如果初始事實輸入不完備,診斷推理模塊得不出任何結論,系統會給出相應提示,要求用戶增加事實以便繼續進行推理。如果推理模塊已經得到一個結論,系統也會給出相應的提示,詢問用戶是否繼續推理,以便推出更多的結論。

圖1 專家系統總體結構

2 系統實現

2.1 數據獲取

計算機判讀所需要的數據來源于兩個方面：人工輸入與實時檢測數據。實時檢測數據來源于發動機固有和現場安放的各類傳感器,經過信號調理和計算機采集,將采集數據處理后,送到動態數據庫指定的存貯單元中[3];推理模塊利用診斷程序控制動態數據庫和知識庫,根據推理策略對兩庫進行搜索以完成相應內容的匹配,從而推出診斷結論。如果記錄數據不完備、或者數據不足以進行進一步推理,系統會向用戶提出詢問,要求用戶可以輸入補充條件。

2.2 數據庫設計與管理

數據庫管理主要包括規則庫（包含知識庫）管理和動態庫管理。

規則庫包含參數數據庫、調整數據庫和故障數據庫三種數據庫。這三種數據庫之間相互關聯,相互調用,實現了數據的共享,提高了數據庫的利用效率。

參數數據庫 用來存儲發動機的參數。對發動機的各種技術數據進行存儲和調用。在推理過程中,可以使用各種檢索,調用庫中的參數與被檢測數據進行比較,確定發動機工作是否正常。

調整數據庫 用來存儲性能調整和故障修復的技術數據和步驟,包括常規檢查的各種檢測步驟和測定特定參數的規定步驟。在發動機診斷過程中,當推理機分析出故障原因,系統可以給出專家建議的維修步驟供用戶參考。

故障數據庫 用來存儲前件系數、故障規則、規則系數等一切與故障推理有關的信息。推理機通過調用故障數據庫中的數據和規則,推理出是否具有故障、故障的部位及故障的嚴重程度等信息。

在動態數據庫中,每個診斷對象包含10多個狀態監控數據庫和基本數據庫,可以存儲大量的檢測及分析數據。庫中的每一項檢測數據都能進行異常征兆分析、同比對照和趨勢分析。異常征兆分析主要比較檢測值與標準值,如果超出標準值范圍,提示用戶設備有異常,進行下一步診斷。同比對照是比較同類設備中的同一檢測項的差異,用來判斷同類設備的運行狀況。趨勢分析通過繪制檢測參數在一定時間范圍內的變化趨勢圖,根據相關理論預測其發展變化趨勢。

2.3 推理機設計

本專家系統采用了精確推理和模糊推理兩種方法。

精確推理 精確推理主要包含三個方面：模式匹配、沖突消解和推理控制。[4]本系統的模式匹配采用的是確定性匹配的原則,指的是知識中的主要技術參數完全一致即可認為匹配成功。沖突消解采用按可信度大小進行匹配。推理控制采用正向與反向推理相結合的方式。

模糊推理 本系統采用以下步驟建立模糊評判數學模型：[5]

1）建立故障征兆集合,即收集系統所有可能發生的故障現象,組成的集合U

式中,元素ui（i=1,2,…,un）代表所有可能發生的故障現象。

2）建立故障評判集合,即分析系統所有可能的故障原因,組成的集合V

式中,vj（j=1,2,…,m）元素代表所有可能的故障原因。

3）建立權重集,即各權數所組成的集合：A= （a1,a2,…,an）,其中ai反映了某一故障診斷結果對某一故障征兆的隸屬程度。權數通常先由專家確定初始權重,然后在應用中通過專家系統的學習機制逐步修改逼近。

4）建立單故障因數模糊評判矩陣

對故障征兆集中第i個故障現象ui進行評判,其對故障評判集中第j個故障原因vj的隸屬度為rij,則對故障現象ui的評判結果,可用模糊集合Ri =（ri1,ri2,…,rim）來表示,Ri是故障評判集v上的一個模糊子集。若rij越大,表明故障現象ui和故障原因vj之間關聯程度越高。則單征兆因子評判矩陣R為

5）綜合決策

l種單征兆因子診斷的結果得到故障域上的l個模糊子集bi（i=1,2,…,l）。則l個bi可構成一單征兆因子診斷結果矩陣B。

綜合決策公式為

2.4 人機界面設計

人機界面包含普通用戶界面和知識庫維護界面。一般保障人員通過普通用戶界面進行發動機檢查和維護工作。專業人員可以通過知識庫維護界面對規則和知識庫進行添加、修改、刪除等工作。

1）普通用戶（保障人員）界面

圖2 項目選擇界面

圖3 起動調整界面

進入系統后（見圖2）,根據需要,用戶可以選擇性能調整或故障診斷項目。

性能調整界面：界面采用chm幫助文檔的樣式,并按系統進行了分類,方便用戶查找使用。圖3為起動調整階段的操作界面。

選擇故障診斷后,首先進入檢測選擇界面。這里按照專家建議和部隊使用實際進行分類,把發動機劃分為幾個分系統,[6]方便用戶進行選擇,見圖4所示。

圖4 檢測項目選擇界面圖

故障現象界面：這里根據故障數據庫中的故障現象,列出該類故障的所有現象,讓用戶進行選擇。同時用戶還可以選擇推理模式：精確推理或者模糊推理。

調整對話框：診斷結束后,系統向用戶提供維修建議,供維修人員參考。

2）知識庫維護界面

隨著維護保障經驗的不斷豐富和對發動機認識的不斷加深,專業人員可以通過知識庫維護界面對知識庫中各類規則和知識進行修改、增刪等操作（見圖5）,以提高系統的診斷效能。

圖5 知識庫維護界面

3 結束語

本系統應用于某型飛機檢測系統,并取得良好的效果。隨著進一步的使用,也發現了一些不足,本系統知識庫雖然包含了該型發動機的使用、維護和管理方面的經驗和知識,具有較高的推理和診斷效率,但仍需要進一步總結、歸納和整理,豐富知識庫內容,提高診斷準確率和發動機的完好率,保證飛行安全。

[1]苗學問.基于VXI總線的某型航空發動機電子控制器自動測試設備組建[D].西安：空軍工程大學,2002.

[2]飛思科技產品研發中心.Delphi7.0基礎編程[M].北京：電子工業出版社,2003.

[3]關惠玲,等.設備故障診斷專家系統原理及實踐[M].北京：機械工業出版社,2000.

[4]王永慶,等.人工智能原理與方法[M].西安：西安交通大學出版社,2001.

[5]楊叔子,等.人工智能與診斷專家系統[M].西安：西安交通大學出版社,1990.

[6]周宗才.×型發動機性能調整與排故手冊[M].西安：空軍工程大學,1998.

[編校：張芙蓉]

Design of Fau lt Diagnosis Expert System for a Certain Aero-engine

LIU Chengxiang,WEISidong,Xiong Junjie
（Aviation University of Air force,Changchun Jilin 130022）

With integrated reasoning strategy by buildingknow ledge databasewith classification and combining certainty reasoning,the expertsystem on diagnosis system for the aero-engine is designed. With the model of separating knowledge database from reasoning system,the konw ledge in the know ledge database can be increasingly enriched and the diagnostic exactitude of the expertsystem improved.

aero-engine;fault diagnosis;expert system

V 263.6

A

1671-9654（2010）02-030-04

2010-03-08

劉承相（1979-）,男,山東鄒城人,講師,工學碩士,研究方向為空中機械控制與仿真。