基于專家系統的空調故障診斷研究

摘要：本文將以空調器為研究對象，討論在線檢測及其實現技術，并結合空調系統的控制要求，對故障診斷專家系統的系統結構、特性、知識庫構建以及推理機制做出一定的探討。從而實現空調器故障診斷專家系統的構建，達到較好的控制空調系統的目的。

關鍵詞：專家系統 故障診斷 空調

1 概述

近年來，隨著人們生活水平的不斷提高，空調已經得到廣泛應用。它能夠使人們的生活環境更舒服，但是也給相關的技術人員提出了一些要求，比如怎樣才能更好地保持空調的正常運行，怎樣才能對正在運行的空調系統實時在線檢測，并且能夠及時排除故障等。將專家系統應用到故障檢測領域，充分利用專家積累的經驗知識，模擬人的邏輯思維進行推理來解決實際問題，可降低對專家的依賴，減輕設備管理人員的工作量，減少人為失誤，使計算機可以高效、準確地從事大型制冷設備的維護管理工作，也有利于專家從這些工作中解脫出來，使他們有更多的時間和精力去研究本領域中的一些有規律的實質性問題。

2 實時故障診斷專家系統的實現

2．1 系統結構

2.1.1 專家系統的結構

專家系統的主要模塊有：故障診斷知識庫，故障診斷推理機，故障診斷綜合數據庫，解釋程序，空調狀態知識獲取和人機接口。其中知識庫和故障綜合數據庫為系統的基本數據庫。

2.1.2 空調狀態檢測系統結構

空調器狀態檢測系統主要核心部分由：傳感器子系統、數據采集子系統和計算機信號分析子系統。當然，另外也包括數據分配子系統、基本輸入輸出(I/O)子系統。

2.2 知識表示

2.2.1 知識表示需求

針對解決問題的需要，空調器的診斷知識應包括如下六個方面：

①設備運行的維護經驗；

②機械設備結構原理及功能知識；

③診斷案例知識；

④設備運行狀態知識；

⑤征兆知識；

⑥推理機制。

2.2.2 知識表達

知識是專家的經驗知識，是專家經過不斷的實踐積累獲得的，適宜用產生式規則表示，因為系統設備有很多種，結構上也存在著許多差異，這樣就會使得規則庫非常大，而且不一樣的設備出現故障的模式和原因也是不一樣的，因此各規則的針對性和適用性并不是統一的。如我們可以用式子IF<故障現象>，THEN<結論>，CF來表示模糊推理規則的關系。在這個式子中，規則可信度用CF來表示， [-1，1] 為其取值區間，它表示的是規則條件為真時對結論的信任程度；當CF=1時，表示是確定性規則。我們可以以標識的形式給規則做一個明確的分類。這樣不僅能夠更快地檢索到規則，還能夠把某些專用規則區分出來，適應了系統的診斷要求。

2.2.3 知識庫建立

首先建立規則庫，這里需要注意兩點：最大限度地簡化定義規則的充分條件，防止冗余情況的發生；規則間不要有沖突。

下面向我們展示了本系統有關空調器的很多診斷規則，括號中的數字表示可信度，缺省狀態下可信度為100%：

規則1：如果空調器產生了不制冷的情況，但是卻沒有發現壓縮機及室內外風扇有任何的異常，而且旋松室內外機連接閥接頭螺母無法噴出制冷劑，那么造成這種現象的原因是系統發生泄漏（90%）。

規則2：如果空調器不制冷且冷凝器不熱，蒸發器不冷且，萬用表檢查控制電路正常壓縮機運轉正常，制冷劑無泄漏則室內外機連接閥未打開（60%）。

…… …… ……

規則N：如果空調器制冷效果好且噪聲大則機內運轉產生的異常聲音（80%）安裝不當引起（60%）。

將以上的規則輸入數據庫，完成知識庫的建立，然后等待調用。

2.2.4 知識庫維護

在知識庫初始化時，大量收集知識的同時，還要提供一些獲取知識的工具，這樣就能夠更好地保障現場技術人員及相關專家將新知識寫入知識庫更方便，從而不斷地完善知識庫性能。我們可以運用知識調整方式處理新知識，視新知識輸入知識庫為正確，也就是說我們可以通過知識獲取工具中的“檢查”功能對新寫入的規則進行檢查，并且還要對已存在的知識進行檢測處理，如果發現有沖突的情況，用新知識調整更新。

在對知識庫進行維護時，我們要保證新增加的知識或者是改動過的知識與原有的知識是一致的，不能出現重復的現象，也不能有冗余或者是沖突，如果一旦有重復的，那么就一定要刪除與之重復的知識。我們可以通過調用檢查函數來檢查是不是有重復的現象。

2.3 推理機

基于知識的診斷推理的計算機實現構成了診斷推理機，從本質上來講就是一組計算機程序，可以用來控制、協調整個專家系統。推理機的設計要包括推理方法、推理方向和搜索策略。

2.3.1 推理方法與控制策略

知識具有不確定性。本系統中，規則的不確定是由可信因子CF說明的，規則的如果部分和規則部分的CF決定了該規則輸出結論的CF。結論的CF是經過如下兩個步驟得到的：①計算如果部分的CF，如果部分的CF的有效值是由各個如果子句的CF值以及連接它們的邏輯聯結詞綜合決定的。假如各個如果子句由“與”聯結，則各個如果子句CF值的最小值就是該如果部分CF的有效值；當如果子句是由“或”聯結時，各如果子句CF的最大值就是該如果部分CF的有效值。②運用簡單的算術乘法可以將如果部分的CF和規則部分的CF合成為一個數值，這個數值就是規則結論的CF值。

2.3.2 推理的方向

常用的推理策略有正向推理、反向推理和混合推理。正向推理是指從原始數據和已知條件推斷出結論的方法，故又稱為數據驅動策略或有底向上策略；本系統知識庫采用正向推理的策略。

正向推理一般包括：一組初始事實和終止條件、一組正向規則和正向推理機。

給出了終止條件，系統相當于只是求證目標；若是不給出終止條件，正向推理在兩種情況下可以自動停止：①推理達到推理網絡的目標終點時；②沒有新的可供使用的規則時，系統將目前已經推出的事實（中間結論）作為輸出目標；或認為沒有解。

通常情況下，系統知識庫中存在若干條規則，這些規則中的任何一條的前提部分的事實通常都有很多條。要想使某一規則匹配成功，必須要滿足該條規則前提部分的所有事實。

2.3.3 搜索策略

根據搜索過程中是否需要智能決策，搜索策略往往包括兩種：盲目搜索和啟發式搜索。盲目搜索法在搜索過程中沒必要了解前后相關的問題域的專門信息，而后者則需要這種信息。本系統即采用這種搜索方法，常見的盲目式搜索深度優先搜索方法：從樹跟節點出發，逐步向下搜索；廣度優先搜索法：在進入下一層次以前先檢查處于同一層次的每一個節點，逐層進行搜索。用這種方法，在問題存在解的情況下，就能夠最快地查到解。但是當搜索的深度越來越大時，搜索節點可能會變多，這樣所用的時間也會越來越多。

相比較而言，不難實現深度優先，根據本系統的特征，我們不僅要做到深度優先，并將空調器的類型分類，這樣就能夠用更少的時間進行搜索了。

2.4 解釋和咨詢機制的設計

解釋程序負責回答用戶可能提出的各種問題，包括與系統運行有關的問題以及系統自身的問題。在本系統的解釋程序設計過程中，運用預置文本和路徑跟蹤法。這種解釋方法應用起來更簡單，知識工程師在對系統每個問題的求解方法進行解釋設計時，要盡量采用自然語言等一些比較容易讓用戶接受的形式，設計好后插入程序段或相應的數據庫中，同時生成解釋信息，當用戶詢問時，這些解釋信息被填入解釋框架內，形成文本的形式去解釋已有征兆和用戶提供征兆下所產生故障的原因。

咨詢的設計目的有兩個：一是向用戶提供有關空調器診斷維修方面的知識，使用戶能夠進行這方面的咨詢活動；二是向一般的用戶提供學習、掌握空調器故障診斷與維修技術的手段和機會。

3 結語

隨著空調在居民生活中的普及，空調的故障診斷成為一個新興的課題，它包括了自動控制、計算機技術等許多不同領域的知識，我們需要不斷地更新其知識庫，本研究主要是遵循了系統工程思想，充分運用計算機人工智能技術，較好地整合了空調故障診斷專家的知識、經驗和解決問題的方法，并且建成了空調故障診斷專家系統，起到了部分代替專家指導現場檢修的作用，可以更準確地識別故障，并采用相應的方法解除故障，不僅能夠使現場檢修效率越來越高，還能夠減少檢修成本。

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