基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的沼氣工程故障診斷專家系統(tǒng)

石建國，商秀印，張瑞雪

（1.河北軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)生處，河北保定 071000；2.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院，河北保定 071001；3.河北大學(xué)建筑工程學(xué)院，河北保定 071002）

20世紀(jì)90年代以來，隨著沼氣技術(shù)日臻完善，以農(nóng)村沼氣工程為核心、系統(tǒng)整合可再生能源技術(shù)和高效生態(tài)技術(shù)的農(nóng)村沼氣國債項(xiàng)目和生態(tài)家園項(xiàng)目在我國農(nóng)村大力實(shí)施，使得家居環(huán)境潔凈化、庭院經(jīng)濟(jì)高效化、果蔬生產(chǎn)有機(jī)化，取得了顯著的生態(tài)、環(huán)境和社會(huì)效益［1－4］.而農(nóng)村沼氣工程是項(xiàng)目的核心工程，運(yùn)行的好壞直接關(guān)系到項(xiàng)目的可持續(xù)性.為了確保項(xiàng)目的長期運(yùn)行，各級(jí)政府和研究機(jī)構(gòu)紛紛探索各種管理模式確保沼氣工程能夠安全長久的運(yùn)行.

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論20世紀(jì)80年代迅速發(fā)展起來，在計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、輸出層和隱層組成，對于輸入信號(hào)，要先向前傳播到隱節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過作用函數(shù)后，再把隱節(jié)點(diǎn)的輸入信號(hào)傳到輸出層節(jié)點(diǎn)，然后給出輸出結(jié)果.

傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)由知識(shí)獲取、推理機(jī)、解釋系統(tǒng)和人機(jī)接口界面等模塊組成，但是存在諸多不足：1）知識(shí)獲取存在瓶頸問題；2）推理能力弱；3）智能水平低.相對于一些先進(jìn)的計(jì)算機(jī)軟件來講，不能自學(xué)推理和聯(lián)想記憶，更不能對數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)進(jìn)行自我完善、發(fā)展.針對上述缺陷，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能通過對有代表性事例進(jìn)行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練，進(jìn)而能夠掌握事物的本質(zhì)特征，從而解決用戶提出的諸多問題.總之，專家系統(tǒng)的特點(diǎn)是對知識(shí)進(jìn)行邏輯推理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能夠進(jìn)行知識(shí)獲取，將專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，從而使得整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為專家系統(tǒng)的知識(shí)庫，提供智能化服務(wù)，使專家系統(tǒng)更加智能化.本系統(tǒng)把數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)、規(guī)則、函數(shù)以及專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可量化定義的樣本數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立模型，進(jìn)行診斷，再經(jīng)過系統(tǒng)中的解釋機(jī)制，對診斷結(jié)果進(jìn)行分析，從而對其進(jìn)行智能化指導(dǎo).

1 總體構(gòu)建

農(nóng)村沼氣工程主要是指中小型沼氣工程，一般包括預(yù)處理系統(tǒng)，產(chǎn)氣系統(tǒng)、貯氣系統(tǒng)和綜合利用系統(tǒng).每個(gè)子系統(tǒng)則由一些模塊組成.通過對工程的結(jié)構(gòu)、功能和故障機(jī)理特征的分析，可把它分解為預(yù)處理系統(tǒng)、產(chǎn)氣模塊、綜合利用等3大模塊進(jìn)行分析研究.由于各子系統(tǒng)間功能明確各自有其特有的故障征兆，且相互之間獨(dú)立性較強(qiáng).因此，為了提高診斷效率，縮短診斷時(shí)間，建立了基于沼氣工程功能的層次結(jié)構(gòu)的專家系統(tǒng)知識(shí)庫.同時(shí)，知識(shí)庫還采用了由數(shù)據(jù)庫、事實(shí)庫和規(guī)則庫組成的多庫結(jié)構(gòu).

預(yù)處理系統(tǒng)，由于是中小型沼氣工程，所以也存在原料預(yù)處理的問題，尤其是家畜糞便、養(yǎng)殖場和農(nóng)業(yè)廢棄物秸稈作為發(fā)酵原料，容易存在顆粒大，易漂浮，嚴(yán)重影響沼氣發(fā)酵率和產(chǎn)氣率，甚至使得整個(gè)沼氣工程處于停滯狀態(tài).專家系統(tǒng)對預(yù)處理系統(tǒng)的診斷是整個(gè)診斷過程的首要工作.

產(chǎn)氣系統(tǒng)，沼氣工程的核心，是否正常產(chǎn)氣以及產(chǎn)氣的多少，與料液的酸堿度、濃度、系統(tǒng)的厭氧環(huán)境、料液溫度、養(yǎng)分充足與否等諸多因素有著密切的關(guān)系.由于輸氣系統(tǒng)在中小型沼氣工程中很小，所以也歸于產(chǎn)氣系統(tǒng)一起進(jìn)行故障診斷分析，僅僅從漏氣進(jìn)行考慮.

綜合利用，沼氣不僅解決農(nóng)村能源問題，而且沼肥能夠增加土壤的有機(jī)肥料資源，提高土壤質(zhì)量和增加肥效，從而提高農(nóng)作物產(chǎn)量，改良土壤性能.對綜合利用系統(tǒng)的故障診斷主要是分析沼肥的產(chǎn)出時(shí)間及頻率是否與原料的進(jìn)入時(shí)間相匹配，冬季則更加強(qiáng)調(diào)對系統(tǒng)進(jìn)行大換料，從而保證沼氣系統(tǒng)內(nèi)有足夠的發(fā)酵原料和微生物.

整個(gè)專家系統(tǒng)的核心部分是推理機(jī)，對用戶向?qū)＜蚁到y(tǒng)提出的問題進(jìn)行推理求解，有3種類型：正向推理、逆向推理和雙向推理，鑒于用戶對問題進(jìn)行故障診斷也需要系統(tǒng)解釋原因，因此采用正向推理和逆向推理相結(jié)合的模式.為了對用戶進(jìn)行解釋，因此在推理機(jī)的設(shè)計(jì)中考慮解釋機(jī)制.人機(jī)接口是實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互和信息輸出輸入的窗口.本文建立的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)村沼氣工程故障診斷專家系統(tǒng)模型如圖1所示.專家樣本數(shù)據(jù)、檢測數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)、各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、智能管理系統(tǒng)中的故障解決方案和用戶的人機(jī)交互對話記錄，均保存在數(shù)據(jù)庫中.

圖1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)村沼氣工程故障診斷專家系統(tǒng)模型Fig.1 Model of expert system of rural biogas based on BP neural networks

2 推理機(jī)制

在農(nóng)村沼氣工程故障診斷專家系統(tǒng)中需要大量的數(shù)據(jù)作故障診斷和故障推理的基礎(chǔ)，這些數(shù)據(jù)包含沼氣工程臨場數(shù)據(jù)、專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，為了保證能把用戶診斷過程中系統(tǒng)存放的大量的零散的、無序的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的數(shù)據(jù)，本文選用了產(chǎn)生式規(guī)則知識(shí)表示法，表示形式為

在產(chǎn)生式規(guī)則知識(shí)表示法中需要?jiǎng)?chuàng)建規(guī)則庫，規(guī)則庫中存儲(chǔ)著規(guī)則，每個(gè)規(guī)則都是由前件和后件組成，本系統(tǒng)規(guī)則庫用SQL Server 2005網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ).以一種農(nóng)村沼氣工程為例來說明整個(gè)推理過程，系統(tǒng)采用典型3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌鐖D2所示.

圖2 產(chǎn)氣率低的故障分析Fig.2 Fault analysis of low gas production

3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

專家系統(tǒng)本身知識(shí)獲取困難，推理能力弱，智能化水平低，不適于模糊推理，因此本系統(tǒng)采用基于規(guī)則樹的專家系統(tǒng)推理結(jié)合以改進(jìn)的反向誤差最小化方法進(jìn)行學(xué)習(xí)推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，通過對各種癥狀進(jìn)行分析判斷，在人機(jī)交互界面上提供相應(yīng)的診斷結(jié)果.

3.1 人機(jī)交互界面

為了便于系統(tǒng)與用戶進(jìn)行友好交流，并對知識(shí)庫和報(bào)告診斷的結(jié)果進(jìn)行維護(hù)，系統(tǒng)提供了一個(gè)比較友好的人機(jī)接口界面.人機(jī)交互部分主要是將專家和用戶輸入的信息翻譯成與系統(tǒng)表述一致的形式，并能夠?qū)⑾到y(tǒng)輸出的信息翻譯成用戶容易理解的形式輸出給用戶.

3.2 推理機(jī)

根據(jù)知識(shí)庫中的專家經(jīng)驗(yàn)對規(guī)則數(shù)據(jù)庫中的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷推理，將結(jié)果反饋給專家系統(tǒng)的用戶.農(nóng)村沼氣工程故障診斷專家系統(tǒng)推理過程中，系統(tǒng)根據(jù)界面知識(shí)表達(dá)的需要，并針對用戶不同的知識(shí)水平程度，將咨詢方式分為對照典型特征選擇相關(guān)信息的檢索式診斷模式和根據(jù)關(guān)鍵詞選擇相關(guān)信息的關(guān)鍵詞診斷模式.普通用戶在進(jìn)入專家系統(tǒng)界面后，選擇故障存在的系統(tǒng)，系統(tǒng)將動(dòng)態(tài)顯示相應(yīng)的典型特征供用戶選擇，也可以采取用戶直接輸入的形式將用戶觀察到的故障情況輸入系統(tǒng)，并提交到推理機(jī).在推理時(shí)，為了解決推理過程中的并發(fā)癥問題，系統(tǒng)會(huì)先后對產(chǎn)氣系統(tǒng)、輸配系統(tǒng)和用氣系統(tǒng)進(jìn)行判斷選擇操作.推理程序啟動(dòng)后，根據(jù)診斷模式選擇故障部位，再根據(jù)用戶提供的典型特征，在知識(shí)庫中檢索出所有可能的故障名稱，并把推理中需用的知識(shí)存放在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫中處理，若典型特征涉及到多種故障，則需要對所有可能故障的其他典型特征進(jìn)行判斷.這時(shí)推理機(jī)將再次需要判斷的典型特征反饋到用戶端，用戶端將提取這些故障的典型特征，并給出1個(gè)或多個(gè)故障的診斷結(jié)果.

3.3 解釋機(jī)制

回答用戶對系統(tǒng)的提問，對系統(tǒng)結(jié)論的求解過程和系統(tǒng)當(dāng)前的求解狀態(tài)提供說明，使非專家用戶了解系統(tǒng)的求解方式，使專家易于發(fā)現(xiàn)并確定知識(shí)庫中的錯(cuò)誤.通過逆向推理回答診斷過程中用戶的提問，對診斷結(jié)果進(jìn)行解釋，使用戶清楚明了.

3.4 知識(shí)數(shù)據(jù)庫維護(hù)

將專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行整理，以規(guī)則的形式寫入知識(shí)數(shù)據(jù)庫中，同時(shí)當(dāng)推理機(jī)遇到不確定的推理因素時(shí)，向知識(shí)工程師進(jìn)行詢問，將解決后的知識(shí)寫入數(shù)據(jù)庫中，增加知識(shí)含量，以方便下一次的診斷推理.它包括知識(shí)獲取和知識(shí)存儲(chǔ)2個(gè)過程，知識(shí)獲取表現(xiàn)為訓(xùn)練樣本的獲得與選擇和專家的經(jīng)驗(yàn)整理，訓(xùn)練樣本來源于同類型診斷對象在正常運(yùn)行時(shí)的各種特征參數(shù)，知識(shí)存儲(chǔ)則存儲(chǔ)訓(xùn)練樣本在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)的連接權(quán)值和閾值.

3.5 數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)預(yù)處理

與沼氣發(fā)酵池和儲(chǔ)氣柜相連的傳感器測得的數(shù)據(jù)傳入計(jì)算機(jī)，系統(tǒng)對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整理以符合診斷需要，將處理后的數(shù)據(jù)寫入綜合數(shù)據(jù)庫.

3.6 知識(shí)數(shù)據(jù)庫和綜合數(shù)據(jù)庫

知識(shí)數(shù)據(jù)庫中存放專家系統(tǒng)的規(guī)則知識(shí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、權(quán)值知識(shí)，以方便推理機(jī)的調(diào)用.綜合數(shù)據(jù)庫中存放診斷過程中的原始數(shù)據(jù)和中間結(jié)果.

4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)村沼氣工程故障診斷專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

根據(jù)作者對中國西北地區(qū)農(nóng)村沼氣國債項(xiàng)目和生態(tài)家園項(xiàng)目的實(shí)際運(yùn)行狀況調(diào)查，選取一個(gè)最常見的故障現(xiàn)象——沼氣池產(chǎn)氣率低進(jìn)行分析，新建沼氣池如果處理不當(dāng)容易出現(xiàn)產(chǎn)氣率低的情況，正常使用的沼氣池如果進(jìn)出料處理不當(dāng)也容易出現(xiàn)產(chǎn)氣率低的狀況，因此產(chǎn)氣率低是沼氣工程中出現(xiàn)頻率比較高的故障現(xiàn)象，其影響因素是多種多樣的，沼氣池本身的泄露故障容易引起產(chǎn)氣率低，用戶使用過程中的管理不當(dāng)容易引起產(chǎn)氣率低，進(jìn)料過程中的原料營養(yǎng)搭配不合理，沼氣燃?xì)庀到y(tǒng)故障也能引起產(chǎn)氣率低的故障現(xiàn)象，圖2給出了故障現(xiàn)象和可能產(chǎn)生原因的推理過程框圖.首先從故障出現(xiàn)的部位進(jìn)行選擇，分池體故障、發(fā)酵原料和燃?xì)庀到y(tǒng)故障3種，然后再分別進(jìn)行推理，直至最終得出正確的故障原因.

5 結(jié)語

設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)村沼氣工程故障診斷專家系統(tǒng)，在專家系統(tǒng)中選用了多種故障現(xiàn)象作為樣本，并對這些故障樣本進(jìn)行了認(rèn)真分析，形成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理機(jī).通過實(shí)踐驗(yàn)證了本系統(tǒng)的有效性和實(shí)用性.系統(tǒng)采用選擇式和輸入式2種診斷模式，為不同知識(shí)水平的用戶提供了較便利的診斷方式.作為為沼氣工程服務(wù)的專家系統(tǒng)，要服務(wù)于工程運(yùn)行，在農(nóng)村沼氣工程故障診斷專家系統(tǒng)應(yīng)用過程中，科技人員、管理人員和技術(shù)人員在使用過程中要根據(jù)當(dāng)?shù)氐木唧w情況將系統(tǒng)的知識(shí)規(guī)則和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)本地化、規(guī)范化，并且要對大眾性的問題及時(shí)向系統(tǒng)管理員或知識(shí)工程師反饋，以便于對知識(shí)規(guī)則和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作進(jìn)一步完善.

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