李傳禧
摘 要:針對壓力容器檢驗中存在的不足,提出一種壓力容器檢驗決策支持與數據評價系統。首先簡單介紹該系統的組成部分和工作流程,然后從數據庫模塊、智能推理模塊和數據統計模塊這三方面進行了詳細分析。
關鍵詞:壓力容器;檢驗;智能化;知識庫
中圖分類號:TH49 文獻標識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)10-0014-02
壓力容器是指承載某些壓力的密閉設備,在航空航天、石油化工、冶金機械等諸多領域都發揮著重要作用。然而,在實際應用中,壓力容器卻帶有一定的危險性,易發生燃燒、爆炸等事故,對環境和工作人員生命安全都極為不利,因此,為保證生產的正常進行,需及時對其安全性進行檢驗。在高新技術的推動下,一些企業正逐步建立起檢驗管理系統,實現了計算機化管理。在檢驗過程中,決策支持與數據評價頗為關鍵,對檢驗結果影響重大,而且主要依靠工作人員的經驗完成。因此,需要在自動化的基礎上,增加智能化功能,提高檢驗效率和檢驗精確度。
1 檢驗決策支持與數據評價系統
1.1 組成部分
從現狀來看,檢驗管理系統還存在許多不足,為實現智能化管理,提高檢驗的精確性和科學性,在此設計一種引進知識庫的檢驗系統。該系統包括三大技術模塊:①數據庫模塊。由基礎數據、事例庫和規則庫構成。②智能推理模塊。主要具有CBR推理和RBR推理功能。③數據統計模塊。主要負責報表統計、設備預警和案例生成等工作。
1.2 工作流程
該系統的工作流程可分為兩部分:①輸入基礎數據后,系統會自動進行編號,將最終結果儲存在基礎數據庫。儲存好后,啟動智能推理模塊,系統會生成相應的檢驗方案,用戶可根據需要作出選擇。如果選擇“是”,代表直接使用方案,系統會將檢驗方案直接輸出;如果選擇“否”,則進入修改界面。直至檢驗方案完成,第一部分工作結束。②在現場檢驗中,先獲取相關數據,接著在系統中查詢相應的編號,然后將檢驗數據輸入,系統會自動將其保存到基礎數據庫。同時啟動智能推理模塊,經推理系統會作出相應的評價,判斷出安全狀況等級,生成檢驗報告。如果報告沒有明顯的缺陷,選擇“否”,流程結束;如果報告有明顯的缺陷,選擇“是”,自動生成方案并自動搜索數據庫。當搜到同類設備后,系統會發出警示。系統工作流程如圖1所示。
2 數據庫模塊分析
基礎數據庫主要用于儲存或修改基本信息。知識庫包括規則庫和事例庫,主要用于儲存或修改各種規則和事例。知識庫是實現智能化的關鍵,Access2000負責數據儲存,管理系統負責數據管理。另外,系統需要升級維護,因此,管理系統應使用標準的數據接口ADO存取。
2.1 規則庫
規則通常包括證據和結論,此處所說的規則主要包括兩部分:①標準法規中的規定,具有確定性;②由檢驗人員在實踐中得出的經驗,具有變動性。為方便后者的描述,在此引進一個變量,可表示為IF A THEN B,f(B,A)。A為規則證據,B既可作為結論,又可作為其規則的證據。f(B,A)則是證據為真時對結論B的影響程度,同樣具有變動性,取值范圍在(0,1)之間,數值越高,表明規則強度越高。
壓力容器的介質和材料有很多種,且溫度、壓力范圍較大。如果將這些數據直接當作事例信息特征,必然會引起事例數量大幅增加,而類型一致的壓力容器完全可以合并。因此對輸入的信息,事例信息特征不適宜將其直接羅列,需要經過初步分析,根據檢驗要求對其進行相應的分類處理,從而將事例庫簡化,不至于出現過多的事例。同時,檢索速度也會更快。
3 智能推理模塊分析
智能推理模塊主要由兩部分構成:①檢驗方案推理。該系統采取的是“CBR為主、RBR為輔”的復合推理方法。②檢驗結果評定。安全狀況評價依據的是法規標準的具體條款和相關表格,以RBR單獨推理并輔以一定量的公式計算較為合適。檢驗案例推理流程可分為以下四步。
3.1 檢索事例
結合基礎數據整理出目標事例的事例信息特征,然后在事例庫中檢索與其相匹配的事例。如果相似度低于0.75,直接進入第三步;如果相似度為0.75 或超過0.75但小于1,進入第二步;如果相似度為1,則直接進入第四步。
3.2 改寫事例
檢索工作結束后,將相似事例作為改寫的原始數據。在RBR推理模塊中,結合記錄的不符合項目,依次在規則庫檢索,利用其中與之對應的規則進行推理,然后用推理的結果替換事例臨時表內相對應的部分,事例改寫完成。
3.3 完全RBR推理
如果相似度不合適,進入RBR推理,分別進入規則庫檢索,然后分步推理,整理所得數據,形成一條新事例。
3.4 事例保存
將整理好的事例加以儲存,并確保事例庫中沒有一致的事例。如果已有,則應放棄保存,以免重復。此外,關于安全評定推理,首先要分項檢驗結果,單獨進入規格庫進行匹配推理,得出單項安全狀況等級。對單項安全狀況等級對比評價后,得到最終的安全狀況等級。
4 數據統計模塊分析
數據統計模塊主要提供數據分類統計和報表功能,負責對檢驗結果進行統計總結,例如不同類別設備缺陷類型分布情況等,并根據缺陷狀況自動判斷生成案例。一旦發現有較為嚴重的缺陷,則對管理系統內存在的其他同類型設備發出警示。
5 結束語
壓力容器的應用范圍較廣,其安全檢驗工作尤為重要。然而從當前情況來看,檢驗多依靠工作人員的經驗來完成,效率比較低,且檢驗結果的精確度得不到很好的保障。為此,應引進計算機技術、數據庫技術、自動化技術等現代技術,建立具備智能化功能的檢驗系統,為決策與數據評價提供有力的條件。
參考文獻
[1]黃立業,唐飛,毛原寧.壓力容器檢驗決策支持與數據評價系統研究[J].化工機械,2013,20(3):154-155.
[2]余進.在用壓力容器缺陷數據庫與評定決策支持系統的總體設計[D].成都:四川大學,2006.
[3]張娜.磁粉檢測在壓力容器檢驗中的運用[J].機械工業標準化與質量,2013,22(10):190-192.
〔編輯:劉曉芳〕
摘 要:針對壓力容器檢驗中存在的不足,提出一種壓力容器檢驗決策支持與數據評價系統。首先簡單介紹該系統的組成部分和工作流程,然后從數據庫模塊、智能推理模塊和數據統計模塊這三方面進行了詳細分析。
關鍵詞:壓力容器;檢驗;智能化;知識庫
中圖分類號:TH49 文獻標識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)10-0014-02
壓力容器是指承載某些壓力的密閉設備,在航空航天、石油化工、冶金機械等諸多領域都發揮著重要作用。然而,在實際應用中,壓力容器卻帶有一定的危險性,易發生燃燒、爆炸等事故,對環境和工作人員生命安全都極為不利,因此,為保證生產的正常進行,需及時對其安全性進行檢驗。在高新技術的推動下,一些企業正逐步建立起檢驗管理系統,實現了計算機化管理。在檢驗過程中,決策支持與數據評價頗為關鍵,對檢驗結果影響重大,而且主要依靠工作人員的經驗完成。因此,需要在自動化的基礎上,增加智能化功能,提高檢驗效率和檢驗精確度。
1 檢驗決策支持與數據評價系統
1.1 組成部分
從現狀來看,檢驗管理系統還存在許多不足,為實現智能化管理,提高檢驗的精確性和科學性,在此設計一種引進知識庫的檢驗系統。該系統包括三大技術模塊:①數據庫模塊。由基礎數據、事例庫和規則庫構成。②智能推理模塊。主要具有CBR推理和RBR推理功能。③數據統計模塊。主要負責報表統計、設備預警和案例生成等工作。
1.2 工作流程
該系統的工作流程可分為兩部分:①輸入基礎數據后,系統會自動進行編號,將最終結果儲存在基礎數據庫。儲存好后,啟動智能推理模塊,系統會生成相應的檢驗方案,用戶可根據需要作出選擇。如果選擇“是”,代表直接使用方案,系統會將檢驗方案直接輸出;如果選擇“否”,則進入修改界面。直至檢驗方案完成,第一部分工作結束。②在現場檢驗中,先獲取相關數據,接著在系統中查詢相應的編號,然后將檢驗數據輸入,系統會自動將其保存到基礎數據庫。同時啟動智能推理模塊,經推理系統會作出相應的評價,判斷出安全狀況等級,生成檢驗報告。如果報告沒有明顯的缺陷,選擇“否”,流程結束;如果報告有明顯的缺陷,選擇“是”,自動生成方案并自動搜索數據庫。當搜到同類設備后,系統會發出警示。系統工作流程如圖1所示。
2 數據庫模塊分析
基礎數據庫主要用于儲存或修改基本信息。知識庫包括規則庫和事例庫,主要用于儲存或修改各種規則和事例。知識庫是實現智能化的關鍵,Access2000負責數據儲存,管理系統負責數據管理。另外,系統需要升級維護,因此,管理系統應使用標準的數據接口ADO存取。
2.1 規則庫
規則通常包括證據和結論,此處所說的規則主要包括兩部分:①標準法規中的規定,具有確定性;②由檢驗人員在實踐中得出的經驗,具有變動性。為方便后者的描述,在此引進一個變量,可表示為IF A THEN B,f(B,A)。A為規則證據,B既可作為結論,又可作為其規則的證據。f(B,A)則是證據為真時對結論B的影響程度,同樣具有變動性,取值范圍在(0,1)之間,數值越高,表明規則強度越高。
壓力容器的介質和材料有很多種,且溫度、壓力范圍較大。如果將這些數據直接當作事例信息特征,必然會引起事例數量大幅增加,而類型一致的壓力容器完全可以合并。因此對輸入的信息,事例信息特征不適宜將其直接羅列,需要經過初步分析,根據檢驗要求對其進行相應的分類處理,從而將事例庫簡化,不至于出現過多的事例。同時,檢索速度也會更快。
3 智能推理模塊分析
智能推理模塊主要由兩部分構成:①檢驗方案推理。該系統采取的是“CBR為主、RBR為輔”的復合推理方法。②檢驗結果評定。安全狀況評價依據的是法規標準的具體條款和相關表格,以RBR單獨推理并輔以一定量的公式計算較為合適。檢驗案例推理流程可分為以下四步。
3.1 檢索事例
結合基礎數據整理出目標事例的事例信息特征,然后在事例庫中檢索與其相匹配的事例。如果相似度低于0.75,直接進入第三步;如果相似度為0.75 或超過0.75但小于1,進入第二步;如果相似度為1,則直接進入第四步。
3.2 改寫事例
檢索工作結束后,將相似事例作為改寫的原始數據。在RBR推理模塊中,結合記錄的不符合項目,依次在規則庫檢索,利用其中與之對應的規則進行推理,然后用推理的結果替換事例臨時表內相對應的部分,事例改寫完成。
3.3 完全RBR推理
如果相似度不合適,進入RBR推理,分別進入規則庫檢索,然后分步推理,整理所得數據,形成一條新事例。
3.4 事例保存
將整理好的事例加以儲存,并確保事例庫中沒有一致的事例。如果已有,則應放棄保存,以免重復。此外,關于安全評定推理,首先要分項檢驗結果,單獨進入規格庫進行匹配推理,得出單項安全狀況等級。對單項安全狀況等級對比評價后,得到最終的安全狀況等級。
4 數據統計模塊分析
數據統計模塊主要提供數據分類統計和報表功能,負責對檢驗結果進行統計總結,例如不同類別設備缺陷類型分布情況等,并根據缺陷狀況自動判斷生成案例。一旦發現有較為嚴重的缺陷,則對管理系統內存在的其他同類型設備發出警示。
5 結束語
壓力容器的應用范圍較廣,其安全檢驗工作尤為重要。然而從當前情況來看,檢驗多依靠工作人員的經驗來完成,效率比較低,且檢驗結果的精確度得不到很好的保障。為此,應引進計算機技術、數據庫技術、自動化技術等現代技術,建立具備智能化功能的檢驗系統,為決策與數據評價提供有力的條件。
參考文獻
[1]黃立業,唐飛,毛原寧.壓力容器檢驗決策支持與數據評價系統研究[J].化工機械,2013,20(3):154-155.
[2]余進.在用壓力容器缺陷數據庫與評定決策支持系統的總體設計[D].成都:四川大學,2006.
[3]張娜.磁粉檢測在壓力容器檢驗中的運用[J].機械工業標準化與質量,2013,22(10):190-192.
〔編輯:劉曉芳〕
摘 要:針對壓力容器檢驗中存在的不足,提出一種壓力容器檢驗決策支持與數據評價系統。首先簡單介紹該系統的組成部分和工作流程,然后從數據庫模塊、智能推理模塊和數據統計模塊這三方面進行了詳細分析。
關鍵詞:壓力容器;檢驗;智能化;知識庫
中圖分類號:TH49 文獻標識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)10-0014-02
壓力容器是指承載某些壓力的密閉設備,在航空航天、石油化工、冶金機械等諸多領域都發揮著重要作用。然而,在實際應用中,壓力容器卻帶有一定的危險性,易發生燃燒、爆炸等事故,對環境和工作人員生命安全都極為不利,因此,為保證生產的正常進行,需及時對其安全性進行檢驗。在高新技術的推動下,一些企業正逐步建立起檢驗管理系統,實現了計算機化管理。在檢驗過程中,決策支持與數據評價頗為關鍵,對檢驗結果影響重大,而且主要依靠工作人員的經驗完成。因此,需要在自動化的基礎上,增加智能化功能,提高檢驗效率和檢驗精確度。
1 檢驗決策支持與數據評價系統
1.1 組成部分
從現狀來看,檢驗管理系統還存在許多不足,為實現智能化管理,提高檢驗的精確性和科學性,在此設計一種引進知識庫的檢驗系統。該系統包括三大技術模塊:①數據庫模塊。由基礎數據、事例庫和規則庫構成。②智能推理模塊。主要具有CBR推理和RBR推理功能。③數據統計模塊。主要負責報表統計、設備預警和案例生成等工作。
1.2 工作流程
該系統的工作流程可分為兩部分:①輸入基礎數據后,系統會自動進行編號,將最終結果儲存在基礎數據庫。儲存好后,啟動智能推理模塊,系統會生成相應的檢驗方案,用戶可根據需要作出選擇。如果選擇“是”,代表直接使用方案,系統會將檢驗方案直接輸出;如果選擇“否”,則進入修改界面。直至檢驗方案完成,第一部分工作結束。②在現場檢驗中,先獲取相關數據,接著在系統中查詢相應的編號,然后將檢驗數據輸入,系統會自動將其保存到基礎數據庫。同時啟動智能推理模塊,經推理系統會作出相應的評價,判斷出安全狀況等級,生成檢驗報告。如果報告沒有明顯的缺陷,選擇“否”,流程結束;如果報告有明顯的缺陷,選擇“是”,自動生成方案并自動搜索數據庫。當搜到同類設備后,系統會發出警示。系統工作流程如圖1所示。
2 數據庫模塊分析
基礎數據庫主要用于儲存或修改基本信息。知識庫包括規則庫和事例庫,主要用于儲存或修改各種規則和事例。知識庫是實現智能化的關鍵,Access2000負責數據儲存,管理系統負責數據管理。另外,系統需要升級維護,因此,管理系統應使用標準的數據接口ADO存取。
2.1 規則庫
規則通常包括證據和結論,此處所說的規則主要包括兩部分:①標準法規中的規定,具有確定性;②由檢驗人員在實踐中得出的經驗,具有變動性。為方便后者的描述,在此引進一個變量,可表示為IF A THEN B,f(B,A)。A為規則證據,B既可作為結論,又可作為其規則的證據。f(B,A)則是證據為真時對結論B的影響程度,同樣具有變動性,取值范圍在(0,1)之間,數值越高,表明規則強度越高。
壓力容器的介質和材料有很多種,且溫度、壓力范圍較大。如果將這些數據直接當作事例信息特征,必然會引起事例數量大幅增加,而類型一致的壓力容器完全可以合并。因此對輸入的信息,事例信息特征不適宜將其直接羅列,需要經過初步分析,根據檢驗要求對其進行相應的分類處理,從而將事例庫簡化,不至于出現過多的事例。同時,檢索速度也會更快。
3 智能推理模塊分析
智能推理模塊主要由兩部分構成:①檢驗方案推理。該系統采取的是“CBR為主、RBR為輔”的復合推理方法。②檢驗結果評定。安全狀況評價依據的是法規標準的具體條款和相關表格,以RBR單獨推理并輔以一定量的公式計算較為合適。檢驗案例推理流程可分為以下四步。
3.1 檢索事例
結合基礎數據整理出目標事例的事例信息特征,然后在事例庫中檢索與其相匹配的事例。如果相似度低于0.75,直接進入第三步;如果相似度為0.75 或超過0.75但小于1,進入第二步;如果相似度為1,則直接進入第四步。
3.2 改寫事例
檢索工作結束后,將相似事例作為改寫的原始數據。在RBR推理模塊中,結合記錄的不符合項目,依次在規則庫檢索,利用其中與之對應的規則進行推理,然后用推理的結果替換事例臨時表內相對應的部分,事例改寫完成。
3.3 完全RBR推理
如果相似度不合適,進入RBR推理,分別進入規則庫檢索,然后分步推理,整理所得數據,形成一條新事例。
3.4 事例保存
將整理好的事例加以儲存,并確保事例庫中沒有一致的事例。如果已有,則應放棄保存,以免重復。此外,關于安全評定推理,首先要分項檢驗結果,單獨進入規格庫進行匹配推理,得出單項安全狀況等級。對單項安全狀況等級對比評價后,得到最終的安全狀況等級。
4 數據統計模塊分析
數據統計模塊主要提供數據分類統計和報表功能,負責對檢驗結果進行統計總結,例如不同類別設備缺陷類型分布情況等,并根據缺陷狀況自動判斷生成案例。一旦發現有較為嚴重的缺陷,則對管理系統內存在的其他同類型設備發出警示。
5 結束語
壓力容器的應用范圍較廣,其安全檢驗工作尤為重要。然而從當前情況來看,檢驗多依靠工作人員的經驗來完成,效率比較低,且檢驗結果的精確度得不到很好的保障。為此,應引進計算機技術、數據庫技術、自動化技術等現代技術,建立具備智能化功能的檢驗系統,為決策與數據評價提供有力的條件。
參考文獻
[1]黃立業,唐飛,毛原寧.壓力容器檢驗決策支持與數據評價系統研究[J].化工機械,2013,20(3):154-155.
[2]余進.在用壓力容器缺陷數據庫與評定決策支持系統的總體設計[D].成都:四川大學,2006.
[3]張娜.磁粉檢測在壓力容器檢驗中的運用[J].機械工業標準化與質量,2013,22(10):190-192.
〔編輯:劉曉芳〕