基于實(shí)例推理的挖掘機(jī)工作裝置實(shí)例庫(kù)研究與開發(fā)

白穎，康明霞，丁月

(1.常州機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇常州 213164;2.河海大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，江蘇常州 213002)

基于實(shí)例推理的挖掘機(jī)工作裝置實(shí)例庫(kù)研究與開發(fā)

白穎1，康明霞2，丁月2

(1.常州機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇常州 213164;2.河海大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，江蘇常州 213002)

基于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，建立了挖掘機(jī)工作裝置的EER數(shù)據(jù)模型，根據(jù)EER數(shù)據(jù)模型，并運(yùn)用面向?qū)ο蟮膶?shí)例表達(dá)方法，設(shè)計(jì)了整個(gè)工作裝置部分的實(shí)例庫(kù)，同時(shí)采用CBR技術(shù)對(duì)產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)的檢索和修正提出了相應(yīng)的策略，通過實(shí)例對(duì)象間的相似度計(jì)算，檢索出相似實(shí)例，通過對(duì)檢索出來(lái)的相似零件進(jìn)行相似度修正，以特征值確定實(shí)例相似度范圍，從而確定實(shí)例修正方法。最后利用VC語(yǔ)言開發(fā)了挖掘機(jī)工作裝置實(shí)例庫(kù)系統(tǒng)，并應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)際。

挖掘機(jī)工作裝置;數(shù)據(jù)庫(kù);實(shí)例庫(kù);CBR

0 前言

液壓挖掘機(jī)作為一種重要的工程機(jī)械，在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)中發(fā)揮著重要作用，它被廣泛地應(yīng)用在建筑施工、礦山采掘、水利工程等行業(yè)中，它和其他機(jī)械設(shè)備不同，通常工作在地質(zhì)情況復(fù)雜、大氣條件差、載荷情況多變的條件下［1］。挖掘機(jī)工作裝置作為挖掘機(jī)完成挖掘任務(wù)的直接部件，在挖掘機(jī)中發(fā)揮著不可替代的作用，國(guó)內(nèi)外學(xué)者為提高其設(shè)計(jì)效率及其對(duì)于整機(jī)工作性能的影響，作了大量的研究工作。

基于實(shí)例推理 (Case Based Reasoning，CBR)技

術(shù)的核心思想就是利用以往的經(jīng)驗(yàn)解決新的問題［2］，作為人工智能領(lǐng)域中的一種新的智能設(shè)計(jì)方法，已廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品的快速設(shè)計(jì)過程中。利用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)建立挖掘機(jī)工作裝置實(shí)例庫(kù)，是實(shí)現(xiàn)其模塊化設(shè)計(jì)和參數(shù)化設(shè)計(jì)有效途徑，一個(gè)產(chǎn)品可以由幾個(gè)乃至成百上千個(gè)部件組成，每個(gè)部件又可能由若干個(gè)零件組成［3］，通過數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)將產(chǎn)品—部件—零件間關(guān)系以關(guān)系數(shù)據(jù)模型的形式表現(xiàn)出來(lái)，有助于更好地理解設(shè)計(jì)實(shí)例對(duì)象的組織結(jié)構(gòu)及各部分的功能，并據(jù)此對(duì)進(jìn)行實(shí)例數(shù)據(jù)表達(dá)，從而為挖掘機(jī)工作裝置實(shí)例庫(kù)的設(shè)計(jì)提供良好的基礎(chǔ)。

1 關(guān)系數(shù)據(jù)模型的建立

常用的產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型有4種［4］:關(guān)系型模型、嵌套關(guān)系型模型、語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型和面向?qū)ο笮蛿?shù)據(jù)模型。實(shí)體－關(guān)系 (Entity-Relationship，E-R)模型是一種更比較接近面向?qū)ο笏枷氲臄?shù)學(xué)模型。而在實(shí)際的產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中，同樣的零件或部件往往被部件或產(chǎn)品借用多次，故可從產(chǎn)品、部件和零件實(shí)體中抽象出項(xiàng)目實(shí)體作為它們的超類，通過建立項(xiàng)目實(shí)體的部件參與的自反關(guān)系來(lái)表達(dá)產(chǎn)品、部件和零部件之間的從屬關(guān)系，在設(shè)計(jì)挖掘機(jī)工作裝置時(shí)，由于各產(chǎn)品、部件、零件間結(jié)構(gòu)及關(guān)系的復(fù)雜性，因此在設(shè)計(jì)過程中既要考慮一般零部件的通用性，又要考慮滿足特殊零部件個(gè)性化設(shè)計(jì)的要求，因此建立了如圖1所示的挖掘機(jī)工作裝置的EER模型。

圖1 挖掘機(jī)工作裝置的EER模型

2 面向?qū)ο蟮膶?shí)例表達(dá)

面向?qū)ο蠹夹g(shù)實(shí)際上是一種分析問題、解決問題的方法。采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)，產(chǎn)品實(shí)例推理的過程可視為產(chǎn)品分析問題和求解問題的過程。針對(duì)挖掘機(jī)工作裝置結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的對(duì)象模型顯然無(wú)法滿足要求，但可依據(jù)以上設(shè)計(jì)的EER數(shù)據(jù)模型來(lái)表達(dá)設(shè)計(jì)實(shí)例:

GDCase=＜CaseID，A，M，C，R，Solution＞

其中:CaseID:設(shè)計(jì)實(shí)例對(duì)象的標(biāo)識(shí)符;A:設(shè)計(jì)實(shí)例對(duì)象的屬性集;M:設(shè)計(jì)實(shí)例對(duì)象的方法集;C:設(shè)計(jì)實(shí)例對(duì)象的屬性約束條件;R:設(shè)計(jì)實(shí)例對(duì)象之間的關(guān)系;Soultion:解決問題的方法。

3 數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)

根據(jù)挖掘機(jī)工作裝置EER模型的特點(diǎn)，挖掘機(jī)工作裝置呈3個(gè)層級(jí)結(jié)構(gòu):產(chǎn)品—父模塊—子模塊，其中子模塊作為產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的最底層，承擔(dān)著主要設(shè)計(jì)責(zé)任。文中在設(shè)計(jì)工作裝置數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)主要采用Access2003建立文件名為slk.mdb數(shù)據(jù)庫(kù)，通過設(shè)計(jì)器創(chuàng)建表k，通過SQL語(yǔ)言建立語(yǔ)義查詢關(guān)系search_all和 search_comp。再利用 VC++6.0建立挖掘機(jī)工作裝置實(shí)例庫(kù)，設(shè)計(jì)過程中通過DB Grip和Data相互配合連接slk.mdb數(shù)據(jù)庫(kù)，連接時(shí)應(yīng)將其轉(zhuǎn)換成低版本的數(shù)據(jù)庫(kù)，通過Access工具將其轉(zhuǎn)換成97文件格式，轉(zhuǎn)換后的文件格式變?yōu)?.ldb。如圖2所示，文中ODBC層主要應(yīng)用了Access驅(qū)動(dòng)程序是來(lái)實(shí)現(xiàn)ODBC提供的API函數(shù)與數(shù)據(jù)源進(jìn)行交互鏈接，并通過驅(qū)動(dòng)程序管理器對(duì)其進(jìn)行管理控制。應(yīng)用層中，應(yīng)用程序主要用來(lái)調(diào)用ODBC提供的API函數(shù)，當(dāng)應(yīng)用程序訪問數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，首先必須在Windows系統(tǒng)上運(yùn)用ODBC數(shù)據(jù)源管理器注冊(cè)一個(gè)數(shù)據(jù)源，ODBC管理器根據(jù)數(shù)據(jù)源提供的數(shù)據(jù)庫(kù)信息，建立起ODBC與數(shù)據(jù)庫(kù)之間的聯(lián)系，當(dāng)用戶需要訪問數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，只需輸入數(shù)據(jù)源名就可以找到具體的數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖2 ODBS數(shù)據(jù)訪問流程

4 基于CBR技術(shù)工作裝置實(shí)例庫(kù)管理

基于實(shí)例推理 (Case Based Reasoning，CBR)技術(shù)的核心思想就是利用以往的經(jīng)驗(yàn)解決新的問題［2］。本文在完成了工作裝置實(shí)例庫(kù)的設(shè)計(jì)之后，采用基于CBR技術(shù)實(shí)現(xiàn)工作裝置實(shí)例庫(kù)的管理，如產(chǎn)品實(shí)例的檢索、查詢、修正、儲(chǔ)存等過程［5］，具體的CBR推理流程如圖3所示。文中在應(yīng)用CBR技術(shù)對(duì)挖掘機(jī)工作裝置實(shí)例庫(kù)進(jìn)行管理時(shí)，主要對(duì)實(shí)例檢索和實(shí)例修正兩方面進(jìn)行了重點(diǎn)研究。

圖3 CBR技術(shù)流程

4.1 實(shí)例檢索

實(shí)例檢索是CBR研究中的一個(gè)重點(diǎn)，比較常用的檢索方法有最近相鄰策略，歸納推理引導(dǎo)策略，基于知識(shí)的引導(dǎo)策略等［6］。

(1)最近相鄰策略。該雖然簡(jiǎn)單易行，但存在檢索速度慢，且缺乏多視角的檢索功能。

(2)歸納推理策略。在算法的過程中最常用的是ID3算法［7］，即遞歸地逐層決定根節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)，直至把所有的實(shí)例歸結(jié)為一決策樹，其中每一步都選取信息增益最大的屬性。其啟發(fā)函數(shù)如下:

但在實(shí)踐中逐漸發(fā)現(xiàn)ID3算法的一些問題，根本原因在于采取的“信息”不是最優(yōu)的啟發(fā)函數(shù)，從而導(dǎo)致ID3易偏向于取值較多的屬性等缺點(diǎn)。

(3)基于知識(shí)的引導(dǎo)策略

文中采用基于實(shí)例推理CBR技術(shù)，在檢索過程中將以上3種策略相結(jié)合的方法，通過已知的挖掘機(jī)工作裝置知識(shí)信息，建立相應(yīng)的工作裝置實(shí)例庫(kù)，根據(jù)幾何特征及數(shù)據(jù)信息對(duì)相似實(shí)例對(duì)象進(jìn)行遞歸相識(shí)檢索，直到檢索出最佳相似實(shí)例為止。

具體的實(shí)例檢索流程如圖4所示。

圖4 實(shí)例檢索過程圖

4.2 實(shí)例修正

實(shí)例修正作為CBR過程中的關(guān)鍵技術(shù)，是實(shí)例檢索和實(shí)例儲(chǔ)存的重要橋梁。針對(duì)不同的實(shí)例修正對(duì)象和實(shí)例特征，產(chǎn)品實(shí)例修正方法也各有不同，其中最為普遍常用的方法為構(gòu)造修改法和重構(gòu)修改法兩種。

文中在對(duì)挖掘機(jī)工作裝置的實(shí)例修正過程中，通過對(duì)特征權(quán)重的修改和調(diào)整來(lái)確定各實(shí)例對(duì)象特征值k的范圍，通過特征值k范圍確定實(shí)例相似度S的范圍，若實(shí)例對(duì)象的相似度在此之內(nèi)，則為可用實(shí)例，若不在，則改為其他修正方式，具體流程如圖5所示。

圖5 實(shí)例修正過程

4.3 工作裝置實(shí)例庫(kù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

基于挖掘機(jī)工作裝置模塊劃分結(jié)果和工作裝置的EER模型建立挖掘機(jī)工作裝置實(shí)例庫(kù)系統(tǒng)如圖6所示。

圖6 挖掘機(jī)工作裝置實(shí)例庫(kù)

產(chǎn)品實(shí)例配置樹顯示了挖掘機(jī)工作裝置所有模塊的組成，產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)主要是從宏觀上呈現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)及設(shè)計(jì)特點(diǎn);而零部件實(shí)例庫(kù)，主要是從微觀上描述產(chǎn)品，此數(shù)據(jù)庫(kù)最大的特點(diǎn)是將產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)與零部件實(shí)例庫(kù)集為一體，既能從宏觀上了解產(chǎn)品構(gòu)成，又能從微觀上知道具體零部件的設(shè)計(jì)信息;既能將不同型號(hào)挖掘機(jī)的子模塊與設(shè)計(jì)實(shí)例對(duì)象進(jìn)行一一匹配，又能將同一模塊各子模塊進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，簡(jiǎn)化了系統(tǒng)整體的管理規(guī)模。設(shè)計(jì)時(shí)，通過選擇不同的子模塊設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，分別通過實(shí)例檢索、相似度匹配和實(shí)例修正等過程 (如圖7、8所示)，得到各自的設(shè)計(jì)實(shí)例對(duì)象，再通過實(shí)例組合的形式將其組裝成一個(gè)完整的零部件產(chǎn)品，各個(gè)零部件產(chǎn)品通過再次組合的形式構(gòu)成滿足用戶需求的挖掘機(jī)工作裝置。

圖7 實(shí)例檢索

圖8 實(shí)例修正

5 結(jié)論

利用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)首先對(duì)挖掘機(jī)工作裝置建立了EER數(shù)據(jù)模型，并根據(jù)EER數(shù)據(jù)模型，運(yùn)用了面向?qū)ο蟮膶?shí)例表達(dá)方法，將產(chǎn)品各模塊以編程符號(hào)的形式表達(dá)出來(lái)，并據(jù)此設(shè)計(jì)了整個(gè)工作裝置部分的實(shí)例庫(kù)，同時(shí)，采用CBR技術(shù)對(duì)產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)的檢索和修正提出了相應(yīng)的策略，檢索過程中綜合運(yùn)用最近相鄰策略、歸納推理策略和基于知識(shí)的引導(dǎo)策略，通過實(shí)例對(duì)象間的相似度計(jì)算檢索出相似實(shí)例，在實(shí)例修正過程中提出通過對(duì)檢索出來(lái)的相似零件進(jìn)行相似度修正，以特征值確定實(shí)例相似度范圍來(lái)確定實(shí)例修正方法。最后利用VC語(yǔ)言開發(fā)了挖掘機(jī)工作裝置實(shí)例庫(kù)系統(tǒng)，并應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)際。

［1］王亞兵.反鏟液壓挖掘機(jī)工作裝置結(jié)構(gòu)與性能一體化設(shè)計(jì)研究［D］.重慶:重慶大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，2014.

［2］程德蓉，何玉林，陳陣軍，等.基于本體和CBR的數(shù)控機(jī)床故障診斷教學(xué)系統(tǒng)框架研究［J］.機(jī)床與液壓，2011，39(23):168－171.

［3］唐明媚，唐孝蓉.基于PLC與組態(tài)王的生產(chǎn)進(jìn)程數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.機(jī)床與液壓，2014，42(2):115 －116.

［4］包旭.壓路機(jī)智能故障診斷系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)［J］.工程機(jī)械，2007，38(8):8 －11.

［5］李慧，馬正先，謝里陽(yáng).機(jī)械產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)研究及應(yīng)用［J］.機(jī)電工程技術(shù)，2005，34(9):18 －22.

［6］羅戎蕾.基于復(fù)小波變換的紡織品圖案檢索方法研究［J］.浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào).2015，33(1):47 －50.

［7］馮?；?飛機(jī)起落架抗疲勞制造工藝決策支持系統(tǒng)研究［D］.南京:南京航空航天大學(xué)，2010.

Development and Research of Instance Library of Excavator Working Device Based on CBR

BAIYing1，KANG Mingxia2，DING Yue2
(1.Changzhou Institute of Mechatronic Technology，Changzhou Jiangsu 213164，China;2.College of Mechanical and Electrical Engineering，Hehai University，Changzhou Jiangsu 213002，China)

The excavator working device EER datamodelwas builtbased on the database technology.Thewhole part ofworking device instance library was designed by using of the object-oriented expression method based on EER datamodel，at the same time using Case Based Reasoning(CBR)technology to search the product case data and put forward the corresponding strategy of correction.Through the similarity calculation between instance objects searching similar instance，and correct the similarity for the similar parts，with characteristic values determining the scope of the case similarity，the instance correctionmethod was determined.Finally，VC language is used to develop the excavator working device instance library system，which is applied to practical production.

Excavator working device;Database;Instance library;CBR

TH21

A

1001－3881－ (2015)21－127－4

10.3969/j.issn.1001 －3881.2015.21.030

2015－06－02

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目 (51175146);江蘇省優(yōu)秀青年教師青藍(lán)工程項(xiàng)目 (JSQI2014)

白穎 (1975—)，女，碩士，講師，主要從事機(jī)電產(chǎn)品開發(fā)研究。E－mail:bying75@126.com。

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