基于Visual Prolog的液壓站最小故障診斷專家系統的實現

蔣冰華　梅　娟　景　峰　楊　晴　魏穎豪

(三峽大學 電氣與新能源學院， 湖北 宜昌　443002)

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基于Visual Prolog的液壓站最小故障診斷專家系統的實現

蔣冰華梅娟景峰楊晴魏穎豪

(三峽大學 電氣與新能源學院， 湖北 宜昌443002)

摘要：液壓站的故障診斷及處理對重大設備液壓系統的安全運行有重要影響，根據專家的故障診斷經驗知識，利用Visual Prolog實現了故障診斷數據庫和數據庫管理系統，針對液壓站中壓力故障實現了故障推理機，推理機推理的結果表明本文設計的最小專家系統故障診斷的結果是準確的．

關鍵詞：液壓站；專家系統；Visual Prolog；推理機

Visual Prolog是基于Prolog語言的可視化集成開發環境，它在專家診斷系統中被廣泛應用．文獻[1]將Visual Prolog運用于石油煉化中的催化裂化故障診斷專家系統中，對出現的故障能夠有效地推理分析并及時查找出故障原因；文獻[2]將Visual Prolog運用在齒輪加工工藝故障診斷專家系統中，設計了齒輪加工工藝故障管理系統并實現了其故障診斷功能．

液壓站由一系列的功能器件組成，包括油泵、液壓閥、油箱、傳感器、壓力表及電氣盒等．液壓站工作時，電動機帶動液壓泵旋轉，油泵從油箱中吸油，將機械能轉換為液壓能，壓力、流量和方向閥控制液壓系統中油液的壓力大小、速度快慢和油液的流動方向[3]．本文將Visual Prolog運用在液壓站故障診斷專家系統中，不僅可實現故障在線監測，還可實現故障推理，使得工作人員能快速找出故障原因及做出相應的維護措施．

1液壓站故障診斷專家系統結構

專家系統的基本結構是指專家系統各組成部分的構造方法和組成形式．不同的應用領域，專家系統的體系結構和功能也各不相同．本文液壓站故障診斷專家系統結構如圖1所示，箭頭方向表示信息流動的方向．專家系統通常由人機界面、解釋機制、推理機、知識庫、綜合數據庫、知識獲取等組成．

建立液壓站故障診斷專家系統的關鍵在于盡可能早地著手建立系統，從一個較小的系統開始，逐步擴充為一個日臻完善的系統．由于專家系統是用符號語言來描述知識進行推理，它需要利用推理機、知識庫和綜合數據庫來實現．

圖1　液壓站故障診斷專家系統結構

2液壓站故障診斷數據庫

液壓站的供油壓力是否穩定關系著開鐵口機能

否正常的運行，根據專家的經驗及影響供油壓力的因素，選取“節流閥堵塞”、“壓力傳感器故障”、“油泵進油過濾器堵塞”、“溢流閥閥芯卡死”等作為液壓站故障預測的主要因素[4]．故障診斷數據庫在專家系統中尤為重要，它是根據專家的經驗及液壓站的結構建立的，包括故障類型、故障信息、故障原因以及解決措施[5]，見表1，是液壓站故障診斷數據庫的一部分．液壓站發生故障時，可能的故障是節流閥故障、電機故障、油泵故障、溢流閥卡死等，由于液壓站工作時，各部件之間都有聯系，因此故障原因也錯綜復雜，有可能是本身故障引起的，也可能是前后聯系的部件故障引起的，一種故障可能對應很多種故障原因，一種故障原因也可能引起多種故障，因此需要在實際的故障診斷中不斷完善故障診斷數據庫．

表1　液壓站部分故障類型

3液壓站故障診斷數據庫的實現

由于故障的類型、故障發生部位很難事先完全預測，因而數據庫可能不完善，當發生的故障在數據庫中搜索不出時，要進行人工檢查并將故障的信息以及原因添加到數據庫，以備日后所用．由于數據庫是根據專家的經驗建立的，因而可能存在經驗錯誤，在每次的故障診斷后，要及時修改數據庫，數據庫的不斷更新使得專家系統診斷結果更精確，因此要實現數據的添加、刪除、修改及保存．

用Visual Prolog語言實現液壓站數據庫的添加、刪除、修改及保存，如圖2所示界面，添加新的故障時，需要輸入故障所發生的部位，故障發生時的信息，故障發生的原因以及專家如何解決此故障，點擊添加按鈕后，系統會自動給此故障一個編號．修改故障信息時，只要選擇故障發生時的信息以及故障發生的原因，系統會自動給出此故障的完整信息，此時就可以對它進行修改．刪除故障與修改故障信息相類似，也是只要選擇故障發生時的信息以及故障發生的原因，點擊刪除按鈕，該類故障將被刪除，不管是添加新的故障信息還是修改或刪除故障信息，只有在點擊保存之后數據庫才被更新，下次調用數據庫時才是更新后的數據庫．

圖2　數據庫的添加、刪除和修改

液壓站故障數據庫的Visual Prolog部分程序代碼如下：

predicates

onListboxSelectionChanged : listControl::selectionChangedListener.

clauses

onListboxSelectionChanged(Source) :-

[Information | _T]= Source:getSelectedItems(),

data::getSomeReasons(Information, ReasonList),

reasonBox_ctl:clearAll(),

reason_ctl:setText(" "),

device_ctl:setText(" "),

information_ctl:setText(" "),

id_ctl:setText(" "),

management_ctl:setText(" "),

reasonBox_ctl:addList(ReasonList), !.

onListboxSelectionChanged(_Source).

4液壓站數據庫管理系統的實現

如圖3所示是液壓站數據庫的管理界面，當液壓站中發生電機故障時，選擇發生此故障時的故障信息，選擇發生此故障時的故障信息，通過專家系統診斷，得出發生電機故障時可能的故障原因分析以及采取對應的故障解決措施，同時按診斷結果按鈕后，系統會給出故障解釋信息，使用戶對發生的故障信息有更詳細的了解，以便于更快地解決故障．

圖3　數據庫的管理界面

液壓站故障數據庫管理的Visual Prolog部分程序代碼如下：

predicates

onDeviceSelectionChanged : listControl::selectionChangedListener.

clauses

onDeviceSelectionChanged(Source) :-

[Device | _T]= Source:getSelectedItems(),

data::getSomeInformations(Device, InformationList),

information_ctl:clearAll(),

SingletonList= removeDuplicates(InformationList),

information_ctl:addList(SingletonList),

reasonEdit_ctl:clearAll(),

managebox_ctl:clearAll(), !.

onDeviceSelectionChanged(_Source).

5故障推理機的實現

推理機是協調控制整個故障診斷專家系統的重要組成部分，推理機根據實時輸入數據庫的故障信息，利用知識庫中的規則，按照正向推理與反向推理相結合的推理策略來求解當前輸入的故障類型，最后向用戶提供診斷信息．如圖4所示是故障推理機的工作界面，當輸入故障發生時的征兆時，點擊查詢按鈕，系統就搜索知識庫中的條件部分，若存在，則進行正向推理，將輸入的征兆與知識庫中的規則匹配，若匹配成功，則得出結論，若匹配失敗，用戶啟動匹配的規則修改知識庫，反之，進行反向推理．如圖4所示，當輸入液壓站發生故障時的3條故障征兆：“壓力表無讀數”、“液壓泵正常工作”、“流量計讀數正常”，系統自動快速去知識庫搜索，將這3個故障征兆與知識庫中已有的規則進行匹配，最后推斷出故障原因是壓力表損壞，并給出了解決的措施是更換壓力表．

圖4　故障推理機的工作界面

6結語

本文對液壓站的常見故障進行了分析，建立了液壓站的故障診斷數據庫，利用Visual Prolog軟件實現了數據庫、數據庫管理系統及專家系統的故障推理，對液壓站中出現的常見故障能夠給出故障原因分析以及相應的故障解決措施，維修人員及時對出現的故障進行檢查，有效地提高了液壓站的運行可靠性．

參考文獻：

[1]馬昕，鄭璇，張貝克，等．基于Visual Prolog的催化裂化故障診斷系統的設計與實現[J]．計算機與應用化學，2009，26(1)：35-38．

[2]盧慧敏，覃壽同，李大磊．基于Visual Prolog的齒輪加工工藝專家系統設計[J]．設計與研究，2007，15(3)：31-32．

[3]木合塔爾，于宏偉，郭昊虔，等．板框式壓濾機液壓站常見故障分析及解決方案[J]．石油和化工設備，2012，15(3):63-65．

[4]王冬梅．基于小波神經網絡的提升機液壓站故障預測的研究[J]．煤礦機械，2014，35(1)：228-229．

[5]徐瑞銀，董和平．液壓站故障診斷專家系統分析法[J]．煤礦機械，2004，67(10)：131-132．

[責任編輯張莉]

DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2016.03.021

收稿日期：2015-09-15

通信作者：蔣冰華(1961-)，男，教授，碩士生導師，主要研究方向為現代檢測與控制技術．E-mail：13307208556@189.cn

中圖分類號：TP277.3

文獻標識碼：A

文章編號：1672-948X(2016)03-0095-03

Achievement of Minimum Fault Diagnosis Expert System in Hydraulic Based on Visual Prolog

Jiang BinghuaMei JuanJing FengYang QingWei Yinghao

(College of Electrical Engineering & Renewable Energy, China Three Gorges Univ., Yichang 443002, China)

AbstractIt's important for safe operation of the opening machine of fault diagnosis and treatment in hydraulic. The database of fault diagnosis has been established based on experience and knowledge of experts. The fault diagnosis database and database management systems also have been achieved by using Visual Prolog. The fault reasoning is given for the fault of pressure gauge in hydraulic. The achievement of inference engine is the key, which determines the accuracy of results of fault diagnosis.

Keywordshydraulic;expert system;Visual Prolog;reasoning machine