運營軌道交通隧道管養智能決策專家系統研發

劉楚喬,吳賢國,秦文威,王丙苗,陳世杰,翁 順

(1.武漢地鐵集團有限公司,武漢 430030； 2.華中科技大學土木工程與力學學院,武漢 430074)

引言

近年來,為了緩解大城市地上交通擁堵、運載能力不足等問題,城市軌道交通得到了高速的發展。但是,由于受周邊環境、自身負荷、列車運營等方面的影響,其在運營周期內將會發生各種病害,這些病害如果不能被及時發現并進行評估與維修,將有可能威脅公眾的生命財產安全。為了確保城市軌道交通地下結構在運營期的安全與穩定,除了需要對其進行長期的監測,實時掌握其結構性能變化,并進行結構整體健康評估外,日常的管理養護工作也必不可少。因此,研發一套城市軌道交通運營階段結構安全監測與管養系統,具有重要的實用價值與意義。

關寶樹，姜松湖等[1]結合隧道維修養護的基本經驗,匯集了我國隧道管養專家的知識和經驗,通過建立知識庫的方法,開發并研制了鐵路隧道病害診斷專家系統(TDD)。日本國鐵開發的隧道監測養護專家系統是由日本鐵道綜合技術研究所內的主機和分散在各現場微機終端構成的,終端的功能包括輸入病害前置條件、評價健康狀態及提示人工巡檢項目[2,3]。王波等[4]以廈門翔安海底隧道作為研究背景,對處于多因素作用下的海底運營階段隧道的結構安全性評價進行研究,開發設計了海底隧道維修養護數據庫管理系統、結構安全評價系統以及計算機軟件系統,為海底運營隧道安全提供技術支持。而基于Jess(Java expert system shell)的專家系統開發語言則是眾多人工智能技術的一種[5],丁鼎等[6]將基于Jess的智能系統成功運用于礦井的通風設計中,該系統能對故障進行快速高效的識別分析,對減少礦井的事故發生、保障礦井安全具有較大的意義。陸耀華等[7]提出了一種使用Jess的開發方法,對提高專家系統效率具有較大作用,并對其中的各項技術進行了詳細的解釋,經過驗證證明此方法的有效性。王溪波等[8]分析了Jess的主要特點和Web的主流開發技術,給出了將Jess嵌入Java程序這一開發基于Web的專家系統的方法,并使用該方法設計一個大學生心理測試專家系統,用系統的正常運行證明了提出方法的可行性和有效性。李存岑等[9]開發基于JESS和J2EE的自動扶梯安全檢驗專家系統,解決自動扶梯安全檢驗項目的安全風險無法量化,導致檢驗結論出現偏差的問題,經過實際應用證明了該系統的準確性和可行性。目前,Jess專家系統開發語言已較多的運用于機械工程、環境工程等領域的維修決策專家系統開發中[10-11],而對于土木工程領域還較少使用[12]。

為了提高管養工作的科學性與高效性,本研究通過調研并參考隧道管養規范以及專家經驗總結,形成軌道交通隧道結構病害管養維修措施知識庫,通過使用Jess人工智能專家系統開發語言,開發具有管養智能決策以及管養經驗知識擴充兩項子功能的軌道交通隧道管養決策專家系統功能模塊。

1 基于Rete算法的Jess專家系統外殼原理

Jess(Java Expert System Shell)專家系統外殼是一種基于Rete算法的專家系統開發語言[13-14]。它是由美國Sandia國家實驗室于1995年以Java為核心技術開發出來的一種專家系統開發語言,其核心主要由事實庫、規則庫、推理機[15]三部分組成。

其中事實庫即工作存儲器,它將存儲外部傳入的事實條件,同時保存推理機中Rete算法保存的上一次模式匹配的臨時結果。

規則庫則存儲利用Jess開發語言編寫的各類產生式規則,其中一個產生式規則由前件(Left-hand-side)和后件(Right-hand-side)兩個部分組成,前件為規則觸發的條件,而后件則是規則觸發后將要執行的動作。

推理機中內嵌基于Rete算法的模式匹配引擎、議程以及執行引擎三部分。模式匹配引擎將工作存儲器中的事實庫與規則的前件進行模式匹配,從而確定執行哪些規則。被激活的規則可能不止一個,當出現多規則同時被激活時,所有被激活的規則就會以沖突組的方式進入議程中,議程將這些觸發的規則進行優先級排序,將優先級最高的規則進行觸發。被觸發的規則進入到執行引擎中,執行引擎將按照規則的后件執行動作,完成推理匹配。

2 基于Jess管養專家系統規則庫的建立

建立基于Jess管養專家系統的規則庫,即是將現行的管養規范和標準、專家經驗以及地方軌道交通集團的企業標準等管養知識歸納整理后，使用Jess專家系統開發語言，編寫為一條條病害情況(前件)對應病害維修措施(后件)的產生式規則形式。本文規則庫的建立依據現行管養規范、標準、文獻資料[16-18],同時調研了武漢地鐵集團的企業管養手冊、管養工程師經驗,將軌道交通盾構隧道常見的裂縫病害、滲漏水病害、劣化剝落病害、沉降及不均勻沉降、隧道斷面變形等病害建立了相應的管養規則庫。

如果需要推理出某一病害的管養維修措施,則首先需要描述這個病害的情況,程序才能根據病害的情況找出與其適應的管養方法。隧道滲漏水的治理應根據圍巖的水文地質條件進行綜合分析判斷。通常采取“以排水為主,以堵為輔,綜合運用截、堵、排”的治水原則進行滲漏水處置。針對不同的滲漏水形態,應采取不同的治水方法,如注漿處理、開槽處理以及修復泄水洞或集水廊道等措施。

而在Jess管養專家系統的規則庫中,每條規則的前件即是各種病害措施所對應的病害描述。因此,在依據相關軌道交通管養規范并同時考慮管養專家經驗后,形成了如圖1所示的病害描述參數,并依此編寫規則庫與相關程序。

圖2 裂縫病害管養規則決策樹

圖1 病害描述參數

限于篇幅,只給出裂縫病害管養規則庫決策樹,圖2為依據上文所述的相關規范與專家經驗建立的裂縫病害管養規則庫決策樹。對于寬度<0.3 mm的微小裂縫病害,規則庫將根據裂縫密度與滲水情況給出針對微小裂縫的管養措施。由于裂縫病害[19]屬于一種次生病害,過大寬度的裂縫產生可能是隧道管片的沉降、管片斷面的過大變形、圍巖空洞等因素的影響而造成的,因此當裂縫寬度達到0.3 mm時,規則庫將依據《城市軌道交通隧道結構養護技術規范》對寬度>0.3 mm的裂縫需要查明裂縫產生原因的管養要求,結合監測數據與裂縫表觀病害情況,對寬度過寬裂縫推理其病因,從而給出更為準確的管養措施。

建立的滲漏水病害管養規則庫決策樹,首先根據滲漏水發生的位置(管片環縱縫、管片螺栓孔、管片上裂縫、管片墻面)進行一級判別,判別后的病害將根據滲漏水的滲漏速度、滲漏范圍、滲漏水質、螺栓孔密封圈情況等進行二級、三級判別,最終推理出相應滲漏水管養措施。

建立的劣化剝落管養規則庫決策樹,將根據劣化剝落的半徑范圍進行一級判別,不同的半徑范圍具有各自的子決策樹,進行一級判別后的病害將進入子決策樹中根據劣化剝落的程度、劣化剝落的深度進行后續判別,最終觸發與病害最為匹配的管養措施。

沉降病害與斷面變形病害的管養措施都比較統一,對于沉降病害,一般均采用微擾動雙液注漿的方法進行注漿加固,而對于斷面變形病害,主要采用鋼環加固的方法以防止斷面收斂過大。所以相對于其他病害,沉降病害以及斷面變形的病害規則庫決策樹較為簡單,其主要任務從管養措施的推理匹配改變為監測數據的調取，并與GB 50911—2013《城市軌道交通工程監測技術規范》中的監測控制值進行比較。當監測數據超過規范要求的控制值時,觸發管養措施。

按照以上管養規則決策樹編寫的Jess規則庫最終將形成*. clp類型的文件。為了保證程序在進行推理匹配時的高效性以及避免規則庫中漢字的編碼問題,本文將管養措施與規則庫分離開來,即將具體的管養措施存放在數據庫中,規則庫中的管養措施則采用id編碼代替,當規則庫推理出措施編碼后,程序將按照該編碼進行數據庫索引,最終找到相應的管養措施。

3 基于Jess管養專家系統事實庫的建立

管養專家系統的Jess事實庫即為一個存儲外部傳入的病害情況的工作存儲器。因此,在建立事實庫的時候應該根據描述病害情況的參數類型和參數個數設置相對應的槽,但是由于每一種病害的描述都有其不同的參數個數與參數類型,例如裂縫的病害描述有寬度、長度、深度等8個從用戶輸入獲得的參數，以及拱頂沉降、兩拱腰沉降、不均勻沉降等4個從監測數據庫中獲得的參數,而滲漏水的病害描述僅有滲漏現象、滲漏位置、滲漏范圍等3個參數,所以如果按照每種病害的描述參數建立工作存儲器,那么不同的病害類型將不能同時適配一個工作存儲器。而如果對每一類病害類型都根據其病害參數建立一個固定的工作存儲器,那么當需要在管養經驗知識擴充模塊中添加新的病害維修措施時,這個新的病害維修措施將會由于沒有與其適配的工作存儲器而不能進行推理匹配。

所以為了滿足所建立的工作存儲器適配于每一種病害類型,本文在建立的工作存儲器中設置了如圖3所示的4個槽,分別為兩個單字符串型屬性槽,一個多浮點數值型屬性槽,一個多字符串型屬性槽。其中兩個單字符串型屬性槽分別用來存儲傳入的病害類型和病害發生位置,而所有關于病害的數值描述類參數，例如沉降值、裂縫寬度等將拼接為數組全部存入多浮點數值型的屬性槽,對于像滲漏現象、裂縫發展方向等這種病害的文字描述類參數,由于在設計時每一個文字描述參數都在數據庫中存儲了一個對應的id,所以程序將首先對傳入的文字描述參數進行數據庫索引,將其對應的id取出再拼接為數組后全部存入多字符串型的屬性槽。

圖3 Jess事實庫的建立

因為每一種病害在進行推理匹配時都需要向工作存儲器中傳入病害類型和病害發生位置兩個參數,而且這兩個參數的類型都是單字符串型,所以依照圖3所建立的工作存儲器中前兩個屬性槽均能夠適配所有病害。而對于不同病害間具有差異化的參數,由于這些參數一般分為數值型和字符串型,所以對于數值型的病害描述參數，將全部拼接為浮點型數值數組的形式傳入圖3所示的第三個槽中,字符串型的病害描述參數也將全部拼接為字符串型數值數組的形式傳入圖3所示的第四個槽中,當進行推理匹配時,程序將按照數組的索引序號將這些參數與規則庫中的前件對應起來。這樣,事實庫中的后面兩個槽也能夠適配所有病害。

4 基于Jess管養專家系統經驗知識擴充模塊的實現

管養專家系統規則庫的建立，是將各類病害的管養知識使用Jess開發語言，編寫形成一個*. clp類型的文件存放至項目文件夾中。在每次進行推理匹配時,程序先按照路徑尋找到該clp文件,然后再將其讀取后放入推理機中進行運行。這樣的推理模式使得規則庫和系統軟件本體是分離的,所以這不僅方便直接使用Java語言對規則庫進行操作,而且其規則庫的增添、修改或者刪除都不會影響系統本體的運行。這也使得管養經驗知識擴充功能模塊的實現成為可能。

而要實現管養經驗知識擴充的功能則是需要程序能夠將用戶輸入的新的管養經驗知識進行解析后自行使用Jess語言將其編寫形成規則,并建立與其相適配的工作存儲器。因為按照建立的工作存儲器具有適配新添加的病害管養措施的能力,因此該功能的實現只需讓程序能夠滿足解析輸入的管養經驗知識并自行進行規則編寫這一需求。

要在規則庫中新建一條規則[20],則需要編寫規則的前件(Left-hand-side)和后件(Right-hand-side),在管養專家系統的規則庫中,前件即為病害的描述參數,后件即為需要采取的養護維修措施,一個簡單的規則模板示例如圖4所示。為了讓程序能夠自行進行規則編寫,可以預先將規則模板寫入程序中存為字符變量,當用戶輸入新的管養知識后,程序解析其中的病害描述參數和管養措施,然后插空拼接到規則模板的留空處,這樣即可形成一條新的規則。

圖4 規則模板示例

規則庫中存入的規則前件、后件以及傳入工作存儲器的病害事實均是使用與之對應的id進行推理匹配的。所以本文也通過給擴充的管養經驗知識分配具有唯一性的數據庫id來完成對其的解析。新擴充的管養知識由病害描述和與之對應的管養措施兩個部分組成。對于管養維修措施,程序將通過Java語言將其直接存入數據庫,并由數據庫為其分配一個具有唯一性的id。而對于病害描述,程序首先判別其參數類型,如果參數類型為數值型,則直接進入規則模板進行拼接,如果參數類型為字符型,那么程序將根據其是否為系統中的已有病害描述進行數據庫存儲，并索引數據庫為其分配的具有唯一性的id,具體如圖5所示。

圖5 管養經驗知識擴充功能實現流程

5 Jess與Java語言間交互調用接口的實現

由于基于Jess的管養功能在推理過程中需要將人工巡檢得到的軌道交通盾構隧道的病害情況和自動化監測數據調取作為事實條件,而這些事實數據則是由Java語言編寫的調取模塊從數據庫中調取完畢后存儲為Java變量的。但是在Jess的工作存儲器中,其事實條件并不是一個變量,而是一個封裝的類對象,所以Java調取得到的數據不能直接作為事實條件傳入Jess中進行推理匹配,而是需要編寫二者間的數據交互接口。

因為Jess專家系統開發語言的內核是由Java語言編寫的,所以其數據的交互可以采用Java語言中類之間傳遞的方法,即通過編寫與Jess中事實類對象構造相同的JavaBean,然后通過JavaBean中的set方法將變量傳入JavaBean中進行對象打包,打包后的變量將以一個類對象通過Jess的add方法傳入Jess的工作存儲器中,交互接口編寫關鍵技術如圖6所示。

圖6 Jess與Java間數據交互接口技術流程

其中,由于Jess工作存儲器中的事實是以一個template為類對象進行存儲的,template中有數個槽,這些槽將存儲事實的不同條件,所以在構建JavaBean時,需要創建與槽相對應且命名相同的私有變量,以便Jess工作存儲器能夠識別每個槽對應的Java變量,并將其存入槽中。圖7為一個簡單的template類對象所對應的JavaBean構造。

圖7 JavaBean接口構造示例

除了需要滿足Java與Jess間的數據交互,開發完畢的Jess專家系統還應該集成至Java中,供軟件平臺調用。這方面由于Jess提供了相應的Java調用接口,所以在Java中,通過對Jess的核心類Jess. Rete進行實例化,然后將同樣實例化的工作存儲器放入Jess. Rete中,并聲明規則庫的絕對路徑,即可完成Java對Jess的集成調用。

6 管養功能演示

軌道交通盾構隧道管養功能主要由兩個功能模塊構成,分別是專家系統管養決策模塊和經驗知識庫擴充模塊。其中,專家系統管養決策功能模塊負責根據人工巡檢得到的病害情況和監測數據進行推理匹配,給出相應的管養建議,其功能界面如圖8所示。

圖8 專家系統管養決策功能界面

功能界面分為4部分,用戶在病害類型選擇框中選擇相應的病害類型后,右上方的病害情況輸入界面將會根據用戶選擇的病害類型進行改變,不同的病害類型有不同的輸入界面,用戶輸入完病害類型與病害情況后需在左下方的病害位置區間選擇病害發生的里程區間以便調取該病害所在位置的監測數據,在點擊診斷按鈕后,用戶輸入的病害情況以及病害所在位置的監測數據將進入Jess推理引擎進行推理匹配,最終的推理結果將會傳入到右下方的推理結果顯示框中進行顯示。

如表1所示的一個裂縫病害情況后系統自行推理顯示的示例。

表1 裂縫病害情況

該裂縫所在區間的不均勻沉降差為0.395 mm,《城市軌道交通工程監測技術規范》對不均勻沉降的限值要求為0.04%L(L為隧道寬度)=4.776 mm。其不均勻沉降值沒有超過規范限值要求。

建議：(1)對裂縫所在的管片環進行收斂變形監測,并檢查周邊是否存在工程施工與堆土情況；(2)若地面存在堆土,應盡快完成堆土卸載,卸載過程中盡可能分層實施；(3)若管片收斂變形超過限值，應該先待隧道變形穩定后進行鋼環加固；(4)裂縫的修補建議采用鋼板補強法。

由推理結果可以看出,由于裂縫是一條貫通的具有錯動現象的環向裂縫,且裂縫寬度與長度都達到了管養規范的中修要求,產生原因很有可能是裂縫前后里程內的不均勻沉降引起的。所以專家系統首先調取了裂縫所在區間的沉降數據進行了不均勻沉降計算,并與規范值進行比較,在排除了裂縫的產生是不均勻沉降引起的這個原因之后,提出了加強收斂變形監測、進行鋼環加固、采用鋼板補強法進行裂縫修補的管養建議。

該模塊可讓管養專家不需要接觸任何編程語言即可在系統中自行添加、擴充新的病害管養方法與技術,添加后的管養經驗將編譯為Jess規則存放至規則庫中,供管養決策功能進行推理。

7 結論

(1)建立基于Jess管養專家系統的規則庫,即是將現行的管養規范和標準、專家經驗以及地方地鐵集團的企業標準等管養知識歸納整理后,使用Jess專家系統開發語言編寫為一條條病害情況(前件)對應病害維修措施(后件)的產生式規則形式。本文規則庫的建立依據現行管養規范、標準、文獻資料,同時調研了武漢地鐵集團的企業管養手冊、管養工程師經驗,將軌道交通盾構隧道常見的裂縫病害、滲漏水病害、劣化剝落病害、沉降及不均勻沉降、隧道斷面變形等病害建立了相應的管養規則庫。

(2)管養專家系統的Jess事實庫即為一個存儲外部傳入的病害情況的工作存儲器。因此,在建立事實庫的時候應該根據描述病害情況的參數類型和參數個數設置相對應的槽,為了滿足所建立的工作存儲器適配于每一種病害類型,本文在建立的工作存儲器中設置了4個槽,分別為兩個單字符串型屬性槽,一個多浮點數值型屬性槽,一個多字符串型屬性槽。

(3)管養專家系統規則庫的建立，是將各類病害的管養知識使用Jess開發語言，編寫形成一個*. clp類型的文件存放至項目文件夾中。在每次進行推理匹配時,程序先按照路徑尋找到該clp文件,然后再將其讀取后放入推理機中進行運行。這樣的推理模式使得規則庫和系統軟件本體是分離的,所以這不僅方便可以直接使用Java語言對規則庫進行操作,而且其規則庫的增添、修改或者刪除都不會影響系統本體的運行。這也使得管養經驗知識擴充功能模塊的實現成為可能。

(4)由于基于Jess的管養功能在推理過程中需要將人工巡檢得到的軌道交通盾構隧道的病害情況和自動化監測數據調取作為事實條件,而這些事實數據則是由Java語言編寫的調取模塊從數據庫中調取完畢后存儲為Java變量的。但是在Jess的工作存儲器中,其事實條件并不是一個變量,而是一個封裝的類對象,所以Java調取得到的數據不能直接作為事實條件傳入Jess中進行推理匹配,編寫了Jess與Java語言的調用與數據交互接口,實現了Jess與軟件平臺的集成。