Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методы и средства компьютеризации вибродиагностики МНА 14
1.1. МНА и анализ причин их вибрации 14
1.2. Методы вибродиагностики МНА 25
1.3. Средства вибродиагностики МНА 36
1.4. Методология построения ЭС 51
Глава 2. Исследование диагностических признаков и критериев диагностировании МНА 56
2.1. Методы обнаружения неисправностей,основанные на моделях 59
2.2. Выбор методов обработки информационно-диагностического сигнала
2.3. Пространства диагностических признаков вибрации МНА 80
2.4. Создание признакового пространства технических состояний МНА 95
Глава 3. Разработка архитектуры, алгоритмического и информационного обеспечения ЭС 117
3.1. Разработка модели представления знаний 120
3.2. Разработка архитектуры ЭС 126
3.3. Разработка механизма логического вывода 130
3.3.1. Разработка метода поиска решений 130
3.3.2. Разработка механизма управления функционированием ЭС 137
3.4. Разработка информационного обеспечения 142
Глава 4. Реализация и применение ЭС вибродиагностики МНА 150
4.1. Выработка требований к аппаратным и программным средствам вибродиагностики МНА 150
4.2. Программное обеспечение ЭС 154
4.3. Аппаратная реализация ЭС вибродиагностики 160
4.4. Функциональные возможности и результаты практических исследований ЭС вибродиагностики 170
Заключение 175
Литература 178
Приложения 187
- Методы вибродиагностики МНА
- Выбор методов обработки информационно-диагностического сигнала
- Разработка архитектуры ЭС
- Программное обеспечение ЭС
Введение к работе
В настоящее время методы и средства неразрушающего контроля (НК) и технической диагностики (ТД) играют большую роль в обеспечении высокого качества продукции и надежности эксплуатации оборудования. Современные тенденции в разработке и использовании средств НК и ТД характеризуется интенсивной компьютеризацией. Применение современной компьютерной техники, прежде всего высокопроизводительных, относительно недорогих персональных компьютеров, сделало возможным появление качественно нового поколения приборов и систем НК и ТД. Отличительной особенностью устройств данного поколения является наличие у них развитых систем компьютерной обработки информации, использующих эвристические и формальные методы. По пока ещё высока роль человека в процессе измерений и принятий решений при диагностировании. Это обстоятельство вносил субъективный фактор в работу систем НК и ТД. 11оэгому можно твердо утверждать, что в наше время не потеряла своей актуальности задача автоматизации процесса диагностирования. Наиболее перспективным в этом направлении является разработка экспертных систем (ЭС), которые на базе теории искусственного интеллекта способны эффективно решать проблемы связанные с процессами ТД.
Одним из наиболее важных направлений ТД является вибродиагностика машин и механизмов. В этом случае информативным параметром - является вибрация, характер которой зависит от вігутреннего состояния отдельных узлов.
В частности, внедрение ЭС вибродиагностики магистральных насосных агрегатов (МНА) позволит повысить эффективность работы нефтеперекачивающих станций (НІ 1С): уменьшится стоимость эксплуатации и ремонта МНА, позволит перейти от обслуживания по графикам планово-предупредительных работ (ППР) к обслуживанию по реальному состоянию агрегата. ЭС позволит в значительной мерс преодолеть трудности,возникающие
6 в процессе определения технического состояния МНА,и получать результаты качественно не уступающие решениям, принимаемым человеком- экспертом.
Вибродиагностика, как самостоятельная наука, начала зарождаться в 60-х годах. В России первые научно-технические подразделения, работающие в области вибродиагностики, появились в ИМАШ им. акад. А.А Благонравова (проф. М.Д. Генкин), ЦНИИ им АН. Крылова (проф. В.И. Попков, проф. К.И. Селиванов), в Государственном научном центре ЦИАМ (проф. И.А. Биргер), ЦКТИ (проф. В.И. Олимпиев).
У истоков вибродиагностики стояли М.А. Брановский, Биргер И.А., Б.В. Павлов, Б.Т. Рунов, Э.Л. Позняк, И.С. Лисицын, В.И. Петрович. Ими были разработаны методы балансировки гибких роторов, методология вибрационных испытаний оборудования, основная часть которой позже приобрела новое научное название «диагностическое тестирование», создан целый ряд специальных виброизмерительных приборов. Они провели многочисленные практические работы на оборудовании, которые выявили основные особенности и причины вибрации агрегатов и механизмов [5, 6, 13, 23, 59, 60, 72, 81, 82].
В области исследования и создания виброизмерительных приборов наиболее известны работы академика Н.Н. Андреева, Р.В. Васильевой, К.Р. Цеханского (НПО ЦНИИТМАШ), В.П. Дунаевского, М.И. Субботина, Ю.В. Лукашина (ГФУП НПО ИТ), В.В. Клюева, В.Н. Ковальского, К).И. Иориша, B.C. Лоскутова, Г.В. Зусмана, АС. Больших, А.П. (ЗАО МНПО «Спектр»). О.Е. Шведенко (Таганрогский завод «Виброприбор»), B.C. Голубева (ИМАШ РАН), В.Г. Широкова (завод «Биафизприбор» г. Львов) и других [18, 19, 22, 47, 56, 901.
Над проблемой низкочастотной вибрации (НЧВ) энергетического оборудования работали А.Г. Костюк, В.И. Олимпиев, А.З. Зиле, И.А. Ковалёв и другие. Они разрабатывали математические модели системы «турбоагрегат-фундамент основания» [2, 54, 70].
Проблемами, относящимися к динамике электрических машин, а также к общим вопросам вибрации, занимался В.М. Фридмана. А.Г. Костюк и ЕВ. Урьев со своими коллегами исследовали вибрацию турбинных дисков и лопаток. Вопросы балансировки систем связанных роторов решены А.С. Гольдиным [30J.
Изначальной целью упомянутых работ было установление связи между:
а) физической особенностью рабочих процессов в машинах и механизмах
различных принципов действия, динамикой взаимодействующих между собой
движущихся элементов и узлов; конструкция элементов рабочих узлов,
количеством (точностью) их изготовления и состоянием в процессе
эксплуатации;
б) временными, спектральными и статистическими характеристиками
возбуждаемых при работе машин и механизмов вибрации и шума.
В.И. Попковым, Н.В. Григорьевым, В.А. Якимовым, П.А. Стояновой и другими учёными выполнено обобщение результатов исследования взаимосвязи рабочих процессов и состояния узлов механизмов с вибрационными процессами и предложены направления использования этих закономерностей для вибродиагностики технического состояния машин и механизмов. Рассмотрены различные типы диагностических моделей, по которым можно оценить техническое состояние машин как при квазидетерменированнои, так и при статической связи спектральных составляющих вибрации со структурными параметрами машин (метод активного эксперимента, метрические методы с использованием в качестве мер сходства Евклидова расстояния, квадрата расстояния, расстояния по Хеммингу, углового расстояния и т.д.) |75].
Э.Л. Мышинским, В.А. Якимовым и др. изучены закономерности флюктуации вибрации судовых машин в процессе эксплуатации при их неизменном техническом состоянии из-за изменения параметров электрической сети, тепловых режимов работы, нагрузки, атмосферных условий, условий
эксплуатации и т.д. Разработаны методы обработки вибрационных сигналов для учёта упомянутых закономерностей, их исключения при решении вопросов диагностики технического состояния машин; выявления монотонного изменения вибрации, вызванного ухудшением технического состояния, из-за появления отдельных неисправностей, а также скачкообразных изменений вибрации, связанных с поломками.
Л.Я. Гутин и А.В. Римский-Корсаков указали, что для решения задач диагностики информации только о кинематических параметрах вибрации недостаточно. Необходима информация о динамических силах и потоках колебательной энергии. В связи с этим в ЦНИИ им акад. Л.II. Крылова, ИМАШ им акад. А.А. Благонравова и АКИН им акад. А.А. Андреева с 50-х годов проводятся работы по созданию методов измерения, определения источников колебаний, а также вибродиагностики динамических сил и потоков колебательной энергии при работе машин и механизмов. В частности разработаны методы измерения:
- динамических сил, действующих со стороны механизмов на присоединённые
конструкции;
- колебательных мощностей, излучаемых механизмами в виде шести
составляющих вибрации (линейных и поворотных);
колебательных мощностей, излучаемых в трубопроводы по стенкам (при действии сил и моментов) и в жидкости;
составляющих колебательных мощностей, излучаемых по валопроводам и стержневым конструкциям в виде продольных, поперечных и крутильных колебаний.
Большой вклад в фундаментальные исследования и прикладные разработки в области вибродиагностики внесли К.В. Фролов, А.II. Гусенков, М.Д. Генкин, Л.Э. Айрапетов, А.Г. Соколова, Ф.Я. Балицкий, И.И. Хомяков, С.Н. Панов, ВВ. Яблонский, B.C. Голубев, Ю.И. Бобровицкий. Ими
разработаны методы взаимных спектров вибрационных и силовых процессов, механических сопротивлений, модуляционных характеристик, энергетические методы взаимности и др. [7, 20, 26, 31, 34J.
Разработаны технологии обнаружения и диагностирования зарождающихся дефектов, базирующиеся на применении специально модифицированных статистических характеристик вибрационных сигналов -безразмерных амплитудных дискриминантов, клиппированных по амплитуде вибросигналов, индексов амплитудной и фазовой модуляции вибрационных сигналов в зонах вынужденных и собственных частот механической системы, применения каскадной демодуляции, биполярного сигнатурного анализа, моментных характеристик вииброакустического сигнала до четвёртого порядка включительно, функций статистической связи колебательных процессов в различных точках машинной конструкции, оценке вида и степени нелинейности механической системы, возникающей или усиливающейся при деградации узлов, с помощью функций авто- и взаимной регрессии.
Эффективность применяемых средств контроля и диагностирования зависит прежде всего от заложенного в систему диагностики алгоритмического и программного накопления баз данных и баз знаний.
За время, прошедшее с момента первых измерений вибрации до создания современных компьютеризованных вибродиагностических комплексов в России, накоплены громадные базы знаний в области виброметрии, динамики и прочности машин, информатики, теоретической механики, которые стали научной основой прикладных работ по разработке и производству технических устройств и системного программного обеспечения виброметрии.
В свете выше^-перечисленного, наиболее целесообразным представляется то, что исследовательские и прикладные работы в области вибродиагносгики необходимо проводить в следующих направлениях:
совершенствование методов первичной обработки сигналов, а, именно, частотной и временной селекции, синхронного (когерентного) накопления, амплитудной и фазовой демодуляции, анализа орбитальных характеристик динамического движения центра вала, демодуляция узкополосных сигналов, выделенных в области одной из собственных частот колебаний дефектного узла и в области одной из вынужденных частот колебаний дефектного узла;
совершенствование алгоритмов и программ, используемых при принятии диагностических заключений, в т.ч. процедур спектрально-корреляционного, сигнатурного, кластерного анализа, математической статистики;
исследование вибрационных и динамических процессов оборудования, работающего в различных технологических режимах 5 с целью накопления статистических данных об этих процесса;
разработка микропроцессорных систем распределённого типа, т.е. систем, в которых каналы измерения являются автономными микропроцессорными модулями, встроенными в датчики;
определение корреляционных связей между параметрами, характеризующими техническое состояние механизмов (температура, расход, пульсация давления, содержание частиц металлов в масле и др.),, с параметрами вибрации и использование этих данных для повышения достоверности диагностирования.
Целью работы является создание ЭС вибродиагностики МНА на базе портативных виброанализаторов .
Для решения поставленной цели необходимо на основе особенностей вибродиагностики МНА, с применением идеологии ЭС провести :
- анализ причин высокой вибрации на МНА;
анализ признакового пространства спектра вибрации МНА и получить диагностические признаки, исследовав вибрационные процессы; характерные для различных технических состояний;
разработку модели представления знаний;
разработку методики построения ЭС;
разработку архитектуры ЭС;
разработку эвристическо-вычислительных процедур поиска причин высокой вибрации МНА;
разработку интеллектуального и программно-информационного обеспечения;
разработку методики применения ЭС и протестировать её на адекватность поставленным задачам.
В первой главе диссертации рассматривается объект диагностики МНА НПС и задачи диагностики технического состояния агрегата, которые решают системы вибродиагностики. Выявлены задачи, при решении которых наиболее эффективны системы вибродиагностики, и сформулирован ряд требований к данным системам. Проведен анализ методов и средств вибродиагностики. Рассмотрена методология создания ЭС. В результате чего показана необходимость создания признаковых пространств, адекватных реальным техническим состояниям МНА, а также их реализация в базах знаний интеллектуальных систем вибродиагностики.
Во второй главе рассмотрены методы обнаружения неисправностей на основании моделей и выбран метод на основании модели сигнала, проведен выбор методов обработки информационно-диагностического сигнала, проанализировано пространство диагностических признаков вибрации МНА и исследованы вибрационные процессы, вызываемые дефектами МНА. В основу предложенного пространства диагностических признаков положен синтез методов спектрально-корреляционного анализа и методов распознавания образов в рамках детерминистского подхода к распознаванию.
В третьей главе описана разработанная ЭС вибродиагностики. Система позволяет синтезировать в интерактивном режиме быстродействующие алгоритмы обработки виброинформации и решать конкретные задачи технической диагностики МНА. Такой подход обеспечивает гибкость и
многофункциональность системы. В результате создания системы исследованы свойства, оценена достоверность, а также эффективность методов и алгоритмов диагностирования.
В четвертой главе представлена созданная ЭС вибродиагностики МЫЛ, в которой реализованы модели и алгоритмы диагностики состояния узлов и агрегатов МНА, описана аппаратурная и программная реализация системы, дана оценка ее функциональных возможностей и результатов практического внедрения.
На защиту в диссертационной работе выносятся:
Разработанная ЭС вибродиагностики МНЛ на базе портативных виброанализаторов, позволяющая оценивать техническое состояния агрегата непосредственно на ГІПС без присутствия эксперта, хранить данные виброизмерений и историю диагностики, организовать техническое обслуживание МНА по состоянию.
Выявленные диагностические признаки технических состояний МНЛ, используемые при вибродиагностике.
Результаты исследований влияния сезонных факторов и режимов малых подач на характер вибрационных процессов, а также зависимости вида фигур Лиссажу для виброускорения от технического состояния МНА.
Метод оптимизации пространства признаков технических состояний МНА, построенный на базе синтеза методов спектрально-корреляционного анализа и детерминистского подхода к распознаванию образов, позволяющий повысить достоверность диагностики за счет использования программных средств.
Результаты исследования основных моделей представления знаний, видов архитектур ЭС.
Механизм логического вывода, использующий оригинальный алгоритм поиска неисправностей МНА.
Методика проведения вибродиагностического обследования МНА с помощью портативных запоминающих коллекторов и анализаторов.
Методика обслуживания МНА НПС по результатам вибродиагностического обследования.
Методы вибродиагностики МНА
Диагностирование технического состояния машин и механизмов на основе контроля вибрации проводится в три этапа : описание вибрационного состояния объекта, выделения признаков и постановки диагноза.
Задача описания объекта диагностики состоит в получении экспериментальной информации, необходимой для определения класса состояния МНА. Прямые признаки состояний в вибродиагностике обычно недоступны для непосредственного измерения, поэтому измеряют связанные с ними параметры вибрации. Прямые или косвенные параметры, используемые для диагностики, являются диагностическими признаками, а процессы, несущие эти признаки, диагностическими сигналами. В вибрационной диагностике нахождение эффекгивных признаков - главная задача [ 19, 20] .
Прямое использование мгновенных значений измеряемых параметров вибрации в качестве диагностических признаков мало эффективно из-за отсутствия детерминированной связи между техническими состояниями объекта и значениями измеряемых параметров. Сигнал, вырабатываемый датчиком, установленным на объекте диагностирования, наряду с полезной информацией о техническом состоянии объекта содержит помехи. Поэтому для получения характерных диагностических признаков, являющихся исходными для вибродиагностики, необходима реализация технических решений (предварительной обработки), позволяющих выделить полезный сигнал на фоне помех. Для этих целей наиболее часто применяются следующие методы [34]: - фильтрация (частотная селекция); -стробирование(временная селекция); - синхронное (когеретное накопление); - демодуляция (амплитудная и фазовая). Фильтрация используется для выделения информативной составляющей сигнала на фоне аддитивной шумовой помехи.
Применение операции временной селекции (стробирования) позволяет выделить полезные сигналы на фоне помех для механизмов жестко связанных с определенными фазами кинематического цикла (например, для двигателей внутреннего сгорания).
Синхронное накопление (усреднение временного сигнала, синхронизированное усреднение во времени) применяется для выделения периодической компоненты исследуемого процесса на фоне аддитивной шумовой компоненты. Суть этого метода заключается в суммировании временных реализаций процесса, синхронизированных с частотой вращения и в последующем их усреднении. Для зубчатых зацеплений это позволяет определить составляющие колебаний и все боковые полосы модулированных колебаний на частоте вращения вала. Этот метод эффективен для исследования сложных механизмов с высоким уровнем виброактивности (например, газотурбинных двигателей, редукторов). Однако, этот метод не применим для диагностики подшипников качения, т.к. из-за случайных флуктуации фазы вибросигналы являются асинхронными.
Весьма информативными методами формирования вибродиагностических признаков являются амплитудная и фазовая демодуляция. При износе контактирующих поверхностей и кинематических пар искажение геометрии деталей приводит к неравномерности вращения (частотная модуляция) и к изменению силы взаимодействия сопряженных деталей (амплитудная модуляция). Операция детектирования, как правило, осуществляется после предварительной фильтрации сигналов, либо с помощью преобразования Гильберта [78]. Наиболее распространенными методами вибродиагностики технического состояния роторного оборудования, в частности, магистральных и подпорных агрегатов, имеющих довольно простые кинематические схемы, являются спектрально-корреляционные методы. Идентификация дефектов спектральными методами основана на выделении и анализе составляющих спектра, частоты которых соответствуют основным частотам возбуждения колебаний. В качестве диагностических используются либо спектральные амплитуды на частотах возбуждения диагностируемого узла, либо характеристики N-мерного вектора, компонентами которого являются отсчеты дискретного представления спектра в точках, разнесенных по частоте на .\f = frp/n, где frp - граничная частота измеренного процесса, an- число отсчетов. При наличии в спектре гармонического ряда или нескольких рядов частот, кратных основным частотам возбуждения колебаний, например оборотной частоты, формируют диагностические признаки из составляющих этого ряда, амплитуды гармоник которых несут основную информацию об изменении технического состояния диагностируемого объекта. Большинство систем вибродиагностики роторных машин основано на использовании сигнатурного спектрального анализа. При таком анализе пороговые значения уровней спектральных составляющих (сигнатуры), характеризующие предаварийные и аварийные режимы работы, сравниваются с текущими значениями тех же частотных составляющих. При вибродиагностике роторных машин принято, что превышение референтного сигнала (сигнал на заведомо исправном механизме) на 6 дБ, считается незначительным [26].
В ряде случаев весьма эффективными методами вибродиагностики являются спектральные методы, использующие динамические спектрограммы, т.е. трехмерные частотные спектры, построенные в координатах: амплитуда, частота, время или амплитуда, частога, фаза (угол поворота ротора). В первом случае динамическая спектрограмма дает информацию об изменении не только возмущающих сил, но и амплитудно-частотной характеристики диагностируемого механизма во времени. Наиболее эффективны для целей диагностики такие спектрограммы, полученные при разгоне и выбеге роторной машины. Исследование динамических спектрограмм, построенных по временным реализациям вибросигнала, частота дискретизации которых синхронизована с частотой вращения ротора, называется порядковым анализом. Одним из дефектов роторных машин (например, МНА), с горизонтальным расположением ротора,эффективно распознаваемым с помощью динамических спектрограмм, является поперечная трещина вала ротора. При вращении вала, имеющего поперечную трещину, происходит изменение его жесткости, влияющее на вибрацию, вследствие открывания и закрывания трещины. «Дыхание» трещины и изменение жесткости вала зависит от прогиба вала под действием собственного веса и дисбаланса вала, а также от изгибных колебаний. Параметрическое возбуждение в результате «дыхания» трещины обуславливает вибрацию на оборотной частоте го (первая роторная гармоника) или удвоенной частоте вращения 2го (вторая роторная гармоника). Раскрытая трещина обуславливает вибрацию только на частоте 2го. Помимо этого, происходит синхронное изменение амплитуды и фазы первой гармоники го. В тех случаях, когда вызванный дисбалансом изгиб вала приводит к закрытию трещинь взаимодействие сил тяжести, дисбаланса и трещины информация о дефекте проявляется в n-кратных резонансах за один оборот вала при частотах вращения в n-раз меньших критических скоростей синхронной прецессии. Каждая такая частота вращения называется субкритической, а соответствующий пик колебаний вынужденных колебаний называется докритическим резонансом.
Выбор методов обработки информационно-диагностического сигнала
В основе выявления характерных диагностических признаков находится следующая процедура обработки вибросигнала [26]: - предварительное получение спектральных характеристик колебательного процесса при нормальном и дефектном функционировании механизма; - выявление зон и характера наибольших изменений спектральных характеристик (существенное изменение амплитуд дискретных составляющих, перераспределение энергии по частотам, рост шумовой компоненты, появление гармоник или субгармоник основных частот возбуждения, появление или увеличение амплитуд модуляционных или комбинационных частот и т.н.); - выбор системы предварительной обработки исследуемого сигнала с целью повышения его информативности на основании выводов, полученных по выше/перечисленным пунктам; - в соответствии с характером изменения спектра мощности вибросигнала составление программы получения статистических характеристик, наиболее чувствительных к этим изменениям (обобщенный n-мерный вектор спектральных компонент гармонического ряда колебательного процесса или его огибающей, амплитуды отдельных составляющих спектра, величина или форма коэффициента коррекции, вид регрессионной зависимости колебаний различных точек объекта, кепстр, биспекгр и г, д.); - поиск диагностических признаков технического состояния агрегата на основе многофакторного эксперимента.
Обработка сигнала происходит в процессах измерения, преобразования, представления, регистрации и анализа его свойств. Датчик генерирует электрический сигнал, пропорциональный мгновенному значению одного из параметров вибрации. После предварительной обработки аналоговыми средствами сигнал поступает в измерительный блок, где определяются необходимые параметры вибрации. Более детальная обработка вибрационных сигналов производится цифровым способом в специальных процессорных модулях или универсальных ЭВМ. Предварительно сигнал дискретизируется и оцифровывается посредством АЦП. Теперь сигнал представляет собой набор чисел (выборку), соответствующий мгновенным значениям измеряемого параметра вибрации. При достаточной частоте квантования и достаточной разрядности ряда этих чисел выборка адекватно отражает исследуемый процесс. В свою очередь далее будет рассматриваться обработка сигнала после его регистрации.
Вибрационный процесс представляет собой случайную функцию [14], поэтому перед проведением его статистической обработки необходимо установить к какому типу случайных процессов он относится и проверить его на стационарность и эргодичность. От этого зависят способы и методы анализа. Проверка случайного процесса на стационарность по отдельной реализации этого процесса производится при определенных допущениях. Во первых, следует предположить, что любая реализация правильно отражает нестационарный характер процесса, содержащего, например, детерминированный тренд. Во-вторых, нужно допустить, что длина данной реализации существенно больше периода самой низкой частотной составляющей процесса. Проверку стационарности можно производить в следующей последовательности: - реализация разделяется на /Травных интервалов, причем наблюдения в различных интервалах полагаются независимыми; - вычисляются средние значения и дисперсия для каждого интервала. Нсли гипотеза независимости выборок верна, то изменения последовательности значений х , будут носить случайный характер при отсутствии тренда. В соответствии со статистическими критериями значимости можно осуществить проверку гипотезы о стационарности. Подтверждение этой гипотезы для средних квадратических значений равнозначно проверке этой гипотезы по корреляционной функции, поскольку автокорреляционная функция и спектр мощности являются парой преобразований Фурье, обладающих одинаковыми свойствами [10].
Выделение тренда является промежуточным звеном цифрового анализа. Если в данных наблюдений содержится тренд, то в оценки корреляционных и спектральных функций будут внесены сильные искажения, особенно в области низких частот. В ряде задач вибродиагностики, связанных с прогнозированием изменения вибрационных характеристик и параметров технического состояния во времени, знание тренда желательно само по себе.
Считается, что вибрационные процессы, возникающие в роторном оборудовании, являются стационарными и предполагается, что они обладают дополнительным свойством эргодичности, при котором средние по времени значения совпадают со средними по ансамблю [31, 74, 79]. Это позволяет производить исследование одной временной реализации спектрально-корреляционными методами, не опасаясь за адекватность получаемых характеристик реальным вибрационным процессам.
Разработка архитектуры ЭС
Архитектура ЭС вытекает из следующих принципов: - мощность ЭС обусловлена мощностью базы знаний (БЗ) и возможностью её пополнения, а также используемыми для её построения методами; - знания эксперта в основном являются эвристическими, экспериментальными, неопределенными, но правдоподобными (т.к. решаемые задачи неформализованы или недостаточно формализованы ) - учитывая неформализованное решаемой задачи и эвристический личностный характер использованных знаний, пользователь ЭС должен иметь возможность диалога с ней.
В соответствии с первыми двумя теоретическими принципами ЭС [94] включает две компоненты: решатель (процедуры вывода) и динамически изменяемая база знаний. Выбор в качестве основы для реализации решателя систем продукций предопределяет наличие в ЭС также и рабочей памяти. Третий, практический принцип предъявляет к системе следующие требования: 1) способность вести диалог о решаемой задаче на языке, удобном пользователю (эксперту), и, в частности, приобретать в ходе диалога новые знания; 2) способность при решении задачи следовать линии рассуждения, понятной пользователю (эксперту); 3) способность объяснять ход своего рассуждения на языке, удобном для пользователя (эксперта), что необходимо как при использовании, так и при совершенствовании системы (т.е. при отладке и модификации базы знаний). Первое требование реализуется лингвистическим процессором ЭС и компонентой приобретения знаний, а для выполнения второго и третьего требований в ЭС вводится объяснительная компонента. Кроме того, второе требование накладывает ограничения на способ решения задачи — ход рассуждения в процессе решения должен быть понятен пользователю (эксперту). Данное ограничение приводит к тому, что в экспертных системах, как правило, неприменимы, например, статистические методы.
Исходя из вышеперечисленного, типичная ЭС [76] имеет следующие компоненты : 1. База знаний 2. База данных 3. Интерпретатор 4. Лингвистические процедуры 5. Процедуры приобретения знаний 6. Объяснительные процедуры
Экспертная система, структурная схема которой представлена на рис.3.3., работает в двух режимах: в режиме приобретения знаний и в режиме решения задач. В режиме приобретения знаний в общении с экспертной системой участвует эксперт (через посредство инженера по знаниям). В этом режиме эксперт наполняет систему знаниями (правилами), которые позволят ей в режиме решения самостоятельно решать задачи из области экспертизы. Отметим, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода, в ЭС разработку программ осуществляет не программист, а специалист в области экспертизы, не владеющий программированием.
В режиме приобретения знаний эксперт вводит в систему продукции об области экспертизы. Продукции (в более общей трактовке правила) представляются на естественном для пользователя языке. Объединение вновь вводимых продукций с базой знаний осуществляется компонентой приобретения знаний. Для того чтобы убедиться в достаточности знаний (т.е. убедиться в том, что процесс отладки задачи завершен), эксперт дает системе тестовые примеры. В случае, если результат, полученный системой, неудовлетворяет эксперта, он с помощью объяснительной компоненты получает сведения о том, как был сформирован результат. По окончании процесса отладки система передается в эксплуатацию пользователям.
В режиме решения задач в общении с экспертной системой участвует пользователь, которого интересует результат и (или) способ получения решения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может либо не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он, не умея получить ответ сам, обращается к ЭС за советом), либо быть специалистом (в этом случае пользователь может и сам получить результат, но обращается к ЭС с целью ускорить процесс получения результата или с целью возложить на ЭС рутинную работу).
В режиме решения данные о задаче пользователя после обработки их лингвистическим процессором поступают в рабочую память и процессор выполняет следующие действия:
1) преобразует входные данные, представленные на ограниченном естественном языке, в представление на внутреннем языке системы;
2) преобразует сообщения системы, выраженные на внутреннем языке, в сообщения на ограниченном естественном языке.
Интерпретатор на основе входных данных, продукционных правил и общих фактов о проблемной области формирует решение задачи. Если ответ системы не понятен пользователю, то он может потребовать, чтобы система объяснила, как этот ответ был получен. Обычно объяснительный блок сообщает следующее: 1) как правила используют информацию пользователя; 2) почему использовались (не использовались) данные правила; 3) какие были сделаны выводы. Все объяснения даются на ограниченном естественном языке.
Эта схема даёт предварительное представление об ЭС. Важно отметить, что архитектура реальных экспертных систем различается в первую очередь по следующим характерне гикам: 1) способ представления данных и знаний; 2) состав используемых знаний; 3) методы работы интерпретатора. Выбор тех или иных характеристик при проектировании экспертной системы определяется в основном свойствами решаемых задач и желаемыми свойствами системы.
Программное обеспечение ЭС
В соответствии с результатами анализа, проведенного в главе 1, система вибродиагностики МНА построена на базе портативного коллектора-анализатора и разработанного программного обеспечения, в котором реализованы методы, предложенные в главе 2 и 3. В качестве базового коллектора был выбран PL302 фирмы Diagnostic Instruments (Великобритания). Устройство и возможности PL302 рассмотрены в следующем параграфе данной главы.
ЭС реализуется на основе системы управления реляционными базами данных Access 97 [67, 73], которая входит в состав пакета Microsoft Office 97. Объектами базы данных являются таблицы, запросы, формы, отчёты, макросы и модули. Вся информация баз данных и правил хранится в виде таблиц. С помощью запросов можно в любой момент выбрать из базы данных на основании нужных критериев необходимую информацию. Форма упрощает процесс заполнения БД и представляет собой некий бланк. Отчёты служат для отображения данных в любом удобном виде. Макросы автоматизируют вышеописанные процессы. Модули же выполняют вычисления, обработку событий и другие операции, которые невозможно реализовать с помощью команд Access 97. Модули написаны на языке Visual Basic [85], для приложений. Графики и диаграммы создаются посредством встроенного в Access 97 мастера и программой Microsoft Graph, входящей в состав пакета Microsoft Office 97 [27]. В Access 97 имеются средства конвертирования, которые предоставляют возможность импортировать и подвергать дальнейшей обработке данные разных форматов. Таким образом ЭС может быть состыкована с другими программными продуктами, что обеспечивает возможность ее работы с аппаратными средствами многих зарубежных фирм.
Программа УСТАНОВКА является одной из наиболее важных программ системы. В ней реализованы концепции маршрутизации измерений, иерархия баз данных и знаний, а также приобретения новых знаний (правил). Маршруты и базы данных используются во всех остальных модулях системы, а база знаний только в диагностическом. Под маршрутом понимается последовательность определенных точек измерения на объекте диагностики (МНА). Для представления знаний используются правила формата «Если - То - Иначе».
Программа УСТАНОВКА позволяет определять маршруты таким образом, чтобы сделать процесс измерений наиболее удобным и легким. База данных сисгемы создается и обслуживается средствами этой программы. База данных представляет собой набор информационных файлов, организованных в четырехуровневую иерархию. Условные названия уровней: завод, механизм, машина, точка. Подход, основанный на использовании многоуровневой древовидной иерархии (рис. 4.1), позволяет эффективно, быстро и полно
В результате исследований определено, что оптимальное число точек в маршруте при проведении вибродиагностического обследования одного МНА -22. Таким образом, полный маршрут для обследования всех МНА включает 88 точек [17].
Возможности программы УСТАНОВКА позволяют создавать, удалять, редактировать любой элемент предложенной иерархии. На уровне ТОЧКА для каждой точки маршрута кроме информации о ее детальном местоположении (станция, агрегат, машина и т.д.), специфицируется информация, непосредственно связанная с процессом измерения: частотный диапазон, способ детектирования сигнала (пик, пик - пик, СКЗ), допустимый уровень сигнала, измеряемая физическая величина (виброускорение, виброперемещение, виброскорость), единицы измерения, чувствительность датчика и т.д. Вся эта информация посредством программы ЗАГРУЗКА передается в коллектор и используется в процессе измерений.
Новые правила вводятся в базу знаний посредством специального конструктора, который задает необходимый синтаксис правила, интерпретирует условную и заключающую части, вставляет правило в иерархию базы знаний. Функции программы УСТАНОВКА реализованы в виде иерархии меню и субменю.
Программа АНАЛИЗ позволяет проводить предварительное исследование полученных данных вибродиагностического обследования, находящихся R базах данных системы. Программа предоставляет широкий набор средств для графического отображения данных. В основу программы положена работа со списком (листом) точек измерения. Для указанных в списке точек измерения можно построить тренды, спектры, произвести сравнения с референтными спектрами, другими точками измерения, аварийными и предупредительными уровнями.
Возможности программы позволяют производить арифметические операции над заданными характерными частотами, например, вычисление определенного числа гармоник оборотной частоты, субгармоник и т.д. Таким образом пользователь на основе знаний особенностей конкретного агрегата может сгенерировать лист характерных частот и сопоставить им определенные неисправности. В большинстве случаев необходимо указать диапазон частої и диапазон амплитудных значений. Это позволяет реализовать интерактивное построение диагностической модели для конкретного МНА с учетом возможных мешающих факторов: недоподачи продукта, сезонного фактора и т.д. [8]. Существует возможность сохранения нескольких моделей и
