人工智能与数控机床故障诊断

一、专家系统基本原理
一般认为，专家系统是一个或一组能在某些特定领域内，应用大量的专家知识和推理方法求解复杂问题的一种人工智能计算机程序。一般专家系统如图8-2所示。

它主要包括两大部分，即知识库和推理机。其中知识库中存放着求解问题所需的知识，推理机负责使用知识库中的知识去解决实际问题。知识库的建造需要知识工程师和领域专家相互合作把领域专家头脑中的知识整理出来，并用系统的知识方法存放在知识库中。当解决问题时，用户为系统提供一些已知数据，并可从系统处获得专家水平的结论。
由此可见，专家系统具有相当数量的权威性知识，能够采取一定的策略，运用专家知识进行推理，解决人们在通常条件下难以解决的问题。它克服了专家缺少，其知识昂贵，难于永久保存以及专家在解决问题时易受心理、环境等因素影响而使临场发挥不好等缺点。因此，专家系统自从问世以来，发展非常迅速，目前专家系统已经成为人工智能应用最活跃和最成功的领域。经过多年的努力，其应用范畴已遍及各个领域，如疾病诊断、探矿、设计、制造、自动控制、生产过程监视，取得了极大的经济效益，并获得了许多新的进展。
二、 数控机床故障诊断专家系统
从数控机床故障诊断的内容看，故障诊断专家系统具体可以用于以下三个方面：
(1) 故障监测。
(2) 故障分析。
(3) 决策处理。
一个完整的故障诊断专家系统应是图8—3所示结构。该图中各功能模块

(1)数据库。用于存故监测系统状态的、便于测量的也是必要的测量数据；用于实时监测系统工作正常与否。对于离线分析，数据库可根据推理需要，人为输入。
(2) 知识库。可以定义为便于使用和管理的形式组织起来的用于问题求解的知识的集合。通常知识库具有两方面的知识内容：一方面是针对具体的系统而言，包括系统的结构，系统经常出现故障现象，每个故障现象都是由哪些原因引起的，各种原因引起该故障现象可能性大小的经验数据，判断每一故障是否发生的一些充分及必要条件等；另一方面是针对系统中一般的设备仪器故障诊断的专家经验，内容与前面相仿。基于这两方面内容，知识库还包含有系统规则，这些规则大多是关于具体系统或通用设备有关因果关系的逻辑法则。所以真实反映对象系统的知识库的建立是专家系统进行快速有效的故障诊断的前提。知识库是专家系统的核心内容，知识库内容，如故障现象对应关系规则的建立，有些在理论上是严格的，有些则取决于该领域专家的经验。
(3) 知识库的管理。建立和维护知识库，并能根据运行的中间结果及知识获取程序结果及时修改和增删知识库，对知识库进行一致性检验。
(4) 人机接口系统。可将系统运行过程中系统出现故障后观察到的现象或系统进行调整或变化后的信息输入到知识库获取模块，或将新的经验输入，以实时调整知识库。还可通过人机接口启动解释系统工作。
(5) 推理机制。在数据库和知识库的基础上，综合运用各种规则，进行一系列推理来尽快寻找故障源。
(6) 解释系统。可以解释各种诊断结果的推理实现过程，并能解释索取各种信息的必要性等。解释系统是专家系统区别于系统方法的显著特征，它能把程序设计者的思想及专家的推理思想显示给用户。
(7) 控制部分。使用各部分功能块协调工作，在时序上进行安排和控制。对于在线实时诊断系统，数据库的内容是实时检测到的目前系统的工作数据。对于离线诊断，则数据库的内容可以是保存的故障发生时检测到的数据，也可以是人为检测的一些特征数据。人机接口系统可为知识库提供系统实时运行时，或发生故障时观察到的一些事实现象。专家系统诊断程序在知识库和数据库的基础上，通过推理机制，综合利用各种规则，必要时还可调用各种应用程序，并在运行时向用户索取必要的信息，可尽快地直接找到最后故障，或最有可能的故障，再由人确定最后故障。