基于MAS的盾構(gòu)機故障診斷知識引擎系統(tǒng)的研究.pdf

1、在上海乃至全國許多城市的軌道交通建設(shè)的蓬勃發(fā)展中，作為隧道挖掘主要設(shè)備的盾構(gòu)機起著越來越重要的作用。盾構(gòu)機集機械、液壓傳動、自動控制、檢測和計算機技術(shù)為一體。隨著國民經(jīng)濟的高速發(fā)展和工業(yè)控制技術(shù)的不斷更新，盾構(gòu)機和其它工業(yè)現(xiàn)場機械一樣，功能越來越強，設(shè)備越來越先進、復(fù)雜和昂貴。因而及時分析設(shè)備故障產(chǎn)生的原因或正確預(yù)報設(shè)備潛在的故障信息等，從而減少生產(chǎn)過程中因故障而停機的時間，這將會給生產(chǎn)和現(xiàn)代化建設(shè)帶來明顯的經(jīng)濟效益。所以，本課題通過對

2、盾構(gòu)機故障診斷智能系統(tǒng)的研究，探索在現(xiàn)代生產(chǎn)裝備中如何融入人工智能技術(shù)，以提升現(xiàn)代生產(chǎn)裝備的技術(shù)含量，保障現(xiàn)代生產(chǎn)裝備的運行正常和增加現(xiàn)代生產(chǎn)裝備的生產(chǎn)效益。 由于盾構(gòu)機是大型、復(fù)雜和連續(xù)運行的生產(chǎn)設(shè)備，具有多部件結(jié)構(gòu)、多層次故障癥狀和故障的不確定性等特點，故本文確定了研制基于多Agent系統(tǒng)(Multiple Agent System，簡稱MAS)的故障診斷知識引擎系統(tǒng)的研究方向，研究了多個推理Agent協(xié)作的集成推理機制和多

3、種知識支持Agent互補的集成知識庫的構(gòu)造和知識獲取平臺，突破了單一診斷智能系統(tǒng)在領(lǐng)域知識和推理能力方面的局限性。 為了滿足對盾構(gòu)機故障的不確定性的模糊推理命題的推理需要和屬于連續(xù)性生產(chǎn)設(shè)備的盾構(gòu)機在故障診斷方面的實時性要求，在盾構(gòu)機故障診斷知識引擎系統(tǒng)的推理Agent研制中，本文針對模糊性特點設(shè)計了基于綜合動、靜隸屬度運算的模糊識別法；針對偶然性和耦合性特點設(shè)計了基于貝葉斯原理的概率統(tǒng)計識別法；針對如何解決盾構(gòu)機所具有的大量的

4、狀態(tài)參數(shù)和控制信號等的知識獲取的“瓶頸”問題以及由此而來的快速推理問題，設(shè)計了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行運算方法和建立了基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習平臺。 本文還提出了基于MAS的盾構(gòu)機故障診斷知識引擎系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式為多級聯(lián)盟式，研制了多個具有不同機理的子Agent、MAS的通信模塊和規(guī)劃統(tǒng)籌器等，使該知識引擎系統(tǒng)能按設(shè)定的通信和規(guī)劃機制將若干個所需的子Agent組織成Agent聯(lián)盟，驅(qū)動多個子Agent據(jù)總?cè)蝿?wù)分解和分配而分別承擔各自一

5、部分智能任務(wù)，綜合各部分任務(wù)就完成了單個Agent所不能完成的對某一時段作為大型復(fù)雜設(shè)備的盾構(gòu)機運行狀態(tài)的判定或故障診斷的復(fù)雜的綜合性的任務(wù)，以適應(yīng)多部件結(jié)構(gòu)、多層次故障癥狀、多故障特點和多型號盾構(gòu)機的故障診斷的需要。論文在研究了上述一系列關(guān)鍵性問題的基礎(chǔ)上，開發(fā)了一套盾構(gòu)機故障診斷知識引擎系統(tǒng)，該系統(tǒng)具備了交互診斷功能、自動診斷功能和在線診斷功能，此外還具備了診斷仿真功能、查詢功能和優(yōu)化保養(yǎng)功能，以及知識庫維護和更新功能，特別是通過知

6、識重用與知識重構(gòu)，能夠迅速地為新增型號的盾構(gòu)機在知識庫中增加相應(yīng)的內(nèi)容，以支持推理Agent完成診斷工作。 在上海某些隧道掘進施工中，盾構(gòu)機故障診斷知識引擎系統(tǒng)經(jīng)過了實際的使用，并進行了修改和完善，通過多處隧道掘進施工工程的實際檢驗，取得了良好的效果，得到了上海隧道工程股份有限公司盾構(gòu)工程分公司和項目驗收會從事盾構(gòu)挖掘、機電設(shè)備、控制工程和計算機技術(shù)等領(lǐng)域的與會專家的好評。 最后，本文提出了課題研究的結(jié)論和展望，從優(yōu)化的