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巻頭言
科学と技術、近代的な極低温システム越ライの急速な発展に伴って
ベトナムの自動化とインテリジェントな、より複雑になって、伝統的な故障診断
技術は、不足しているように見えます。近年では、人工知能技術、特に
これは研究の分野の広い範囲での故障診断エキスパートシステムであり、
应用。
低温度、リアルタイムの故障診断エキスパートシステムデルファイを使用して
強力なデータ処理能力とその意思の特性のデータベースが付属
相互分離構造のツールの開発、知識ベースと推論エンジンは、
値の間の論理的な関係などのさまざまな動作パラメータに関する知識を強調
推論エンジンをベースに、低温度、システムの正常な動作を確認する
Knowledge Baseのシートの自動検索機能、知識ベース、知識ベースの変更を達成するために
更新するので、知識ベースの推論エンジンの実現のための機能には影響しません
更新、管理は非常に便利です。
、リアルタイムの故障診断エキスパートシステムの構造
システムは、コンピュータシステムのデータを処理するのは、さまざまな実行を介して
故障診断のための基盤としてデータベースにインポートについては、一度、システムのうち、
障害が発生、1つまたはいくつかのデータは、システムの正常な動作から逸脱するか
范围。エキスパートシステムを設立し、中古の特別なさまざまな障害を決定で
ポイントとは、システムのデータと推論との間の論理的な関係に基づいて実行される
様々なオペレーティングパラメータの間に論理値です。
極低温システムは、コンピュータのモニタ、プロセス、電圧計の全体のプロセスで構成され
コンピュータシステムの低温システムは、クリティカルなシステム、プロセス制御、数ですが
コアシステムの管理によると。リアルタイムでPCに時間を故障診断エキスパートシステム
マシンを実行します。低温システムのアーキテクチャと、リアルタイムの障害の診断によると、
要件は、PCマシンと5秒間隔で1台のコンピュータ間のデータ交換のプロセス
回。がある場合は失敗した、リアルタイムの故障診断エキスパートシステム、または指示されて
障壁の原因との場所に発生した、または自動化されたトラブルシューティングの手順（いくつかの生成
障害）、パソコンを介して、通信、コンピュータのプロセスを通過するには、インターフェイス
自動的に除外低温システム機器の障害。極低温システムと、リアルタイムのため、
障害診断システムの構造を図1に示す。
図1低温システム、および、リアルタイムの故障診断システムの構造図
実際の極低温システムの状態を監視するための時間を故障診断エキスパートシステム
知識ベースを中心に監視し、故障診断、診断推論のモジュールは、文字
関心のクエリモジュール、および表示、印刷を完了するモジュールです。 、リアルタイムの故障診断
エキスパートシステムを図2に示すように基本的な構造。知識基盤と診断プッシュ
合理的な故障診断エキスパートシステムモジュールは、その関数のコアコンポーネントであることです
連続、リアルタイムのデータベースに基づいて極低温システムの状態に応答して書かれている
上の低温度のシステムでは、状態監視と故障診断上のサイトに、リアルタイムのデータ
切れて。場合、障害発生した場合、速やかに、マンマシンインターフェイス、それは介してユーザーに通知する
バリアが発生するための場所を、重大度、およびトラブルシューティングのプログラム
その他の情報。
図の図2の実時間故障診断エキスパートシステムの基本的な構造
2知識ベースと推論エンジン
211の知識抽出と知識基盤を確立するために
知識を中心に業界の専門家を格納するための専門知識を提供するために使用されます
知識、推論エンジンのための問題を解決するために必要な知識を提供します。建築知識
ライブラリ、どのように知識を格納するための問題に対処する必要があります、これは、いわゆる
知識表現、正確にどのようにコンピュータに格納されることが形を教えて
スタイルは、知識を表現する。
知識ベースの2種類に分割され、数値とテキスト値に基づいてベースの
効果的なサプリメントとして知識ベース、テキストベースの知識をベースになります。値
表1は、テキストの形式で入力リポジトリテーブルを、知識ベースのフォームに基づいて、表を参照して
表2。
表1に数値の知識表
本館下限P1の下位本館最小P2制限P1の最大値P2？？障害のトラブルシューティング
t11 t11'p11 - 1 - 1 p21の'？？除外する方法1の原因
t12 - 1 p12 p12' - 1 - 1のため、2つの除外方法2
？？
プログラムは、データベースの一部を形成するまで診断推論過程
データベース検索の簡単な形式の知識ベースの知識の組み合わせ
ブルキナファソ、推論の設計、人工神経回路網の複雑性の一層の実現
推論機能。
212推論
、リアルタイムの故障診断エキスパートシステム前向き推論機能と互換性が
逆推論と推論エンジンの2種類のハイブリッド推論の実現に基づく
柔軟性の異なる種類のシステム障害。
21211前方推論
前向き推論の事実を推論の方向からの結論だけでなく、さ
事実として知られ、前方推論は、フォームを表1に示すように知識ベース推論を駆動。
前向き推論の例：膨張量（流量減少）∩温度を下げる
ドロップ減少（ΔTを減少）∩ギャップの圧力上昇]作業車のブレード
ブロック]のアプローチ：まず、煙を加えて発泡量の適切な増加していない場合
[OK]を、唯一の熱を加えて吹いて停止します。
ただし、前向き推論的推論の障害の基本的な型を解決するために
要件が、複雑な推論機能のための低効率を達成するために、
と精度の高されていません。
21212後ろ向き推論
フォルトに後方推論や発生した障害のパラメータをトリガするために発生します。
出発点として、番号の変更、および障害のサポートを見つけることのさらなる証拠
一致するまで、障害のKnowledge Baseで、その原因を見つけることが発生しました
アプローチはこれまで。後方推論過程を図3に示す。
表2に後ろ向き推論データベーステーブル
図書館
ガス
生産
ボリューム
低い
低圧蒸留
、乾燥機、ガス漏れがパイプの接続
スクラバのかどうかをリーク弁
に加えているかどうかバルブをオフに打撃や漏れを真剣ヤン
作動圧力の高温ガス、極低温の液体の漏れ
常圧蒸留塔
窒素、過ぎて留出油の正常な量の酸素の純度は、製品の限りを留出油の量を削減する可能性の純度を確保するという前提の下にあります
高純度窒素を削減する
低純度液体窒素を、大規模なスロットル開度を介して、液体窒素、適切に調整する必要があります
高純度窒素ガスをはるかに液体窒素に比べて、液体窒素の調整の少量開いて、スロットルを大きくする必要が低い
は、酸素の純度は、下の確保を前提にする必要があります蒸気の塔の上まで、還流比が低下、酸素除去の量が小さすぎるの増加
酸素バルブを開き、できるだけアウト
窒素、酸素純度低下した
塔体の傾き、校正、塔の垂直度
プラグトレイに加熱プレートを洗浄する必要があります
生産の洪水
図3の下位推論のフローチャート
データベース検索を介して後方推論の手順を見つけるため
実装では、表2に示します。
21213ハイブリッド推論
ハイブリッド推論前向き推論と後ろ向き推論と柔軟性の組み合わせです
一緒に、一緒に収集しているによる推論は、対応するエラーが生成されます
情報は、新しいデータベースの構成にして、データベースを転送する
推論は、前向き推論の方法上記の。ハイブリッド推論コレクションをプロデュース
データベースインスタンスは、表1のような。
21214人工神経ネットワーク機能
人々は右の脳機能の実現にコミットの人工神経回路網のシミュレーション
生理的な構造と機能の神経回路網の上で、実在の人物です注文するには、
また、理論的抽象化、簡素化、構造のシミュレーションの基本的な特性の数
情報処理システムに。
実際のシステム構築には、入力層は、低温、オペレーティングシステムを入力します
すべての実時間パラメータの値は、毎5秒1回更新される、リアルタイムのパラメータは、
コンピュータ入力のコースで5秒の間隔で人工ニューラルネットワーク診断システム
2番目の診断のための実時間データ。いつの断層パラメータのグループを入力します
は、非の下での失敗の確率の値の異なる種類の出力番号-
数字は、同じタイプの失敗の確率は、障害の発生の可能性の大きさを決定するために
指導演算子の可能性の大きさに応じて、注文のサイズ
トラブルシューティングは、表3のメンバー。
表3障害の障害の原因が続く可能性によって導入される可能性があります
2、障害3。推論プロセスはまた、不動産の専門家との行で、推論され
不確実性やあいまいさの特徴。保証のトラブルまた、拡大撮影
ロジックと厳しさの診断システムを追加しました。
3、リアルタイムの故障診断エキスパートシステムの操作
、リアルタイムの故障診断エキスパートシステムを実行して、オペレータが必要
ソリューションは、システムの歴史と現実の時間の品種を含むさまざまな情報を、実行しているような
状態情報は、トラブルシューティング情報およびトラブルシューティング情報、および他のプロセスの手紙
関心のため、以外の良い情報を検索および表示するメカニズムを構築する-
頻繁に重要です。
311のシステム情報が現在の状態のクエリ
情報照会システムの現在の状態は、ユーザーはシステムを理解することができますときに、
いくつかの重要なパラメータは、変数の値などの作業のセクションより前の時間を5秒間
プロセスの情報です。システムのさまざまな信号を、信号の実時間表示を提供します
アナログおよび数値量に分かれています。 5秒間隔で画面を介して数値量
リフレッシュ1時間、チェックが5分以内に、それぞれの値曲線
グラフィックシミュレーションの量は、明らかにスーパーの傾向の変化の値を参照してください-
また、通常の範囲をリード。
312のアラーム情報を照会する
、リアルタイムの故障診断エキスパートシステムでは、画面にアラーム情報
中央アラームポップアップウィンドウを開く（解像度のものを含む、現在の障害情報を示しています
[プログラム]）。また、このシステムは、アラーム情報を照会するインターフェイスを提供します：
現在の障害情報テーブルと、テーブルの上に歴史的な失敗のログ情報。現在の故障
障害の発生は、現在はまだ否定していないのうち、情報テーブルの時系列の記録
時間は、名前です。ときに、障害が解決されますから、障害の原因は、現在の
テーブルでの失敗が消えます。歴史的な障害情報の表を参照しても、時間は、避ける
シーケンスのレコードの最後の1週間は、システムのすべての障害を実行して発生する
、名前と、障害は時間を除外します。
4おわりに
リアルタイムで全体の低温度、システムが正確に時間を故障診断エキスパートシステム
委員会への状態監視と故障診断、診断推論障害を有効にするモジュール
診断推論は、わかりやすく、障害に対応するようにさまざまな種類の
治療法は、大きく、準トラブルシューティングの効率を改善するトラブルシューティングを行うには、ユーザガイド-
実際のレート。情報を照会する機能は、ユーザーを簡単に照会システムは、トランスポートすることができます
行の歴史や、リアルタイムの操作の。地図を表示、印刷機能が正しく
生産システムや、リアルタイムの動作ステータスについては、障害レポートの履歴を表示
警察との診断については、サポートして印刷情報を表示するインターフェイスは、ユーザーが
プリンタを簡単にを介して、情報の歴史や実際に必要なタイムアウトを印刷する
スタッフの分析と検討してください。
参考文献：
[1]王眩統チュートリアル人工知能[M】。北京：電子工業出版
学会、2001。
[2]チャンが、少クレーン。リアルタイム故障診断エキスパートシステムの動作メカニズム
[J】。オートメーション計装、2000、21（4）：8210。
[3]李商品、陳寧、朱燕人工神経回路網空気で使用されるエアコンシステム
故障診断に関する研究[J】。冷凍＆空調、2005、5（1）：502
53。
[4]羅小平。デルファイEssentialsの[M】。北京：電子工業出版社、
2004。
[5]張華電気および機械設備の状態監視、故障診断技術[M】。ウェスト
：北西産業大学プレス、1995。
[6]元を務めた。人工神経回路網とその応用[M】。北京：清華
大学プレス、1999。
[7]温家宝- 6月曹操。知識ベースシステムの理論とその応用[M】。上海：復旦大学
大学プレス、1995。
[8]はオンラインでのWU ? H.建築知識構造
知識の要素を介してinstructionalPlearningシステム
相互関係[J】。エキスパートシステムの応用、2004年
（26）：3112319。
[9]アンジェリCHR。故障診断のためのオンラインエキスパートシステム
油圧システム[J】。エキスパートシステム、1999、16（2）：
4782481。
[10] MARZI H.リアル2time障害の検出と分離して
産業機械学習ベクトル量子化を使用して[J】。
ProQuestの科学ジャーナル、2004、218（B8）：949。
科学と技術、近代的な極低温システム越ライの急速な発展に伴って
ベトナムの自動化とインテリジェントな、より複雑になって、伝統的な故障診断
技術は、不足しているように見えます。近年では、人工知能技術、特に
これは研究の分野の広い範囲での故障診断エキスパートシステムであり、
应用。
低温度、リアルタイムの故障診断エキスパートシステムデルファイを使用して
強力なデータ処理能力とその意思の特性のデータベースが付属
相互分離構造のツールの開発、知識ベースと推論エンジンは、
値の間の論理的な関係などのさまざまな動作パラメータに関する知識を強調
推論エンジンをベースに、低温度、システムの正常な動作を確認する
Knowledge Baseのシートの自動検索機能、知識ベース、知識ベースの変更を達成するために
更新するので、知識ベースの推論エンジンの実現のための機能には影響しません
更新、管理は非常に便利です。
、リアルタイムの故障診断エキスパートシステムの構造
システムは、コンピュータシステムのデータを処理するのは、さまざまな実行を介して
故障診断のための基盤としてデータベースにインポートについては、一度、システムのうち、
障害が発生、1つまたはいくつかのデータは、システムの正常な動作から逸脱するか
范围。エキスパートシステムを設立し、中古の特別なさまざまな障害を決定で
ポイントとは、システムのデータと推論との間の論理的な関係に基づいて実行される
様々なオペレーティングパラメータの間に論理値です。
極低温システムは、コンピュータのモニタ、プロセス、電圧計の全体のプロセスで構成され
コンピュータシステムの低温システムは、クリティカルなシステム、プロセス制御、数ですが
コアシステムの管理によると。リアルタイムでPCに時間を故障診断エキスパートシステム
マシンを実行します。低温システムのアーキテクチャと、リアルタイムの障害の診断によると、
要件は、PCマシンと5秒間隔で1台のコンピュータ間のデータ交換のプロセス
回。がある場合は失敗した、リアルタイムの故障診断エキスパートシステム、または指示されて
障壁の原因との場所に発生した、または自動化されたトラブルシューティングの手順（いくつかの生成
障害）、パソコンを介して、通信、コンピュータのプロセスを通過するには、インターフェイス
自動的に除外低温システム機器の障害。極低温システムと、リアルタイムのため、
障害診断システムの構造を図1に示す。
図1低温システム、および、リアルタイムの故障診断システムの構造図
実際の極低温システムの状態を監視するための時間を故障診断エキスパートシステム
知識ベースを中心に監視し、故障診断、診断推論のモジュールは、文字
関心のクエリモジュール、および表示、印刷を完了するモジュールです。 、リアルタイムの故障診断
エキスパートシステムを図2に示すように基本的な構造。知識基盤と診断プッシュ
合理的な故障診断エキスパートシステムモジュールは、その関数のコアコンポーネントであることです
連続、リアルタイムのデータベースに基づいて極低温システムの状態に応答して書かれている
上の低温度のシステムでは、状態監視と故障診断上のサイトに、リアルタイムのデータ
切れて。場合、障害発生した場合、速やかに、マンマシンインターフェイス、それは介してユーザーに通知する
バリアが発生するための場所を、重大度、およびトラブルシューティングのプログラム
その他の情報。
図の図2の実時間故障診断エキスパートシステムの基本的な構造
2知識ベースと推論エンジン
211の知識抽出と知識基盤を確立するために
知識を中心に業界の専門家を格納するための専門知識を提供するために使用されます
知識、推論エンジンのための問題を解決するために必要な知識を提供します。建築知識
ライブラリ、どのように知識を格納するための問題に対処する必要があります、これは、いわゆる
知識表現、正確にどのようにコンピュータに格納されることが形を教えて
スタイルは、知識を表現する。
知識ベースの2種類に分割され、数値とテキスト値に基づいてベースの
効果的なサプリメントとして知識ベース、テキストベースの知識をベースになります。値
表1は、テキストの形式で入力リポジトリテーブルを、知識ベースのフォームに基づいて、表を参照して
表2。
表1に数値の知識表
本館下限P1の下位本館最小P2制限P1の最大値P2？？障害のトラブルシューティング
t11 t11'p11 - 1 - 1 p21の'？？除外する方法1の原因
t12 - 1 p12 p12' - 1 - 1のため、2つの除外方法2
？？
プログラムは、データベースの一部を形成するまで診断推論過程
データベース検索の簡単な形式の知識ベースの知識の組み合わせ
ブルキナファソ、推論の設計、人工神経回路網の複雑性の一層の実現
推論機能。
212推論
、リアルタイムの故障診断エキスパートシステム前向き推論機能と互換性が
逆推論と推論エンジンの2種類のハイブリッド推論の実現に基づく
柔軟性の異なる種類のシステム障害。
21211前方推論
前向き推論の事実を推論の方向からの結論だけでなく、さ
事実として知られ、前方推論は、フォームを表1に示すように知識ベース推論を駆動。
前向き推論の例：膨張量（流量減少）∩温度を下げる
ドロップ減少（ΔTを減少）∩ギャップの圧力上昇]作業車のブレード
ブロック]のアプローチ：まず、煙を加えて発泡量の適切な増加していない場合
[OK]を、唯一の熱を加えて吹いて停止します。
ただし、前向き推論的推論の障害の基本的な型を解決するために
要件が、複雑な推論機能のための低効率を達成するために、
と精度の高されていません。
21212後ろ向き推論
フォルトに後方推論や発生した障害のパラメータをトリガするために発生します。
出発点として、番号の変更、および障害のサポートを見つけることのさらなる証拠
一致するまで、障害のKnowledge Baseで、その原因を見つけることが発生しました
アプローチはこれまで。後方推論過程を図3に示す。
表2に後ろ向き推論データベーステーブル
図書館
ガス
生産
ボリューム
低い
低圧蒸留
、乾燥機、ガス漏れがパイプの接続
スクラバのかどうかをリーク弁
に加えているかどうかバルブをオフに打撃や漏れを真剣ヤン
作動圧力の高温ガス、極低温の液体の漏れ
常圧蒸留塔
窒素、過ぎて留出油の正常な量の酸素の純度は、製品の限りを留出油の量を削減する可能性の純度を確保するという前提の下にあります
高純度窒素を削減する
低純度液体窒素を、大規模なスロットル開度を介して、液体窒素、適切に調整する必要があります
高純度窒素ガスをはるかに液体窒素に比べて、液体窒素の調整の少量開いて、スロットルを大きくする必要が低い
は、酸素の純度は、下の確保を前提にする必要があります蒸気の塔の上まで、還流比が低下、酸素除去の量が小さすぎるの増加
酸素バルブを開き、できるだけアウト
窒素、酸素純度低下した
塔体の傾き、校正、塔の垂直度
プラグトレイに加熱プレートを洗浄する必要があります
生産の洪水
図3の下位推論のフローチャート
データベース検索を介して後方推論の手順を見つけるため
実装では、表2に示します。
21213ハイブリッド推論
ハイブリッド推論前向き推論と後ろ向き推論と柔軟性の組み合わせです
一緒に、一緒に収集しているによる推論は、対応するエラーが生成されます
情報は、新しいデータベースの構成にして、データベースを転送する
推論は、前向き推論の方法上記の。ハイブリッド推論コレクションをプロデュース
データベースインスタンスは、表1のような。
21214人工神経ネットワーク機能
人々は右の脳機能の実現にコミットの人工神経回路網のシミュレーション
生理的な構造と機能の神経回路網の上で、実在の人物です注文するには、
また、理論的抽象化、簡素化、構造のシミュレーションの基本的な特性の数
情報処理システムに。
実際のシステム構築には、入力層は、低温、オペレーティングシステムを入力します
すべての実時間パラメータの値は、毎5秒1回更新される、リアルタイムのパラメータは、
コンピュータ入力のコースで5秒の間隔で人工ニューラルネットワーク診断システム
2番目の診断のための実時間データ。いつの断層パラメータのグループを入力します
は、非の下での失敗の確率の値の異なる種類の出力番号-
数字は、同じタイプの失敗の確率は、障害の発生の可能性の大きさを決定するために
指導演算子の可能性の大きさに応じて、注文のサイズ
トラブルシューティングは、表3のメンバー。
表3障害の障害の原因が続く可能性によって導入される可能性があります
2、障害3。推論プロセスはまた、不動産の専門家との行で、推論され
不確実性やあいまいさの特徴。保証のトラブルまた、拡大撮影
ロジックと厳しさの診断システムを追加しました。
3、リアルタイムの故障診断エキスパートシステムの操作
、リアルタイムの故障診断エキスパートシステムを実行して、オペレータが必要
ソリューションは、システムの歴史と現実の時間の品種を含むさまざまな情報を、実行しているような
状態情報は、トラブルシューティング情報およびトラブルシューティング情報、および他のプロセスの手紙
関心のため、以外の良い情報を検索および表示するメカニズムを構築する-
頻繁に重要です。
311のシステム情報が現在の状態のクエリ
情報照会システムの現在の状態は、ユーザーはシステムを理解することができますときに、
いくつかの重要なパラメータは、変数の値などの作業のセクションより前の時間を5秒間
プロセスの情報です。システムのさまざまな信号を、信号の実時間表示を提供します
アナログおよび数値量に分かれています。 5秒間隔で画面を介して数値量
リフレッシュ1時間、チェックが5分以内に、それぞれの値曲線
グラフィックシミュレーションの量は、明らかにスーパーの傾向の変化の値を参照してください-
また、通常の範囲をリード。
312のアラーム情報を照会する
、リアルタイムの故障診断エキスパートシステムでは、画面にアラーム情報
中央アラームポップアップウィンドウを開く（解像度のものを含む、現在の障害情報を示しています
[プログラム]）。また、このシステムは、アラーム情報を照会するインターフェイスを提供します：
現在の障害情報テーブルと、テーブルの上に歴史的な失敗のログ情報。現在の故障
障害の発生は、現在はまだ否定していないのうち、情報テーブルの時系列の記録
時間は、名前です。ときに、障害が解決されますから、障害の原因は、現在の
テーブルでの失敗が消えます。歴史的な障害情報の表を参照しても、時間は、避ける
シーケンスのレコードの最後の1週間は、システムのすべての障害を実行して発生する
、名前と、障害は時間を除外します。
4おわりに
リアルタイムで全体の低温度、システムが正確に時間を故障診断エキスパートシステム
委員会への状態監視と故障診断、診断推論障害を有効にするモジュール
診断推論は、わかりやすく、障害に対応するようにさまざまな種類の
治療法は、大きく、準トラブルシューティングの効率を改善するトラブルシューティングを行うには、ユーザガイド-
実際のレート。情報を照会する機能は、ユーザーを簡単に照会システムは、トランスポートすることができます
行の歴史や、リアルタイムの操作の。地図を表示、印刷機能が正しく
生産システムや、リアルタイムの動作ステータスについては、障害レポートの履歴を表示
警察との診断については、サポートして印刷情報を表示するインターフェイスは、ユーザーが
プリンタを簡単にを介して、情報の歴史や実際に必要なタイムアウトを印刷する
スタッフの分析と検討してください。
参考文献：
[1]王眩統チュートリアル人工知能[M】。北京：電子工業出版
学会、2001。
[2]チャンが、少クレーン。リアルタイム故障診断エキスパートシステムの動作メカニズム
[J】。オートメーション計装、2000、21（4）：8210。
[3]李商品、陳寧、朱燕人工神経回路網空気で使用されるエアコンシステム
故障診断に関する研究[J】。冷凍＆空調、2005、5（1）：502
53。
[4]羅小平。デルファイEssentialsの[M】。北京：電子工業出版社、
2004。
[5]張華電気および機械設備の状態監視、故障診断技術[M】。ウェスト
：北西産業大学プレス、1995。
[6]元を務めた。人工神経回路網とその応用[M】。北京：清華
大学プレス、1999。
[7]温家宝- 6月曹操。知識ベースシステムの理論とその応用[M】。上海：復旦大学
大学プレス、1995。
[8]はオンラインでのWU ? H.建築知識構造
知識の要素を介してinstructionalPlearningシステム
相互関係[J】。エキスパートシステムの応用、2004年
（26）：3112319。
[9]アンジェリCHR。故障診断のためのオンラインエキスパートシステム
油圧システム[J】。エキスパートシステム、1999、16（2）：
4782481。
[10] MARZI H.リアル2time障害の検出と分離して
産業機械学習ベクトル量子化を使用して[J】。
ProQuestの科学ジャーナル、2004、218（B8）：949。