专家系统是人工智能的主要分支之一。一个典型的专家系统由四部分组成：知识库、推理机、知识获取机制和人机界面。专家系统按其知识表达方式不同，可分为基于规则和基于框架的专家系统；按其推理方式不同可分为正向推理和逆向推理。在知识表达方面，利用产生式规则进行知识表达，一方面得有益于现有人工智能语言，另一方面，它的表达合乎人的心理逻辑，便于进行知识获取，利于人们接受，利用框架进行知识表达得到了越来越多的应用。在诊断推理方面，主要表现在对推理逻辑和推理模型的研究，在人工智能领域，存在着许多推理逻辑，在专家系统中广泛使用模糊推理逻辑降低系统复杂性，在机械系统故障诊断上能产生很好的效果。

专家系统技术的研究和应用正以前所未有的速度在故障诊断、模拟仿真、自动控制、工艺编程、生产规划、产品设计等许多机械工程领域不断发展。随着研究工作的不断深入，一些新的技术方法和先进制造技术正融入机械工程专家系统技术的研究和应用中，不仅使知识表示、知识库构建、知识获取和推理模式等关键技术的研究取得了一定成果，还出现了一些集成式的新型专家系统，如神经网络专家系统、模糊专家系统、基于Internet 的专家系统、CAD 专家系统、CAPP 专家系统等。他们综合利用了专家系统启发性、透明性、灵活性以及具有处理不确定知识能力的特点，使机械工程专家系统的应用领域不断拓宽。

2.2 人工神经网络（artificial neural network. ANN）

    人工神经网络是模拟的生物激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的非线性函数，其值可由连接各神经元的权重改变，以获得期望的输出值，即所谓的训练过程。基于数值计算方法的神经网络，将已有数据和已知系统模式作样本，通过学习获得两者的映射关系，实现了对人类经验思维的模拟。 由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能，使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥着较大作用。 在机械系统的应用方式有：从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断；从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；利用神经网络极强的非线性动态跟踪能力进行基于结构映射的故障诊断；从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统等。目前，为提高神经网络在实用中的学习和诊断性能，主要从神经网络模型本身改进和模块化模型诊断策略两方面开展研究；同时，与模糊逻辑的结合研究也是一个研究热点。

2.3 模糊集理论（Fuzzy Sets Theory. FSN）

    人的认知世界包含大量的不确定之时，需要对所获信息进行一定的模糊化处理，以减少问题的复杂度。1965 年Zadeh 创立的模糊集理论是处理不确定性的一种很好的方法。模糊逻辑可认为是多值逻辑的扩展，能够完成传统数学方法难以做到的近似推理。目前基于多类电量测试信息模糊融合的模拟电路故障诊断方法已经提出。基于K故障节点诊断法和最小标准差法的元件故障隶属函数构造方法,以及基于可测点电压与不同测试频率下电路增益的模糊信息融合诊断算法也已阐述。分别利用此两类测试信息及K 故障诊断法和最小标准差法,对电路进行初步诊断,再运用模糊变换及故障定位规则, 得到融合的故障诊断结果。模拟实验结果表明,所提方法大大提高了机械系统故障定位的准确率。

2.4 启发式搜索（Heuristic Search. HS）

遗传算法（Genetic Algorithms ,GA）和模拟退火（Simulated Annealing ,SA）算法是近年来逐渐兴起的两种启发式搜索，通过随机产生新的解并保留其中较好的结果，并避免陷入局部最小，以求得全局最优解或近似最优解。

GA是由数字串的集合表示优化问题的解，通过遗传算子，即选择、杂交和变异的操作对数字串寻优。SA 在已知解的邻近区产生新的解，并逐渐缩小邻近区域的大小，直到逼近全局的最优解。两种方法都可以用来求解任意目标函数和约束的最优化问题。 在交流伺服系统中采用遗传算法的模糊神经网络控制较之传统的PID 控制方式具有响应速度快、误差小、无震荡、伺服性能强等优点，仿真结果表明，将遗传算法融入模糊神经网络控制器来控制交流伺服系统，其系统的响应超调量明显减少，具有较好的抗干扰性、伺服性。

3.1专家系统在机械故障诊断中的应用 

专家系统也称专家咨询系统,顾名思义,专家系统就是能像人类专家一样解决困难、复杂的实际问题的计算机(软件)系统。一个专家系统主要由知识库、推理机、数据库和人机接口 等4 个基本部分组成,其中知识库和推理机是专家系统的核心组件。知识库用于存放推理所 需要的规则等信息,是专家领域知识的集合。推理机的作用是根据所采集到的现场信息, 应用知识库中的知识对设备所处状态进行推理判断, 给出设备有否故障或故障部位等信息。数据库用于存放推理过程中的所需和所产生的各种信息,人机接口则是人与专家系统打交道的桥梁和窗口,是人机信息的交接点。

一个实用的机械设备故障诊断专家系统一般还包括解释 程序和知识获取程序, 其中, 解释程序负责回答用户所提出的各种问题,包括与系统运行有 关的问题和与系统运行无关的、关于系统自身的一些问题。解释程序是实现系统透明性的主 要部件。知识获取程序负责管理知识库中的知识,包括根据需要修改、 删添知识及由此引起 的一切必要的改动, 维护知识库的一致性和完整性。知识获取程序使领域专家可以修改知识库而不必了解知识库中知识的表示方法和组织结构等细节问题,从而大大提高了系统的可扩充性。 

3.2人工神经网络在机械故障诊断中的应用

人工神经网络简称神经网络,是在生物神经学研究成果的基础上提出的人工智能概念,是对人脑神经组织结构和行为的模拟。

就机械故障诊 断而言,神经网络使用来自机器不同状态的振动信号,通过特征选择,找出对于故障反映最敏感的特征信号作为神经网络的输入向量, 建立故障模式训练样本集,对网络进行训练;当网络训练完毕,对于每一个新输入的状态信息, 网络将迅速给出分类结果。 

3.3神经网络故障诊断系统和专家系统故障诊断 

系统的融合基于神经网络的故障诊断系统和基于专家系统的故障诊断系统可以相互转化。

在专家系统故障诊断系统中,知识是通过规则的方式来表达的, 而在神经网络故障诊断系统 中,知识是通过对样本的反复学习并在此过程中不断调整网络连接权值,从而使网络误差收敛到全局最小点后储存在这些连接权值中。所以, 要实现由基于专家系统的故障诊断技术向神经网络故障诊断技术过渡的关键是将规则转化为学习样本, 具体步骤为: 统计在规则表述中诊断对象可能出现的故障征兆与故障原因数目,分析诊断知识结构,确定神经网络的输入、输出神经元数目及其网络层次结构;将专家系统知识库的规则提取出来,形成神经网络的学习样本; 对神经网络样本学习, 获取各自的连接权值, 形成神经网络 故障诊断系统。

由神经网络故障诊断到专家系统故障诊断的关键问题是在现有的连接权值中 提取规则,具体步骤为: 已知学习样本时,可以直接将每一个学习样本转化为一条规则;未知样本只知道连接权值时，这种情况很复杂,一般是通过特殊的算法从网络的输入和 输出中提取规则;如果是模糊神经网络,问题就简单了,即可以直接从网络中提取。

4专家系统在汽车故障诊断中的应用 

汽车作为一种特殊的机械,以汽车故障诊断专家系统为例。汽车故障诊断专家系统的开发,自20世纪80年代以来,可分为雏型期、 改进期和发展期3 个阶段。20世纪70年代后期至80年代初期,为了适应对计算机应用不断增加的现实, 在汽车维修行业中首先开发的就是 诊断咨询系统。1986年,美国通用汽车公司和福特汽车公司分别推出了称之为CAMS和SBDS 的故障诊断咨询系统。 1986 年,日本丰田汽车公司的维修、信息及技术部门联合开发了 维 修技术咨询系统, 1987年8月开始用于丰田发动机集中电子控制系统T CCS 的诊断。作 为系统信息流, 对维修企业遇到难度较大的车辆故障诊断与维修问题时, 专业技术人员在 预制的问诊表上填入有关事项, 并电传到丰田汽车公司维修总部。 维修总部的有关人员以此 为基础, 把信息输入到维修技术咨询系统,并由专家系统的维修程序提出诊断结果和维修方 案。 现场技术人员以此为基础进行维修工作并将结果反馈到总部, 以进一步提高系统的诊断精度。进入20世纪90年代, 开始出现了专家系统工具的研究。这种专家系统工具具有知识 获取支援功能的专用编辑器,不需要智能语言,从而解决了过去存在的知识库效率低的缺点。

汽车诊断专家系统的功能与特点,概括地说就是由计算机存储的专家知识,按照需要可以调用,即使初学者也能近似地如专家一样进行故障诊断。基于专家系统的故障诊断方法, 在实际应用中存在问题如下:知识获取的瓶颈问题;知识难以维护; 知识应用面窄;诊断能力弱;不适应模糊问题。应用神经网络技术可以弥补解决传统专家系统在应用中遇到的问题。

(1) 对于专家系统的脆弱性,即知识和经验不全面, 遇到没解决过的问题就无能为力。而利用神经网络的自学习功能,不断丰富知识库内容,可解决知识更新的问题。

(2) 对于专家系统知识获取困难这一瓶颈问题, 利用神经网络的高效性和方便的自学习功能,只需用领域专家解决问题的实例来训练神经网络, 使在同样的输入条件下,神经网络 便能获得与专家给出的解答尽可能接近的输出。 

(3) 推理中的匹配冲突,组合爆炸及无穷递归使传统专家系统推理速度慢、效率低。这主要 是由于专家系统采用串行方式、推理方法简单和控制策略不灵活。而神经网络的知识推理通 过神经元之间的作用实现,总体上,神经网络的推理是并行的、速度快。 

5结束语

人工智能技术涉及的范同越来越广、越来越细，随着电子技术的发展以及新材料的应用，ASV的单项技术已使各种机械整体安全性能得到很大提高。为进一步提高安全检测性．在要不断完善各项单一技术的基础上，搞好各项单一技术之间的协同。为了能够避免机械设 备运行过程对人们的身心及生产造成危害，必须要通过建立机械安全警报措施，规范机械设备的操作，规范机械设备的各种运行参数，从而确保机械设备安全稳定可靠性运行，同时也保障了机械产品质量及性能的稳定性。

参考文献

[1] Thomas Dean,James Allen,Yiannis Aloimonos. Artificial IntelligenceTheory and Practice.顾国昌等译.人工智能- 理论与实践[M].北京：电子工业出版社,2004

[2] 王文杰,叶世伟.人工智能原理与应用[M].北京：人民邮电出版社.2004

[3] 李美华，韩大明，陆怀民.人工智能在机械故障诊断中的应用[J].森林工程.2006,22(2):23- 24

[4] 时圣革，常文兵等.故障诊断专家系统及发展趋势.机械工程师.2006，(11):26- 28

[5] 蔡自兴，徐光祐.人工智能及其应用[M]：第三版. 北京：清华大学出版社.2004

[6] 顾平，李良荣等.遗传算法的人工智能在交流伺服中的设计.贵州大学学报.2006,23(1):54- 58

[7]李国华, 张永忠. 机械故障诊断[ M] . 北京: 化学工业出版社, 2004. 

[8] 尹朝庆, 尹皓. 人工智能与专家系统[ M] . 北京: 中国水利水电出版社, 2002. 

[9] 谢庆生. 机械工程中的神经网络方法[ M ] . 北京: 机械工业出版社, 2003. 

[10] 张锐, 姜树海, 陆怀民, 等. 机械故障诊断技术的新动向人工神经网络在其上应用 [ J] . 森林工程, 1999, 15 ( 6) : 38- 39. 

[11] 廉师友. 人工智能技术导论[ M] . 西安: 西安电子科技大学出版社, 2000. [12] 吴今培. 模糊诊断理论及其应用[ M] . 北京: 科学出版社,1995. 

收费专业论文
汉语言文学论文
物理学论文
自动化专业论文
测控技术专业论文
历史学专业论文
机械模具专业论文
金融专业论文
电子通信专业论文
材料科学专业论文
英语专业论文
会计专业论文
行政管理专业论文
财务管理专业论文
电子商务国贸专业
法律专业论文
教育技术学专业论文
物流专业论文
人力资源专业论文
生物工程专业论文
市场营销专业论文
土木工程专业论文
化学工程专业论文
文化产业管理论文
工商管理专业论文
护理专业论文
数学教育专业论文
数学与应用数学专业
心理学专业论文
信息管理专业论文
工程管理专业论文
工业工程专业论文
制药工程专业论文
电子机电信息论文
现代教育技术专业
新闻专业论文
艺术设计专业论文
采矿专业论文
环境工程专业论文
西班牙语专业论文
热能与动力设计论文
工程力学专业论文
酒店管理专业论文
安全管理专业论文
交通工程专业论文
体育教育专业论文
教育管理专业论文
日语专业论文
德语专业论文
理工科专业论文
轻化工程专业论文
社会工作专业论文
乡镇企业管理
给水排水专业
服装设计专业论文
电视制片管理专业
旅游管理专业论文
物业管理专业论文
信息管理专业论文
包装工程专业论文
印刷工程专业论文
动画专业论文
环境艺术专业论文
信息计算科学专业
物流专业论文范文
人力资源论文范文
营销专业论文范文
工商管理论文范文
汉语言文学论文范文
法律专业论文范文
教育管理论文范文
小学教育论文范文
学前教育论文范文
财务会计论文范文

电子商务论文范文