采煤机液压系统故障诊断专家系统

　　采煤机液压系统故障是经常影响煤矿生产的重要问题之一。由于这种故障常具有复杂性和隐蔽性，一旦出现问题时，现场维修人员难以快速诊断出来。传统的诊断方法不仅诊断效率低，而且有时收效甚微。应用人工智能中的专家系统技术，不但利用了计算机处理信息的高速度，更重要的是采用了多方面专家处理故障诊断问题的综合经验。本文以MG-200采煤机液压系统为研究对象，利用开发工具DBEST建立了采煤机液压系统故障诊断专家系统――MGH-DBES。

　　

　　1　系统开发流程

　　

　　开发采煤机液压系统故障诊断专家系统软件MGH-DBES时，首先须确定开发任务并选择开发工具，这是专家系统建造的前提和系统成败的关键；知识获取与概念化处理是开发过程中最重要、艰难的工作；推理机制与控制策略设计是开发的中心环节。最后对系统进行测试、维护与评价，以期完善和提高，其建造流程如图1所示。

　　

　　

　　

　　图1　MGH-DBES系统开发流程图

　　

　　2　需求分析及开发工具的选定

　　

　　2.1　需求分析

　　和一般的软件需求分析一样，我们首先要对软件的功能、结构的设计目标加以确定。

　　(1) 传播珍贵的高成本专门知识，汇集再现多专家联合进行采煤机液压系统故障诊断知识；

　　(2) 服务于煤矿采煤机维修人员，软件应能解决实际维修问题；

　　(3) 软件要便于扩充和修改，以便于以后开发出整机故障诊断专家系统和知识库维护；

　　(4) 要求界面友善，输入、输出应清晰明了，容错性高；

　　(5) 开发和用户界面最好在Windows下，支持鼠标输入。

　　2.2　开发工具的确定

　　选用合适开发专家系统的工具，可简化开发过程，缩短开发周期，降低开发成本。本文所研究的MG-200型采煤机液压系统故障诊断专家系统，根据需求分析，我们对开发工具的要求是：容量要大，适用性要强，推理方式多样化，可靠性高，可维护性要强等。经过多方调研，最终选定开发工具DBEST。

　　开发工具DBEST采用Borland C++3.1在windows环境下开发实现，是一个人机友善的综合开发环境，使工具软件达到一个较高水准。

　　

　　3　故障知识获取

　　

　　专家知识的丰富与准确程度直接关系到MGH-DBES解决问题水平的高低。知识获取的任务是研究如何把知识从专家的大脑中提取、总结出来，并保证知识间的一致性。鉴于此，我们采用了以下几种手段来完成。

　　(1) 查阅大量技术文献、专业期刊，熟悉MG-200采煤机液压系统工作的基本原理及故障诊断的专业术语等；