摘要: 為提高熱模鍛壓力機生產過程中故障診斷的效率，對熱模鍛壓力機的故障機理進行了分析; 應用規則推理與案例推理的智能方法對熱模鍛壓力機的故障診斷進行研究。結合熱模鍛壓力機的特點并針對兩種推理技術各自的局限性，提出了將規則推理與案例推理相結合的、適用于熱模鍛壓力機故障診斷的人工智能方法; 構建了熱模鍛壓力機生產過程中故障診斷的故障樹，并得到導致故障現象的最小割集; 建立了表示故障案例的五元組，以離合器打滑與制動器打滑為例進行案例推理的分析。本研究在一定程度上解決了知識獲取困難的問題。
熱模鍛壓力機在制造業中用于進行成批大量黑色和有色金屬的模鍛，其構造復雜，發生故障時需要現場擁有大量經驗的設備專家與工藝專家憑借自身豐富的經驗進行排查，找出故障源。某一局部故障的產生，使得整個設備生產停頓，甚至整條生產線的生產停頓，引發安全隱患和經濟損失 。在生產中發生連擊、悶車等故障對于鍛壓車間來說是非
常嚴重的故障現象，故障現象發生后若不及時處理得當，不僅影響生產效率，而且嚴重減少壓力機壽命 。因此，對熱模鍛壓力機故障診斷方法的研究是十分有意義的。
故障診斷技術是一門涉及到控制與建模等多方面的綜合性技術。隨著人工智能方法的滲入，其應用領域越來越廣。數控軋輥磨床應用案例推理建立了數控軋輥磨床智能故障診斷系統 ，曲柄壓力機高頻震動故障診斷上應用故障樹進行分析 ，軋機液壓故障診斷系統中應用案例推理，開發應用于生產現場的液壓故障診斷系統 ，以上故障診斷技術多是應用一種人工智能方法，唐宇等 在飛機維護與排故專家系統中將案例推理與故障樹集成進行故障診斷，在一定程度上避免了單種人工智能方法應用在診斷中存在的局限性。嚴愛軍等 采用導致豎爐故障的過程參數變化特點來描述案例，成功對豎爐焙燒過程的異常情況進行了預測。
本文針對熱模鍛壓力機生產過程中發生的故障，運用人工智能方法模擬專家經驗找出故障源及解決方案。提出了將規則推理與案例推理相結合的熱模鍛壓力機故障診斷方法。便于知識的獲取，為提高熱模鍛壓力機故障診斷系統的可擴展性奠定了良好的基礎。
1 、熱模鍛壓力機生產過程故障描述
熱模鍛壓力機生產過程中，常見的對生產影響較為嚴重的故障包括悶車、滑塊停在上死點以外的位置、主電機電流過高、壓力機連沖、軸瓦溫升過高、潤滑故障。
這6 種故障被引發的原因很多。對悶車來說，若封閉高度調整過低，因鍛件體積固定，滑塊打下來會因為壓機過載發生悶車的現象，同樣因壓機過載造成悶車的原因還包括鍛件溫度低、毛坯尺寸過大。曲軸角度對應滑塊位置，生產過程中通過曲軸角度的信號來控制離合器、制動器的動作，如果離合器過早脫開，或離合器打滑，由于動力輸出不夠，
曲軸－ 連桿－ 滑塊系統在壓機滑塊向下運動時，其動能不足以克服工件的變形能、壓力機彈性變形能和滑動軸承中摩擦損失，就可能會發生悶車現象。若離合器打滑，壓機滑塊回程運動時，滑塊因動能不足導致停在上死點之前的位置; 制動器打滑，滑塊越過上死點停在上死點以外的位置; 離合器、制動器凸輪開關的調整不當也會導致滑塊停在上死點之外的位置。軸瓦間隙不合適或潤滑不良，可能導致主電機電流過高、軸瓦溫升過高。離合器制動器復位失靈、凸輪開關失靈等可能會造成壓力機連沖。熱模鍛壓力機上的制動器與離合器在機理上十分類似，故障現象不明顯，發生故障不好判斷故障源。本文旨在利用長期積累的經驗為熱模鍛壓力機生產過程中出現的故障制定一套診斷方法，對故障現象明顯、容易判斷故障源的事件建立直接、明了的故障樹; 故障現象不明顯、故障源不好判斷的事件，利用所掌握的狀態信息構成案例。意在幫助操作人員進行操作指導，分析、得到故障現象的引發原因，為構建熱模鍛壓力機故障診斷系統奠定理論基礎。
2 、故障診斷方法的研究
經由上述分析，難以在線測量反映故障征兆的一些過程參量，而熱模鍛壓力機的過程機理較為復雜，又難以應用精確的數學模型來表達，并且一般操作者因領域知識不完整、不集中使得知識獲取困難。由此本文提出了規則推理與案例推理相結合的熱模鍛壓力機故障診斷方法。通過融合熱模鍛壓力機結構、功能和關系而構建的故障樹，可以保證診斷知識結構的完整性和知識的條理性，同時也能提高故障診斷專家系統的診斷速率; 針對熱模鍛壓力機的機理復雜，規則提取困難的情況，以案例推理作為故障診斷系統的后援，降低了知識獲取的負擔，也改善了系統的擴展性。
2. 1 總體設計
基于規則推理與案例推理的熱模鍛壓力機生產過程故障診斷方案的總體設計如圖1 所示。知識庫用來存儲領域專家對熱模鍛壓力機生產過程故障診斷的經驗知識，包括故障樹轉化的規則; 數據庫用來存儲熱模鍛壓力機生產過程中的狀態信息、分析出的中間數據與統計數據，以及熱模鍛壓力機本身的基本參數; 案例庫用來存儲熱模鍛壓力機生產過程故障診斷的典型案例。
圖1 熱模鍛壓力機故障診斷總體設計圖
故障征兆與故障關系明確，則根據故障現象利用故障樹轉換的規則來進行診斷。在知識庫中搜索相匹配的規則直到推理到達底層事件( 故障源) ，從而得到故障源信息及解決方案指導。推理過程中沒有相應規則與之匹配時，根據已獲取的狀態信息進行案例推理。在案例庫中檢索與當前工況相似度較高的典型案例進行重用，得到結果。相似度較低則對案例進行修改，更新案例號，存入案例庫中。
2. 2 規則推理
采用正反混合推理的方法，首先根據故障現象進行反向推理，在故障樹中搜索匹配規則，推理達到底層事件( 故障源) 時采用正向推理驗證故障源的準確性。以與門、或門、非門等邏輯門表示事件間的相互關系。其中故障樹為規則推理的可靠性、安全性提供了有力保障，是故障診斷的一個有力工具。在實際生產過程中，故障總是與設備及其功能相關聯的，以故障現象作為頂事件，熱模鍛壓力機的執行機構作為次級事件，將造成熱模鍛壓力機故障的原因按照其結構逐級分解為中間事件，直到得到作為底事件的故障源。體現了故障傳播的層次性，故障源與故障現象間的因果關系。通過對故障樹的定性分析，以指明故障原因為目標，有效找出導致故障現象發生的所有可能的故障規則，即尋找故障樹的全部最小割集 ，以故障現象滑塊停在上死點外、軸瓦溫升過高為例建立故障樹，如圖2、圖3 所示。
圖2 滑塊停在上死點外故障樹
故障樹的一個割集的狀態表示了頂事件發生的一種可能性，而最小割集則表示了導致頂事件發生的最
圖3 軸瓦溫升故障樹
2. 3 案例推理
案例推理的主導思想是利用過去故障診斷經驗中的特定知識，即具體案例來解決新問題。檢索針對熱模鍛壓力機生產故障建立的案例庫，計算案例庫中舊案例與新案例的匹配程度，獲得一個或多個類似的故障案例( 集) 。選取匹配較好的案例直接應用其解決方案。若沒有與新案例匹配度較好的案例，則對已有的案例進行修正，經過驗證，確定可行性后作為新案例存入庫中。
通過對熱模鍛壓力機生產過程中的故障分析，將其中故障現象不明顯、故障源不好確定的故障提出來作為典型案例，把引發生產過程中故障的狀態信息作為組成案例的故障特征。將故障診斷案例表示成五元組，即故障案例特性、故障狀態特性、故障特性權值、診斷結果、故障處理方案。五元組表示為CASE = { G，S，W，C，M} ，其中G 為案例所屬種
類，與案例的狀態特性和案例號有關; S = { S1，S2，…Sn} 是故障特征的有限非空集合，Si∈S 表示與熱模鍛壓力的工藝參數或過程參數相關的特征屬性，根據案例的需要設為打擊力，電機轉速，彈簧壓縮量等; W = { W1，W2，…Wn} ，0≤Wi≤1，是由熱模鍛壓力機設計專家與現場擁有大量操作經驗的操作工提供的故障特征參數的權重; C 表示案例的診斷結果，即故障的原因; M 表示相關的故障解決方案和操作建議。
案例檢索的策略是相似度與閾值Simv相比較，針對不同類型的故障特征值選擇適當的相似函數進行處理求得相似度，這些案例不一定是完全相似的，提取不小于相似度閾值的所有案例作為當前工況描述下故障診斷的匹配案例。例如離合器與制動器打滑，這是很難發現的故障現象，但兩者機理十分類似。某舊案例是離合器打滑，故障特征給出內部沒
有進油，行程調整值，故障原因是行程調整不當，解決方案是調整彈簧壓縮量。現有一新案例是制動器打滑，內部沒有進油，行程調整值與離合器打滑案例中的行程調整值及其接近，這就需要對這次檢索出的不完全相似案例進行重用，那么就可以推斷出制動器打滑的原因是行程調整不當，應調整制動器的彈簧壓縮量。但若新案例為離合器內部有油，行程調整值與舊案例差距很大，而在案例庫中未找到相似度超過該案例的值，那么就可以修改這個舊案例為離合器部有油并且輸入新的行程值，更新案例故障原因與解決方案，填寫新的案例號保存到案例庫中，用于下一次的案例推理。
3 、結語
綜上所述，在對熱模鍛壓力機分析的基礎上本文主要研究并提出了規則推理與案例推理相結合的熱模鍛壓力機故障診斷方法; 利用此診斷方法，結合熱模鍛壓力機實際生產過程中出現的故障現象討論了其中的規則推理與案例推理在故障診斷中的應用; 并提出了將規則推理與案例推理相結合的適用于熱模鍛壓力機實際故障診斷的人工智能方法; 構建了其生產過程中故障診斷的故障樹，并通過故障樹得到了導致故障現象的最小割集; 建立了表示故障案例的五元組，以離合器打滑與制動器打滑為例進行實際案例的推理分析，并成功解決了所產生的問題。通過以上的研究和分析，證實了通過規則推理與案例推理相結合的診斷方法，并利用構建故障樹，建立五元組的方法成功的解決了熱模鍛壓力機相關問題的方法可行，為熱模鍛壓力機故障診斷開辟了新的途徑。
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