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Aninvestigationofanexpertsystemforhydraulic译文
一项关于专家系统用于液压回路设计与学习的调查
Zone-ChingLin&Chi-ChihShen
DepartmentofMechnicalEngineering,NationalTaiwanInstituteofTechnology,43,KeelungRd,Section4,Taipei,Taiwan10772
(Received22December1993;revisedversionreceived30June1994;accepted10November1994)
摘要
本文研究的主要目的是研究使用专家系统在机床液压回路的设计(如钻井机、铣床、磨床等),以及在个人计算机上使用专家系统设计液压回路的可能性。
在设计液压回路时,专家系统的结构功能是执行定性推理和分析数据,这不仅能带来效率,同时引用常见的程序(如FORTRAN)来执行定量数据的计算。
最后,使用AutoCAD制图软件将在液压回路设计的草图设计过程中的推断成果展示在计算机屏幕上。
此外,液压回路设计的基本学习机制是成熟的。
如果用户不满意所推断的结果或系统失败没有推断出任何结果,此系统则设计了一个模型对数据进行采集并自动邀请用户输入一组数据但是此用户必须是一位专家,能够不断的调整数据,甚至删除不必要或矛盾的数据。
然后自动的将数据按可接受的规则进行翻译并用于专家系统的进一步推断。
系统通过不断学习直到输出用户满意的结果。
关键词:
专家系统,液压回路的设计,学习。
介绍
液压装置在现代生产中有广泛的应用。
它们可以极大地合理的促进各种设备和现代化的设备的生产。
液压系统在工业上的应用是非常受欢迎的,因此,液压回路的设计是非常重要的。
一个成功的液压回路设计者不仅必须具备基本的理论知识,而且要拥有一定的技术经验积累。
一个优秀的液压回路的设计是非常困难的。
因此,在改进液压回路的设计技术中如何使用计算机利用专家系统对液压回路进行自动化设计是一个重要的目标。
由于当前的CAD系统的广泛应用和相关软件技术的发展,许多液压应用系统的零件在设计和制造过程中能够成熟的使用CAD和CAE技术。
例如,Trinkel通过计算机辅助设计和制图(CADD)设计了由超过700个符号与符号的程序集组成的流体力学系统制图程序,它能够更快的完成制图的起草。
Kinoglu利用集成方法设计和分析了一个液压系统。
Flippo成功地使用SharpEL512计算器高效地设计了一个空气水压蓄能器。
Orthwem成功快速的估计了恒定或可调节的制动力矩的制动时间和转矩。
Korane成功的在设计液压回路中使用个人计算机上对液压系统进行模拟仿真。
Vukobratovic使用完整的数学模型来执行计算机辅助选择机器人的电-液伺服系统操纵。
Ayrer设计了一套全新的计算机辅助设计和分析软件(CADA),它在一定的加载环境下可以提供更多的详细的操作数据。
这令操作更加可靠,降低了研究和发展的成本,缩短设计时间。
很明显,上述研究包括常见的接近于利用计算机辅助设计进行液压回路的设计。
但是,这项课题是一项尝试研究机床液压回路设计的专家系统。
这种系统也结合人工智能机器学习这种新兴的研究方向。
一个专家系统为了工程设计必须具备以下功能:
⑴具有与设计相关的判断和决策能力。
⑵分析和计算的应用程序。
⑶有为设计目的提供数据的能力。
⑷制图能力。
除了这些,专家系统在未来必须具备一定的学习能力。
因此,通过有关液压回路设计的学习模型的成熟研究来满足未来的需要。
本研究则关注这些要求,并使用应用程序设计液压装置的规格,此应用程序必须考虑液压装置的数值计算和输出处理。
它同时也结合专家系统知识库来达到一定的判断和决定,并通过AutoCAD来得到产品的组装草图和零件图。
如果输出结果不满意,然后学习程序立刻开始学习以提高有关基础知识的能力。
整个系统的安排如图1显示。
一般而言,本研究的最终目的是设计一个智能的液压回路设计专家系统,有别于传统的专家系统。
图1.系统安排
利用专家系统的液压回路设计
在整个系统的安排,显示在图1,操作有学习、计算、修改知识库和咨询控制的人机界面。
通过人机界面将推断成果转化成表格图形。
图2显示的是整个系统的使用流程图。
在系统启动后,显示一个可以选择的咨询界面,用户可以对知识库、修改、积累或终止使用进行处理。
还有过程的定量计算与定性推理的咨询。
如果所推断的结果不满意,学习的程序则可以立即执行。
专家系统主要是由一种构造机制(推理机)、知识基础与应用程序所构成。
作为解释如下:
可供选择的构建机制
为方便在PC上运行,该系统采用的推理机用TurboPASCALMicroExpert编写。
PASCAL是一种很普遍的语言,大多数用户都熟悉,可以随时更新合适的功能。
此外,其主要优点是容易翻译,有需要的递归函数。
图2.系统流程图
这种知识由MicroExpert提供,它是一种基于规则的知识表示结构。
知识库的概要是在某一领域以规则的形式显示问题和知识。
换句话说,关键的设计在于在基于规则的专家系统中采用通过生产规则来显示事实,内容和行动的知识库。
在这里,行动是指建立在假设事实的前提下通过专家知识经验来判断或推理的。
通过人机对话,以建立在用户提供的数据基础来控制模型的选择,援引和执行,并以推导出结果为目标。
MicroExpert采用反向链接推理。
这个方法有时被称为“目标驱动推理”,这是因为它是通过求解一系列子目标来得到结论。
这些子目标一开始就被搜寻,同时系统向用户提出问题。
知识库的模块化构建
知识和程序的结合能够解决困难和复杂的问题。
最简单的方法是处理所有的知识并转化为规则,然后让系统采用这些规则来达到讲一种状态转换的目的。
然而,下面则是可能遇到的缺点:
⑴增设的新规则可以很容易的干扰已经存在的规则。
⑵每一个阶段都要考虑所有的规则,大大降低了解决问题的效率。
⑶这个解决方案和形式适用于某一部分问题但并不一定适用于另一个部分。
一个更好的方法是把原问题分解为一组相当独立的单位,使用模块化技术设计系统。
此外,由于该系统的目的是构建设计,有一定的程序设计工作。
因此,结合控制的概念可以应用在来解决实现知识库模块化的设计阶段特点的设计问题。
一个大型知识库可以被拆散成模块化的子系统的集合,主题是每一个涉及到设计阶段,如图3和图4所示,ESHCD是液压回路设计专家系统的缩写。
每个子系统可进一步划分为若干个子-子系统。
例如,在这项研究中,控制阀门设计的知识库子系统由压力控制阀门设计、速度控制阀设计、方向控制阀设计、电机控制阀设计这些子-子系统组成,如图5所示。
图3.ESHCD的设计程序和模块化知识
图4.ESHCD知识内容的图解
图5.控制阀设计内容的图解
介绍专家系统的液压回路的设计和它的零件的选择,首先必须搜寻各种相关的知识和经验,再以规则的形式处理后将它们储存在系统知识库中。
液压装置由液压动力装置,各种各样的控制阀和液压油缸等部件组成的。
我们用模块化阀门做为控制阀门。
因此,收集相关的知识由四部分组成:
⑴动力元件的选择。
⑵执行元件的选择。
⑶电磁阀的选择。
⑷液压控制阀的选择。
在这项研究中,液压回路的设计方法与模块化阀门描述如下:
⑴建立模块化阀门的数据库。
⑵根据其不同的功能使多种模块化阀门与模块化基本回路相结合。
⑶建立基本回路模块的数据库。
⑷根据用户需求使多种模块化的基本回路与实际应用回路相结合。
以压力源为例。
压力源的选择可以组织和合并为以下四种压力源装置,如图6所示。
他们可以被模块化并通过某些标准来选择并应用于专家系统。
图.6.四种类型的压力源装置
ESHCD系统集成了计算机辅助制图设计和专家系统。
同时它也将显示通过AutoCAD产生的图形,它的目的是允许使用者在图形编辑后进行合理的设计。
为了便于将从专家获得的结果转化成图形、图纸编号并用于系统知识库。
图纸编号是当下形成的成组技术的概念。
一个图号由六数组成,其含义描述如下:
第一位数:
表示回路的分类。
这里的回路是液压。
代码是“0”。
第二个数字:
表示分类的部分。
'1'表示压力源,'2'表示执行器;'3'表示电磁阀;'4'表示控制阀门。
第三位:
指示该类型的图画。
“0”表示零件的装配草图;'1'表示草图部分。
第四位:
表示分类的部分。
“0”表示缺乏进一步的分类。
当第二个数字是'2',第四位是定义如下。
'1'意味着执行元件是液压缸。
“2”是指执行元件是液压马达。
当第二个数字是'4',第四位是定义如下。
'1'意味着控制阀是一个压力控制阀。
“2”是指控制阀是一种速度控制阀。
“3”是指控制阀是方向控制阀。
'4”是指控制阀是电动控制阀。
第五位和第六位数字是流动数字做为组成部分的各自集合。
所有的图纸编号的模块化意义都做为结论表示在表1。
因此,可以使我们的压力源选择知识规则化,以if-then的条件形式建立知识库。
成组技术也用来表示各模块的应用知识的显示,如下所示:
Rule13:
IFDELIVERYISSTABLEANDWORKINGPRESSUREISBIGGERTHAN50KG/CM2,THENTHEPOWERSOURCEIS010001ANDTHEPOWERSOURCEISOK.
.
.
.
Rule16:
IFDELIVERYISUNSTABLEANDWORKINGPRESSUREISSMALLERTHAN50KG/CM2,THENTHEPOWERSOURCEIS010004ANDTHEPOWERSOURCEISOK.
表1
应用程序
在设计一种液压回路时,各种定量数据的处理是一个不可或缺的部分。
将这些定量数据输入知识库肯定会导致内存空间的巨大浪费,同时降低系统效率。
Fink、Lusth和Duran建议一种专家系统,它的运作是定性和定量知识的结合,并被用来改进在该领域的电子及机械结构的传统专家系统。
因此,采用FORTRAN语言研究,以完成数字计算,为液压元件制作表格。
其推理工作由专家系统完成。
两者的结合产生一个完整的专家系统。
在这一系统中的液压回路设计的过程中,应用程序用于计算液压元件的基本规则、创建输出表格来弥补系统知识库的缺陷。
至于定性分析而言,我们以液压缸的计算为例。
计算流程图如图7所示。
在图7中,所需的表格都被储存在一个应用程序中。
此外,液压马达、液压泵、电动马达和液压油箱的计算均包括在内。
部分的定性分析,应用程序的流程图如图8所示。
图.7.液压缸的计算流程图
图.8.应用程序的流程图
有两种主要的方法来实现专家系统和计算机制图的结合。
一个是用计算机制图软件,开发专家系统。
另一个是发展专家系统并内嵌制图的系统。
在这里,我们采取第一种方法。
因此,需要一个翻译程序将成组的工艺序号翻译成绘图软件能接受的图纸代码和命令文件。
翻译软件的主要功能是把成组技术图号翻译成制图软件推断所需的符号或命令。
这个制图软件接收这个符号文件或命令文件,并进一步以图形的形式显示液压元件和设计草案。
进一步,推理的完成和零件表格的制作也很重要。
在这里,它是完整的应用程序。
很明显,应用程序对整个系统的运行起着非常重要的作用。
如图9所示。
图.9.应用程序的集成计算
学习
开发专家系统的主要任务是使用一种高级语言将所有必要的知识转化为事实和规则。
迄今为止,这种转化的任务,大部分都是由人类完成,这项工作需要大量的时间和精力。
如果这种变革的任务可以自动完成,它将大大促进专家系统的发展。
事实和规则自动转化的能力是新兴的研究方向(机器学习)。
液压回路设计的学习
学习机制在本研究中是记忆与归纳学习相结合。
换句话说,第一个是数据的记忆,然后通过结构法将它们划分为不同的模块。
这就是说,学习是基于利用已知的知识,加上逐渐积累起来的知识来获得新的数据。
因此从学习程序中产生的新规则必须与知识库相结合以行使其功能。
整个学习程序的流程图如图10所示。
由于本研究中的知识库是以模块构建为概念,数据采集则根据这个模型来开发。
数据是通过人机界面的处理来划分他们所属的模块。
此外,元规则是学习所获得的规则。
此外,通过人机界面处理所获得的数据的数据整理(将在下一章节中讨论)。
通过我们研制出的学习软件来删除重复数据、否定数据无用的部分。
它还会自动将数据转化为规则,并结合现有的知识库,形成一个新的、更智能的数据库。
图10.学习流程图
当一个指导者输入数据时我们可以通过我们拥有的知识将新的属性添加到已存在的属性上,形成原始的标准表格,在数据输入地同时并将它们显示在屏幕上供参考。
通过学习程序的运算后,完整的完成保持有用,删除无用的部分(如重复和矛盾)的数据处理。
这个过程包括原始数据的提交,并且从输入的数据中进行简单的学习。
简而言之,假如已经有一个原始知识的数据表格如表2所示。
一个指导者(用户)可以添加属性3、属性4、...等等,a31~a3j,a41~a4j,...等。
这些数据的无用属性是可以被消除的。
通过学习后这些有用的资料以规则的形式来保存,并消除无用的部分。
知识是自动改进的,使推理更聪明、更有效率。
细节解释如下。
表2
获取数据
数据所需的学习是通过用户使用界面来获得。
因此,无论数据的输入形式是否友好,用户都渴望使用它。
因此,我们使用一个表格做为数据的输入方式,如表3所示。
另一方面,它帮助数据的输入;另一方面,它很友好。
如果我们要解释表3的一些内容,属性的分类可以用来代表结果的形式。
各种不同种类属性能表现所有可能影响结果形式的条件。
在表格中,C1,C2,C3,…等,代表所有属性的分类可能的条件,可以是数字、符号或字符的形式。
同样的,a11,a12,a13,…等描述属性1;a21,a22,a23,…等描述属性2,等如此类推。
在这里,我们可以以一个电磁阀模块为例来说明(表4)。
表3.数据输入形式的学习
表4
当没有选择电磁阀,选择模块030001。
如果选择有关,这是一个A,选择模块030001。
如果选择是B,选择模块030002。
如果选择是C,选择模块030003。
如果选择是D,选择模块030004。
整个过程由通过用户数据的输入,直到由计算机行使规则与知识库相结合后输出数据,。
因此,无论数据输入完整与否,都直接影响到学习的效果。
我们希望用户可以参阅已输入知识库的数据属性。
尽管输入属性的不局限于某些形式,但也不可避免地会允许输入任何类型的属性从而破坏知识库的完整性。
规则的生成
在本节的内容中,熵的概念(将在下一章节中讨论)和在本研究中的学习软件被用来处理数据和生成规则。
此外,在学习过程中咨询和推理获得的规则,系统还可以自动转换问题的形式以输入数据表中的属性。
知识库的结合
新的规则生成后,有两种方法结合现有的知识库:
⑴替换现有的规则:
当新规则与现有规则矛盾时,前者优于后者。
⑵加上现有规则:
当新规则不抵触现有规则,添加到现有规则。
学习记录
在该研究中这是一个很特殊的特性,。
它能保存每个学习的记录。
从这一点,用户可以了解知识库变化之前和之后的每一个学习的过程。
或者,用户可以放弃知识库从学习和行为推断的学习过程之前获得的知识。
这里我们可以说明以下实践规则:
IFDES1ISYES
ANDPOWERPACK0ISOK
ANDACTUATOR0ISOK
ANDCONTROLVALVEISOK
ANDSOLENOIDVALVE1ISOK
THENDESIGN2ISOK
电磁阀经历一次学习后,对整个回路设计有一条记录的规则。
从IF语句可以看到未经过学习的所有模块都给予'0'。
至于回路的设计,THEN语句从‘1’开始,从开始的那条和所有模块都经历了学习后添加一条记录。
从而可以轻松的学习所有记录,并用于控制的目的。
开始学习
简单的说,这个学习项目是一种记忆学习,能通过采集数据来保存数据。
其次,通过学习程序,数据以规则的形式输出到已有的知识库,来改善知识库的能力。
但学习程序什么时候获取和处理数据?
这里我们有一个假定:
假设用户不满意所推断的结果,那么学习开始。
我们相信这是一个可以接受的假设。
如果用户满意这个系统中的专家系统推断出的结果,则这个系统没有必要来进行进一步学习。
否则,学习程序则开始学习。
但是学习什么时候结束?
我们也有一个假定:
假设用户满意学习的结果,则学习结束。
熵的概念
从表3中获取数据之后,下一步就是处理数据并将其变为一种规则的形式,可以直接通过此专家系统以改善知识库的能力。
程序是:
重组数据;消除重复的、矛盾的比例,转换为规则。
这个程序被详细地描述在下面。
重排的熵
熵是一个相当准确的指示概念,可以评估知识。
特别是,如果事件可以按其属性分类,熵拥有相当大的可靠性。
当熵增加时,分类属性所需的知识也会增加。
也就是说,如果属性1的熵大于属性2的熵,则属性1相比属性2需要更多的属性来说明属性的分类,详见图11流程图。
学习程序是用FORTRAN根据这一原理设计的。
图.11.运用熵权原则步骤安排数据
当专家系统进行推理时,如果数据可以根据事先安排的熵优化处理数据,那么推理过程会更加有效。
换句话说,推理时可以避免无用的推理过程。
使用这个应用程序,Quinlan的结论是:
为最优调配的数据,有着相关的熵的属性作为基本号码,属性是以数据的形式从最小到最大安排。
如果一个对象(属性)可分为N类型的不同的值,C1…,CN,这种分类中的概率值i是P(Ci),然后它的熵H(C)可以被定义为:
其中P(Ci)表示在所有Ci中的类似Ci外观的属性的概率,H(C)表示熵总属性。
在本研究中,我们定义一个确定的熵的属性的熵如下:
其中ajk代表ajk之间的类似ajk到ajk的某些属性;;P(Ci/ajk)表示Ci在ajk的概率;H(C/ajk)表示熵在ajk的阶级属性。
其中P(ajk)表示ajk到ajk之间的概率;H(C/4)表示在阶级属性计算某些属性j的熵;其中,H(C/A)是排列的根据。
消除重复和矛盾
一个特点是熵值也小于或等于1,但不大于1。
因而在计算熵时只有两种可能:
小于或等于1。
当它小于1,按照上面提到的公式。
如果它等于1?
在这里我们把它定义为;不等价:
熵=1,也就是一个可有可无的属性。
换句话说,在结论类属性中,如果属性的熵等于1,然后此属性是未显示的类属性,这意味着此属性在结论中是无用的无任何功能。
在此情况下,我们将删除此属性的数据。
在去除属性的熵等于1时,还是有可能在其余数据上重复或矛盾,(在相似的情况,而不是一部分结果)。
我们采取以下措施来解决这个问题:
重复是保存,额外的被移除;矛盾是释放通过学习获得的知识。
规则的转换
类贡献→THEN语句
属性→IF语句
基于这一原理,数据可通过这个系统被转换成可以接受的规则。
知识库中采用模块化的概念,因为更新或添加新的规则可以轻松实现。
换句话说,从学习获得的知识可以取代现有的知识或被添加到已有的知识中。
结论
本文使用调节的概念,并介绍了液压回路设计的知识库。
本文中的液压回路设计的局限性是机床工具(如研磨机和铣削机)的性能和四个模块化阀门。
这四个模块化阀门是压力元件(例如液压缸及液压马达)、执行元件、电磁阀和控制阀(例如压力控制、控制速度、方向控制、液压马达控制)。
FORTRAN语言的计算能力也适用于完成大量的数据、液压设备规格表以及数据的推理。
最后,翻译程序用于将推断结果翻译成AutoCAD可以接受的代码和控制命令。
然后自动地完成液压回路设计的绘制。
本系统还具有学习能力。
但这个用户必须是一位专家。
当使用者不满意系统的推理结果,他或她开启学习系统,通过一定的格式输入新的数据,该系统采用了熵概念来处理上述数据,并自动产生新规则加强知识库。
参考文献
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附录.个案研究
有五种选择提供给用户。
(1)开始咨询;
(2)对用户显示该系统的知识库;(3)对用户打开该系统的知识库进行修改;(4)让用户通过使用本系统建立新的知识库;(5)退出系统。
我们用一个平面磨床作为例子来说
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