Методи діагностування експертні системи

Методи діагностування технічних об'єктів - це основні принципи, на підставі яких виконується пошук і виявлення дефектів.

Методи діагностування можна розглядати у відриві від засобів, на яких реалізується процес діагностування. Найбільш прості методи можуть бути реалізовані у вигляді інструкцій або рекомендацій, в яких наводяться необхідні таблиці, графіки, номограми, осцилограми, отримані на основі узагальнення досвіду, що дозволяють оцінити поточний технічний стан об'єкта, ідентифікувати виникнення або розвитку дефектів на підставі порівняння діагностичних ознак.

Найбільш складні методи діагностування, що вимагають виконання великої кількості розрахунків, математичного моделювання об'єкта, обробки великого обсягу інформації, реалізуються на обчислювальній техніці.

В даний час з метою діагностування об'єктів все ширше починають використовуватися експертні системи (ЕС).

Експертні системи - це системи штучного інтелекту, що використовують знання з порівняно вузькій предметній області для вирішення виникаючих завдань і поєднують можливості комп'ютера зі знаннями експерта в такій формі, що можуть запропонувати розумну пораду або здійснити розумне рішення поставленого завдання. У більшості випадків ці знання організовуються у вигляді деякої сукупності правил, що дозволяють робити висновки на основі вихідних даних або припущень. Таким чином, традиційне для обчислювальної техніки співвідношення "Алгоритм + Дані = Програма" замінюється новою архітектурою, основу якої складають база знань і правила висновків ( "машина логічного висновку") "Дані + Знання + Висновки = Експертна система".

ЕС дозволяють акумулювати в своїй базі знань узагальнені знання безлічі фахівців, отримані на підставі багаторічного досвіду. В цьому її цінність для фахівців, які не мають достатнього досвіду і знань в області діагностики, і одночасно вона служить для підвищення кваліфікації таких фахівців.

ЕС дуже корисна і для фахівців високої кваліфікації. Часто використовувані ЕС діалогового типу, задаючи питання, які потребують відповіді, не дозволяють упустити деякі подробиці або зокрема в поведінці агрегату і зробити хибні висновки по його станом.

Методи діагностування так чи інакше зводяться до методів розпізнавання образів дефектів. При всьому різноманітті ці методи використовують певний підхід або якусь комбінацію з наступних підходів:

Відразу слід зазначити, що хоча розподіл на зазначені підходи абсолютно обґрунтоване, але межі між ними часто дуже умовні.

Детермінований підхід, заснований на об'єктивній закономірності взаємозв'язків і причинної зумовленості всіх явищ, дозволяє побудувати якусь досить жорстку схему (дерево міркуванні), що зводять процес визначення дефекту до руху від кореня дерева до кінцевої діагностичної гілки через безліч вузлів, в яких встановлюється напрямок руху в залежності від наявності або відсутності якої-небудь ознаки.

Одним із шляхів поліпшення детермінованого підходу є створення матричних схем, де поєднання ознак відповідає певному дефекту.

Діагностична матриця являє собою таблицю, рядки якої, наприклад, є дефекти (діагнози), а стовпці діагностичні ознаки. На перетині діагнозів і ознак ставиться відмітка або про присутність або відсутність даної ознаки при даному дефекті, або відмітка про характер зміни цього показника при даному дефекті (наприклад, зростає, зменшується або залишається незмінним).

Подальші спроби поліпшити матричний метод зводяться або до поділу всіх ознак на основні і неосновні, або до використання поняття "зважування свідоцтв". У першому випадку збіг основних ознак вважається обов'язковим для діагностування дефекту, а збіг неосновних ознак як би підтверджує діагноз. У другому випадку в якості елементів матриці вводяться деякі числа або бали як вагові коефіцієнти, що враховують ступінь вкладу тієї чи іншої ознаки в розпізнавання конкретного об'єкта. А висновок про найбільш ймовірних дефектах робиться на основі обчислення з якої-небудь формулою (функції якості). Ясно, що в призначенні величини вагових коефіцієнтів існує завжди велика ступінь суб'єктивності.

Статистичний підхід заснований на створенні середньостатистичного образу дефекту і методах порівняння (бажано коректних) відповідності способу існуючого дефекту і середньостатистичного. При уявній об'єктивності статистичного методу фізика процесу розвитку дефекту і його прояви в часі йде на другий план. Треба відзначити, що використання статистичних методів ускладнено ще й тому, що для унікального і одиничного обладнання і при досить рідкісному появі дефектів важко отримати представницькі вибірки.

Імовірнісний підхід, безумовно, спирається на статистику прояву ознаки при певному дефекті і разом з тим враховує ще й збіг різних ознак, характерних для даного дефекту. Це робить його значно менш критичним до показності вибірок.

Одним з найпопулярніших імовірнісних підходів є метод, розроблений Р.Байесом. Суть цього методу полягає в тому, що для будь-якого висунутого положення є, якою б вона малої була, завжди апріорна ймовірність того, що це положення істинно. Теорема Байєса і його формула дозволяють, використовуючи цю апріорну ймовірність і деякі дані, що підтверджують висунуте становище, вирахувати нове значення ймовірності того, що положення істинно (апостеріорну ймовірність). Чим більше буде підтверджуючих фактів, тим вище буде ймовірність істинності висунутого положення.

Експертна система діагностики, побудована на базі байєсівської теореми, використовує спеціальну базу знань, яка складається з трьох розділів.

У першому розділі зберігаються знання про дефекти (якщо мова йде про турбоагрегаті або іншому технічному об'єкті) у вигляді групи елементів Н, р, ​​n,, де Н - назва дефекту, р - апріорна ймовірність розглянутого дефекту, n - кількість ознак, які можуть бути використані або як ознаки, що підтверджують наявність даного дефекту, або як ознаки, що суперечать даним дефекту. Далі йде ряд трійок (трьохелементної полів), що відповідають кожному з числа вказаних ознак (n). Першим елементом кожної трійки є референтний номер ознаки (j). Другий елемент трійки (р +) - ймовірність того, що ця ознака буде спостерігатися при даному дефекті. Третій елемент (р -) - ймовірність того, що ця ознака буде спостерігатися при відсутності даного дефекту.

Апріорна ймовірність (р) виникнення того чи іншого дефекту визначається на основі раніше наявних даних про частоту появи такої несправності для даного типу об'єктів, наприклад турбін певного типу, або об'єктів близького класу, наприклад для теплофікаційних турбін з зазначеними початковими параметрами.

Вихідні значення ймовірностей p + і р - формуються на основі знань і уявлень окремих експертів - фахівців у цій галузі знань або шляхом узагальнення об'єктивних даних.

Другий розділ бази знань містить інформацію за ознаками. Під відповідними референтними номерами перераховані всі ознаки, які використовуються для діагностики всіх дефектів, і питання, відповіді на які підтверджує або заперечує прояв зазначеного ознаки, наприклад: "Зміна вібрації в залежності від навантаження", "Чи змінюється вібрація агрегату при зміні електричного навантаження?".

У третьому розділі бази знань поміщаються рекомендації та поради, як правильно отримати відповідь на поставлене запитання, використовуючи накопичену базу знань, або як поставити гостронаправлених експеримент для отримання об'єктивної відповіді.

Формула Байєса для введених позначень виглядає наступним чином:

де Р (Н, Е) - апостеріорна ймовірність події Н (в нашому випадку дефекту) при наявності свідоцтва Е (ознаки).