廖伦彪，张 宝（四川烟草工业有限责任公司绵阳分厂，四川 绵阳 621000）

自动化物流系统在烟草行业中的广泛应用显著地提高了企业的生产效率，使得“无人工厂”和“管控一体化工厂”成为可能。但是这些自动化物流系统在运行中不可避免地会发生各种故障，导致物流系统停止运行，中断生产。如何能在故障产生后及时有效地排除故障恢复生产是提高企业生产效率的关键。随着自动控制技术与Internet通信技术的飞速发展，基于工业以太网的远程监控与实时在线故障诊断技术已经成为国内外研究的热点[1]。例如美国通用电器公司研究的用于内燃电力机车故障排除的专家系统DELTA、日本三菱重工研制的“机械保健系统”，云南昆船集团研制的“烟草切丝机的PROFIBUS_DP总线自诊断系统”均取得了可喜的成果。

烟草行业故障诊断系统以人工智能和计算机网络为支持，在烟草物流自动控制系统的基础上建立起一个完善的设备故障知识库和一套有效的故障推理机，保证了设备在发生故障之后维修人员能够迅速做出反应，从而最大限度减少停机维修时间。本文以绵阳卷烟厂成品库物流系统为研究对象，根据该库的物流工艺流程和电气控制系统为基础，设计了成品库故障诊断专家系统，该系统能对成品库电气设备故障进行诊断并给出故障处理意见。

1 系统概述

成品库故障诊断专家系统硬件网络拓扑图如图1所示，该系统从技术架构上来看，可分为三层：数据采集层，数据传输层和应用层[2]。数据采集层主要由具备设备控制功能与设备运行参数采集功能的PLC构成，用于实现对成品库中所有电气设备运行参数的采集与感知。第二层为数据传输层，作用是把PLC采集的工况信息通过EtherNet/IP网络上传给上位计算机，实现调度人员与设备维护人员对相关数据信息的共享。第三层为应用层，装有故障诊断专家系统，该诊断系统通过获取PLC上传的电气设备的运行参数，运用构建的推理机，推断出故障原因，并给出合理的处理意见。与此同时，该处理意见还将发布到故障设备旁边的触摸屏上，以便于现场维护人员对故障处理意见的查询，从而准确快速地处理故障。

2 专家系统结构

专家系统实质上是一种智能的计算机程序，它能够以人类专家的水平完成某一专业领域特别困难的任务[3]。近年来，专家系统在工程领域内的应用日益广泛，并且获得不少成功的案例。一个完整的专家系统是由人机接口、黑板、知识库、解释系统和推理机这五部分构成。由于每个专家系统所需要完成的任务和特点不同，其系统结构也不完全相同，但无论哪种专家系统都必须包含知识库和推理机这两个基本内容。

该故障诊断专家系统由知识管理模块、知识库模块、故障推理模块、故障仿真模块、参数采集模块、故障解释模块等几个主要部分组成，基本结构如图2所示。

图1 故障诊断专家系统硬件网络拓扑图

图2 故障诊断专家系统结构图

其中知识管理模块用于收集整理专家知识，并采用适当的形式来表达知识。知识库模块中存放着该专家系统的专门知识，包括事实、可行操作与规则。故障仿真模块能进行复杂故障模拟仿真，能实现较复杂的故障分析与处理，该模块仿真结果可充实故障知识库。参数采集模块用于电气设备在运行时特征参数的检测与数据采集，形成实时数据库。故障推理模块根据采集到的现场电气设备运行参数选择一个有效的推理方法，进行故障推理，并给出合理的处理意见。该模块还包含了设备运行趋势分析，对于长时间运行的设备将给出维护建议，防止设备长时间运行出现故障，该模块是故障诊断的核心部分。故障解释模块的主要功能是对故障推理模块给出的推理结果进行解释并显示给用户。

3 系统软件设计

成品库故障诊断专家系统从软件结构上划分主要由数据库模块、数据库管理模块、故障诊断模块、故障仿真模块和人机界面这五部分构成。具体结构如图3所示。

图3 故障诊断专家系统软件结构图

数据库模块由实时数据库、历史数据库和规则库三部分组成。实时数据库中存放着现场电气设备运行时的各种特征参数。将实时数据库中的内容保存下来将形成历史数据，而且历史数据库中还将保存故障诊断模块诊断流程与结果，以便于用户查询历史数据和历史故障。规则库中存放着推理的规则，是故障问题求解的基础。

数据库管理模块主要用于知识库编辑和规则库编辑两部分组成。知识库和规则库编辑模块主要功能是完成知识和规则的录入、删除、编辑和合法性检查功能。

故障诊断模块由故障诊断界面、正向推理两部分组成。正向推理从故障的特征出发，根据知识库中的已知知识，按照某种冲突消解策略进行推理，并将此次推出的新知识作为下一步推理的已知知识。如此重复这一过程，最终获得推理结果实现故障诊断。

故障仿真模块由故障点参数设置和故障诊断反馈两部分组成。该模块能仿真设备运行中不易发生的故障和比较复杂的故障。通过故障诊断反馈还能充实和完善知识库。

人机界面模块是领域专家、知识工程师、用户与计算机之间进行交互的界面，能实现不同用户的对该故障诊断专家系统进行基本的管理与操作。

4 知识库与推理机设计

在成品库物流输送系统中，需要进行故障诊断的设备有输送机、穿梭车、托盘码分机、码垛机器人、现场控制站、条码阅读器、巷道堆垛机等。要对以上电气设备建立一个比较完整的知识库和有效的推理规则可采用故障树分析法进行构造[4]。现以巷道堆垛机故障为例来说明。根据现场电气工程师与维修电工提供的相关经验，再结合巷道堆垛机工作原理能够建立如图4所示的巷道堆垛机故障树主结构，同时还能得到该主故障树下各个分支故障树[5]，其中图5为货叉机构分支故障树。

图4 巷道堆垛机故障树主结构

图5 货叉机构分支故障树

上述故障树能直接转换为推理规则，例如：IF（离合器故障）OR（货叉受堵），THEN（货叉不能伸缩）；IF（齿轮齿条故障）OR（链轮链条故障）OR（货叉伸缩受堵），THEN（货叉受堵）。采用故障树分析方法可以建立成品库中需要进行故障诊断设备的所有知识库与规则库，限于篇幅，这里不逐一列举。

推理机是故障诊断专家系统的核心，推理的过程就是不断地从规则库中选取合适的规则与数据库中的已知事实进行匹配的过程[6]。该设计中采用的正向推理过程可用图6的算法流程来描述，图中的DB是数据库，KB是知识库，KS知识集。

5 结 论

故障诊断专家系统采用故障树分析方法建立了知识库和规则库，并应用正向推理的方法有效地对成品库物流输送系统中出现的各种电气故障进行推理并给出处理意见，有利于现场电气维修人员快速地排除故障，避免了物流输送线路因故障长时间停车，提高了企业的生产效率，具有一定的实用性和推广性。

图6 正向堆理算法流程

[1]Felser M.Rea-l time Ethernet-industry prospective[J].Computing&Control Engineering Journal,2005,96(6):18-29.

[2]王仲生.智能故障诊断与容错控制[M].西安：西北工业大学出版社，2007.

[3]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].2版.北京：清华大学出版社，1996.

[4]李德英，倪维斗.电站锅炉故障诊断的广义故障树知识表示方法[J].清华大学学报（自然科学版），1998(7):74-77.

[5]李小平，于康康.堆垛机远程故障诊断关键技术研究[J].兰州交通大学学报，2011(4):15-19.

[6]王万良.现代控制工程[M].北京：高等教育出版社，2011.