陶俊龙，王 勇，包雅媛

（南通职业大学机械工程学院，江苏 南通226007）

0 引言

电除尘器作为一种高效的除尘设备，在控制大气污染方面发挥了十分重要的作用[1]。其体积庞大、子系统及零部件较多，含有大量的使用频繁、重复性高、结构特征相同或相似的零部件。设计时大量的重复劳动占用了设计者的宝贵时间，导致工作强度大、设计效率低，设计质量难以保证[2-3]。将推理技术与三维造型软件结合，可以有效地利用专家经验知识，支持产品的概念设计、方案设计等创造性活动，避免或减少设计中的重复劳动，实现产品设计的快速化和智能化[4]。本文根据电除尘器设计知识的特点，对其设计过程中的知识推理方法进行了研究，提出了一种CBR与RBR相集成的混合知识推理方法。将基于实例推理的实例检索流程划分为三个层次两个阶段，同时对基于规则推理的实例修改过程进行了说明，优化了实例检索的质量，提高了实例修改的自动化程度。构建了电除尘器智能设计系统，实现了电除尘器设计知识的重用，有效缩短了电除尘器的设计周期。

1 基于RBR与CBR的集成推理机制

知识推理是实现知识重用的重要手段。基于实例的推理（Case Based Reasoning，CBR）实质上是对以往设计经验或设计结果的再利用，适用于涉及的知识较多或难于用准确的理论模型描述的弱理论区域[5-6]。该方法推理效率较高，知识获取比较方便，但对知识、信息的完备性要求较高，且缺乏良好的实例修改机制。基于规则的推理（Rule Based Reasoning，RBR）是一种传统的推理方法，理论上也比较成熟，其核心是基于产生式规则知识进行问题推理，易于系统的实现，但知识条目增多时，存在知识获取困难、知识库难易维护以及系统性能脆弱等问题。基于以上分析，在电除尘器智能设计过程中，为克服单一知识推理方法在实际应用中的不足，采用基于实例的推理（CBR）为主、基于规则的推理（RBR）为辅的集成推理方法，其推理流程如图1所示。

图1 基于CBR与RBR的集成推理流程

本系统采用自顶向下的方式对电除尘器产品进行分层检索，选出最佳实例后，用户可通过RBR的方法获得知识库中相关零部件的修改指导信息，完成实例的修改及三维模型的建立，并进行虚拟装配、干涉检验、运动仿真以及结构力学分析等，最终生成二维工程图以及相关技术文档，同时将设计完成的新产品存储到各个实例库中，以便于共享和重用。CBR与RBR的结合充分发挥了两者的优势，推理过程更加符合设计者的设计思维，在满足不同设计层次需求的同时，提高了系统的推理准确性和推理效率。

2 基于实例推理的分层实例检索

2.1 实例检索

电除尘器设计中的实例检索实质上是属性的匹配过程，本文根据电除尘器的实例属性的特点以及层次化的实例库结构，采用层次检索法进行实例检索，并结合知识引导法以及最近邻法，将实例的检索过程分成三个层次两个阶段，如图2所示，以达到快速准确地找到最佳匹配实例的目的。

图2 电除尘器三层两阶段实例检索

根据检索对象不同，检索被分为产品级、模块级以及零部件实例检索，它们的优先级依次降低。检索开始时通过特征识别对电除尘器设计实例的定性属性和定量属性进行提取；初步检索时根据知识引导法利用重要的定性属性（如材料、热处理、结构形式等）建立索引，并通过这些索引直接从实例库中找出相似实例，形成实例子集以缩小检索范围；然后采用最近邻法计算相似实例的定量属性（如尺寸参数、性能参数等）与查询实例的相似度，找出与查询实例最相似的实例。

2.2 实例匹配算法

在分析电除尘器各组成部分的结构和功能的基础上，结合模块化设计思想，对电除尘器的模块层次进行划分，并将电除尘器产品以往成功的设计方案、模块组合、物料清单、装配路线等知识及经验以一种结构化的形式进行组织，形成了电除尘器产品的设计实例库。

实例库中的实例包括产品级、模块级以及零部件设计实例，均是满足特定要求的设计结果，采用结构化的表达形式表示为：

式中，i用于区分设计实例的类型，i=1时表示产品级设计实例，i=2时表示模块级设计实例，i=3时表示零部件设计实例；k表示实例特征属性的数量；m为实例库中当前实例的数量；ai,j,l（l=1，2，…，k）为当前实例的第l个属性值，根据它是否为单值可采用二元向量组或者结构体、类等数据结构来进行表示。

查询实例反映了当前用户的设计需求，同理可表示为：

式中，i的取值用于区分查询实例的类型；k表示查询实例所包含特征属性的数量；ai,0,l（l=1，2，…，k）为查询实例Pi,0,k的第l个属性值。

为表达属性的重要程度添加权值的概念，权值越大，该属性越重要。因此，查询实例的属性可以用一个三维向量组（Pi,0,lwi,0,lxi,0,l）来表示，其中Pi,0,l为属性名，wi,0,l为属性的权值，xi,0,l为属性值。在实际应用中权值的大小很难确定，通常采用主观和客观两种方法进行赋值。由于电除尘器设计实例库中单个实例的特征属性一般不会超过30个，本文采用层次分析法（AHP）对权重进行赋值，用户可以根据实际情况稍作调整，但必须满足实例各属性的权值之和为1.

通过初步检索得到若干个候选实例子集后，采用最近邻法计算相似度，查询实例Pi,0,l与候选实例Ci,j,l（l=1，2，…，k）的加权平均相似度计算公式为：

式中，Pi,0,k为查询实例，Ci,j,k为候选实例，sim（Pi,0,k，Ci,j,k）为查询实例与候选实例对应属性的相似度值，可根据属性的取值类型选择不同的计算方法，wi,0,l为第l个属性的权值。实例的匹配是通过对比设计实例与查询实例各特征属性的相似度以及总相似度来实现，再通过设定相似度阀值V来衡量实例的相似程度，最终选取最匹配的实例。

2.3 实例检索算例

以电除尘器收尘极振打系统为例，验证上述多级匹配检索算法。侧向挠臂锤式收尘极振打系统主要由传动机构、振打机构以及支撑系统等部分组成，其结构如图3、4所示。

图3 收尘极振打系统结构图

图4 振打锤组件

收尘极振打系统设计实例检索属于模块级实例检索，其实现过程如下：

（1）根据振打系统设计要求生成查询实例，并根据层次分析法确定各属性的权值，如表1所示。

表1 电除尘器振打系统查询实例属性表

（2）利用基于索引的方法直接从设计实例库C2,j,k中查找满足设计要求（874 kg≤ F0≤ 966 kg，428 Hz≤f≤473 Hz，即取与振打力峰值和振打频率相差±5%的范围进行检索）的振打系统模块实例，如表2所示。

表2 电除尘器收尘极振打系统设计实例属性表

（3）查询振打系统的振打力峰值、振打频率及锤头形式等，可知表2中实例1、实例4以及实例6满足约束条件“874 kg≤ F0≤ 966 kg，428 Hz≤ f≤473 Hz，锤头形式为夹板锤”。因此，将这三个实例与查询实例进行多级相似匹配计算。

a）按照属性权值的大小，选择权值最大的属性“振打力峰值”来进行相似匹配计算，计算结果为：S11=sim（920，950）＝ 0.71，S41=sim（920，930）＝ 0.86 ，S61=sim（920，880）＝ 0.43.根据设定的阀值 V ＝ 0.7，去除实例6，剩下候选实例1和实例4；

b）分别计算实例1、4与查询实例的总相似度，得S1=0.726，S4=0.764；

c）比较总相似度S1、S4的大小，选取总相似度大的实例4作为最佳匹配实例。

3 基于规则推理的实例修改

通过CBR检索出的电除尘器设计实例与查询实例完全一致的情况比较少，因此还需要以检索出的相似实例为蓝本，对存在差异的地方进行修改，以满足设计要求。本文利用“IF-THEN”结构的产生式规则来进行实例的修改，具体修改策略如下：

（1）如果检索出的实例与查询实例完全一致，则直接调用该实例，这种情况很少；

（2）如果检索到的实例与查询实例不完全一致，则不对检索出的实例进行整体修改，而是将其分解为若干子实例，再对子实例进行检索和推理，直至完成修改。当涉及多条修改规则时，按照相关规则和约束的优先级进行修改；

（3）如果未能检索到相似的实例或相似度低于给定的阈值，则参考类似实例的设计过程进行重新设计。

4 系统应用示例

基于以上理论，本文以某公司研发的卧板式电除尘器为例，结合VS2010、SQL Server数据库以及NX Open API等技术，在NX环境下开发出电除尘器智能化设计系统。该系统可根据用户的定制要求，交互式完成电除尘器的设计，快速生成电除尘器三维数字化模型。设计过程分为两种模式：整体设计以及子系统设计，设计人员可以很方便地在两种模式之间切换，设计过程比较灵活，如图5所示。

图5 电除尘器智能设计系统运行示例

5 结语

将电除尘器的传统设计与智能CAD技术相结合，提出了一种实例推理为主、规则推理为辅的集成知识推理方法，优化了实例检索的质量，提高了实例修改的自动化程度。在NX平台上开发了电除尘器智能设计系统，实现了电除尘器设计的智能化和自动化，有效缩短了设计周期，体现了智能化设计的优越性。