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２００７年１１月 农机化研究 第１１期 基于神经网络的农机液压系统故障诊断专家系统 黄晓鹏 （甘肃农业大学工学院，兰州 ７３００７０） 摘 要：随着农机液压系统的功能越来越多、结构越来越复杂，加上农业机械的工作环境较为恶劣，其发 生故障的几率也将随之增多。为此，根据农机液压系统故障的特点，应用专家系统原理和面向对象的设计 方法，设计了一种基于ＢＰ神经网络的农机液压系统故障诊断专家系统，阐述了该专家系统的基本结构，以 及知识库、推理机和解释机的实现方法。该系统充分发挥了神经网络在处理复杂非线性关系时的优点，大 大提高了农机液压系统故障诊断的效率和准确率。 关键词：自动控制技术；液压系统故障诊断；理论研究；农业机械；神经网络；专家系统 中图分类号：ＴＰ１８２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００３—１８８Ｘ（２００７）１ １—００６１—０３ ０ 引言 学习问题。农机液压系统故障诊断专家系统的结构， 如图１所示。 随着液压工业和农业机械的发展，农业机械液 压系统的功能越来越多，自身的结构也变得更加复 杂，因此发生故障的几率也随之增多。由于农机液 压系统经常处于尘土弥漫的作业环境中，污染严重； 作业过程中经常会产生意外的超负荷力；停放时也 常经历风吹、日晒和雨淋，这些都是使农机液压系 统产生故障和早期失效的原因。同时，由于农机驾 驶员的理论水平相对较低，不能做到对农机液压系 统的正确使用与保养，因此有必要将先进的故障诊 断方法引人到农机液压系统中。 库 专家系统作为人工智能的一个分支，已经广泛 地应用于故障诊断领域，也有学者将其应用于农机 机 液压系统的故障诊断中 。然而，应用传统的专 家系统诊断时存在着一些不足和缺陷。由于液压系 统的故障征兆与故障原因之间存在着非常复杂的非 线性映射关系，因此不能用简单的函数关系加以描 述。而在一定条件下，神经网络可以逼近任意非线 图１ 神经网络故障诊断专冢系统基本机构 Ｆｉｇ、１ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｅｘｐｅｒｔ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ 性映射关系，可以解决线性不可分问题。 ｎｅｕｒａ１ ｎｅｔ 基于以上认识，本文结合神经网络和专家系统 各自的特点，设计了一种基于神经网络的农机液压 基于神经网络的农机液压系统故障诊断专家系 系统故障诊断专家系统。 统的基本原理是：把有关农机液压系统信息的特征 参数与故障类别按一定编码形成学习样本，分别赋 １ 系统的基本结构 给神经网络知识库，通过对样本的不断学习获取网 使用神经网络来构造专家系统，是将传统的专 络的权值矩阵和域值矩阵。训练完成后，可以通过 家系统基于符号的推理变成基于数值计算的推理， 神经网络的前向推理，输出诊断结果 。 从而提高专家系统的执行效率，解决专家系统的自 ２系统的组成 收稿日期：２００７－０３—０５ 作者简介：黄晓鹏（１９７５－），男，兰州人，讲师，硕士，（Ｅ－ｍａｉｌ） 用Ｗｉｎｄｏｗｓ工作平台、Ｖｉｓｕａｌ ｃ＋＋６．０语言作 ｈｘｐｓｗｏｒｄ＠１６３、ｃｏｍ。 为软件开发环境，神经网络的学习由Ｍａｔｌａｂ６．５编 一６ｌ一 维普资讯 http://www.cqvip.com ２００７年１１月 农机化研究 第１１期 程实现。由于系统采用面向对象程序设计，提高了 数目分别为ｌ，ｍ，ｎ，则正向推理过程如下 ： 软件的可靠性、可维护性和可重用性，具有结构化、 １）调入故障诊断知识库。 可扩充、易移植和易维护的特点 。本系统按模块 ２）输入故障征兆值 ， ……， ｝。 化设计，由人机界面、知识库、推理机、解释模块 ３）计算隐含层神经元的输出，即 和知识获取模块组成。 ２．１ 知识库 ０ ：———＿ ———一 ｆ：１，２，……，ｍ ∑ ｉ：”＂－ ｉ”一 知识库是由神经网络浅层知识库和深层知识库 ｌ＋ｅ Ｊ 组成。深层知识是通过预先设置模型中神经元之间 ４）计算输出层神经元的输出，即 的互联权值反映各抽象概念的相互关系，不需要通 过学习而由经验获取。浅层知识由ＢＰ神经网络组 Ｙｉ ：—————Ｌ——一 —ｆ：ｌｌ ｌ，，…，２，……，，ｌ 成，包括输入层、隐层和输出层。输入层神经元为 ￡蟛’一 １ ｅ， 提取的特征参数；输出层神经元为故障类别；隐层 神经元是模仿人工神经网络计算过程而建立的，通 ５）由给定的法则判定输出神经元的输出，即 过训练学习即可获得网络的权值矩阵和阈值矩阵。 Ｍ 由于农业机械种类繁多，加之农机液压系统较 ｛ 蓑 ，ｚ，…・，ｎ 为复杂、工作条件恶劣，因此故障征兆和原因相对 ２．３解释机 较多。对于这样一个复杂的诊断系统，如果只采用 解释模块用于对诊断结果的解释说明，并回答 简单的３层神经网络来构造故障诊断专家系统，那 用户提出的问题。 、 么由于输入输出神经元很多，连接权数目（包括阈 在基于神经网络的故障诊断专家系统中，由于 值）也会很多，学习样本的组合将会很巨大，这直 知识库中存放的是一些用数字形式隐式表示的连接 接影响到神经网络的学习效率。因此，应建立一种 权值，而不是直接的规则，因此需要通过相应的解 含有多个子网络的复杂神经网络故障诊断专家系 释机制将数值量转换成高层逻辑概念，即翻译成用 统，具体步骤如下： 户能够接受的自然语言表达方式。神经网络故障诊 １）根据诊断对象的结构，分别建立各相应的子 断专家系统利用网络中的各项数据（征兆输入数据、 神经网络，然后将各子神经网络组合成一个复杂的 故障输出数据和隐含神经元输出数据）及输人神经 大型神经网络； 元、输出神经元的物理含义，并结合知识库中的连 ２）各个子网络训练样本的获取与选择； 接权值形成规则，从而对其推理过程和诊断结果进 ３）选用适当的学习算法，对各个子网络分别进 行解释。本系统采用二值３层ＢＰ神经网络正向推理 行训练，获取连接权值和阈值； 的解释规则，其表示形式为两条如下的规则 ： ４）存储连接权值和阈值，构成诊断知识库。 ＩＦ表达式１ＡＮＤ表达式２……ＡＮＤ表达式ｎＴＨＥＮ ２．２推理机 结论。 系统的推理是指根据一定的规则从已知的事实 第一条规则中表达式ｉ的具体形式为某输入神 中推出结论的过程，而控制追求的并不仅仅是问题 经元的输入值为１，即具有某种症状；结论的具体 的求解，还要寻求一个优化的求解步骤 。 形式为某隐含层神经元的输出为１。第二条规则中 本系统采用的是正向推理。与传统的专家系统 表达式ｉ的具体形式为某隐含层神经元的输出值为 相比，神经网络专家系统的正向推理是一种并行推 １，即具有某种症状；结论的具体形式为诊断对象具 理，其实质就是神经网络的计算过程。即已知输入 有故障原因ｉ。 的征兆向量，经过神经网络的数值计算获得输出的 故障向量。 ３ 结束语 本系统是一个具有多层次子系统的复杂系统， 本文结合农机液压系统故障诊断的具体特点， 可根据各部分的隶属关系描述为一种树状结构。对 设计了一种基于神经网络的复杂农机液压系统故障 每一层构建网络，采用“自上而下”的诊断步骤。 诊断专家系统。该系统融符号处理技术与数值计算 每一级网络的识别原则主要是判断系统是否有故 于一体，同时从测试数据和领域专家中获取知识， 障，如果有，则判断是哪个子系统引起的，依次类 克服了传统故障诊断专家系统的一些缺陷和不足， 推，一直推理到最底层。假设每一级网络均采用３ 提高了系统的处理能力。该系统界面友好、操作简 层ＢＰ神经网络，输入层、隐含层和输出层的神经元 单，具有可扩展性和可维护性，便于推广和应用。 一６２一 维普资讯 http://www.cqvip.com ２００７年１１月 参考文献： 、 农机化研究 第１１期 张晓光，李 浴，徐健健．基于神经网络的焊缝缺陷 ［１］ 武 华，孙永厚，刘贤喜．农机液压系统故障诊断专 家系统的研究［Ｊ］．农业工程学报，１９９９，１５（１）： １８３—１８７． 识别专家系统［Ｊ］．计算机工程，２００３（１０）：２２—２４。 程慧霞．用ｃ＋＋建造专家系统［Ｍ］．北京：电子工业出 版社，１９９６：２２３． ［２］ 韩聚奎，张 敏．农业机械液压系统故障诊断专家 系统的研究［Ｊ］．农业机械学报，１９９９，３０（３）：６７— ６９． 纪清岩，郑旌辉．用于灌溉建筑物病害诊断的专家 系统［Ｊ］．农业工程学报，１９９５，１１（１）：９９—１０３． 江 丽，甄少华．基于ＢＰ神经网络的液压系统故障 断专家系统［Ｊ］．机床与液压，２００２（４）：１６９－７０． 吴今培，肖健华．智能故障诊断与专家系统［Ｍ］．北 京：科学出版社，１９９７． ［３］ 迟 媛，金英子，钱 巍．基于ＶＢ６０的农机液压系 统故障诊断专家系统的实现［Ｊ］．机床与液压，２００４ （２）：１６３—１６４． Ｈｙｄｒａｕｌｉｃ Ｆａｕｌｔ Ｄｉａｇｎｏｓｉｎｇ Ｅｘｐｅｒｔ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｆａｒｍｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔ ＨＵＡＮＧ Ｘｉａｏ—ｐｅｎｇ （Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｇａｎｓｕ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ ７３００７０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｅｃａｕｓｅ ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｍｏｒｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆａｒｍｉｎｇ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ａｒｅ ｍｏｒｅ ａｎｄ ｍｏｒｅ ｃｏｍｐｌｅｘ，ａｎｄ ｔｈｅ ｗｏｒｋｉｎｇ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｆａｒｍｉｎｇ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｉｓ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｌｙ ｂａｄ，ｔｈｅ ｍｏｒｅ ｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅｉｒ ｆａｕｌｔｓ ｗｉｌｌ ｈａｖｅ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｓｙｓｔｅｍ ｔｒｏｕｂｌｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｎｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ Ｅｘｐｅｒｔ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｏｂｊｅｃｔ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｓｉｇｎｓ ａ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｎｇ ｅｘｐｅｒｔ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｆａｒｍｉｎｇ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔ，ａｎｄ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｉｔｓ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｔｈｅ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｂａｓｅ，ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｍａｃｈｉｎｅ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ ｍａｃｈｉｎｅ．Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｔａｋｅｓ ｆｕｌｌｙ ａｄｖａｎｔａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔ ｗｈｅｎ ｉｔ ｄｅａｌｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄ ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ａｎｄ ｉｎｃｒｅａｓｅｓ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｆａｒｍｉｎｇ ｍａｃｈｉｎｅｓ’ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｓｙｓｔｅｍ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ａｕｔｏ－ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｓｙｓｔｅｍ；ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｒｅｓｅａｒｃｈ；ｆａｒｍ ｍａｃｈｉｎｅ； ｎｅｕｒａ１ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｅｘｐｅｒｔ ｓｙｓｔｅｍ （上接第６０页） Ａｂｓｔｒａｃｔ ＩＤ：１００３－１８８Ｘ（２００７）１１－００５８－ＥＡ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｇｒａｓｓ Ｒｅｍｏｖｉｎｇ Ａｎｇｌｅ ａｎｄ Ｓｅｔｔｉｎｇ Ａｎｇｌｅ ｏｆ Ｓｔｒａｗ－ｍｕｌｃｈｉｎｇ Ｂｅｎｔ Ｂｌａｄｅ ｏｆ Ｓｔｒａｗ－ｒｅｔｕｒｎｅｄ－ｎａｔｉｖｅ－ｆｉｅｌｄ ＺＨＡＯ Ｔｉｅ—ｊｕｎ．ＷＡＮＧ Ｊｉｎ—ＷＵ （Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ １ ５００３０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｇｒａｓｓ ｍｍｏｖｍｇ ａｎｇｌｅ ａｎｄ ｓｅｔｔｉｎｇ ａｎｇｌｅ ｏｆ ｓｌｒａｗ－ｍｕｌｃｈｉｎｇ ｂｅｎｔ ｂｌａｄｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｒａｗ・－ｒｅｔｕｒｎｅｄ・－ｎａｔｉｖｅ．－ｆｉｅｌｄ ｍａｃｈｉｎｅ（Ｍｏｄｅｌ：１ ＺＴ－２ １ ０）ｗｅｒｅ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ．Ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｇｒａｓｓ ｒｅｍｏｖｉｎｇ ａｎｇｌｅ ｗｅｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｓｅｔｔｉｎｇ ａｎｇｌｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｇｒａｓｓ ｒｅｍｏｖｉｎｇ ａｎｇｌｅ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ａｎｄ ａ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｂｕｉｌｔ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｓｃｈｅｍｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｕｔｔｅｒ ｈｅａｄ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ，ｉｔ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｔｈｅｏｒｙ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｗｈｏｌｅ ｍａｃｈｉｎｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｓｔｒａｗ・－ｒｅｔｕｒｎｅｄ・－ｎａｔｉｖｅ・－ｆｉｅｌｄ ｍａｃｈｉｎｅ；ａｎａｌｙｓｉｓ；ｓｔｒａｗ．－ｍｕｌｃｈｉｎｇ ｂｅｎｔ ｂｌａｄｅ； ｇｒａｓｓ ｒｅｍｏｖｉｎｇ ａｎｇｌｅ；ｓｅｔｔｉｎｇ ａｎｇｌｅ 一６３—
