4.4.2 組合推理模塊的設(shè)計
推理模塊是一個隱藏于后臺的推理計算模塊，它的結(jié)構(gòu)如圖4.5，協(xié)調(diào)控制器用來管理各推理機(jī)的工作并協(xié)調(diào)推理執(zhí)行器與專家知識輸入引擎模塊可知，對一示同的故障，其“數(shù)據(jù)層”、“故障現(xiàn)象層”、“故障原因?qū)印奔捌渌鼈冎g的連線關(guān)系絕不相同，協(xié)調(diào)控制器就是將“數(shù)據(jù)層”、“故障現(xiàn)象層”、“故障原因?qū)印奔捌渌鼈冎g的連線關(guān)系自動轉(zhuǎn)化為推理進(jìn)程關(guān)系，由推理執(zhí)行器完成推理診斷工作。
（1）專家系統(tǒng)推理
按推理結(jié)論的不同，推理可分為精確
推理和不精確推理：按推理過程的不同，可分為正向推是、反向推理和混合推理。根據(jù)圖形化專家知識庫結(jié)構(gòu)采用了正向不精確推理。
專家系統(tǒng)推理主要是從知識庫所需的數(shù)據(jù)集合D={D1、D2、…、Dn}出發(fā)，根據(jù)知識庫中每一數(shù)據(jù)點相應(yīng)的一個或多個語義表達(dá)和數(shù)據(jù)范圍，將獲取實時數(shù)據(jù)與知識庫中相應(yīng)數(shù)據(jù)的語義表達(dá)和數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行相似性分析，得出相似性系數(shù)的集合：
數(shù)據(jù)、參數(shù)的語義表達(dá)按專家的與、或規(guī)則便函形成了各種事件征兆集E={E1，E2，…，EK}，各種事件征兆集的輸出信息為事件信息e={e1，e2，…，eK}。事件信息與數(shù)據(jù)、參數(shù)語義表達(dá)的相似性系數(shù)及規(guī)則的與、或表達(dá)密切相關(guān)，如E1的語義表達(dá)集為：
E1={（d11∧d25∨）（d32∧d48）}，則e1=max{min（s11,S25），min（s32,S48）}。
推理結(jié)果與征兆集之間采用網(wǎng)絡(luò)連接模式，每根聯(lián)線上有連接的權(quán)值信息，事件信息與權(quán)值信息通過運算關(guān)系得出推理結(jié)果。
根據(jù)推理結(jié)果，知識庫相應(yīng)地具有控制、處理措施，便構(gòu)成了智能化系統(tǒng)的專家系統(tǒng)推理模式。
（2）模糊邏輯推理
模糊邏輯主要應(yīng)用模糊規(guī)則庫進(jìn)行模糊邏輯關(guān)系運算最終得出推理結(jié)果，模糊規(guī)則庫采用圖4.6所示的專家知識庫結(jié)構(gòu)。首先對數(shù)據(jù)、參數(shù)進(jìn)行模糊化處理，進(jìn)入推理機(jī)的數(shù)據(jù)與參數(shù)，根據(jù)知識庫中不同的語義表達(dá)，通過合理的選擇與構(gòu)造模糊隸屬函數(shù)，得出相應(yīng)的數(shù)據(jù)、參數(shù)在不同語義表達(dá)下的模糊隸屬度。
式中“·”為模糊算子，采用Sup-T合成運算方法實現(xiàn)。
（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理
根據(jù)圖4.6所示的專家知識結(jié)構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理為五層結(jié)構(gòu)。
第一層為數(shù)據(jù)參數(shù)語義表達(dá)層。每個數(shù)據(jù)或參數(shù)對應(yīng)有若干語義表達(dá)，相應(yīng)的連接權(quán)值為1，對于任意一個數(shù)據(jù)或參數(shù)輸入Di,其第j條語義表達(dá)根據(jù)專家知識庫存在著數(shù)據(jù)或參數(shù)的輸入閾值θij，利用Sigmoid型神經(jīng)元特性函數(shù)便可算出yij。
第二層為事件征兆層。根據(jù)專家知識庫，若干個語義表達(dá)的集合便構(gòu)成了一個事件，用連線及權(quán)值表達(dá)它們的關(guān)系，形成了k個事件。每個事件的輸出同樣根據(jù)相應(yīng)的語義表達(dá)個數(shù)、連接權(quán)值、Sigmoid 神經(jīng)元特性函數(shù)確定。對任意事件Ei，對應(yīng)的語義表的集合為{d1、d2、…、dj}事件輸出為：
式中：wk——連線權(quán)值；θk——偏置信號
第三層為推理結(jié)果層。每個事件輸出Ei與推理結(jié)果Fj之間都有連線并賦有權(quán)值，參照模糊推理，推理結(jié)果為：
Fj=VΣEiωEiFj，其中：i=1，2，3，…，k；j=1，2，3，…，p???????????? （4.7）
推理算法確定后將進(jìn)行推理方式選擇，推理方式的選擇有手動選擇和自動選擇兩種。
手動選擇主要根據(jù)具體對象和推理系統(tǒng)的運行狀況來進(jìn)行，在領(lǐng)域知識和定性知識缺乏的情況下，主要選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，或者選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯推理的組合；在領(lǐng)域知識比較豐富和明確的情況下，主要選擇專家系統(tǒng)推理，或者選擇專家系統(tǒng)與模糊邏輯推理的組合，也可選擇專家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理同時運行；在對象特征參數(shù)語義表達(dá)豐富的情況下，主要選擇模糊邏輯推理，或者選擇模糊邏輯與專家系統(tǒng)推理的組合、模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的組合，也可選擇專家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理同時運行。當(dāng)存在兩個以上推理同時進(jìn)行時，則進(jìn)行推理結(jié)論的優(yōu)化。
自動選擇的推理方式是分別進(jìn)行專家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理，各個推理結(jié)論通過優(yōu)化決策后形成最終結(jié)論作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，根據(jù)學(xué)習(xí)結(jié)果修改調(diào)整專家知識庫，用于下一輪推理，如此不斷地循環(huán)進(jìn)行。推理結(jié)果優(yōu)化：
推理結(jié)果會出現(xiàn)不一致問題，有時甚至矛盾。為此，采用了優(yōu)化算法。
a.設(shè)計變量
令：推理要解決的問題：1、2、3、…、p個
模糊邏輯推理對問題的輸出：Ff1、Ff2、Ff3、…、Ffp
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理對問題的輸出：Fn1、Fn2、Fn3、…、Fnp
專家系統(tǒng)推理對問題的輸出：Fe1、Fe2、Fe3、…、Fep
設(shè)計變量為：X={xf、xn、xe}
b.目標(biāo)函數(shù)
c.約束條件
0≤xf≤1；0≤xn≤1； 0≤xe≤1；xf+xn+xe=1
d.根據(jù)目標(biāo)函數(shù)與約束條件，求最優(yōu)解。
分別求f（X）對xf、xn、xe的偏導(dǎo)數(shù)。由于目標(biāo)函數(shù)為非線性函數(shù)，為避免多個局部最小指出現(xiàn)，采用約束變尺度法求解，最終求出優(yōu)化后的xfh、xnh、xeh。
e.推理結(jié)果輸出
求解問題1：xthFf1+xnhFn1+xehFe1
求解問題2：xfhFf2+xnhFn2+xehFe2
求解問題3：xthFf3+xnhFn3+xehFe3
……………………………………
求解問題P：xfhFfp+xnhFnp+xehFe
組合智能推理機(jī)系統(tǒng)巧妙地將三個推理引擎有機(jī)結(jié)合、并行運行，各個推理算法的優(yōu)勢，充分發(fā)揮各個推理算法的優(yōu)勢，克服其中的不足，使智能推理達(dá)到了高級水平。在實際推理過程中可靈活地選擇其中的任意一種或兩種推理方式來運行，也可采用三種推理同時運行�；谙嚓P(guān)聯(lián)系的系統(tǒng)，采用模糊推理算法；基于事件的系統(tǒng)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；基于規(guī)則的系統(tǒng)，采用規(guī)則轉(zhuǎn)換算法。這三種推理模塊同時存在、各盡其責(zé)，通過歷史數(shù)據(jù)和在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)達(dá)到優(yōu)化這些模塊內(nèi)部的因素。
4.4.3 數(shù)據(jù)引擎模塊的設(shè)計
數(shù)據(jù)引擎完成的功能主要是采集應(yīng)用系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)。將采樣到的數(shù)據(jù)與貢平知識庫中建立的系統(tǒng)模型輸入節(jié)點進(jìn)行對比，再按照推理引擎需要的特宇鄰考贊式將輸入數(shù)據(jù)通過指定通訊協(xié)議傳遞給推理機(jī)，因此數(shù)據(jù)輸入引擎是系統(tǒng)是系統(tǒng)使用時實時系統(tǒng)與推理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)聯(lián)系通道，并且這種數(shù)據(jù)傳遞是利用靈活TCP/IP或串行通訊等方式進(jìn)行傳輸，因此使用時，可以將數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與推理系統(tǒng)在IP相連的兩個不同物理位置，增加系統(tǒng)構(gòu)建的靈活性。綜合的通訊模塊使本系統(tǒng)能快速方便地與現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)實現(xiàn)傳遞。同時，數(shù)據(jù)引擎還可完成數(shù)據(jù)的壩處理、數(shù)據(jù)記錄與回放。
4.5 網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程診斷的應(yīng)用
4.5.1 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展
隨著計算機(jī)技術(shù)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、多媒體技術(shù)和通信技術(shù)的迅速發(fā)展，遠(yuǎn)程信息數(shù)據(jù)的使用越來越方便，特別是INTERNET網(wǎng)的快速發(fā)展和使用，使得故障診斷遠(yuǎn)離故障現(xiàn)場，實現(xiàn)無地域和時間限制的遠(yuǎn)程故障診斷有了可能。
INTERNET是全世界最大的計算機(jī)互連網(wǎng)絡(luò)，它是由美國APPANET發(fā)展和演化而來的。INTERNET的核心技術(shù)是TCP/IP協(xié)議和Web 技術(shù)，其中TCP/IP協(xié)議是實現(xiàn)互連網(wǎng)絡(luò)和互操作性的關(guān)鍵，正是通過它，INTERNET 上的各種網(wǎng)絡(luò)才得以互連并實現(xiàn)通信。
4.5.2 智能診斷系統(tǒng)數(shù)據(jù)通訊接口
本文的智能診斷系統(tǒng)數(shù)據(jù)通訊接口就是使用TCP/P協(xié)議，直接使用程序及開發(fā)工具所提供的環(huán)境和手段（如Winsock）來實現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)通信功能。該系統(tǒng)的通訊接口有以下三個特點：
l）整體結(jié)構(gòu)是按分布式結(jié)構(gòu)設(shè)計的，采用客戶機(jī)/服務(wù)器的方式，數(shù)據(jù)服務(wù)器一旦設(shè)置好，就始終處于運行狀態(tài)，推理機(jī)一旦需要申請數(shù)據(jù)，就向數(shù)據(jù)引擎提出數(shù)據(jù)請求表，數(shù)據(jù)引擎根據(jù)綜合各個推理機(jī)的數(shù)據(jù)請求表向相應(yīng)的對象提出數(shù)據(jù)請求，再將從對象得到數(shù)據(jù)分配給各推理機(jī)。具體結(jié)構(gòu)如圖4.7 所示。服務(wù)器與客戶機(jī)之間采用TCP/IP 協(xié)議。
2）數(shù)據(jù)引擎使用的方式是一旦調(diào)試通過了，就讓數(shù)據(jù)引擎一直運行，不再進(jìn)行任何操作。可以把數(shù)據(jù)引擎看作一個數(shù)據(jù)服務(wù)器，應(yīng)該進(jìn)行遠(yuǎn)程操作，一般情況下不進(jìn)行操作。
3）數(shù)據(jù)引擎與特定對象之間采用調(diào)用動態(tài)聯(lián)接庫的辦法進(jìn)行通訊，針對不同的對象調(diào)用不同的動態(tài)聯(lián)接庫。
根據(jù)上述三個特點及圖4.7 所示，數(shù)據(jù)引擎完成的功能主要是調(diào)用數(shù)據(jù)動態(tài)連接庫。本文的智能故障診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)引擎界面如圖4.8 所示：
數(shù)據(jù)引擎與特定對象之間采用調(diào)用動態(tài)聯(lián)接庫的辦法進(jìn)行通訊，單擊“打開數(shù)據(jù)收集器”，激活數(shù)據(jù)收集函數(shù)，進(jìn)入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備收集狀態(tài)，單擊“開始收集”，進(jìn)入數(shù)據(jù)收集狀態(tài)，收集“監(jiān)測采集系統(tǒng)”發(fā)送的數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)再處理，再處理的目的是將“監(jiān)測采集系統(tǒng)”發(fā)送的數(shù)據(jù)處理后變?yōu)橥评頇C(jī)要求的數(shù)據(jù)，同時檢測故障診斷推理機(jī)的數(shù)據(jù)申請狀態(tài)，當(dāng)故障診斷推理機(jī)進(jìn)行故障診斷推理時，“數(shù)據(jù)引擎”將收集到的數(shù)據(jù)與專家知識庫中建立的系統(tǒng)模型輸入數(shù)據(jù)節(jié)點進(jìn)行對比，再按照推理引擎需要的特定數(shù)據(jù)格式將推理機(jī)需要的數(shù)據(jù)通過指定通訊協(xié)議傳遞給推理機(jī)。顯然，上述中所說的動態(tài)聯(lián)接庫（DLL調(diào)用函數(shù)）是關(guān)鍵的一環(huán)。在數(shù)據(jù)引擎的基礎(chǔ)上我們可以編制自己獨特的通訊接口或是保密的通訊接口。根據(jù)下表所述編制自己的DLL調(diào)用函數(shù)。
動態(tài)連接庫的接口函數(shù)如下：
extern“C”__declspec(dllexport)bool__stdcall CreateContainer()；
主要用于初始化動態(tài)連接庫所需的相關(guān)資源。返回值為是否成功的標(biāo)志。
extern“C”__declspec(dllexport)void__stdcall StartData()；
主要用于向動態(tài)連接庫發(fā)一個開始收集數(shù)據(jù)的信號。
extern“C”__declspec(dllexport)void__stdcall StopData()；
主要用于向動態(tài)連接庫發(fā)一個停止收集數(shù)據(jù)的信號。
extern“C”_declspec(dllexport)char*__stdcall GetData(char*)；
這個函數(shù)最重要，主要用于主程序向DLL取數(shù)，其中的參數(shù)是指向DLL傳遞的數(shù)據(jù)點名稱列表，形式為：
NAME1,NAME2,NAME3,……，
DLL向主程序返回的則是數(shù)據(jù)列表，形式為：
VALUE1,VALUE2,VALUE3,……，
主程序會按設(shè)定的一定的時間間隔調(diào)用這個函數(shù)來進(jìn)行取數(shù)。
例如：向DLL傳遞的數(shù)據(jù)點名稱列
Tag__No1,Tag__No2,Tag__No3，……，
DLL返回的數(shù)據(jù)列表為：123.46,23.4,34,……，
extern“C”__declspec(dllexport)void__stdcall FreeConiainer()；
主要用于釋放動態(tài)連接庫所需的相關(guān)資源。
4.5.3 網(wǎng)絡(luò)化診斷的應(yīng)用
網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程故障診斷的實現(xiàn)，其關(guān)鍵是遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)的傳送、存貯及數(shù)據(jù)交換處理。故障診斷系統(tǒng)遠(yuǎn)離故障設(shè)備現(xiàn)場，只要故障現(xiàn)場故障測試數(shù)據(jù)能即時通過網(wǎng)絡(luò)傳送到故障診斷系統(tǒng)中，故障診斷系統(tǒng)即能實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程故障診斷。當(dāng)智能故障診斷中的推理機(jī)進(jìn)行推理時，通過數(shù)據(jù)引擎向動態(tài)連接庫DLL函數(shù)申請數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是推理時需要的故障特征參數(shù)變量值。動態(tài)連接庫DLL函數(shù)則通過網(wǎng)絡(luò)直接從故障現(xiàn)場測試采集計算機(jī)中得到故障信息數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)傳送流程圖如圖4.9 所示。
根據(jù)流程圖可知，從故障測試數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)引擎，有兩種數(shù)據(jù)處理方式，一種是故障測試數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集后，可先進(jìn)行預(yù)處理，將故障信號數(shù)據(jù)處理為推理機(jī)所需的故障特征數(shù)據(jù)，然后發(fā)送出去，動態(tài)連接庫DLL函數(shù)則通過網(wǎng)絡(luò)接收這些故障特征數(shù)據(jù)，同時對照推理機(jī)向數(shù)據(jù)引擎申請的故障特征變量，將申請的故障特征變量對應(yīng)的值找出，按數(shù)據(jù)引擎規(guī)定的格式反送給申請數(shù)據(jù)的推理機(jī)。另一種是故障測試數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集后，按一定格式直接發(fā)送出去，動態(tài)連接庫DLL函數(shù)則通過網(wǎng)絡(luò)接收這些故障信息數(shù)據(jù)，然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，將故障信息數(shù)據(jù)處理為推理機(jī)所需的故障特征數(shù)據(jù)，同時對照推理機(jī)向數(shù)據(jù)引擎申請的故障特征變量，將申請的故障特征變量對應(yīng)的值找出，再按數(shù)據(jù)引擎規(guī)定的格式反送給申請數(shù)據(jù)的推理機(jī)。
推理機(jī)得到數(shù)據(jù)引擎返回的特征數(shù)據(jù)后，按設(shè)定好的推理規(guī)則，進(jìn)行推理，完成網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程診斷。
4.6 傳動裝置網(wǎng)絡(luò)化智能化診斷系統(tǒng)的集成
本文所用的網(wǎng)絡(luò)化、智能化故障診斷系統(tǒng)軟件由兩大部分組成。一部分是故障信號采集及數(shù)據(jù)預(yù)處理系統(tǒng)，另一部分是圖形化的智能診斷推理系統(tǒng)，兩部分是相互獨立的，要實現(xiàn)故障診斷的網(wǎng)絡(luò)化、智能化，必需將這兩部分集成為一個整體的系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)傳送及故障智能診斷融合為一個有機(jī)的整體，同時又保持這兩部分的相對獨立性。集成的目標(biāo)有以下幾個方面：
1）數(shù)據(jù)采集按原方式采集不變，數(shù)據(jù)的存貯方式不變；
2）方便用戶進(jìn)行二次開發(fā)；
3）數(shù)據(jù)傳送可根據(jù)用戶的要求進(jìn)行選擇；
4）盡量減少用戶建立故障專家知識時的工作量；
5）數(shù)據(jù)處理中應(yīng)考慮使用特定變量名(變量名固定），以減少用戶編程工作量。
本文中用的集成系統(tǒng)，使用的數(shù)據(jù)傳送線路為圖4.8中線路1的方式。
4.6.1故障特征參數(shù)的獲取及傳送
故障診斷中，需要大量的故障特征數(shù)據(jù)，對于不同的故障，所需的故障特征不同，為了使集成后的系統(tǒng)能適用更多的設(shè)備故障診斷當(dāng)中，在進(jìn)行故障特征參數(shù)據(jù)的提取時，應(yīng)盡可能多地考慮各種故障所需的特征參數(shù)。
對于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障需提取特征參數(shù)有：
l）作為變量提取的頻率特征參數(shù)
1/5倍頻、1/3倍頻、l/4倍頻、l/2倍頻，0.43～0.48倍頻，0.75倍頻，l倍頻、2倍頻、3倍頻、4倍頻、5倍頻、臨界轉(zhuǎn)速，renxuan，每個頻率值為一個值給出。其中renxuan作為可變倍頻參數(shù)，提取頻率特征參數(shù)時，renxuan變量用戶可根據(jù)自己的需要來設(shè)定renxuan的特征頻率值。例如需要嚙合頻率，則renxuan應(yīng)為轉(zhuǎn)頻的齒數(shù)倍。
2）振動方向
徑向或軸向??? 用一個值。
3）振動穩(wěn)定性
穩(wěn)定，較穩(wěn)定，突變后穩(wěn)定，不穩(wěn)定，反向移動，反向跳動突變，用一個值。
4）振動軌跡
橢圓，雙環(huán)橢圓，不穩(wěn)定，雙橢圓或不規(guī)則，不規(guī)則擴(kuò)散，紊亂，用一個值。
5）矢量區(qū)域
不變，矢量起始點大，隨升速繼續(xù)增大，升速時矢量逐漸增大，穩(wěn)定運行后矢量逐漸減小，突變，改變，分別用不同值表示。
6）敏感參數(shù)
振動隨轉(zhuǎn)速變化，振動隨負(fù)荷變化，振動隨油溫變化，振動隨流量變化，振動隨壓力變化，各用一個值。
統(tǒng)計上述六種特征參數(shù)變量，共需21個變量，按用戶約定或自行設(shè)定此21個變量的變量名，并記錄在特征參數(shù)變量表中，以便查詢。
特征參數(shù)的提取在數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理系統(tǒng)中完成，此系統(tǒng)按設(shè)定的采集時間，采集一組數(shù)據(jù)，處理一組數(shù)據(jù)并發(fā)送一組數(shù)據(jù)。
本文使用的數(shù)據(jù)發(fā)送方式是將特征參數(shù)的變量名與參數(shù)值組成字串，其形式為“D|變量名1＝值1，變量名2=值2，……，變量名n＝值n ,|^^^^”，采用TCP/IP加技術(shù)，建立stocket 連接，將故障特征參數(shù)傳送到服務(wù)器端口上。
4.6.2 動態(tài)數(shù)據(jù)連接庫的程序設(shè)計及與推理平臺的連接
根據(jù)本文系統(tǒng)集成的要求，動態(tài)數(shù)據(jù)連接庫的程序工作是進(jìn)行數(shù)據(jù)接收、搜索故障智能推理平臺所需要的特征參數(shù)的值，然后這些特征參數(shù)的值與故障智能推理平臺對應(yīng)的變量名組成新的字串，發(fā)送到故障智能推理平臺接收端上。
該程序應(yīng)嚴(yán)格按4.5.2中所述的格式編寫。其中在GetData(char*）函數(shù)塊內(nèi)完成數(shù)據(jù)搜索及數(shù)據(jù)重組工作。程序設(shè)計時，應(yīng)選擇優(yōu)化的搜索方法，以減少搜索時間。
智能診斷推理平臺，在進(jìn)行故障診斷的推理時，采用定時的方式向動態(tài)數(shù)據(jù)連接庫申請故障特征數(shù)據(jù)，其時間的設(shè)定可以根據(jù)用戶的需求設(shè)定，一般應(yīng)考慮數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理所需的時間來設(shè)定申請數(shù)據(jù)的時間，否則，申請到的數(shù)據(jù)可能是與上次相同的數(shù)據(jù)。但也不能把時間設(shè)定的過長，這樣當(dāng)數(shù)據(jù)端口堆棧過多時，新數(shù)據(jù)換掉舊數(shù)據(jù)，出現(xiàn)診斷數(shù)據(jù)漏診的現(xiàn)象。
智能診斷推理平臺向動態(tài)數(shù)據(jù)連接庫申請的故障特征數(shù)據(jù)必須是采集預(yù)處理系統(tǒng)故障特征參數(shù)中有的數(shù)據(jù)，如果沒有，則動態(tài)數(shù)據(jù)連接庫搜索不到該數(shù)據(jù)，返回的數(shù)據(jù)不足，則沒有診斷結(jié)果。如果故障推理所申請的故障特征數(shù)據(jù)在采集預(yù)處理系統(tǒng)故障特征參數(shù)中沒有，而且是必須的數(shù)據(jù)，則應(yīng)在動態(tài)數(shù)據(jù)連接庫中的GetData(char*）函數(shù)塊內(nèi)進(jìn)行處理，得到故障推理所需要的數(shù)據(jù)。
4.6.3 診斷結(jié)果輸出平臺的設(shè)計
本文使用的智能故障診斷系統(tǒng)，在診斷推理的同時，將診斷結(jié)果發(fā)送到本機(jī)的Stocket端口上，端口數(shù)為2049，數(shù)據(jù)格式如下：
l）在建立Stocket連接時，傳送故障名和專家建議：
D|故障名1：專家建議1，故障名2：專家建議2，……，故障名n：專家建議n,^^^^
2）診斷結(jié)果輸出：
R|Result1,Result2,……,Resultu,|^^^^
根據(jù)給出的數(shù)據(jù)端口及數(shù)據(jù)格式，即可按用戶的要求設(shè)計診斷結(jié)果輸出平臺。診斷結(jié)果應(yīng)給出診斷故障的名稱、故障發(fā)生的部位，故障發(fā)生的時間及程度。對于不同的故障，提示故障發(fā)生的可能原因，給出相應(yīng)的專家建議或維修方法等。圖4.10為本文集成系統(tǒng)的診斷結(jié)果輸出用戶界面。圖4.11為本文集成系統(tǒng)的專家知識庫建立及診斷推理平臺。
4.7 本章小結(jié)
本章在闡述了故障診斷的方法的基礎(chǔ)上，重點介紹的本文所使用的故障智能診斷系統(tǒng)的設(shè)計思想及組成，分析了智能診斷系統(tǒng)的組合推理原則和遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)診斷數(shù)據(jù)的傳遞原則，指出了本文智能診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通訊接口程序的設(shè)計方法和通用的動態(tài)連接庫接口程序。在此基礎(chǔ)上，分析了網(wǎng)絡(luò)化、智能化診斷系統(tǒng)的集成方法及相應(yīng)的程序設(shè)計方法，并對本文使用的智能診斷系統(tǒng)進(jìn)行了集成。
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