专利名称：一种应用于钢厂的事故预案专家系统的制作方法
技术领域：
本发明属于钢铁企业管理领域，涉及钢铁企业生产事故预案管理，特别是应用专 家系统方法对事故预案进行智能化管理。
背景技术：
在钢铁企业中，流程单体设备操作控制专家系统研究相对较多，特别是烧结和高 炉工序，而未见面向企业事故预案的专家系统研究成果。文献《钢铁企业生产过程管理方法 研究》(北京科技大学[博士论文]2007)对钢铁生产过程管理中的系统建模方法、优化方法 以及执行方法进行了系统研究，并结合应用实例探讨了基于信息技术的系统集成方法。探 讨了面向企业经营过程的ERP系统、以及对ERP与MES功能分担和协同作业等方面做出了 具有创新性的研究工作。此文献研究核心为过程管理方法，没有涉及事故预案管理方法。文 献《闪速冶金在线智能监控与事故预警系统研究》(江西理工大学学报.2007，28 (6))以铜 闪速熔炼生产过程为对象，在传统的PLC、DCS控制系统上，集成计算机网络、软件开发、专 家系统、数模仿真、神经网络等先进技术，建立了闪速冶金在线智能监控与事故预警系统。 此文献主要基于数学模型对铜闪速熔冶炼过程进行智能判断和预警提示，不是面向整个企 业流程的事故预案管理系统。
发明内容
在钢铁制造流程中，生产过程所发生的故障或事故类型繁多，其相应的事故预案 也千差万别。目前各钢铁企业主要采用预案手册对事故预案进行归纳、整理，此传统的管理 方法使事故预案信息的可靠性、实时性差，各工序、部门间预案信息共享不畅。钢厂生产过 程中，安排人类专家实时监控生产故障并提供相应预案是不现实的；若采用传统的程序对 事故预案进行管理，则又由于事故的复杂性和涉及问题的多样性、模糊性，使预案很难准确 的描述事故处理措施，解决需要预案专家才能解决的问题。本发明提供了一种钢厂事故预案的专家系统管理方法，开发了具有大量专门预案 知识和事故处理经验的预案专家系统。该系统能够利用知识库中存储的预案规则进行推理 和判断，模拟预案专家的决策，为钢铁企业事故提供专家级的解决方案和预案指导。预案专 家系统的特征在于选择语义网方法模块化获取事故预案，运用框架知识表示法扩展语义 网节点知识，选择基于规则的知识表示法在数据库中表示预案知识，综合运用知识推理策 略的正向推理、反向推理和混合推理，最终实现钢厂的事故预案专家系统。发明内容主要包括以下几点1.构建了事故预案专家系统结构预案专家系统由客户端界面、知识获取界面、推理机、解释程序、数据库和知识库 组成，其体系结构如附图1所示。客户端界面主要面向预案专家系统的使用者，其权限仅 限于使用预案专家系统；知识获取界面面向知识工程师，主要用于知识库的增添、修改和维 护；推理机则是根据知识库中的知识推理出预案的过程；解释程序是预案推理过程的说明和描述；数据库用于存储相应生产数据或历史数据；知识库是存储预案规则知识的集合。基于系统的总体结构设计，预案专家系统的实现过程包括五个步骤知识获取、语 义网表示、框架扩展、规则库建立和推理机制，如附图2所示。2.开发了事故预案专家系统知识获取方法事故预案知识获取方法，首先根据钢厂生产过程特点，结合事故预案的应用范围， 确定知识源①调度指挥专家领域专家是专家系统知识的主要来源，对于钢厂事故而言， 调度指挥专家具有专业的指挥经验和知识，是预案专家系统不可或缺的知识源；②终端用 户终端用户是一种有价值的附加信息源，系统通过对终端用户咨询，可以获得各终端不同 情况下的事故预案；③预案手册查阅相关的预案手册及参考文献有助于规范化和专业化 领域术语，还可获取历史事故的预案处理经验，为知识库提供对问题的见解和预案明细。三 种知识源的知识主要通过知识获取界面，经知识工程师模块化、规则化表示后，进入知识库 存储，如附图1所示。其次，从知识源处获取知识。知识的获取是一个循环过程(详见附图3)，包括以下 几个步骤①收集在事故预案知识库建立早期阶段，先获得对预案的基本理解，如事故类 型，涉及工位/部门等；收集过程中，需要有效的人际交流技巧和争取专家合作技能，使领 域知识得到充分收集；在事故预案知识库建立后期，知识工程师需不断重复收集预案知识 并过滤无用预案，获取特定、有用的预案知识；②解释对收集到的信息进行评述和对重要 预案进行辩解。在事故预案知识库建立早期阶段，收集到的信息相当一般，需要建立问题的 目标、约束和范围。在事故预案知识库建立后期阶段，使用正式方法解释这个任务中所需要 的知识；③分析通过解释所发现的关键知识，为知识组织理论和问题求解策略的形成提 供建议，决定概念关系以及如何使用这些关系来解决问题；④设计完成收集、解释和分析 任务后，进一步研究的知识的表示方法和推理机制。3.开发了语义网与框架相结合的知识表示方法本发明的知识表示方法首先运用语义网将事故预案类型及其包含情况模块化表 示清楚，即语义网的结点表示实体，事故类型作为一个类，事故的各种情况作为类的对象。 语义网的连线表示各种情况与事故之间的关系，用AKO连接个体类和它的父类，用IS-A连 接个体类和它的对象。一个事故预案的语义网知识表示详见附图4。其次，运用框架的可扩展性，将语义网结点的实体扩展为具有槽和槽值的框架， 其中，槽表示该节点的属性(如name)，槽值为该节点属性的具体值(如高炉跑铁)。若由 于预案的特殊性和复杂性，无法通过语义网节点的二维扩展描述清楚，则可再对槽值进行 框架扩展，建立起三维框架知识体系(详见附图5)。通过节点的三维扩展，使事故预案建立 起一个庞大的预案框架体系，体系中某一预案框架的结构可以是另一个预案框架的槽值， 并且同一预案框架结构可以同时作为多个预案框架的槽值。节点的三维扩展可以使一些相 同的预案可以不用重复存储，节省了存储空间。4.基于规则建立预案专家系统知识库预案专家系统知识库中的知识表示水平高低直接影响着推理的效率和知识库维 护的方便性。由于事故的复杂性和涉及问题的多样性、模糊性，本发明选择产生式规则知识 表示法来表示事故预案，此方法不仅能直接而充分地表达预案，而且还能方便的建立和扩 展规则库。产生式规则表示的是前提与前提之间、结论与结论之间的逻辑关系，以及前提与结论之间的对应关系。规则通过各种方式相互联系，当某一各规则的结论正好是另一条规 则的前提时，这两条规则即相互串联。产生式表示法的表示形式为Rule(规则序号，[条 件列表]，[结论列表]，规则类型，可信度因子)。规则表示形式中规则序号为规则的标识 号，条件列表为规则的前提部分，结论列表为规则的结论部分，规则类型为根据事故预案所 属区域(如炼铁区域)所规定的编号，可信度因子用于表示不确定性的规则，可信度的范围 定义在(0 1)区间，表示某条件或规则成立的可能性，可信度的值越大，该条件或规则成 立的可能性越高。预案专家系统知识库的规则建立是在预案的语义网和框架表示的基础上，运用产 生式表示法表示预案知识，如附图4中的一条规则可表示为:Rule(l, [Α], [B]，A，C)，该条 规则的程序逻辑可表示为IF A THEN B(C)；语义网节点三维扩展(附图5)的一条规则可 表示为Rule(2，[Al，All], [Bi], A, Cl)，同样此条规则的程序逻辑可表示为IF Al AND All THEN Bl (Cl)，规则中B、Bl代表相应的事故预案，C、Cl代表规则相应的可信度。通过应用产生式表示法将事故预案表示成规则形式后，即可利用关系型数据库成 熟的组织、存储、查询和管理数据的能力，实现预案规则在数据库中的二维表存储。规则存 储时规则序号、规则类型和可信度因子均用一个字段存储即可，条件列表和结论列表则视 其列表数分配其相应的字段即可实现存储。5.预案专家系统数据库预案专家系统的数据库主要用于存储历史上发生的事故、各类事故发生的次数、 事故预案效果和系统使用情况等信息，并附有相应的预案分析结果和预案使用建议。数据 库存储的数据一方面为现场调度专家及操作人员提供事故处理借鉴，另一方面为知识工程 师从知识源获取知识提供参考。6.建立预案专家系统推理机制推理是根据一定的原则(公理或规则)从已知的事实(或判断)推出新的事实 (或另外的判断)的思维过程，其中推理所依据的事实叫做前提(或条件)，由条件所推出 的新事实叫做结论。在预案专家系统中，推理以知识库中的已有知识为根据，推出相应的预 案知识，是一种基于知识并得出知识的推理，即故障一推理一预案。预案专家系统的推理机制主要包括两方面推理策略和搜索策略。①推理策略包括正向推理、反向推理和混合推理。正向推理主要用于客户端给定 确切的事故名称，系统推理得出该事故所对应的预案；反向推理用于当客户端想知道某条 预案所对应的事故时，系统采用反向推理搜索知识库得出对应该预案的某个事故或某些事 故；混合推理用于当客户端输入条件不充分时，系统先用已知条件进行正向推理，得出一些 相应预案，再根据推出的预案反向推理寻找各条预案所对应的事故名称，以此推出事故的 确切名称或相应预案。②搜索策略包括深度搜索(尽可能的向下一层次搜索，详见附图6)和广度搜索 (在降到下一个更低层次之前在同一层中执行搜索，详见附图7)。与推理策略相对应，预案 专家系统在知识库中的搜索方式，当系统采用正向推理时搜索方式采用深度搜索；当系统 采用反向推理时搜索方式采用广度搜索；当系统采用混合推理时搜索方式采用深度搜索和 广度搜索相结合的混合搜索。7.预案专家系统解释程序
7
预案专家系统的解释程序就是对专家系统设计者或用户提出的问题给予解释和 说明，是区别于传统程序的关键所在。预案专家系统知识库具有启发式的特点，产生式的匹 配是系统求解过程的最基本操作，显示推理路径和有关的产生式匹配情况，就产生了预案 专家系统问题求解过程的解释。本发明的系统在解释机制过程中加入了日志程序，该日志 程序记录专家系统问题求解过程中在选定层次上的行为，包括各种状态下知识的匹配情况 和状态的转化情况。解释程序还根据记录内容和解释控制结构将跟踪结果翻译为用户能理 解的解释语句。8.预案专家系统的运行模式事故预案专家系统的运行模式为服务器/客户端，为便于事故预案的管理和提高 系统运行效率，本发明将预案知识集中存储在服务器的数据库表中，由服务器来进行管理， 各客户端只有访问和搜索权限，没有知识库修改权限。知识库和数据库由知识工程师或特 权人员进行修改或维护。有益效益本发明的优点在于开发面向钢铁制造流程的预案专家系统，能够为钢厂生产过 程发生的故障提供及时准确的专家处理措施和方法，为目前钢铁企业不尽完善的人工经验 处理事故模式转向科学合理的计算机专家系统处理模式提供有力保障，使生产过程事故处 理效率得到较大程度的提高。
图1为预案专家系统结构示意图。图2为预案专家系统的实现过程示意图。图3为知识获取循环过程示意图。图4为事故预案的语义网表示示意图。图5为事故预案语义网节点的三维扩展示意图。图6为预案知识库的深度优先搜索方式示意图。图7为预案知识库的广度优先搜索方式示意图。图8为高炉跑铁事故的语义网表示示意图。图9为语义网的二维知识通过节点扩展增加到三维知识的三维扩展示意图。图10为实现系统的推理机制示意图。(图中AA代表钢厂某区域或领域的事故、A代表具体事故、Al A8代表A事故的 八种情况、All A14代表Al的四种预案、A21 A24代表A2的四种预案)
具体实施例方式下面以钢厂高炉跑铁事故及其相应预案为实例，阐述本发明的具体实现过程。具 体情况为两座高炉(1号高炉和2号高炉)，每座高炉各有两个出铁场(南场和北场)，每 个出铁场各有两条铁路线(一线和二线)。1、事故类型及情况的语义网表示用于显示事故及其情况之间的基本结构，语义网的结点表示实体，事故类型作为 一个类，事故的各种情况作为类的对象。高炉跑铁事故的语义网表示如图8所示
2、语义网的框架扩展运用框架的可扩展性，将语义网结点的实体扩展为具有槽和槽值的框架。1)结点的扩展高炉跑铁结点的槽和槽值如表1所示表 权利要求
一种应用于钢厂的事故预案专家系统，其特征是预案专家系统由客户端界面、知识获取界面、推理机制、解释程序、数据库和知识库组成，客户端界面面向预案专家系统的使用者，其权限仅限于使用预案专家系统；知识获取界面面向知识工程师，用于知识库的增添、修改和维护；推理机则是根据知识库中的知识推理出预案的过程；解释程序是预案推理过程的说明和描述；数据库用于存储相应生产数据或历史数据；知识库是存储预案规则知识的集合；基于系统的总体结构设计，预案专家系统的实现过程包括五个步骤知识获取、语义网表示、框架扩展、规则库建立和推理机制。
2.如权利要求1所述一种应用于钢厂的事故预案专家系统，其特征是开发了事故预案 专家系统知识获取方法；事故预案知识获取方法，首先根据钢厂生产过程特点，结合事故预案的应用范围，确定 知识源①调度指挥专家领域专家是专家系统知识的主要来源，对于钢厂事故而言，调度 指挥专家具有专业的指挥经验和知识，是预案专家系统不可或缺的知识源；②终端用户 终端用户是一种有价值的附加信息源，系统通过对终端用户咨询，能够获得各终端不同情 况下的事故预案；③预案手册查阅相关的预案手册及参考文献有助于规范化和专业化领 域术语，还能获取历史事故的预案处理经验，为知识库提供对问题的见解和预案明细；调 度指挥专家、终端用户、预案手册三种知识源的知识通过知识获取界面，经知识工程师模块 化、规则化表示后，进入知识库存储。其次，从知识源处获取知识；知识的获取是一个循环过程，包括以下几个步骤①收 集在事故预案知识库建立早期阶段，先获得对预案的基本理解，如事故类型，涉及工位/ 部门；收集过程中，需要有效的人际交流技巧和争取专家合作技能，使领域知识得到充分收 集；在事故预案知识库建立后期，知识工程师需不断重复收集预案知识并过滤无用预案，获 取特定、有用的预案知识；②解释对收集到的信息进行评述和对重要预案进行辩解；在事 故预案知识库建立早期阶段，收集到的信息相当一般，需要建立问题的目标、约束和范围； 在事故预案知识库建立后期阶段，使用正式方法解释这个任务中所需要的知识；③分析 通过解释所发现的关键知识，为知识组织理论和问题求解策略的形成提供建议，决定概念 关系以及如何使用这些关系来解决问题；④设计完成收集、解释和分析任务后，进一步研 究的知识的表示方法和推理机制。
3.如权利要求1所述一种应用于钢厂的事故预案专家系统，其特征是开发了语义网与 框架相结合的知识表示方法；本发明的知识表示方法首先运用语义网将事故预案类型及其包含情况模块化表示清 楚，即语义网的结点表示实体，事故类型作为一个类，事故的各种情况作为类的对象；语义 网的连线表示各种情况与事故之间的关系，用AK0连接个体类和它的父类，用IS-A连接个 体类和它的对象；其次，运用框架的可扩展性，将语义网结点的实体扩展为具有槽和槽值的框架，其中， 槽表示该节点的属性，如name，槽值为该节点属性的具体值，如高炉跑铁；若由于预案的特 殊性和复杂性，无法通过语义网节点的二维扩展描述清楚，则再对槽值进行框架扩展，建立 起三维框架知识体系；通过节点的三维扩展，使事故预案建立起一个庞大的预案框架体系， 体系中某一预案框架的结构能够作为另一个预案框架的槽值，并且同一预案框架结构能够同时作为多个预案框架的槽值；节点的三维扩展能够使一些相同的预案不用重复存储，节 省了存储空间。
4.如权利要求1所述一种应用于钢厂的事故预案专家系统，其特征是基于规则建立预 案专家系统知识库；选择产生式规则知识表示法来表示事故预案，产生式规则表示的是前提与前提之间、 结论与结论之间的逻辑关系，以及前提与结论之间的对应关系；产生式表示法的表示形式 为Rule规则序号，[条件列表]，[结论列表]，规则类型，可信度因子；产生式规则表示形 式中规则序号为产生式规则的标识号，条件列表为产生式规则的前提部分，结论列表为产 生式规则的结论部分，产生式规则类型为根据事故预案所属区域，如炼铁区域所规定的编 号，可信度因子用于表示不确定性的规则，可信度的范围定义在(0 1)区间，表示某条件 或规则成立的可能性，可信度的值越大，该条件或规则成立的可能性越高；预案专家系统知识库的规则建立是在预案的语义网和框架表示的基础上，运用产生式 表示法表示预案知识，一条规则能表示为Rule(l，[Α], [B], A, C)，该条规则的程序逻辑能 表示为=IF A THEN B(C)；语义网节点三维扩展的一条规则能表示为=Rule (2, [Al，All], [Bi]，A，Cl)，同样此条规则的程序逻辑能表示为=IF Al ANDAll THEN Bl (Cl)，规则中B、B1 代表相应的事故预案，C、Cl代表规则相应的可信度；通过应用产生式表示法将事故预案表示成规则形式后，即能利用关系型数据库成熟的 组织、存储、查询和管理数据的能力，实现预案规则在数据库中的二维表存储；规则存储时 规则序号、规则类型和可信度因子均用一个字段存储即可，条件列表和结论列表则视其列 表数分配其相应的字段即能实现存储。
5.如权利要求1所述一种应用于钢厂的事故预案专家系统，其特征是预案专家系统的 数据库用于存储历史上发生的事故、各类事故发生的次数、事故预案效果和系统使用情况 信息，并附有相应的预案分析结果和预案使用建议；数据库存储的数据一方面为现场调度 专家及操作人员提供事故处理借鉴，另一方面为知识工程师从知识源获取知识提供参考。
6.如权利要求1所述一种应用于钢厂的事故预案专家系统，其特征是建立预案专家系 统推理机制，推理是根据公理或规则从已知的事实或判断推出新的事实的思维过程，其中 推理所依据的事实叫做前提或条件，由条件所推出的新事实叫做结论；在预案专家系统中， 推理以知识库中的已有知识为根据，推出相应的预案知识，是一种基于知识并得出知识的 推理，即故障一推理一预案；预案专家系统的推理机制包括两方面推理策略和搜索策略；①推理策略包括正向推理、反向推理和混合推理；正向推理用于客户端给定确切的 事故名称，系统推理得出该事故所对应的预案；反向推理用于当客户端想知道某条预案所 对应的事故时，系统采用反向推理搜索知识库得出对应该预案的某个事故或某些事故；混 合推理用于当客户端输入条件不充分时，系统先用已知条件进行正向推理，得出一些相应 预案，再根据推出的预案反向推理寻找各条预案所对应的事故名称，以此推出事故的确切 名称或相应预案；②搜索策略包括深度搜索和广度搜索，深度搜索是向下一层次搜索，广度搜索是在降 到下一个更低层次之前在同一层中执行搜索；与推理策略相对应，预案专家系统在知识库 中的搜索方式为当系统采用正向推理时搜索方式采用深度搜索；当系统采用反向推理时搜索方式采用广度搜索；当系统采用混合推理时搜索方式采用深度搜索和广度搜索相结合 的混合搜索。
7.如权利要求1所述一种应用于钢厂的事故预案专家系统，其特征是预案专家系统的 解释程序就是对专家系统设计者或用户提出的问题给予解释和说明，是区别于传统程序的 关键所在。预案专家系统知识库具有启发式的特点，产生式的匹配是系统求解过程的最基 本操作，显示推理路径和有关的产生式匹配情况，就产生了预案专家系统问题求解过程的 解释；预案专家系统在解释机制过程中加入了日志程序，该日志程序记录专家系统问题求 解过程中在选定层次上的行为，包括各种状态下知识的匹配情况和状态的转化情况；解释 程序还根据记录内容和解释控制结构将跟踪结果翻译为用户能理解的解释语句。
8.如权利要求1所述一种应用于钢厂的事故预案专家系统，其特征是事故预案专家系 统的运行模式为服务器/客户端，将预案知识集中存储在服务器的数据库表中，由服务器 来进行管理，各客户端只有访问和搜索权限，没有知识库修改权限；知识库和数据库由知识 工程师或特权人员进行修改或维护。
全文摘要
一种应用于钢厂的事故预案专家系统，属于钢铁企业管理领域。系统由客户端界面、知识获取界面、推理机制、解释程序、数据库和知识库组成，客户端界面面向预案专家系统的使用者；知识获取界面面向知识工程师，用于知识库的增添、修改和维护；推理机则是根据知识库中的知识推理出预案的过程；解释程序是预案推理过程的说明和描述；数据库用于存储相应生产数据或历史数据；知识库是存储预案规则知识的集合；系统的实现过程包括知识获取、语义网表示、框架扩展、规则库建立和推理机制五个步骤。本发明能为钢厂生产过程发生的故障提供及时准确的专家处理措施和方法，使钢铁企业由人工经验处理事故模式转向计算机专家系统处理模式，提高生产过程事故处理效率。
文档编号G06Q50/00GK101957942SQ20101024975
公开日2011年1月26日 申请日期2010年8月10日 优先权日2010年8月10日
发明者史建国, 徐安军, 李 东, 李广双, 沈一平, 王新, 田乃媛, 贺东风, 韩庆, 黄帮福, 齐岩 申请人:秦皇岛首秦金属材料有限公司;北京科技大学;首钢总公司