基于Visual Prolog的催化裂化故障诊断系统的设计与实现

炼化工业安全生产已经成为企业和社会共同关注的热点.作者等针对其中的催化裂化装置,根据流程特点、结合流程单元操作与管理模式,设计故障诊断系统,使用基于产生式规则推理的专家系统故障诊断法和Visual Prolog语言在可视化编程环境下实现.通过在催化裂化流程仿真软件上应用,表明此诊断系统对催化裂化生产中出现的多数异常工况,能够有效地推理分析,及时查出故障原因,提供相应的处理措施.     

Visual Prolog语言在测试设备故障诊断专家系统中的应用

Visual Prolog语言是人工智能与专家系统领域最著名的逻辑程序设计语言,适合表达人的思维和推理规则,能够方便地实现模式匹配、回溯、事实数据库和谓词等功能;针对导弹测试设备结构复杂、故障隔离与定位困难等情况,充分利用Visual Prolog语言在专家系统知识表示及逻辑推理过程中的优点,建立了一个基于规则的导弹测试设备故障诊断专家系统;通过应用表明Visual Prolog语言十分适合构建此类专家系统,并具有良好的开发应用前景.     

专家系统外壳ESTA的汉化研究及应用

Visual Prolog是国际上已经广泛流行的功能强大的通用智能化集成开发环境,ESTA(Expert System Shell for Text Animation)V4.5是随Visual Prolog V5.2推出的商业专家系统外壳,本文概述了ESTA的功能特点及对ESTA所做的汉化应用研究,利用汉化的ESTA开发并应用了变压器等设备故障诊断专家系统(基于三比值法则)。     

专家系统外壳ESTA的汉化研究及应用

Visual Prolog是国际上已经广泛流行的功能强大的通用智能化集成开发环境，ESTA（Expert System Shell for Text Animation）V4．5是随Visual Prolog V5．2推出的商业专家系统外壳。文章概述了ESTA的功能特点以及ESTA的汉化研究，利用汉化的ESTA开发并应用于变压器等设备故障诊断专家系统（基于三比值法则）。     

基于Visual Prolog的TSP(货郎担)问题实现

货郎担问题是一个典型的易于描述却难以处理地NP完全问题。而Visual Prolog语言的匹配合一、递归和回溯等特点非常适合求解这类问题。本文利用Visual Prolog实现了简单的货郎担问题。     

基于Visual Prolog 6.3内核的专家系统实现

针对目前构建专家系统开发环境的局限性造成开发周期长的问题,提出了利用传统语言调用逻辑程序设计语言的动态链接库构建专家系统的方法,通过两类语言优势互补,实现高效开发专家系统。详细论述了Visual Prolog 6.3动态链接库的生成过程、调用方式、调用约定以及编码转换,并介绍了利用VB.net如何调用Visual Prolog 6.3生成的动态链接库构建专家系统。通过实例验证了该方法的可行性,并具有良好的应用前景。     

Visual Prolog 6面向对象技术与应用

Visual Prolog是国际上广泛流行的功能强大的通用智能化应用集成开发环境,它是基于Prolog的强类型的面向对象程序设计语言.文章讨论了Visual Prolog 6的面向对象技术及其在专家系统设计中的应用,实现了一个称为“失踪儿童协寻专家系统”的示例,经运行测试,效果良好.     

基于Prolog语言的装备维修决策专家系统设计与开发

采用Prolog智能语言对装备维修决策专家系统进行了设计与开发。从维修知识和推理能力两方面研究了装备维修专家的基本特点;分析了基于Prolog的专家系统的基本语法、推理方式及其在装备维修中的应用方式;设计并开发了装备维修决策专家系统的元知识库、关联知识库和应用知识库;最后采用Visual Prolog和VC++混合编程方式开发了某装备维修决策专家系统。     

基于Visual Prolog 6.3内核的专家系统实现

针对目前构建专家系统开发环境的局限性造成开发周期长的问题，提出了利用传统语言调用逻辑程序设计语言的动态链接库构建专家系统的方法，通过两类语言优势互补，实现高效开发专家系统。详细论述了Visual Prolog6．3动态链接库的生成过程、调用方式、调用约定以及编码转换，并介绍了利用VB．net如何调用Visual Prolog6．3生成的动态链接库构建专家系统。通过实例验证了该方法的可行性，并具有良好的应用前景。     

Visual Prolog的搜索控制机制分析

回溯机制是逻辑程序设计的重要设施。回溯本身是一种获得目标所有可能解的良好方法。然而回溯也有副作用,一是它可能导致Visual Prolog给出多余的答案,而Visual Prolog自己不能区分实质上相同的两个解,因此会降低效率;二是尽管一个特殊的目标已被满足,但是回溯机制可能还会强迫Visual Prolog继续手找另外的解,因此会增加系统开销。在这些情况下,必须仔细控制目标搜索求解的回溯过程。本文在揭示Visual Prolog回溯机制所存在问题的基础上,通过实例,对Visual Prolog的静态截断机制、失败谓词fail与否定谓词not等控制谓词,以及动态截断机制等所构成的完整的目标搜索求解控制机制进行了详细分析,从而揭示出回溯机制和搜索求解控制机制的本质特性及应用机理。     

基于逻辑推理的转子故障诊断专家系统

采用人工智能专家系统计算机技术模拟故障诊断领域专家的推理思维方式,对机械设备发生的故障实现迅速准确的诊断,同时缩短故障停机时间具有重大意义。本文应用Visual prolog语言,构造了转子系统故障诊断专家系统,提出了一阶谓词逻辑子句表达知识的方法,建立了专家知识库。系统的推理机采用深度优先的推理策略。应用表明系统有效完成旋转机械常出现的十多种故障的诊断,并运行可靠。     

Prolog/Rex-a way to extend Prolog for better knowledgerepresentation

Prolog/Rex represents a powerful amalgamation of the latest techniques for knowledge representation and processing, rich in semantic features that ease the difficult task of encoding heterogeneous knowledge of real-world applications. The Prolog/Rex concept mechanism lets a user represent domain entities in terms of their structural and behavioral properties, including multiple inheritance, arbitrary user-defined relations among entities, annotated values (demons), incomplete knowledge, etc. A flexible rule language helps the knowledge engineer capture human expertise and provide flexible control of the reasoning process. Additional Prolog/Rex strength that cannot be found in any other hybrid language made on top of Prolog is language level support for keeping many potentially contradictory solutions to a problem, allowing possible solutions and their implications to be automatically generated and completely explored before they are committed. The same mechanism is used to model time-states, which are useful in planning and scheduling applications of Prolog/Rex     

Neural network based fault diagnosis using unmeasurable inputs

Much of the earlier work presented in the area of on-line fault diagnosis focuses on knowledge based and qualitatively reasoning principles and attempts to present possible root causes and consequences in terms of various measured data. However, there are many unmeasurable operating variables in chemical processes that define the state of the system. Such variables essentially characterise the efficiency and really need to be known in order to diagnose possible malfunction and provide a basis for deciding on appropriate action to be taken by operators. This paper is concerned with developing a soft sensor to assist in on-line fault diagnosis by providing information on the critical variable that is not directly accessible. The features of dynamic trends of the process are extracted using a wavelet transform and a qualitative interpretation, and then are used as inputs in the neural network based fault diagnosis model. The procedure is illustrated by reference to a refinery fluid catalytic cracking reactor.     

动态系统的模糊时序知识表达、推理及其应用

本文以工业动态系统的知识表达和问题求解为背景,提出了一个描述动态系统行为的模 糊时序模型、相应的时序匹配与数值匹配和推理方法.并将它们应用于建立催化裂化装置的 故障诊断专家系统.这一研究有利于沟通人工智能与控制理论的联系.     

基于OWL本体和SWRL规则的导弹智能故障诊断研究

针对复杂航空装备诊断知识缺乏、诊断效率低和知识共享性差等问题,以某型红外弹为例,提出一种基于OWL本体和SWRL规则的导弹智能故障诊断方法。首先以导弹FMECA结果作为知识源,通过基于ATML语法的OWL逻辑描述语言建立导弹本体模型,完成故障模式和故障原因本体之间的映射;其次采用语义网络规则语言SWRL描述知识库规则,建立本体知识单元之间类、属性和实例的对应关系,最后通过Racer推理机对导弹知识库进行故障诊断推理,获取故障诊断优先级顺序。推理结果表明,该方法能够解决复杂航空装备专家诊断系统中的知识表示困难、缺乏自动语义推理、重用共享性差等问题,获得最优的故障诊断路径的同时减少了故障排查步骤,从而实现了故障原因的快速定位,提高了复杂航空装备专家诊断系统的诊断效率和可靠性。