专家系统诊断注塑件中缺陷

carlosliu

在80年代中期和末期,人们广泛讨论人工智能( AI)、神经网络、专家系统和故障诊断等
各种课题。最初让人们感到高兴的是人工智能在实用中所取得的成果。
近几年来,这种高技术也逐步进入塑料成形工艺的领域。例如应用人工智能设计塑件,确
定介质的抗力和选择材料,以便实现成形工艺的优化和获得高品质塑件。在注塑成形过程中诊
断注塑件中的缺陷,是应用这类高技术的又一新课题。
1　专家系统的独特性能
专家系统可在专家本人不在场的条件下,通过机床来实施适用的知识和专门的经验。每一
个专家在多年的实际工作中都获得了经验和专门知识。但由于各个专家具有不同的经验和知
识,所以即使在解同样一个问题时也往往会采用不同的方法,而所要达到的结果却是一个。实
际上,由各位专家所开发的各种方法也与他们工作经历和所能获得的信息有关。
但贮存在专家系统中的知识通常具有相同性质的适用性。这种知识的库可能是集中了几
个专家的精华,所以含有比一个专家更多的知识容量。经验证明,在许多情况下,专家仍然优于
计算机系统。
专家系统通常含有以下三个组成部分:
① 硬件(带有足够存储容量的大型存储装置和彩色监视器的个人计算机即可满足绝大多
数场合的使用要求) ;
② 专家系统外围装置(包括用户接口、配合件和知识库装置) ;
③ 知识库(汇集“静态”的专家知识,针对发生状况的“动态”知识和结论)。
图1所示是专家系统的结构。
专家系统的实体部分是由汇集了许多专家知识的知识库构成。建立知识库的费用主要是
用于开发专家过程中的大量处理工作。大量知识可通过评价所得到的文献(获得公开知识)和
与专家交流工作经验(获得个人的知识)而获得。与专家交流经验通常是一种获得知识最有利
方式。
考虑到经验也在不断地增多,所以确立了以下标准才能成功地开发专家系统:
① 问题和任务是可定义的。
② 问题和它的解在确定的时间内是稳定的。
③ 问题的解是与经济有关。
④ 在开发专家系统时,无时间的强制性。
2　知识库
知识库中将存储专家系统诊断缺陷的关键规则。也可将专家系统的所有知识保存在知识
库中。这些规则将描述与可看出缺陷相联系的各种问题(即出现缺陷的征兆)和它们的原因(即
产生缺陷的前题) ,以及有关的演化条件(真正的征兆)或背景条件(不真实的征兆)。而前题则
与纠正措施(解决方法)有着直接的关系。
另一方面,知识库也可以根据发生的状况,以连续状况的历史为基础从相关组件获取结
论,作为一种特殊用途。对于用户来说,两个知识库之间的差异并不是很重要的。
通常,在诊断注塑件的缺陷时,并不一定是“ Yes-o r-No”的陈述(如果塑件充填不足,可能
是由于可供料的流程太短) ,但大多数情况有着极为复杂的关系(如果塑件充填不足,可能是由
于可供料的流程太短,可能是回流阀被磨损,也可能是塑件壁厚太薄等等)。这些规则以可能的
条件对那些真实的前题进行判断。
2. 1　缺陷(征兆)及其描述