CN105824308B - 饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统及诊断方法 - Google Patents

Abstract

一种饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统，该专家系统由检测系统、专家系统和执行机构组成；所述检测系统用于实时采集饲喂机器人控制系统状态信息；所述专家系统接收检测系统上传的饲喂机器人控制系统的各种状态信息，并实时对状态信息进行分析；所述执行机构接收专家系统所发出的调控指令并按要求执行。本发明基于饲喂机器人控制系统的大量知识与经验，应用人工智能技术，根据领域内专家所提供的专业知识和经验进行推理和判断，模拟专家做决定，对饲喂机器人控制系统进行实时监测，能够全面准确地诊断出故障部位并及时排除故障，用以确保饲喂机器人控制系统运行状态良好，提高其工作的持续性、可靠性、稳定运行时间，提高饲喂机器人智能化水平。

Description

饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统及诊断方法

技术领域

本发明涉及畜牧饲喂技术领域，具体涉及饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统及其诊断方法。

技术背景

随着畜牧业的发展，我国对饲喂机械的需求越来越多，要求也越来越高，但我国的饲喂机械自动化、信息化、智能化水平低，提高饲喂机械的自动化、信息化，智能化，降低工人的劳动强度，减少成本，提高劳动效率是促进我国畜牧行业进一步发展的重要举措。

饲喂机器人控制系统是一个十分复杂的系统，是饲喂机器人最重要的部分，也是饲喂机的“大脑”，控制整个饲喂机器人的运行过程。为了确保饲喂机器人控制系统运行状态良好，提高其工作的持续性、可靠性、稳定运行时间，提高饲喂机器人智能化水平，本发明提出饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统。饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统对饲喂机器人控制系统进行实时监测，能够全面准确地诊断出故障部位，及时排除故障。

专家系统是一种基于特定领域内的大量知识与经验的智能系统。专家系统应用人工智能技术，根据领域内专家所提供的专业知识和经验进行推理和判断，模拟专家做决定，来解决那些需要专家解决的问题。专家系统是近年来状态监测和故障诊断领域最显著的成就之一。专家系统的应用有效的提高了产品自动化、信息化、智能化水平。

国内的饲喂机械智能化水平低，还没有将最新的计算机技术，传感器技术，自动化控制技术，专家系统应用于农业和畜牧业装备中。因此该发明专利通过对养殖技术革新而提高我国农业和畜牧业机械化水平、自动化水平、智能化水平，促进我国农业和畜牧业的发展意义重大。从未来发展来看,要保障畜产品的供给,提高质量和安全水平,促进农民增收,增强产业竞争力和实现可持续发展,都必须通过推广应用新科技、新设备和新工艺来不断提高科技贡献率和智能化水平。

发明内容

本发明的目的之一是提供一种饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统，可以全面准确地诊断出故障部位并及时排除故障，用以确保饲喂机器人控制系统运行状态良好。

本发明的目的之二是提供一种饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统的诊断方法，该方法近似于人类求解问题的思维，可以达到处理不完整、不确定的知识从而全面准确地诊断出故障部位并及时排除故障。

一种饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统，该专家系统由检测系统、专家系统和执行机构组成；所述检测系统用于实时采集饲喂机器人控制系统状态信息；所述专家系统接收检测系统上传的饲喂机器人控制系统的各种状态信息，并实时对状态信息进行分析；所述执行机构接收专家系统所发出的调控指令并按要求执行。

所述检测系统包括编码器、红外测距传感器、激光条码阅读器、直流伺服驱动器及直流调速器；饲喂机器人前轮采用万向轮，且有执行机构的直流伺服电机控制万向轮方向继而控制饲喂机器人的运动方向，该直流伺服电机的编码器采集实际方向信号；饲喂机器人后轮同样由执行机构的直流伺服电机控制其前进和后退，该直流伺服电机的编码器采集饲喂机器人实际进退距离；设置在饲喂机器人前后部的红外测距传感器和设置在畜舍的红外路标探测饲喂机器人的位置及前进和后退方向上的障碍物；设置在饲喂机器人顶部的激光条码阅读器通过设置在饲喂槽上的激光条码对每个饲喂槽进行绝对定位；安装在投料口的直流调速器用于控制执行机构的喂料直流调速电机；所述编码器、红外测距传感器、激光条码阅读器检测到的信号、直流伺服驱动器状态信息、直流调速器状态信息输入专家系统。

所述专家系统包括人机接口模块、知识库模块、推理机模块、综合数据库模块；所述人机接口模块是专家系统连接专家或者用户的模块；所述知识库模块存放由领域专家提供的用于求解问题的数据及资料；所述推理机模块利用知识库模块中的故障知识库中的知识，根据检测系统检测到的信号及诊断规则进行逐步推理，直至解决问题，并给出故障诊断结果；所述综合数据库模块包含故障原因、维修方法、位置信息、最佳路径、故障日志、维修记录及专家性意见信息，为饲喂机器人控制系统的故障分析和维修提供依据；所述专家系统接收检测系统上传的饲喂机器人控制系统的各种状态信息，并实时对状态信息进行分析；具体为：根据饲喂机器人控制系统的状态信息，专家系统进行状态监测和故障诊断；根据饲喂机器人的位置状态，进行位置判断和最佳路径规划；根据饲喂机器人电池电量信息，自主决策进行自动充电；专家系统根据最终的结果，生成调控指令，并将指令下发给执行机构。

一种饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统的诊断方法，所述故障诊断专家系统采用IF<条件>THEN<结论>的规则，既如果符合这个条件，那么就产生这个结果；该规则包括正向规则和逆向规则两种；正向规则过程是：从事实出发，找出与规则前提条件相匹配的事实，若匹配成功，则得出新的结论；把新的结论作为新的事实再进行匹配，直到得出的结论再也不能匹配为止；逆向规则过程是：先假设一个结论存在，然后在知识库模块中查找相应的知识证据，验证该结论的前提是否存在；若结论的前提不存在，则结论不存在；为了便于搜索，给每个故障都设置一个故障码；最后将结论中的故障码关联到综合数据库中，作为诊断结果输出。

本发明的有益效果：

本发明基于饲喂机器人控制系统的大量知识与经验，应用人工智能技术，根据领域内专家所提供的专业知识和经验进行推理和判断，模拟专家做决定，对饲喂机器人控制系统进行实时监测，能够全面准确地诊断出故障部位并及时排除故障，用以确保饲喂机器人控制系统运行状态良好，提高其工作的持续性、可靠性、稳定运行时间，提高饲喂机器人智能化水平。

本发明将最新的计算机技术，传感器技术，自动化控制技术，专家系统等技术应用于农业和畜牧业装备中，提高我国农业和畜牧业机械化、自动化、智能化水平，降低工人的劳动强度，提高劳动效率，减少成本，促进我国农业和畜牧业的发展。

附图说明

图1为本发明总体结构图；

图2为本发明传感器故障分解图；

图3为本发明直流伺服电机故障分解图；

图4为本发明直流调速电机故障分解图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

如图1所示，饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统包括检测系统、专家系统、执行机构。所述检测系统用于实时采集饲喂机器人控制系统状态信息；所述专家系统接收检测系统上传的饲喂机器人控制系统的各种状态信息，并实时对状态信息进行分析；所述执行机构接收专家系统所发出的调控指令并按要求执行。

检测系统包括编码器、红外测距传感器、激光条码阅读器等各类传感器及直流伺服驱动器和直流调速器，用于实时采集饲喂机器人控制系统状态信息。饲喂机器人前轮采用万向轮，且有执行机构的直流伺服电机控制万向轮方向继而控制饲喂机器人的运动方向，该直流伺服电机的编码器采集实际方向信号；饲喂机器人后轮同样由执行机构的直流伺服电机控制其前进和后退，该直流伺服电机的编码器采集饲喂机器人实际进退距离；设置在饲喂机器人前后部的红外测距传感器和设置在畜舍的红外路标探测饲喂机器人的位置及前进和后退方向上的障碍物；设置在饲喂机器人顶部的激光条码阅读器通过设置在饲喂槽上的激光条码对每个饲喂槽进行绝对定位；安装在投料口的直流调速器用于控制执行机构的喂料直流调速电机；所述编码器、红外测距传感器、激光条码阅读器检测到的信号、直流伺服驱动器状态信息、直流调速器状态信息输入专家系统。

专家系统包括人机接口模块、知识库模块、推理机模块、综合数据库模块，用于实现饲喂机器人控制系统故障监测和诊断、位置判断和最佳路径规划、自动充电等功能。专家系统接收检测系统上传的饲喂机器人控制系统的各种状态信息，并实时对状态信息进行分析。具体为：根据饲喂机器人控制系统的状态信息，专家系统进行状态监测和故障诊断；根据饲喂机器人的位置状态，进行位置判断和最佳路径规划；根据饲喂机器人电池电量信息，自主决策进行自动充电。专家系统根据最终的结果，生成调控指令，并将指令下发给执行机构。

人机接口模块是专家系统连接专家或者用户的交互模块。维护人员通过人机接口录入、导出、显示饲喂机器人控制系统、位置信息、电池电量等详细信息。显示饲喂机器人实时行走画面。

建立存放由领域专家提供的用于求解问题的一定数量的数据和资料的知识库模块，包括有关问题的原理和事实。知识库模块中的故障知识库模块又分为传感器故障、直流伺服电机故障、直流调速电机故障等。每个分系统故障还可以再逐级细分。传感器负责采集饲喂机器人行走过程中的状态数据，给饲喂机器人控制系统提供依据，包括编码器、红外测距传感器、激光条码阅读器。传感器故障分解如图2所示。直流伺服电机和直流调速电机是智能饲喂机器人专家系统的执行机构，包括前轮直流伺服电机、后轮直流伺服电机、喂料直流调速电机。直流伺服电机和直流调速电机的故障分解如图3和图4所示。

检测系统将有关设备的故障信息输入专家系统，专家系统根据检测系统设备不同的故障信号，判断故障类型，并与知识库模块中的故障知识库模块中的知识相匹配，送入推理机模块进行下一步推理、诊断。

所述推理机模块利用知识库模块中的故障知识库中的知识，根据检测系统检测到的信号及诊断规则进行逐步推理，直至解决问题，并给出故障诊断结果。专家系统根据检测时每个设备的初始信息和检测信息，在知识库模块中确认与之匹配的规则条件，若匹配则能得出结论，并加入到知识库模块中做为下一步推理的已知条件。再根据初始信息和检测信息，反复诊断即可得出诊断结果。为了便于搜索，给每个故障都设置一个故障码。最后将诊断结论中的故障码关联到综合数据库中，作为诊断结果输出。

综合数据库模块包含故障原因、维修方法、位置信息、最佳路径、故障日志、维修记录及丰富的专家性意见等信息，为饲喂机器人控制系统的故障分析和维修提供依据。故障知识表的组织结构如表1所示。所述专家系统接收检测系统上传的饲喂机器人控制系统的各种状态信息，并实时对状态信息进行分析。根据饲喂机器人控制系统的状态信息，专家系统进行状态监测和故障诊断；根据饲喂机器人的位置状态，进行位置判断和最佳路径规划；根据饲喂机器人电池电量信息，自主决策进行自动充电。专家系统根据最终的结果，生成调控指令，并将指令下发给执行机构。

表1 故障知识表的组织结构

执行机构包括直流伺服电机和直流调速电机等。接收专家系统所发出的调控指令并按要求执行。

本发明采用IF<条件>THEN<结论>的规则，既如果符合这个条件，那么就产生这个结果。此规则包括正向规则和逆向规则两种。正向规则过程是：从事实出发，找出与规则前提条件相匹配的事实，若匹配成功，则得出新的结论。把新的结论作为新的事实再进行匹配，直到得出的结论再也不能匹配为止。逆向规则过程是：先假设一个结论存在，然后在知识库中查找相应的知识证据，验证该结论的前提是否存在。若结论的前提不存在，则结论不存在。

IF<条件>THEN<结论>规则，形式上简单，但在一定意义上模仿了人类思考的过程。IF<条件>THEN<结论>规则求解问题的过程和人类求解问题的思维过程很像，因而可以用它来模拟人类求解问题时的思维过程；IF<条件>THEN<结论>规则具有统一的结构。每一条规则都是一个独立的知识，并且知识与处理是相分离的。因此，在不干扰控制结构的同时可以添加一些规则，使得系统更聪明；IF<条件>THEN<结论>规则可以处理不完整、不确定的知识。IF<条件>THEN<结论>规则的这些特征非常适用于现实问题的知识表达。

Claims (3)

1.一种饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统，其特征在于：该专家系统由检测系统、专家系统和执行机构组成；所述检测系统用于实时采集饲喂机器人控制系统状态信息；所述专家系统接收检测系统上传的饲喂机器人控制系统的各种状态信息，并实时对状态信息进行分析；所述执行机构接收专家系统所发出的调控指令并按要求执行；所述检测系统包括编码器、红外测距传感器、激光条码阅读器、直流伺服驱动器及直流调速器；饲喂机器人前轮采用万向轮，且有执行机构的直流伺服电机控制万向轮方向继而控制饲喂机器人的运动方向，该直流伺服电机的编码器采集实际方向信号；饲喂机器人后轮同样由执行机构的直流伺服电机控制其前进和后退，该直流伺服电机的编码器采集饲喂机器人实际进退距离；设置在饲喂机器人前后部的红外测距传感器和设置在畜舍的红外路标探测饲喂机器人的位置及前进和后退方向上的障碍物；设置在饲喂机器人顶部的激光条码阅读器通过设置在饲喂槽上的激光条码对每个饲喂槽进行绝对定位；安装在投料口的直流调速器用于控制执行机构的喂料直流调速电机；所述编码器、红外测距传感器、激光条码阅读器检测到的信号、直流伺服驱动器状态信息、直流调速器状态信息输入专家系统。

2.根据权利要求1所述的一种饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统，其特征在于：所述专家系统包括人机接口模块、知识库模块、推理机模块、综合数据库模块；所述人机接口模块是专家系统连接专家或者用户的模块；所述知识库模块存放由领域专家提供的用于求解问题的数据及资料；所述推理机模块利用知识库模块中的故障知识库中的知识，根据检测系统检测到的信号及诊断规则进行逐步推理，直至解决问题，并给出故障诊断结果；所述综合数据库模块包含故障原因、维修方法、位置信息、最佳路径、故障日志、维修记录及专家性意见信息，为饲喂机器人控制系统的故障分析和维修提供依据；所述专家系统接收检测系统上传的饲喂机器人控制系统的各种状态信息，并实时对状态信息进行分析；具体为：根据饲喂机器人控制系统的状态信息，专家系统进行状态监测和故障诊断；根据饲喂机器人的位置状态，进行位置判断和最佳路径规划；根据饲喂机器人电池电量信息，自主决策进行自动充电；专家系统根据最终的结果，生成调控指令，并将指令下发给执行机构。

3.一种饲喂机器人控制系统故障诊断专家系统的诊断方法，其特征在于：所述故障诊断专家系统采用IF<条件>THEN<结论>的规则，既如果符合这个条件，那么就产生这个结果；该规则包括正向规则和逆向规则两种；正向规则过程是：从事实出发，找出与规则前提条件相匹配的事实，若匹配成功，则得出新的结论；把新的结论作为新的事实再进行匹配，直到得出的结论再也不能匹配为止；逆向规则过程是：先假设一个结论存在，然后在知识库模块中查找相应的知识证据，验证该结论的前提是否存在；若结论的前提不存在，则结论不存在；为了便于搜索，给每个故障都设置一个故障码；最后将结论中的故障码关联到综合数据库中，作为诊断结果输出。