3.3.2 Základní pojmy a teorie Kódování Principy, znaky a využití genetických algoritmù Expertní systémy

OBSAH 1

STRUÈNÁ HISTORIE UMÌLÉ INTELIGENCE ................. 9

2

DIAGNOSTIKA ELEKTRICKÝCH STROJÙ .................... 13 2.1 2.2 2.2.1 2.2.2 2.3 2.3.1 2.3.2 2.3.3

3

VYBRANÉ VÝVOJOVÉ SMÌRY UMÌLÉ INTELIGENCE ........................................................ 29 3.1 3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.1.4 3.1.5 3.1.6 3.1.7 3.2 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 3.2.8 3.3 3.3.1

A

Rozdìlení diagnostických metod ................................................ 14 Pøehled používaných diagnostických metod .............................. 16 Diagnostické metody pro elektrické stroje toèivé ...................... 16 Diagnostické metody pro elektrické stroje netoèivé ................... 20 Nekonvenèní diagnostické metody ............................................. 25 Metoda aktivaèní energie vodivostních dìjù .............................. 25 Metoda aktivaèní energie polarizaèních dìjù ............................. 26 Metoda odhadu kritického napìtí ............................................... 27

Neuronové sítì ............................................................................ 30 Obecný popis .............................................................................. 30 Neuronová sí a její dynamika ................................................... 33 Metody uèení neuronových sítí .................................................. 43 Neuronové sítì Backpropagation ............................................... 45 Neuronové sítì RBF ................................................................... 48 Neuronové sítì LVQ ................................................................... 51 Simulátory neuronových sítí ....................................................... 54 Fuzzy systémy ............................................................................ 59 Úvod do fuzzy teorie .................................................................. 59 Fuzzy množiny a základní operace ............................................. 63 Fuzzy relace a operace nad nimi................................................. 64 Jazyková promìnná a fuzzy výroky ........................................... 65 Struktura a parametry fuzzy regulátoru ...................................... 66 Jazyková aproximace .................................................................. 73 Fuzzy model Mamdani – model s fuzzy závìry ......................... 75 Fuzzy model Sugeno – model s funkèními závìry ..................... 76 Genetické algoritmy ................................................................... 77 Podstata genetického algoritmu .................................................. 77 OBSAH

3

3.3.2 Základní pojmy a teorie .............................................................. 79 3.3.3 Kódování .................................................................................... 88 3.3.4 Principy, znaky a využití genetických algoritmù ........................ 89 3.4 Expertní systémy ........................................................................ 90 3.4.1 Obecný popis .............................................................................. 90 3.4.2 Struktura expertních systémù ..................................................... 93 3.4.3 Historie a pøehled expertních systémù........................................ 97 3.4.4 Klasifikace expertních systémù .................................................. 99 3.4.5 Diagnostické expertní systémy bez neurèitosti ........................ 103 3.4.6 Programovací jazyky expertních systémù ................................ 115 3.4.7 Diagnostické expertní systémy s neurèitostí ............................ 127 3.4.8 Fuzzy expertní systémy ............................................................ 139 3.4.9 Adaptivní neuro-fuzzy inferenèní systém................................. 143 3.4.10Proces získávání znalostí v expertních systémech ................... 144 3.4.11 Perspektivy expertních systémù ............................................... 149

4

APLIKACE METOD UMÌLÉ INTELIGENCE V DIAGNOSTICE IZOLAÈNÍCH MATERIÁLÙ ............. 151 4.1 4.1.1 4.1.2 4.1.3 4.1.4 4.1.5 4.2 4.2.1 4.2.2 4.2.3 4.2.4 4.3 4.3.1 4.3.2 4.3.3

4

Obecné aspekty aplikace metod umìlé inteligence v diagnostice ............................................................................. 153 Úvod do problematiky .............................................................. 153 Vstupní velièiny diagnostického procesu ................................. 163 Verifikace nekonvenèních diagnostických metod .................... 167 Volba diagnostických nástrojù, jejich aplikace a hodnocení ............................................................................... 173 Trénovací a testovací množina dat ........................................... 174 Neuronové sítì v aktuální diagnostice ...................................... 178 Aktuální diagnostika neuronovou sítí Backpropagation .......... 178 Aktuální diagnostika neuronovou sítí RBF .............................. 187 Aktuální klasifikace neuronovou sítí RBF ............................... 193 Aktuální klasifikace neuronovou sítí LVQ ............................... 198 Neuronové sítì v prognostické diagnostice .............................. 200 Prognostická diagnostika neuronovou sítí Backpropagation.... 200 Prognostické diagnostika neuronovou sítí RBF ....................... 214 Prognostická klasifikace neuronovou sítí RBF ........................ 224 METODY

UMÌLÉ INTELIGENCE V DIAGNOSTICE ELEKTRICKÝCH STROJÙ

A

4.3.4 4.4 4.4.1 4.4.2 4.5

Prognostická klasifikace neuronovou sítí LVQ ........................ 228 Fuzzy systémy v aktuální a prognostické diagnostice .............. 230 Aktuální diagnostika fuzzy modelem Sugeno .......................... 230 Prognostická diagnostika fuzzy prediktorem Sugeno .............. 238 Genetické algoritmy v optimalizaci parametrù metod umìlé inteligence ................................................................................. 246 4.5.1 Optimalizace parametrù neuronové sítì genetickým algoritmem ................................................................................ 246 4.5.2 Optimalizace parametrù fuzzy systému genetickým algoritmem ................................................................................ 253

5

APLIKACE METOD UMÌLÉ INTELIGENCE V DIAGNOSTICE ELEKTRICKÝCH STROJÙ ............... 259 5.1 5.1.1 5.1.2 5.2 5.2.1 5.2.2 5.3 5.3.1 5.3.2 5.4 5.4.1 5.4.2 5.5 5.5.1 5.5.2 5.6 5.6.1 5.6.2 5.6.3 5.6.6

A

Úvod do problematiky .............................................................. 260 Vstupní velièiny diagnostického procesu ................................. 261 Verifikace nekonvenèních diagnostických metod .................... 271 Diagnostika s využitím umìlé inteligence ................................ 274 Volba diagnostických nástrojù a jejich aplikace ....................... 274 Trénovací a testovací množina dat ........................................... 275 Neuronové sítì v aktuální diagnostice ...................................... 277 Aktuální diagnostika neuronovou sítí Backpropagation .......... 277 Aktuální diagnostika neuronovou sítí RBF .............................. 286 Neuronové sítì v prognostické diagnostice .............................. 290 Prognostická diagnostika neuronovou sítí Backpropagation.... 290 Prognostická diagnostika neuronovou sítí RBF ....................... 297 Fuzzy systémy v aktuální a prognostické diagnostice .............. 301 Aktuální diagnostika fuzzy modelem Sugeno .......................... 301 Prognostická diagnostika fuzzy prediktorem Sugeno .............. 309 Expertní systémy v diagnostice elektrických strojù toèivých... 316 Nástroje pro tvorbu expertního systému ................................... 317 Popis a vlastnosti expertního systému ...................................... 318 Tvorba a struktura báze znalostí ............................................... 323 Vnitøní struktura báze znalostí pravidlového expertního systému ES ............................................................................... 325

OBSAH

5

5.6.4 5.6.5 5.7 5.7.1

Konzultace uživatele s expertním systémem ............................ 325 Ovìøení funkce expertního systému na reálných datech .......... 333 Expertní systémy v diagnostice transformátorù ....................... 367 Charakteristika expertního systému pro diagnostiku transformátorù .......................................................................... 368 5.7.2 Tvorba a struktura báze znalostí ............................................... 369 5.7.3 Konzultace uživatele s expertním systémem ............................ 373 5.7.4 Ovìøení funkce expertního systému na reálných datech .......... 378

LITERATURA .............................................................................. 387 REJSTØÍK .................................................................................... 392

6

METODY

UMÌLÉ INTELIGENCE V DIAGNOSTICE ELEKTRICKÝCH STROJÙ

A

ÚVOD Novodobá vìda ukazuje, že složitost jevù reálného svìta s mnoha vazbami mezi objekty se neustále zvìtšuje a vzniká snaha se s ní vyrovnat adekvátními postupy. Jedním z nich je pomìrnì mladá vìdní disciplína, a to umìlá inteligence. Pøedmìtem jejího zkoumání jsou všechny postupy a algoritmy, které ve svém dùsledku vedou k urèitému napodobení projevù inteligentního chování èlovìka. Inteligence je vlastností nìkterých živých organizmù, která jim dává v pøírodì mimoøádné postavení. I díky nástupu výpoèetní techniky se rozvíjí postupnì snahy o napodobení intelektuální schopnosti èlovìka. K tomu jsou využívány postupy vycházející z detailní analýzy èinnosti živých organizmù na úrovni biologické. Sem patøí napø. rozvoj neuronových sítí, genetických algoritmù, apod. Také se využívají techniky vycházející z matematické abstrakce mentálních procesù lidského mozku na úrovni psychologické a kognitivní, sem lze zaøadit napø. metody uèení založené na modelech. Složitost reálného svìta ovšem není jedinou motivací rozvoje metod umìlé inteligence. Znaènì dùležitá je také jeho neurèitost, která mùže mít rùzný charakter i pùvod. Nìkteøí autoøi pøisuzují neurèitosti podstatný význam a umìlou inteligenci pojímají jako schopnost systému dosáhnout cíle nebo udržet požadované chování právì v neurèitých podmínkách. Znaènou roli v této oblasti hrají také fuzzy modely. Problémem pøi øešení rozlehlých systémù s mnoha prvky a vazbami jsou velké objemy dat, jejichž zpracování vyžaduje efektivnìjší metodické postupy. Zde je dùležitá napø. teorie rozpoznávání, která se v tìchto pøípadech zaobírá rozlišením a utøídìním sledovaných údajù o objektech reálného svìta podle jejich spoleèných vlastností. V technické praxi se èasto používají klasifikaèní pøíznakové metody teorie rozpoznávání a k nim pøedevším patøí shluková analýza. K historicky nejstarším vývojovým smìrùm umìlé inteligence patøí expertní systémy. Zpravidla se jimi rozumí speciální poèítaèové programy simulující èinnost experta pøi øešení složitých úloh a využívající vhodnì zakódovaných, explicitnì vyjádøených speciálních znalostí. Právì expertní systémy jsou vhodné kromì jiného k identifikaci nebo nacházejí uplatnìní v diagnostice. V souèasné dobì lze sledovat rychlý vývoj metod umìlé inteligence. S tímto je èasto zvláštì v technické praxi spojena otázka, jak tyto metody využít k øešení vytèených cílù. V oblasti elektrických strojù toèivých i netoèivých se dnes øeší rùznorodé problémy konstrukèní, technologické, materiálové, apod. Na nìkterých pracovištích je také rozvíjena problematika diagnostiky elektrických strojù, a to pøedevším velkých generátorù pro energetické aplikace. Pøedmìtem zájmu jsou také motory, které slouží v energetice jako pohonné jednotky. V neposlední øadì jsou to také transformátory, které jsou spojeny s distribucí elektrické energie. Vèasná a efektivní diagnostika všech uvedených zaøízení umožòuje zvýšit spolehlivost tìchto zaøízení a druhotnì pøináší i zvýšení spolehlivosti dalších technických celkù. Toto je spojeno i se znaèným ekonomickým efektem pro provozovatele energetických zaøízení. Z výše uvedeného je zøejmá motivace autora knihy pøi koncipování jejího obsahového zamìøení. Samozøejmì i vzhledem k odbornému zamìøení autora knihy pùjde o oblast diagnostiky elektrických strojù toèivých a netoèivých a s tím spojených vybraných problémù, a to v tomto pøípadì se zamìøením na umìlou inteligenci. Na rozdíl od mnohých teoretických publikací o umìlé inteligenci, které hledají

A

OBSAH

7

další její aplikaèní využití, jde autorovi o zvládnutí konkrétních problémù z oblasti diagnostiky elektrických strojù nejvhodnìjšími metodickými postupy a za pomoci efektivního programového vybavení. I na tomto využití lze dobøe ukázat význam tìsné spolupráce základního a aplikovaného výzkumu. Ètenáøi se dostává do rukou odborná kniha, která je u nás ojedinìlá svým obsahem a rovnìž v dostupné zahranièní literatuøe nemá podobný vzor. Kniha si klade za cíl pøiblížit a objasnit široké technické veøejnosti a pøedevším pracovníkùm zamìøeným na diagnostiku elektrických strojù nìkteré metody umìlé inteligence, ukázat na konkrétních pøíkladech vybrané možnosti její aplikace v diagnostice elektrických strojù toèivých a netoèivých a takto pøispìt k rozvoji technické diagnostiky. Knihu mohou také využívat též studenti magisterských a doktorských studijních programù na vysokých školách s technickým zamìøením. Kniha v žádném pøípadì není uèebnicí metod umìlé inteligence a nelze ji také považovat za uzavøenou a ucelenou publikaci o aplikaci umìlé inteligence v diagnostice elektrických strojù. Výklad teoretických základù je omezen na nejnutnìjší skuteènosti, které jsou nutné pro pochopení uvádìných aplikací. Podrobné oddìlené teoretické rozpracování umìlé inteligence, elektrických strojù a také technické diagnostiky lze nalézt v dnes již rozsáhlé odborné literatuøe. Avšak pøíklady použití umìlé inteligence v diagnostice elektrických strojù toèivých i netoèivých jsou v souèasné literatuøe znaènì skromné. Proto v pøedkládané knize autor vycházel pøedevším z nìkterých posledních výsledkù vìdecko-výzkumné èinnosti na jeho pracovišti. Za svùj vznik kniha dìkuje výzkumnému zámìru MŠMT ÈR MSM 4977751310 „Diagnostika interaktivních dìjù v elektrotechnice“. Autor

8

METODY

UMÌLÉ INTELIGENCE V DIAGNOSTICE ELEKTRICKÝCH STROJÙ

A