选矿专家系统环境的总体结构.pdf

第5 3 卷第3 期 2 0 01 午8H 有色金属 N o N F E R R O U SM E T A L S V o l5 3 ．N o3 A u g u s t200 l 选矿专家系统环境的总体结构 景广军1 ，李松仁2 ，陈松乔2 1 ．南京大学计算机科学与技术系，南京2 1 0 0 9 3 ；2 ．中南大学，长沙4 1 0 0 8 3 摘要介绍选矿专家系统环境M P E S E 的总体结构。综台应用专家系统、人工神经元网络、遗传技术、多媒体技术、软件工 程、计算数学、工艺矿物学及矿物加工学，建立了选矿专家系统的开发环境．可用于建造新型选矿专家系统，用以完成矿石可选性 预测、流程及设备的选择、生产过程操作指导厦机槭设备的故障诊断。M P E S E 系统环境主要由五部分组成知识库、多蝶体库、推 理机{ 6 i 、用户界面和应用工具。系统以M i c r o s o f t W i n d o w s 为操作平台，采用3 2 位编程技术。知识库由统一的基本元素一对象组 成。系统的推理机制封装在各知识类中。通过属性继承和消息传递来执行推理求解。备推理机制相互独立，提高系统的灵活性。 关键词选矿；专家系统环境；知识库；多媒体库；推理机制 中图分类号T D 9 1 3 ；T P 3 9文献标识码A 文章编号1 0 0 先进工业国家2 0 世纪6 0 年代开始研究计算机 在选矿中的应用，7 0 年代逐步进入实用阶段并初见 成效，1 9 8 0 年代以后，计算机已渗透到矿石可选性 预测、试验研究、选矿厂设计、过程仿真、过程控制、 生产经营和管理决策等各个领域，取得了明显的技 术、经济效益。 计算机在选矿中的应用，最初是以数学模型为 基础的，即根据能描述选矿过程 单元作业、局部回 路和全流程 的数学模型，实现对过程的预测、仿真、 优化和控制。由于选矿过程的复杂性，往往很难建 立精确的数学模型，特别是对于矿石可选性预测、选 矿厂设计、生产经营和管理决策等领域，要解决问 题，除了借助数学模型之外，知识和经验起着极其重 要的作用，有人称之为“知识模型”。因此从8 0 年代 开始，许多学者已把较多注意力集中到人工智能的 应用上，专家系统 E S 、决策支持系统 D S S 和人工 神经元网络 A N N 相继被引人选矿领域并蓬勃发 展起来。 专家系统在矿物加工工程中的应用始于1 9 8 0 年代中期，十几年来，已取得了较大进展。选矿专家 系统的建立，可有效而充分地利用生产数据及前人 积累的知识，从定量和定性相结合上研究选矿工程， 这是对传统方法的一个很有意义的突破。据不完全 统计，我国有色、黑色及非金属矿矿种数百种。选矿 基金项目国家自然科学基金资助项习 5 9 5 7 4 0 3 4 ；湖南省自然科 学基金资助项目 收稿日期2 0 0 1 0 61 8 作者简介景广军 1 9 7 2 ．男，辽宁新民人，博士后 厂数千家，如果都能建立相应的选矿专家系统，其经 济效益和社会效益是难以估量的。 1选矿专家系统的特点 选矿知识的复杂性决定了选矿专家系统是一个 复杂问题求解系统，它具有大型复杂问题求解系统 的特征，这些特征表现在结构模式上。 1 系统构造逐步分解法。 把选矿领域这一大的、复杂的系统划分为若干 小的、功能比较单一的子系统。如矿石可选性预测 子系统、流程及设备选择子系统、机械设备故障诊断 子系统、生产过程操作控制子系统。根据各子系统 所完成功能的特点，确定哪些子系统由符号系统实 现，哪些系统由神经网络实现。对于符号处理子系 统，设计该子系统的知识库、数据库和推理机制等。 对于神经网络处理的子系统，设计出对应的网络结 构及相应算法。 2 系统结构分布式多库结构。 选矿专家系统中知识的复杂性需采用多种问题 求解方法，以适应不同子任务的需要，因而系统是一 个由多个子系统有机耦合起来的协作分布式系统， 每个子系统求解策略单一，规模较小，易于构造和维 护。 另外，作为一个用于复杂问题求解的大型专家 系统，不仅要涉及到大量的数值计算，而且要求实施 有效的知识处理。同时，问题求解的灵活性，可维护 性等是系统能否自下而上的重要因素。因此，必然 要求设计一种灵活的结构，以便有效地实现这类系 万方数据 第3 期 景广军等选矿专家系统环境的总体结构7 l 统。“多库协同”结构方案是实现大型软件系统的新 途径。系统中除了含有知识库外，还应包含有模型 库、方法库、数据库等，多库协同完成问题求解。 3 知识表示模式多种知识表示。 知识表示是专家系统开发的关键。虽然现有的 许多知识表示方法，如产生式规则、语义网络、框架 等，已在各种专家系统中得到了应用，但没有一种方 法可作为现实世界知识的通用方法，每种方法都具 有各自的特点，因而只能适用于某些特定的领域。 就象产生式规则虽然表示方式自然，易于操纵和更 新，易为领域专家所接受，但却不适用于定义术语， 描述领域对象及其相互之间的静态关系，而这正是 框架所能有效处理的范围。 由于选矿知识复杂，既有定性，又有定量，既有 确定性，结构化的，又有不确定的，非结构化的，而且 专家在思考和解决问题时要涉及众多的知识因素， 这些知识因素不仅类型多，而且具有结构复杂，种类 众多，因而单一的知识表示方式难以胜任，需采用多 层知识表示模式，将元知识、定性推理知识以及数学 模型和方法相结合，根据不同类型知识的特点而采 用相应的表示形式，在表达能力、推理效率与可维护 性等方面进行综合考虑。 根据现有的各种知识表示方法的特点，可以用 与或树和框架表示用于控制问题求解 包括问题分 解以及子问题之间的相互关系和求解策略选择 的 元知识；以二元组 对象属性值 表示事实；以框架表 示对象及其相互关系；以产生式规则表示定性推理 知识，并通过产生式的划分和索引来提高推理效率； 以框架描述数学模型；以子程序的方式表示用于模 型求解的方法。这不仅可为实现系统的灵活问题求 解提供基础，而且使得知识易于更新，其表示方式也 易于为领域专家所接受。 4 推理机制多种求解策略。 欲使专家系统解决复杂任务，一种求解策略难 以胜任，而且有的问题求解策略与领域本身有关，需 根据领域状态的变化而采取相应的方法，集成启发 式搜索等策略，正向推理、反向推理、混台推理、模糊 推理、神经网络模拟推理等机制。采用基于对象的 求解机制，按照不同的对象赋予不同的推理机制，即 每个领域子问题都有包括自身的知识表示、求解机 制、消息传递。子类可以继承父类的属性。 5 人机界面多媒体接口。 人机界面是用户、领域专家、开发人员与系统的 交互窗口，专家系统的最终目标应达到以自然语言 与用户交互。为了使系统更加明确、清晰，采用多媒 体人性化界面，主要包括文本、声音、动画、图像、图 形、影像等媒体形式，用以完成用户接口、推理过程、 解释系统、声音报警、图形模拟、实时解说等功能。 2系统的总体结构 M P E S E M i n e r a lP r o c e s s i n gE x p e r tS y s t e mE n ． v i r o n m e n t 系统作为开发选矿专家系统的工具，用 以完成矿石可选性预测、选矿流程及设备选择、碎磨 设备故障诊断和选矿生产过程操作控制等功能。系 统主要由五部分组成知识库、多媒体库、推理机制、 用户界面和应用工具。系统以M i c r 。s d tW i n d o w s 为操作平台，采用c 3 2 位编程技术，大大提高了 系统的性能。系统结构如图l 所示。 图l 选矿专家系统环境M P E S E 总体组成结构 №．1G e n e r a ls t r u c t u r eo fM P E S E 知识库部分实现对知识库的建造、管理、组织 和维护。用户可按领域知识的特点从系统提供的表 示方法中选择合适的方法。系统具有高级的知识输 入系统，可随时发现用户输入知识时的格式错误，还 可评价和检查输入知识一致性、完整性。知识库部 分还具有增加、删除、编辑、拷贝知识等功能。 多媒体库主要包括文本、声音、图形、图像、动画 及影像等媒体文件的编辑、存储、播放、集成，及与专 家系统的结合，由专家系统的多接口工具完成媒体 连接，用以完成用户接口、专家接口、推理过程示踪、 万方数据 有色金属 第5 3 卷 解释系统模拟、声音报警、图形模拟、实时解说等功 能。 推理机制对知识库中的知识进行处理，决定系 统目前的状态以及下一步要采取的策略。用户可以 选择不同的推理机制，包括正向推理、反向推理、混 合推理、模糊推理及神经网络模拟推理等。 用户通过用户界面与系统进行交流。在建造专 家系统过程中，用户通过用户界面对正在建造的专 家系统进行浏览，并可部分地执行或进行跟踪。用 户界面显示一般性的问题、解释及文本信息，并提示 界面让用户定制输入知识的格式，以及提供对知识 库中间状态的处理。 应用工具提供在建造专家系统过程中需要的各 类工具。媒体浏览器显示在推理过程中形成的推理 链；通用报表功能将预测结果中的数据以报表的形 式输送到打印机；用户可以指定搜索、问题求解方 向，使推理按期望的方向进行；界面设计工具帮助用 户为未来的专家系统设计界面，包括程式窗口、菜 单、对话框、按钮、图形等；帮助功能帮助用户尽快学 会M P E S E 系统的使用方法；与外部数据库的接口 提供专家系统与外部数据库进行通讯的手段。 3 系统的建造过程 M P E S E 系统给具体的选矿专家系统的建造提 供总体结构、知识库建造工具、推理机制选择、多媒 体应用工具、辅助工具等，包括调试工具、图示工具、 通用报表设计工具、外部过程调用、多媒体等等。开 发新型选矿专家系统的步骤如下 1 搜集、分析、归纳某选矿厂的矿石可选性预 浏知识、选矿厂设计知识、机械设备故障诊断知识及 选矿生产过程操作知识，按照分类选择知识表示方 法，构造知识库； 2 选择推理机制，应用图形浏览器跟踪推理过 程，并不断完善知识库和推理机制； 3 应用界面设计工具，设计所需的窗口、菜单、 按钮、对话框等一系列界面，完成多媒体构件的设计 及对应的接口； 4 完善专家系统的自学习功能、解释机制、帮 助功能等； 5 把各项功能与界面上的菜单项、按钮等结合 在一起，组成初步的专家系统； 6 运用系统的辅助工具，测试新建成的专家系 统，不断完善。 4 结语 专家系统实质上是一种智能计算机程序系统。 由于它能模仿人类领域专家在分析问题和解决问题 时的思路，因此可以满意地解决那些需要领域专家 才能解决的困难问题。专家系统与普通程序系统最 本质的区别是它在控制、知识与数据三个方面严格 分离。专家系统以“知识” “推理”取代了一般程序 系统中“数据” “算法”，因此，知识库和推理机制已 成为专家系统的两太重要组成部分。目前，专家系 统在各个领域中取得了广泛的应用，但就不同的领 域，知识的表达方式和推理求解策略都是不同的，未 找到一种通用的方法或模式适应于任何领域，这一 方面说明人类对人脑中知识表示的认识尚未达到应 有的水平，另一方面说明各领域知识的复杂性。因 此在设计选矿专家系统之前，分析清楚选矿专业知 识的特征，对于确定知识的表达方法和推理形式并 从宏观上确定整个专家系统的组织结构是非常重要 的。 参考 文 献 [ 1 ] 景广军．粱雪梅，李松仁．遗传神经网络预测模型在选矿中的应用[ J 】．有色金属，2 0 0 0 ，5 2 4 2 9 [ 2 ] 李橙仁。景广军，陈松乔，等．基于m u l t i a g e n t 的分布式专家系统原理与应用[ J ] ．中南工业大学学报．2 0 0 1 ，3 2 1 2 0 [ 3 ] 景广军．事松仁，集雪梅．基于I n t e m e t ／I n t r a n e t 技术建造的选矿专家系统[ J ] 中国有色金属学报，2 0 0 1 ，1 1 3 4 8 9 【4 J L IS o n g r e n ，J I N GG u a r 墒u n ，Z H O UX l a n w e i ，e ta 1 ．S t u d yo f m i n e r a lp r o c e s s i n ge x p e r ts y s t e ms k e l e t a l t o o l [ J ] ．T r a n s N o 时e r r o u sM e tS o cC h i n a ，2 0 0 0 。1 0 1 9 4 [ 7 ] 李橙仁，景广军，周贤渭，等．M P E S 通用骨架系统的研究[ J ] ．有色金属，2 0 0 0 ，5 2 1 4 6 [ 8 ] 罗新星，李松仁，高阳．浮选厂自学习咨询控制专家系统知识库设计[ J ] ．中南工业大学学报。1 9 9 6 ，2 7 5 5 3 4 [ 9 ] 杨家红，李洪桂．赵显富．等．矿物机械活化人工神经网络模糊专家系统的开发[ J ] ．中南工业大学学报，1 9 9 9 ，3 0 1 2 1 【1 0 ] S c h o f i d dD 。D e n b yB ．G e n e t i cA l g o r i t h m AN e wa p p r o a c ht op i to p t i m i z a t i o n [ A ] ／／P r o c e e d i n g so ft h e2 4 t ha p p I i e a t m no f c o m p u t e r sa n do p e e r a t i o n s №g w c h i n t h e m i n e r a l i n d u s t r y [ C ] ．C a n a d a ，1 9 9 3 5 6 [ 1 1 ] K a r r CL ，Y e a g e r D ．C a l i b r a t i n gc o m p u t e r m o d e l so f m i n e r a lp r o c e s s i n ge q u i p m e n tu s i n gg e n e t i ca l g e r i t h m s [ J ] ．M i n e r a l s E n g i n e e r i n g ，1 9 9 5 ，8 9 9 8 9 万方数据 第3 期景广军等选矿专家系统环境的总体结构7 3 B e a r m m lR A ．M i l n eRWE x p e r ts y s t e m s O p p o r t u n i t i e si nt h em i n e r a l si n d u s t r y [ J ] ．M i n e r a l sE n g i n e e r i n g ，1 9 9 2 ，5 1 3 0 7 A n t h o n y KR ，D e v e n t e rJS ，R e u t e r M A ．S t e a d y s t a t es i m u l a d o na n d o p t i m i z a t i o n o l g r a v i t ys e p a r a t i o nc i r c u i t sb yu s eo f l i n e a r p r o g r a m m i n ga n de x p e r ts y s t e r a s [ J ] ．M i n e r a l sE n g i n e e d n g ，1 9 9 1 ，4 3 ／4 1 1 R e u t e r M A ．U e v e D t e lJs ．T h es i m u l a t i o na n d i d e n t i f l e a d o no f f l o t a t i o np r o c c , s e sb yu s eo fak n o w l e d g eb a s e d m c d e l [ J ] I n t Jl d i np r o , ，1 9 9 2 3 5 1 3 B e n f o r dPM ，M e e c hJA ．A na d v i s o r yp a c k a g ef o rf l o t a t i o no p e r a t o r su s i n gar e a r t i m ee x p e r ts y s t e m [ J ] M i n e r a l sE n g i n e e r i n g ，1 9 9 2 ，5 1 0 ／1 2 1 3 2 5 N a p i e r - M u n n TJ ，L y n c h AJ ．T h e m o d e l l i n ga n dc o m p u 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