基于visualprolog疏浚知识库的建立方法与流程

本发明涉及一种基于visualprolog疏浚知识库的建立方法，属于疏浚工程
技术领域：
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背景技术：
：疏浚作为水下作业，工艺调控参量众多，这势必增加了分析问题的复杂性。鉴于疏浚涉及多学科理论知识的综合性、疏浚作业过程的复杂性和实验条件的限制,疏浚工艺决策逻辑的基础理论研究远远落后于实际的需要；改变长期以来因为疏浚工艺知识与理论缺乏导致疏浚作业困难、效率不高的现状，指导疏浚作业参数调控，降低操作难度，基于visualprolog疏浚知识库的方法为疏浚工艺决策机制的建立打下了基础，疏浚知识库能为决策机制提供必要的决策知识，从而提高疏浚自动化水平。技术实现要素：为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于visualprolog疏浚知识库的建立方法，为疏浚智能决策机制的建立的提高提供可靠的知识。为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：一种基于visualprolog疏浚知识库的建立方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1)确定知识库要完成的任务，以及知识库所要实现的功能，进行针对性地知识收集；步骤2)从疏浚相关资料中提取知识库所需要的知识：21)根据疏浚现场施工实时收集的大量原始数据，将产量和能耗的比值作为评价标准；22)绘制出对应的产能比曲线图，根据曲线图取产能比高于平均值的部分，根据产能比值最高的区间来确定高产量低能耗时各调控参量的阈值，将各调控参量与阈值相对应，得到调控参量阈值表；步骤3)将相关知识以prolog语言事实的形式进行表达；步骤4)基于visualprolog建立知识库相关模块。进一步地，所述步骤1)中知识库所要实现的功能包括：将知识以逐条的形式保存在知识库中；将知识以事实的形式表达出来，并为疏浚智能决策机制提供相关的知识。进一步地，所述步骤2)中评价标准为：产能比越高说明疏浚效率越高，取产能比最高的区间来确定高产量低能耗时各调控参量的阈值，将各调控参量与相应的阈值列表对应。本发明所达到的有益效果：本方法基于疏浚设备在施工作业中已获得的众多参量调控数据，从中提取与疏浚相关的知识，利用prolog的人工智能语言，对疏浚知识进行知识表达，在高产量低能耗的前提下，建立疏浚知识库，为疏浚作业辅助决策提供专业知识，为疏浚自动化的水平的提高打下理论基础，对提高挖泥船的自动化操作具有重要意义。附图说明图1是本发明的流程图；图2是产能比数据曲线。具体实施方式下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。参考图1所示，本发明基于visualprolog疏浚知识库的建立方法，包括以下步骤：(1)明确知识库要完成的任务，以及知识库所要实现的功能：本数据库的功能是为疏浚智能决策机制提供疏浚方面的专业知识，因此知识库所要实现的功能主要包括以下几个方面：将知识以逐条的形式保存在知识库中；将知识以事实的形式表达出来，并为疏浚智能决策机制提供相关的知识。(2)从疏浚相关资料中提取知识库所需要的知识：21)针对各调控参量，根据现场施工实时收集的数据，原始数据包括绞刀转速、绞刀横移速度等参量的值，以产量和能耗的比值即产能比为评价标准：根据原始数据，为减少相隔点间的误差，每隔60s取一次数值，总共在3092组数据中选取50组进行分析。其中累计产量是可以在挖泥船上直接读取的；而累计能耗则需要记录挖泥船上各个电机功率，根据功率的变化值计算相应的能耗(单位用kw/h)，最后相加所得。计算所得累计产量与相对应的累计能耗，将两者相除，并绘制其比值对折线图，即可非常清晰的看到产量与能耗比值趋势。如下表1所示为产量与总能耗比值的数据。表1产能比数据2)绘制出对应的产能比曲线图，根据曲线图取产能比高于平均值，且根据产能比值最高的区间来确定高产量低能耗时各调控参量的阈值，将各调控参量与阈值相对应，得到调控参量阈值表：累计产量即为从零时刻开始，所有产量的总和；累计能耗为从零时刻开始消耗的总能量。随着时间变化，累计产量与累计能耗同时也不断变化。但是累计能耗的增加对累计产量的增加是否符合产量最优化；是否只要累计产量增加就是最好情况，并非这样，根据表1产能比数据表可以绘制累计产量与累计能耗变化趋势。如下图2所示。这样有利于寻找高效挖泥时对应的参量范围。在此图像中可以明显的发现，绞吸式挖泥船累计产量与总能耗的比值为开口朝下的抛物状，比值大于0.0005的点占1/5，其余点分布也较为平稳，多集中于0.0002～0.0005。如果能设置挖泥船的相应参量，调整这段区间的挖泥船产量与能耗的比值至0.0006以上，且持续时间较长，这样对挖泥船提高产量、降低能耗的效益就非常可观了。图2(横纵轴代表的物理量的单位与表1中相同)中，产能比大于0.0006的点，分析与其相对应的时间段内的绞刀转速、绞刀深度、绞刀切泥厚度、管路流速、出口流速、管路平均浓度、横移速度分别如下表2所示。表2主成分数据从上表可以得出绞刀转速的区间为26.02～28.01；绞刀深度16.07～16.17；绞刀切泥厚度17.67～17.77；管路流速为4.68～5.26；出口流速为11.98～13.46；管路平均浓度为23.59～53.06；横移速度为7.2～10.45。(3)将相关知识以事实的形式进行表达：Prolog的语言结构主要为：事实(知识表达)、规则、目标。事实是已知为真的结论，即各调控参量和相关资料就是已知为真的结论，知识表达相当于知识库的建立，而且应用prolog来进行知识表达是构建疏浚决策模型的基础，即prolog重点正是在于知识表达，知识表达为下一步的完善规则打下基础，从而构建疏浚决策模型。(4)基于visualprolog建立知识库相关模块。本实施例中，疏浚设备为绞吸式挖泥船，疏浚土质类型为砂子，影响绞吸式挖泥船疏浚作业产量的主要工艺参量包括：绞刀转速，绞刀横移速度，绞刀切泥厚度，绞刀前进距离等，这几个工艺参量即为决策参量。针对各调控参量，根据现场施工实时收集的数据，确定高产量低能耗时的阈值及各调控参量的阈值，并收集相关资料，具体如下：根据各调控参量，以产量和能耗的比值即产能比为评价标准，产能比越高说明疏浚效率越高，取产能比最高的区间来确定高产量低能耗时各调控参量的阈值，将各调控参量与对应的阈值列表1：调控参量论域阈值绞刀转速(r/min)float26.02～28.01绞刀深度(m)float16.07～16.17绞刀切泥厚度(m)float17.67～17.77横移速度(m/s)float7.2～10.45泥浆浓度(％)float23.59～53.06管路流速(m/s)float4.68～5.26出口流速float11.98～13.46表3调控参量阈值表对各调控参量及相关资料应用prolog进行知识表达如下：疏浚土质类型为砂子，根据表1可进行下列知识表达:range("cutter_head_rotation_speed","sand",26.02,28.01,"rotations_per_minute"),range("cutter_head_swinging_speed","sand",7.2,10.45,"metres_per_minute"),…………………range("slurry_density","sand",23.59,53.06,"percentage"),range("slurry_speed","sand",11.98,13.46,"metres_per_second"),基于以上事实，通过visualprolog建立疏浚知识库，将知识添加进知识库，并逐一列出来。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本
技术领域：
的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。当前第1页1 2 3