面向智能家電聯(lián)動控制的專家系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)

吳旭 許蘊(yùn)盈 徐博宇 廖湘蓮

（1.深圳市酷開網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司 廣東省深圳市 518108）

（2.廣東中創(chuàng)智家科學(xué)研究有限公司 廣東省廣州市 510663）

1 引言

近年來智能家居產(chǎn)品得到快速發(fā)展，基本解決智能家電單品連網(wǎng)與控制問題，業(yè)內(nèi)大型家電和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均開發(fā)了各自的智能家居云平臺，例如美的美居云、創(chuàng)維Swaiot 云平臺、小米IoT 平臺、京東智聯(lián)云等，并通過“云云互聯(lián)”模式解決了跨生態(tài)智能家電的互聯(lián)與互操作問題，目前智能家居行業(yè)正朝著全屋智能化方向演進(jìn)。

專家系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域最活躍和最廣泛的領(lǐng)域之一，自從問世以來在故障診斷、自動化管理、智能決策等領(lǐng)域得到了更廣泛的應(yīng)用。司景萍等提出了在發(fā)動機(jī)故障模擬試驗(yàn)臺采集發(fā)動機(jī)振動信號進(jìn)行故障診斷的神經(jīng)專家系統(tǒng)；盧劍鋒等實(shí)現(xiàn)了健康餐飲專家系統(tǒng)，對健康餐飲進(jìn)行建模并結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行餐飲推理規(guī)劃；楊偉志等提出了適于農(nóng)業(yè)的智能灌溉專家系統(tǒng)，能夠穩(wěn)定可靠運(yùn)行，提高灌溉效率；高澤峰將專家系統(tǒng)用于結(jié)構(gòu)仿真智能建模與流程自動化定制；劉雁文等將專家系統(tǒng)用于智能變電站運(yùn)維當(dāng)中，并通過決策樹進(jìn)行控制規(guī)則提取，顯著地提高了規(guī)則提取效率。

本文從系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)角度討論了基于專家系統(tǒng)的智能家電聯(lián)動控制系統(tǒng)。主要貢獻(xiàn)包括：

（1）提出一套在物理環(huán)境缺失和數(shù)據(jù)積累不足條件下實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)智能家居聯(lián)動控制系統(tǒng)的方法；

（2）提出了“房間-設(shè)備-人物”耦合的全屋環(huán)境建模方法，并以此為中心構(gòu)建了相應(yīng)的耦合控制規(guī)則；

（3）提出基于YAML 文件的動態(tài)可配置全屋環(huán)境建模方法，便于快速調(diào)整全屋環(huán)境模型，可容納多種戶型、設(shè)備與住戶的組合，并支持自動化環(huán)境數(shù)據(jù)模擬生成；

（4）提供了一套Web 化圖形仿真應(yīng)用向用戶展現(xiàn)控制策略的觸發(fā)效果，便于控制規(guī)則的編寫與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

后續(xù)的文章組織結(jié)構(gòu)為，第2 章介紹了基于專家系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)智能家居聯(lián)動控制系統(tǒng)的設(shè)計方法，包括設(shè)計思路，系統(tǒng)架構(gòu)和主要模塊介紹；第3 章介紹了全屋環(huán)境建模方法和測試流程，包括模型文件結(jié)構(gòu)，智能控制規(guī)則模擬與測試方法；第4 章介紹了系統(tǒng)演示效果；第5 章對全文進(jìn)行總結(jié)。

2 系統(tǒng)架構(gòu)介紹

2.1 系統(tǒng)設(shè)計思路

本文通過Web 技術(shù)構(gòu)建了基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，整個系統(tǒng)分為三個部分：聯(lián)動式專家系統(tǒng)模塊，全屋智能化環(huán)境建模與數(shù)據(jù)模擬模塊以及用戶端效果展現(xiàn)模塊。

如圖1 所示，聯(lián)動式專家系統(tǒng)模塊采用基于規(guī)則的專家系統(tǒng)方式實(shí)現(xiàn)，它利用一系列邏輯規(guī)則來表示專家知識，具有自然語言表達(dá)、統(tǒng)一結(jié)構(gòu)、知識與處理相分離、能夠處理不完全、不確定知識等優(yōu)點(diǎn)。規(guī)則（Rule）是由條件和結(jié)論構(gòu)成的推理語句，一般表示為IF-THEN 形式，IF 為條件部分（Left Hand Side），THEN 為結(jié)果部分（Right Hand Side），條件部分一般是若干事實(shí)的“與/或”結(jié)合，每一個事實(shí)采用對象-屬性-值（OAV）三元組表示。一般而言規(guī)則的生成可通過人工專家討論得到或者通過數(shù)據(jù)挖掘方法從數(shù)據(jù)中提取知識。本文主要采用人工專家知識生成方法構(gòu)建聯(lián)動控制規(guī)則。

圖1：專家系統(tǒng)技術(shù)原理圖

全屋智能化環(huán)境建模通過利用YAML 格式的配置文件，構(gòu)建“環(huán)境-設(shè)備-人”的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)動態(tài)全屋環(huán)境建模，并通過數(shù)據(jù)模擬模塊持續(xù)向?qū)＜蚁到y(tǒng)服務(wù)器發(fā)送當(dāng)前全屋狀態(tài)信息，主動觸發(fā)專家系統(tǒng)生成聯(lián)動控制策略。

用戶端效果展現(xiàn)模塊負(fù)責(zé)通過瀏覽器將全屋環(huán)境模型可視化展現(xiàn)，實(shí)時更新環(huán)境狀態(tài)變化，以及提供用戶交互操作入口，為用戶提供全屋視角下的智能家居運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)監(jiān)控。

2.2 主要模塊介紹

2.2.1 聯(lián)動式專家系統(tǒng)模塊

本文使用SpringBoot 框架構(gòu)建整個系統(tǒng)，以開源的Drools 規(guī)則引擎為核心構(gòu)建專家系統(tǒng)。Drools 采用DRL(Drools Rule Language) 描述業(yè)務(wù)規(guī)則（Rule），并實(shí)現(xiàn)了性能增強(qiáng)版的Phreak 算法，具備快速可靠的商業(yè)規(guī)則評估功能與復(fù)合事件處理機(jī)制。一個DRL 文件可以包含一條或多條規(guī)則，一個規(guī)則主包含3 個部分，即屬性部分（Attribute）、條件部分（Left Hand Side）和結(jié)果部分（Right Hand Side）。用戶可以通過Business Central（Drools Web管理平臺）或者使用文本編輯器創(chuàng)建DRL 文件。一個典型DRL 示意如下：

如圖2 所示，在Drools 引擎中規(guī)則觸發(fā)包括議程評估（Agenda evaluation）和工作存儲器執(zhí)行（Working memory actions）兩個階段。其中議程評估階段負(fù)責(zé)匹配所有滿足條件規(guī)則（LHS），然后注冊議程（Agenda）并將其送到工作存儲器當(dāng)中; 工作存儲器執(zhí)行階段負(fù)責(zé)規(guī)則的后續(xù)執(zhí)行動作（RHS）。

圖2：Drools 引擎兩個階段執(zhí)行過程流程圖

2.2.2 全屋智能化環(huán)境建模模塊

如圖3 所示，全屋智能化環(huán)境建模過程將房間、設(shè)備、人物三大元素進(jìn)行綜合考慮，并以房間為單元構(gòu)建了耦合控制規(guī)則，充分貼近用戶實(shí)際家居場景。其中房間元素包括普通家居環(huán)境下的所有房間，包括客廳、臥室、衛(wèi)生間以及廚房等；設(shè)備元素包括智能家電產(chǎn)品，例如智能電視、智能冰箱、智能熱水器，以及各類室內(nèi)傳感器，例如煙霧傳感器，溫度和濕度傳感器等；人物元素包括人體常見的健康指標(biāo)，如體溫、血壓等。將以上元素用YAML 文件組織，供后續(xù)建模程序使用。

圖3：全屋建模程序關(guān)鍵類類圖

建模程序利用工廠設(shè)計模式和Java 多態(tài)機(jī)制將房間、傳感器、設(shè)備、人物共同屬性提取，根據(jù)YAML 模型文件的關(guān)聯(lián)關(guān)系動態(tài)生成元素實(shí)例，最后組建完成全屋環(huán)境智能模型。

數(shù)據(jù)模擬單元使用SpringBoot 框架的定時注解機(jī)制產(chǎn)生環(huán)境狀態(tài)時序數(shù)據(jù)。首先設(shè)定數(shù)據(jù)的模擬范圍，然后創(chuàng)建模擬器對象并賦予相關(guān)屬性，最后將模擬的具有嚴(yán)格時序關(guān)聯(lián)的傳感器數(shù)據(jù)向?qū)＜蚁到y(tǒng)傳遞，從而主動觸發(fā)聯(lián)動控制機(jī)制。

2.2.3 用戶端效果展示模塊

用戶端效果展示模塊采用Vue 2.0 框架構(gòu)建了前后端分離架構(gòu)，通過WebSocket 協(xié)議實(shí)現(xiàn)雙向?qū)崟r數(shù)據(jù)通信，在獲得通信數(shù)據(jù)后首先將其解析并被存入Vuex 倉庫，然后再進(jìn)行對象綁定，充分發(fā)揮Vue 框架特性。整個模塊可分為戶型圖展示、環(huán)境狀態(tài)信息展示和用戶場景觸發(fā)三個單元，具備全屋平面視圖和動畫展示功能，其頁面布局如圖4 所示。其中戶型圖直接選用實(shí)際建筑配套的圖片，可從公開的網(wǎng)站上獲得；環(huán)境狀態(tài)信息可顯示完整房間、人物、設(shè)備、傳感器的布局關(guān)系以及視覺狀態(tài)信息；用戶場景觸發(fā)單元主要是完成系統(tǒng)中用戶主動觸發(fā)場景的功能，可支持多個類型的場景觸發(fā)。

圖4：用戶端效果展示模塊頁面布局

3 全屋智能聯(lián)動控制規(guī)則編寫與測試流程

如圖5 所示，為了更好的編寫和測試聯(lián)動控制規(guī)則，需要首先完成全屋環(huán)境模型構(gòu)建，遵從“在房間里面放置智能家電和環(huán)境傳感器，并且有人在其中則構(gòu)成一個場景”原則，將房間、設(shè)備、傳感器、人物給組成一個整體。通過Business Central 應(yīng)用（或者使用文本編輯器直接創(chuàng)建DRL文件），開發(fā)人員和知識工程師可針對已有的全屋環(huán)境模型進(jìn)行規(guī)則編寫、修改、編譯和版本控制功能，然后將通過測試的規(guī)則文件進(jìn)行發(fā)布。然后使用SpringBoot 集成規(guī)則文件并對外暴露服務(wù)接口，等待數(shù)據(jù)模擬到達(dá)。模擬數(shù)據(jù)生成單元分為兩個線程執(zhí)行，一條線程用于產(chǎn)生傳感器數(shù)據(jù)，另外一條線程用于接受傳感器數(shù)據(jù)。模擬程序啟動之后自動向聯(lián)動式專家系統(tǒng)模塊傳遞環(huán)境狀態(tài)信息，聯(lián)動式專家系統(tǒng)模塊響應(yīng)環(huán)境狀態(tài)信息后觸發(fā)相應(yīng)的控制規(guī)則，并將傳感器數(shù)據(jù)和控制規(guī)則數(shù)據(jù)一同發(fā)送給用戶端效果展示模塊，完成自動場景模式下的規(guī)則觸發(fā)操作。

圖5

用戶主動觸發(fā)流程為在用戶端效果展示模塊點(diǎn)擊觸發(fā)相應(yīng)的場景功能，用戶端效果展示模塊將觸發(fā)指使給聯(lián)動式專家系統(tǒng)模塊，聯(lián)動式專家系統(tǒng)模塊響應(yīng)用戶場景控制命令后觸發(fā)相應(yīng)的場景控制規(guī)則，并將此時接收到的環(huán)境狀態(tài)傳感器數(shù)據(jù)和場景控制規(guī)則數(shù)據(jù)一同發(fā)送給用戶端效果展示模塊進(jìn)行反饋顯示，完成主動場景模式下的規(guī)則觸發(fā)操作。

通過上述流程，知識工程師可以實(shí)現(xiàn)面向智能家居的聯(lián)動控制規(guī)則的編寫與測試過程，并可以向普通用戶直觀地展現(xiàn)規(guī)則應(yīng)用于全屋的效果。如圖6 所示。

圖6：規(guī)則編寫與測試過程流程圖

4 系統(tǒng)效果

圖7(a)為左側(cè)操作面板，用于用戶主動觸發(fā)場景控制邏輯，場景被觸發(fā)后，系統(tǒng)將場景中所有元素的變化狀態(tài)以動畫的形式表現(xiàn)出來。

圖7(b)為右側(cè)設(shè)備參數(shù)顯示面板，用于展示實(shí)時環(huán)境狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)和預(yù)警信息，便于用戶查看詳細(xì)的環(huán)境和場景狀態(tài)信息。

圖7：用戶端效果展示模塊最終效果圖

圖7(c) 為自動場景模式下多個智能家居設(shè)備聯(lián)動效果，系統(tǒng)按時序邏輯執(zhí)行控制策略并予以提示。

5 總結(jié)

本文實(shí)現(xiàn)了一種物聯(lián)網(wǎng)智能家居聯(lián)動控制系統(tǒng)，具備安全、穩(wěn)定、可解釋性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。通過對全屋建模的方式將智能化控制問題具象化，同時可以解決全屋智能家電及傳感器搭配不足或者搭配不理想的問題，可以在少量數(shù)量家電行為數(shù)據(jù)甚至無數(shù)據(jù)的情況下構(gòu)建全屋智能化控制功能，此時理想化的全屋智能演示系統(tǒng)就顯得尤為重要。

本文所構(gòu)建的專家系統(tǒng)不依賴于具體的傳感器或者家電設(shè)備的具體硬件，只依賴于設(shè)備或者傳感器所能夠傳輸?shù)臓顟B(tài)與控制信息，只聚集于智能控制策略的生成與應(yīng)用，是一種較為理想的抽象模型。在實(shí)際工程應(yīng)用當(dāng)中，需要通過兼容層進(jìn)行協(xié)議轉(zhuǎn)化，以實(shí)現(xiàn)不同設(shè)備之間的對接。

知識工程在本文所述的智能控制規(guī)則生成過程中依然扮演重要角色，本文假定知識工程師為普通用戶，通過其自身經(jīng)驗(yàn)總結(jié)一系列聯(lián)動控制規(guī)則，并在一定條件下對控制規(guī)則進(jìn)行“重放”以實(shí)現(xiàn)智能化，因?yàn)閭€人經(jīng)驗(yàn)是否有效成為關(guān)鍵。

6 未來展望

作為專家系統(tǒng)技術(shù)的領(lǐng)域應(yīng)用，本方法仍受限于傳統(tǒng)專家系統(tǒng)固有的難題，例如人工專家經(jīng)驗(yàn)泛化場景受限，知識獲取成本高昂，個性化程度不足，精度瓶頸難以突破等問題。待智能家居和可穿戴設(shè)備行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展之后，可以積累足夠量的家居環(huán)境數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)以及人體健康感應(yīng)數(shù)據(jù)，屆時可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)改進(jìn)面向物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)動控制的專家系統(tǒng)，例如應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對控制規(guī)則進(jìn)行提取，進(jìn)而提高智能家居聯(lián)動控制的智能化水平，同時也會降低人工專家參與的程度。協(xié)同式專家系統(tǒng)的應(yīng)用，可以綜合應(yīng)用更多領(lǐng)域?qū)＜抑R，如家庭保健、安全看護(hù)、廚藝烹飪等并進(jìn)行持續(xù)迭代，可以更好的為用戶提供內(nèi)容更豐富，場景更貼合的全屋智能化服務(wù)。由此而衍生的多領(lǐng)域知識融合與沖突解決方法也將成為一個重點(diǎn)研究方向。此外，在全屋智能環(huán)境下的隱私與安全防護(hù)也面臨的重大挑戰(zhàn)，具有隱私保護(hù)的高可靠性，高安全性的聯(lián)動控制系統(tǒng)也有更大的應(yīng)用空間。