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1、第13卷第3期军械工程学院学报Vol.13No.32001年9月JournalofOrdnanceEngineeringCollegeSep.2001基于案例推理和模糊诊断的兵器故障诊断专家系统1211谢志刚任旭魏震生鲁军(1.军械工程学院光学与电子系2.科研部,河北石家庄050003)摘要:讨论了基于案例的推理和模糊诊断矩阵在兵器故障中的应用,建立了兵器故障诊断WDDS-E系统模型和模糊诊断矩阵模型。详细说明了系统的工作原理和设计过程,并给出了应用实例。关键词:专家
2、系统;案例推理;模糊诊断矩阵中图分类号:TP182文献标识码:A文章编号:1008-2956(2001)03-0021-04随着我军武器装备水平的不断提高,兵器本身的高技术含量与部队使用者缺乏一定的专家知识的矛盾日益突出。然而在传统专家系统中,由于知识表达的不尽理想和领域知识获取的不完备性,要建造和使用完备的,可供推理的系统模型和获取大量的规则非常困难,而且由于武器装备系统具有复杂性和不确定性,因而在故障诊断过程中引入模糊数学的理论,采用基于案例推理(CBR-CaseBasedReasoning)和模糊诊断矩
3、阵的方法,在专家经验的基础上,注重武器系统间的差异性和个性,可降低诊断过程中的人为因素影响,较好地保证诊断结果的客观性和正确性。1诊断系统原理CBR解决问题的过程可简要表示为:通过输入问题对故障现象进行描述,在案例中对其检索,比较所检索的案例与当前案例中的问题,评价出新旧案例的相关程度,如果需要,调整检索出的案例来应用于新的情况,再根据过去的案例,产生有助于解决当前问题的推理。知识库在推理过程中得以扩充,而输入的问题也得到解答。故障诊断系统由知识库、推理机、模糊诊断矩阵、知识获取、人机界面5主要部分组成,知识库和模糊
4、诊断是其核心部分。PI为有限维故障特征向量,它与故障时兵器本身的状态及有效观测点的结果有关,与兵器故障呈对应关系,体现故障时兵器的状态特征。QI是对PI的编码,编码主要是依据特征属性知识库进行的。PII为案例库中案例的故障特征向量,QII是对PII的编码,编码原理与PI相同。用户通过人机界面输入故障时兵器的故障特征向量PI,输入结果存入观测属性暂存库并对其进行编码得到QI。通过推理机对PI、QI在特征属性数据库与案例库中进行案例动态匹配,得到直接匹配的案例或者得到经解释机制产生的相似案例PII、QII,将其调入候选案例
5、库,经过有效性判别之后作为故障诊断的结果输出。将得到的故障特征向量PI变换为模糊诊断矩阵的故障特征向量X(X的元素X1的值由0和1组成,有此现象的值为1,无此现象的值为0),根据推理矩阵R可以确定故障原因Y,若Y为一非零元素时,说明已确诊,若Y不是非零元素时,则可能有几种故障原因,对这种情况,可由max{yi}得到最有可能的原因,根据X=RY确定是否有漏掉的故障现象,重新检测和观察后,再输入新的X值,直至最后确定原因。收稿日期:2001-03-26作者简介:谢志刚(1975),男,硕士研究生.22
6、军械工程学院学报2001兵器故障诊断专家系统总的框图如图1所示。2知识库及其表示知识库由特征属性知识库和案例库两部分组成,初始知识由专家建立,使用过程中可进行有限维护。特征属性知识库是为CBR诊断系统而设计的一个辅助知识库。它记录的是具体兵器可测试点的标准信号属性,以及有关开关、旋钮、按键等的特征属性知识。在具体组织库时,按系统结构将其分类,根据各自特点,采用层次描述,直观且便于调用。由于兵器本身的复杂性,建立特征属性知识库时应根据兵器本身的特点分类描
7、述。一般应包括以下几项:部位属性:枚举型(电压、电流、频率、脉冲、噪声、开关、按键);部位位置:字符型,描述部位在兵器系统中的位置;标称值:双精度或空值;允许误差范围:双精度或空值;信号图形:OLE对象或空值;信号详细介绍:字符型;备注:字符型,加入备注信息。当用户输入兵器故障的特征向量PI后,系统会调用特征属性知识库中的相关知识,对PI进行编码。对案例库中的历史案例进行编码也是以该库为依据进行的。案例库是知识库的核心,是WDDS-E(兵器故障诊断专家系统)的主要知识。案例主要来源于专家知识以及兵器在使用过程中的故障实
8、例。案例库的核心体现在案例的获取、编码及案例的知识表示上。随着时间的推移,知识库必须进行更新,以扩充新的知识,删除无用过时的案例,使专家系统能适应新的实际情况,这就需要对专家系统进行有效的管理。在WDDS-E系统中,知识库是以Access结构组织的,因此在维护时很方便。在WDDS-E系统中,案例的表示由七部分组成。描述了案例的各个
