某型飞机环控系统故障诊断系统设计

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1、某型飞机环控系统故障诊断系统设计DesignofFaultDiagnosisSystemforaCertainTypeofAircraft’SEnvironmentControlSystem■赵鹏蔡忠春李晓明／空军航空大学摘要：针对飞机环控系统故障的复杂性与不确定性以及单一故障诊断方法存在的缺陷，设计了融合案例推理(CBR)和规则推理(RBR)的某型飞机环控系统故障诊断系统。提出了以CBR为前导，RBR为后置补充的故障推理模式．并在此基础上对案例特征权值、相似度计算以及规则知识表示进行优化设计．提高了系统诊断的效率和准确率。关键词：环控系统：故障诊断：案例推理：规则推理Keywords：en

2、vironmentcontrolsystem：faultdiagnosis：case-basedreasoning；rule—basedreasoning0引言随着视情维修在航空装备维修保障中的不断推进，如何科学有效地利用飞机环控系统状态信息来准确诊断环控系统故障成为航空装备维修保障中的一个难点。案例推理(CBR)和规则推理(RBR)都是目前应用广泛的故障诊断推理模式，两种模式均通过模拟人类对问题的推理思路来实现，但各自均有局限性，CBR无法解决案例库中完全没有映射的新案例，RBR效率低下且需要系统知识具有良好的描述性Ⅲ。针对飞机环控系统结构复杂、故障知识描述性差的特点，本文设计了以CBR为

3、前导，RBR为后置补充的飞机环控系统故障诊断系统，将两种推理模式进行融合，既可弥补各自不足，又可充分发挥两者优势。1融合CBR和RBR的诊断系统总体框架飞机环控系统包括引气分系统、座舱空气调节分系统、座舱压力调节分系统、航电设备舱温度调节系统等4个分系统，其结构的复杂性决定了故障的不50I熙燃勰确定性、复杂性和多层次性，同时导致部分故障诊断专家知识无法表述清楚的情况。本文设计的诊断系统采用VisualC++6．0为开发平台，使系统具有良好的可视化界面，以SQLServer2005为后台数据库口1，并通过ADO技术对数据库进行访问，提高系统数据处理能力。诊断系统由案例库和规则库组成系统知识库，

4、同时辅助以知识库管理模块对案例知识库和规则知识库按相应的存储规律进行案例和规则的添加、删除等操作；CBR和RBR组成系统混合推理模块，提高系统推理的效率和准确度，同时通过系统自学习机制将RBR推理的规则转化为相应的案例，使案例库不断完善；解释模块向用户解释故障推理过程及故障机理；动态数据库储存推理过程中的动态数据；人机界面用于人机信息的交互。其总体框架如图1所示。2知识库的建立诊断系统融合两种推理机制，因此诊断系统知识库包括案例知识库和规则知识库。为了使两种知识库完美融合，本系统将知识转化为数据库形式，在数据库中建立相应数据表，为系统推理模图1故障诊断系统总体框架块服务。2．1案例知识库的建

5、立案例实质上是由一组特征属性值对构成的集合”J。对于案例，框架表示法是一个合理选择，但框架表示法不能充分考虑案例描述词语中所包含的语义联系，因此本文采取融合本体的语义和框架表示法表示案例HJ。根据环控系统故障诊断的实际需要，每个故障案例可表述为睁】，其中A为案例描述向量，包括故障征兆发生分系统及故障现象；B为特征属性向量，包括各属性权重及相应的属性值；c为维修措施信息向量；D为维修结论向量，包括维修结论、经验总结及故障推理解释。图2为案例结构图。2．2规则知识库的建立基于飞机环控系统故障特点，首先建立按“分系统一故障现象一故障部件”三级划分的故障树，每一个分系统对应一个故障

6、子树，当故障定位于分系统时，只需在相关故障子树中进行故障诊断。故障子树根据系统结构进行建立，将故障知识融合到系统结构树中，诊断系统通过故障树获取故障知识，同时为减少故障知识冗余，对所建故障树进行割集划分，得到最小故障割集，最后将故障树知识用规则“lF—THEN一”语句描述，建立规则知识库。表1为规则知识库的数据结构。3推理机制设计基于cBR的推理机制可以利用隐含的难以用规则表示的案例知识进行故障推理，但是其没有严密的理论依据，且案例数量有限，容易造成系统误判。基于RBR的推理机制具有严谨的理论依据，但其推理效率低下。因此采取以CBR为前导，RBR为后置补充的混合推理机制，保证系统具有高效、可

7、靠的推理能力。3．1基于CBR的推理机制cBR推理过程可归纳为“4R”模型：案例检索(Retrieve)、案例重用(Reuse)、案例修正(Revise)和案例保存图2案例结构图表1规则知识库的数据结构(Retain)【6】。其中，案例检索对系统推理的效率和质量起关键作用，直接影响CBR的速度和精度。采取知识引导法和最近邻法结合的案例检索策略，并在特征项权值确定和相似度匹配方面进行优化设计。LongInteg