基于知识的民航客机故障诊断专家系统

吴一帆

（北京飞机维修工程有限公司成都分公司 成都 610200）

基于知识的民航客机故障诊断专家系统

吴一帆

（北京飞机维修工程有限公司成都分公司 成都 610200）

民航客机在运行的过程中出现故障是不可避免的，为了保证客机运营安全，对故障的诊断是十分必要也是十分重要的。科技故障有着困难性和复杂性的特点，其涉及到的排故知识众多。基于以上，本文首先分析了基于知识的民航客机故障诊断专家系统的结构，并探讨了主要开发内容，旨在提升民航客机故障诊断效率，保证民航客机运营安全。

知识；民航客机；故障诊断；专家系统

前言

民航客机是航线运输的主力军，其在运行的过程中不可避免的会出现故障，这就需要及时诊断科技故障，保证科技运营安全。传统的客机故障诊断系统有着一定的局限性，其只能够对单一设备进行诊断，难以保证诊断的全面性。因此，本文提出了一种基于知识的民航客机故障诊断专家系统。

1 基于知识的民航客机故障诊断专家系统结构

基于知识的民航客机故障诊断专家系统结构中，知识库是关键结构，其采用数据库技术，主要包括数字字典表、规则库和案例库。系统能够将基于专家知识的符号推理与信号处理和特征分析相结合，从而实现客机故障的诊断，下面进行具体分析：

1.1 数据字典表

数据字典表能够将所有条件和结论进行转换，从而得到一个符号，将知识库中所有记录都用符号表示，从而表示出相应的条件和结论，如果知识库中的数据量庞大，则可以通过有效索引的建立来实现快速查询和推理，通过简单的符号来代替大量文字信息，能够有效节省存储空间，便于SQL语句的书写。

1.2 规则库

对排故手册、维修手册、可靠性报告以及维修大纲等材料进行综合性的考虑，对科技系统结构、功能以及故障机制和故障特征进行分析，以逆向推理为基础，将推理目标和推理前提之间的规则建立为树型结构，将子系统故障描述为树桩逻辑结构[1]。在规则库知识的表示过程中，采用与其特点相适应的产生方式表示法来完成，基于知识的民航客机故障诊断专家系统的核心就是规则表，即知识库中的规则库。

1.3 案例库

案例推理的数据基础就是案例库中的安利表示，以对诊断信息的理解为基础，遵循相关原则，用可是别的模型或语言来解释和描述案例，从而形成案例范式结构。案例代表的是具体问题求解整个过程的表达，其能够描述相关问题的环境、状态以及解决方案。对于故障案例来说，其知识表示过程就是提取故障特征的过程，尽可能全面、详尽的描述故障发生情况，获取完整故障信息，从而生成查询案例作为案例检索起点。

合理的安利表示方法对于提升案例检索精度和效率有着重要作用，一般来说，民航客机故障案例由两部分组成：①故障描述：主要包括对故障客机的机型、故障现象、故障位置、故障发生时间以及故障代码的描述[2]；②解决方案：主要包括客机故障解决方案的编号、描述、故障发生原因以及具体排除方法和参考经验的描述。以当前故障案例的描述为基础，从案例库中检索与其特征属性相似、且对当前故障有指导意义的案例，从而形成候选案例集，为之后的故障诊断提供依据。

2 基于知识的民航客机故障诊断专家系统开发内容

2.1 知识获取

知识获取主要指从外部知识源中抽取出人类已有的知识，并将其表示为计算机系统能够理解的形式，在计算机内进行转换。对于民航客机故障诊断专家系统来说，其知识获取主要包括两种方式：①直接获取：专家向系统提供一定数量的资料或数据，通过机器学习，系统将数据资料按照一定格式和机制进行整理，从而完成知识获取，形成知识库；②间接获取：领域专家通过书面或语言等形式来整理自身知识，之后与工程师相互配合，对整理好的知识进行分析和总结，之后简化知识，使其成为能够被计算机理解的形式，最后借助知识编辑器等工具将简化后的知识输入到系统知识库中。

2.2 知识表示

知识表示指的是描述世界的约定，本质上来讲是知识符号化的过程，在人脑存储和处理模拟信息的基础上，设计数据结构，以此来讲获取的专业领域知识通过计算机代码的形式化表示出来，并进行合理的描述，最后进行存储。在知识符号化之后，专家系统就能够对这些知识加以利用，从而进行推理，做出相关决策。知识表示是专家系统中的重要环节，其对系统推理效率和知识库扩充能力都有着重要的影响。

2.3 推理机制

①推理机以当前数据库中的事实为基础，对模型库中的数学公式调用，并进行分析和计算，并匹配知识库中规则的条件；②将匹配成功的规则结论作为新的事实，将其存储到数据库中；③利用更新之后的数据库事实来重复上述两个步骤，直到没有新的事实产生为止，从而得出推理结论。

2.4 诊断信息获取

2.4.1 案例交互式信息获取

以人机交互为基础，在专家系统对民航客机故障诊断的过程中，利用逐步咨询的方式，以问题需要为依据来获取诊断信息。用户通过人机交互界面向系统提出问题或回答问题，并提供原始数据和相关事实，列出故障案例库中的故障案例，用户将故障案例与故障现象进行比对，选择与故障现象观察结果相符的故障案例，从而获取故障原因、位置以及发生故障时间等信息，并将其在系统中录入[3]。列出规则库中的树桩逻辑结构节点，用户对与观察结果相符的节点进行选择。

2.4.2 智能获取

以计算机信息融合技术和数学计算方法为基础，分析民航客机故障特征，通过信号分析模型来分析故障数据，提取故障特征，从而实现故障诊断信息的智能获取。

3 结论

综上所述，本文简要分析了基于知识的民航客机故障诊断专家系统结构，并探讨了知识获取、知识表示、故障诊断推理机制以及诊断信息获取等主要开发内容，旨在推进基于知识的民航客机故障诊断专家系统的进一步应用和发展。

[1]刘 熊.民航飞机故障诊断专家系统的研究[J].内江科技，2009，04：41.

[2]徐新海，周红，左洪福.基于知识的民航客机故障诊断专家系统[J].科技信息，2009，35：29～30.

[3]李国胜.TCAS故障诊断专家系统的设计与研究[D].中国民用航空飞行学院，2009.

TP182

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1004-7344（2016）23-0278-01

2016-7-23