艦艇裝備故障診斷專家系統設計＊

（92270部隊 威海 264309）

1 引言

艦艇裝備是技術密集型的組織合體，特別是現代化戰艦更是集高、精、尖技術于一體，為裝備全壽命保障提出了很高的要求。目前我國海軍處于跨越式發展時期，一批批新型艦艇不斷入列，但由于國情和國防發展戰略限制，新型艦艇并不是成系統、成規模的配備部隊，裝備保障一直是難題，且裝備設計時重作戰性能而保障性考慮不足的現象還沒能從根本上得到解決，預防性檢修和事后修理仍然是裝備維修的主要方式，艦員級修理是此種方式的執行主體之一。我海軍艦艇裝備型號多，來源復雜以及配備至艦艇的資料少，經驗交流及留存機制不完善是制約艦員級修理和裝備使用管理的主要瓶頸，本文從建立裝備故障診斷專家系統的角度，并結合筆者從事裝備管理的一些實踐對解決這一問題作初步探討。

2 專家系統原理

2.1 專家系統的定義

專家系統的名稱于1982年由Feighbaum 正式提出，其定義為：專家系統（Expert System 簡稱ES）是一種智能的計算機程序，使用知識與推理過程，求解那些需要專家知識才能求解的高難度問題［1］。

2.2 專家系統結構與運行原理

從定義我們不難看出，專家系統的應用與發展是建立在計算機技術基礎之上，基本原理是應用計算機對專家知識進行整理建庫，應用檢索、推理、知識更新等技術按用戶的要求提供服務，結構與運行原理見圖1。

圖1 專家系統結構與運行原理

2.2.1 知識獲取系統

知識獲取是專家系統的重點，也是關鍵難點問題，從獲取知識的方式可以分為如下幾種：

1）非自動型知識獲取，主要是指從書本或專家的知識積累，通過一定的編輯方式錄入知識庫。

2）全自動知識獲取，是指利用智能技術對所處的環境利用電腦知識自動識別、推理、得出結論，并將結論自動錄入知識庫。

3）神經網絡，是指利用神經網絡算法，通過樣本推理訓練得到新的知識。

2.2.2 知識的表示方法

1）邏輯表示法，如：is＿a（car ford）＝Car is a ford；teach（smith tom）＝Smith teach tom 這種表示法對于小型知識庫可以適用，大型知識庫因編輯量太大，不適用這種表示法。

2）關鍵詞表示法。

3）產生式表示法，如：IF ｛（fuel＿Consume＿large）AND（Black＿Smoke）AND （Exhaust＿Pipe＿Blowant）｝THEN｛（Ignitian＿Ahead＿Time＿Small）｝。

2.2.3 知識推理

1）正向推理，由已知事實與規則的前提條件，匹配該知識塊的結論。

2）反向推理，先從知識庫中選擇一個結果作假設，尋找支持假設的證據或事實，若用戶信息與所需證據匹配，則成功。

3 艦艇裝備故障診斷專家系統設計

3.1 系統的網絡構成

圖2 專家系統網絡結構

網絡結構是以編隊監測室為中心，數據庫置于編隊數據中心服務器，以便專人維護，并與基地數據中心聯接，通過基地數據中心與其他編隊服務器聯接，實現數據共享。節點是指各大隊設的節點服務器，以便于各艦艇用戶數據的查詢或錄入。

3.2 知識庫的建立

知識庫的來源有書本知識、廠家資料、專家知識和故障排除的實踐積累。故障知識以文本的形式，說明某種故障的部位、現象、原因、排除方法等，必要時配上圖片說明，這種完整的故障說明稱為知識庫中的一條知識，用關鍵詞為索引［2］，類似于論文庫。初建庫時要通過一定的行政手段，由各個用戶按一定的規則，組織文字材料，由用戶端的錄入界面錄入，編隊數據中心適時組織專家對每一條知識進行審查修改。每次的故障排除實踐也要進行總結錄入，作為知識庫的補充。

3.3 查詢方式

1）樹狀查詢法［3］，其過程是：

這種查詢方式適用于已知故障部位，查詢故障排除方法的情況。

2）聯想查詢法［4～5］，這是一種擴散式查詢，其過程如圖3所示

圖3 聯想查詢法

這種查詢方式適用于已知故障現象，但并沒有確定故障原因及部位，系統采取聯想提示的方式，由查詢人根據掌握的情況進一步判斷故障可能原因及部位。或進行反向推理，選擇一個可能故障原因，由此故障的現象描述匹配已知的現象，匹配成功則判斷正確。

3）關鍵詞查詢法，通過一個查詢窗口，輸入一個或多個關鍵詞進行查詢。這種方式應用于用戶對關鍵詞較熟且準確的情況，優點是查詢速度快，不足是查詢的結果有限。

4）專家咨詢法，通過聊天窗口與在線專家進行交流，也可通過聊天窗口傳送圖文資料進行在線診斷。

3.4 開發軟件

支持大型數據庫操作的軟件很多，VC、VB、FOX 等，但從界面設計方便性以及對數據庫操作的效率來看，VB是較好的開發軟件，其開發的數據庫程序通讀性好，易修改和移植。需要的關鍵技術有界面開發、網絡開發、數據庫SQL技術。數據庫的建立可以利用微軟Office組件中的Access，該類型的數據庫對軟件支持性好，既可以獨立直接操作也可以通過程序界面操作，對數據庫的維護與更新極為方便［6］。

4 難點分析

海軍網絡軟、硬件建設與發展已達到相當的層次，建立艦艇裝備故障診斷專家系統已具備條件，目前存在的困難是網絡保密問題，艦艇裝備故障專家系統涉及的秘密非常多，而網絡保密又是一難題，使得故障診斷專家系統遲遲不能建立，僅有部分小型數據庫在內部使用，體現不了信息化和數據共享的優勢，目前可能的解決方法是利用現有網絡進行加密傳輸。另一個難點就是專家系統知識庫的建立，這是一項人力物力投入較大的工作，當前海軍新型裝備不斷入列給原始資料的積累帶來了最佳時期，解決的方法是利用行政手段進行原始資料的積累。

5 結語

艦艇裝備故障診斷專家系統是裝備信息化發展工作的一部分，為艦員級故障診斷、修理和信息交流、學習提供了一個實用的平臺。隨著監測診斷理論與技術的發展，裝備故障診斷可以由定性到定量轉變，專家系統就可以綜合油液監測、振動監測［7］、紅外監測等手段，通過人工智能算法［8～9］，利用監測數據直接判斷出故障的部位、性質、故障發展程度以及壽命期望值并給出處理方案［12］。

通信技術的發展，無線傳輸效率的提高，遠程支援將得以普遍應用，裝備故障診斷專家系統可以綜合多方資源，進行遠程在線支援，實現海軍裝備保障真正意義上的信息化。

［1］史慧，王偉，高戈.智能故障診斷專家系統開發平臺［J］.計算機測量與控制，2005（11）：1167-1169.

［2］李鑫，羅科學，張朝英.旋轉機械故障診斷實驗專家系統［J］.裝備制造技術，2009（02）：109.

［3］張雪江，鐘秉，林黃仁.汽輪機發電機組故障診斷與專家系統知識處理技術的研究［J］.振動工程學報，1996（03）：20-23.

［4］朱大奇，于盛林.基于知識的故障診斷方法綜述［J］.安徽大學學報，2002（03）：197-204.

［5］安茂春.故障診斷專家系統及其發展［J］.計算機測量與控制，2008（09）：1217-1219.

［6］林卓然.VB語言程序設計［M］.北京：電子工業出版社，2004：11-15.

［7］王靜，鄧軍，曹陽.軸承狀態監測與診斷系統研究與開發［J］.噪聲與振動控制，2008，28（05）：83-85.

［8］張新海，雷勇.BP神經網絡在機械故障診斷中的應用［J］.噪聲與振動控制，2008，28（05）：95-97.

［9］欒美潔，許云飛，賈民平.旋轉機械故障診斷的神經網絡方法研究［J］.噪聲與振動控制，2008，28（01）：85.

［10］劉偉，胡起偉，王廣彥.基于Agent的戰時裝備維修保障效能評估方法研究［J］.計算機與數字工程，2011，39（2）.

［11］黃晶晶，熊才權.粗糙集-神經網絡在作戰效能評估中的應用［J］.計算機與數字工程，2011，39（5）.

［12］常勇，胡以懷.柴油機振動監測及故障診斷系統［J］.噪聲與振動控制，2008，28（01）：93-95.