基于知識的民航客機故障診斷專家系統

吳一帆

（北京飛機維修工程有限公司成都分公司 成都 610200）

基于知識的民航客機故障診斷專家系統

吳一帆

（北京飛機維修工程有限公司成都分公司 成都 610200）

民航客機在運行的過程中出現故障是不可避免的，為了保證客機運營安全，對故障的診斷是十分必要也是十分重要的。科技故障有著困難性和復雜性的特點，其涉及到的排故知識眾多。基于以上，本文首先分析了基于知識的民航客機故障診斷專家系統的結構，并探討了主要開發內容，旨在提升民航客機故障診斷效率，保證民航客機運營安全。

知識；民航客機；故障診斷；專家系統

前言

民航客機是航線運輸的主力軍，其在運行的過程中不可避免的會出現故障，這就需要及時診斷科技故障，保證科技運營安全。傳統的客機故障診斷系統有著一定的局限性，其只能夠對單一設備進行診斷，難以保證診斷的全面性。因此，本文提出了一種基于知識的民航客機故障診斷專家系統。

1 基于知識的民航客機故障診斷專家系統結構

基于知識的民航客機故障診斷專家系統結構中，知識庫是關鍵結構，其采用數據庫技術，主要包括數字字典表、規則庫和案例庫。系統能夠將基于專家知識的符號推理與信號處理和特征分析相結合，從而實現客機故障的診斷，下面進行具體分析：

1.1 數據字典表

數據字典表能夠將所有條件和結論進行轉換，從而得到一個符號，將知識庫中所有記錄都用符號表示，從而表示出相應的條件和結論，如果知識庫中的數據量龐大，則可以通過有效索引的建立來實現快速查詢和推理，通過簡單的符號來代替大量文字信息，能夠有效節省存儲空間，便于SQL語句的書寫。

1.2 規則庫

對排故手冊、維修手冊、可靠性報告以及維修大綱等材料進行綜合性的考慮，對科技系統結構、功能以及故障機制和故障特征進行分析，以逆向推理為基礎，將推理目標和推理前提之間的規則建立為樹型結構，將子系統故障描述為樹樁邏輯結構[1]。在規則庫知識的表示過程中，采用與其特點相適應的產生方式表示法來完成，基于知識的民航客機故障診斷專家系統的核心就是規則表，即知識庫中的規則庫。

1.3 案例庫

案例推理的數據基礎就是案例庫中的安利表示，以對診斷信息的理解為基礎，遵循相關原則，用可是別的模型或語言來解釋和描述案例，從而形成案例范式結構。案例代表的是具體問題求解整個過程的表達，其能夠描述相關問題的環境、狀態以及解決方案。對于故障案例來說，其知識表示過程就是提取故障特征的過程，盡可能全面、詳盡的描述故障發生情況，獲取完整故障信息，從而生成查詢案例作為案例檢索起點。

合理的安利表示方法對于提升案例檢索精度和效率有著重要作用，一般來說，民航客機故障案例由兩部分組成：①故障描述：主要包括對故障客機的機型、故障現象、故障位置、故障發生時間以及故障代碼的描述[2]；②解決方案：主要包括客機故障解決方案的編號、描述、故障發生原因以及具體排除方法和參考經驗的描述。以當前故障案例的描述為基礎，從案例庫中檢索與其特征屬性相似、且對當前故障有指導意義的案例，從而形成候選案例集，為之后的故障診斷提供依據。

2 基于知識的民航客機故障診斷專家系統開發內容

2.1 知識獲取

知識獲取主要指從外部知識源中抽取出人類已有的知識，并將其表示為計算機系統能夠理解的形式，在計算機內進行轉換。對于民航客機故障診斷專家系統來說，其知識獲取主要包括兩種方式：①直接獲取：專家向系統提供一定數量的資料或數據，通過機器學習，系統將數據資料按照一定格式和機制進行整理，從而完成知識獲取，形成知識庫；②間接獲取：領域專家通過書面或語言等形式來整理自身知識，之后與工程師相互配合，對整理好的知識進行分析和總結，之后簡化知識，使其成為能夠被計算機理解的形式，最后借助知識編輯器等工具將簡化后的知識輸入到系統知識庫中。

2.2 知識表示

知識表示指的是描述世界的約定，本質上來講是知識符號化的過程，在人腦存儲和處理模擬信息的基礎上，設計數據結構，以此來講獲取的專業領域知識通過計算機代碼的形式化表示出來，并進行合理的描述，最后進行存儲。在知識符號化之后，專家系統就能夠對這些知識加以利用，從而進行推理，做出相關決策。知識表示是專家系統中的重要環節，其對系統推理效率和知識庫擴充能力都有著重要的影響。

2.3 推理機制

①推理機以當前數據庫中的事實為基礎，對模型庫中的數學公式調用，并進行分析和計算，并匹配知識庫中規則的條件；②將匹配成功的規則結論作為新的事實，將其存儲到數據庫中；③利用更新之后的數據庫事實來重復上述兩個步驟，直到沒有新的事實產生為止，從而得出推理結論。

2.4 診斷信息獲取

2.4.1 案例交互式信息獲取

以人機交互為基礎，在專家系統對民航客機故障診斷的過程中，利用逐步咨詢的方式，以問題需要為依據來獲取診斷信息。用戶通過人機交互界面向系統提出問題或回答問題，并提供原始數據和相關事實，列出故障案例庫中的故障案例，用戶將故障案例與故障現象進行比對，選擇與故障現象觀察結果相符的故障案例，從而獲取故障原因、位置以及發生故障時間等信息，并將其在系統中錄入[3]。列出規則庫中的樹樁邏輯結構節點，用戶對與觀察結果相符的節點進行選擇。

2.4.2 智能獲取

以計算機信息融合技術和數學計算方法為基礎，分析民航客機故障特征，通過信號分析模型來分析故障數據，提取故障特征，從而實現故障診斷信息的智能獲取。

3 結論

綜上所述，本文簡要分析了基于知識的民航客機故障診斷專家系統結構，并探討了知識獲取、知識表示、故障診斷推理機制以及診斷信息獲取等主要開發內容，旨在推進基于知識的民航客機故障診斷專家系統的進一步應用和發展。

[1]劉 熊.民航飛機故障診斷專家系統的研究[J].內江科技，2009，04：41.

[2]徐新海，周紅，左洪福.基于知識的民航客機故障診斷專家系統[J].科技信息，2009，35：29～30.

[3]李國勝.TCAS故障診斷專家系統的設計與研究[D].中國民用航空飛行學院，2009.

TP182

A

1004-7344（2016）23-0278-01

2016-7-23