基于混合智能的故障診斷與維修決策模型建設研究

侯瑞博，陳永峰，宋 景

（32126 部隊，沈陽 110113）

當機器或者是一個系統處于不正常的狀態時，其系統內部的各項功能就會出現不穩定的現象，比如：一些系統的相應行為會遠遠高于具體的標準，降低了整個系統的功能，這種偏離正常狀態的運作情況，將其稱為系統的故障。系統故障會直接使整個系統的狀態呈現劣化。所謂故障診斷，就是當系統出現故障時，對故障出現的具體成因進行探尋。而對于這一過程來說，其主要涵蓋對故障征兆的檢測等。當完成對故障的判斷之后，接下要做的就是維修，通過對故障的判斷，根據診斷結果來做出相應的調整與維修。維修從一般意義上來講，就是對故障的進行有效且合理修復的過程。現階段，應用比較簡便的維修手段就是讓新的元件對舊元件進行替代。但是，如若系統相對復雜，維修就不會這么簡單，比方說，對于一些比較大的工程結構載體來說，是不可能采用新元件代替老元件這種方法的，維修是保持一個機器或者是一個系統運作的最基本的保障。

1 人工智能概述

人工智能是在1956年被真正提起的，在當時，人工智能的概念還沒有像現在這樣普及，人工智能是集科學與技術發展的產物，涉及了許多學科以及技術，關于人工智能的真正定義，在業界眾說紛紜，每個人都有自己的想法，嚴格來說，人工智能應該是當前計算機學科中一個相對重要的部分，通過對照人類在自然界中的語言學習以及推理問題的能力來設計出與人類行為具有基本特征的智能化計算機系統。人工智能的主要研究領域具體可以涵蓋三個層面，具體為：自然語言處理，視覺和機器人學以及知識工程。在實際的人工智能研究工作進行階段，專家系統是最為先進且最為常見的，并且，針對這一系統，也已經被廣泛的應用在了各個領域的發展過程中，比方說醫療診斷、符號推理、化學分析以及工程設計等等，不僅如此，這些領域在使用專家系統時都得到了明顯的效益。人工智能的遠期目標在于如何運用智能的基本系統來模擬和模仿人的某些思維過程，可以從人工智能的研究歷程當中得到結論，未來有可能通過人工智能利用各種自動機來模擬人的思維過程，比方說，在50年代的時候，通過人工智能模擬出了人的視神經系統感知器，在70年代時，研究出了知識表達，早在九十年代，人們就已經在深入研究直覺、頓悟等形象思維，而這也為人工智能的進一步發展打下了良好基礎。

2 混合智能診斷方法

針對人工智能來說，其已經有了幾十年的發展歷程，并且已經走過了幾個階段，包括從期初的理論研究到應用專家系統。現階段，人工智能正式的進入到了一個由多種智能技術組成的混合智能階段。所謂混合就是此種智能系統將幾種性能互補的智能系統組合在一起，開發了一個更加復雜且實用的智能系統，主要采用的智能技術包括專家系統，神經網絡以及模糊邏輯等等，在智能混合系統當中，具體的研究方向就是專家系統和神經網絡共同構成的混合系統。當中，在90年代初，各位專家開始對模糊邏輯和神經網絡共同構成的混合系統開展研究，并且發展非常迅速。

3 智能維修與決策現狀

維修是延長設備使用壽命的一個重要方法，任何一個機器設備在其使用的過程當中，不可能一次故障都不出，不發生故障和不出現損傷的幾率幾乎是零，所以說，維修是延長設備使用壽命的一個重要組成部分。如果設備出現了非常嚴重的故障問題，對設備的實際運行造成了不同程度的影響和干擾，那么就一定要對問題以及故障進行維修，特別是針對一些比較大型的工程結構，包括：金屬結構，這樣的維修是必不可少的，維修是保證其正常運行的一個必要手段，維修不僅能夠讓故障設備恢復到原樣，還可以提升設備的性能，改善設備的原有功能。智能化維修決策所要研究的一個基本問題就在于，如何對維修方案的有效性進行合理評價，在社會不斷發展，現代化進程不斷加深的今天，維修已經影響到各個方面，既包括企業效益，也包括企業風險。

4 結束語

隨著社會經濟的不斷發展以及智能化程度不斷加深，混合智能技術成為了研究的一個重要領域，而故障診斷和維修技術自七八十年代以來就得到了迅速的發展，故障診斷與維修為企業的應用帶來了非常大的經濟效益，避免了很多事故的發生。