汽車零部件失效分析專家系統的研究

宋文斌，張玲玉

（1.眾泰汽車工程研究院，浙江 杭州 310018；2.浙江碩維軌道交通裝備有限公司，浙江 杭州 310018）

通過對汽車零部件失效過程的信息處理、信息分析以及故障診斷，實現對汽車零部件失效的智能化識別，可有效地提升汽車運行可靠性、穩定性，是目前汽車維修行業的重要研究課題。但在實際應用中，由于汽車零部件失效的廣泛性、失效信息采集與分析的復雜性使得汽車零部件失效分析專家系統的構建存在一定的被動型，尤其是對于大型復雜失效系統的診斷更是具有一定的不可預測性。因此，有學者提出可將計算機技術與圖像分析技術、人工智能技術向結合，運用零部件的運行特點和失效經驗，構建汽車零部件失效分析專家系統，提升汽車零部件失效分析與診斷能力。

1 汽車零部件失效分析專家系統構建的優點

和人類專家相比，使用計算機網絡技術的專家失效分析系統具有精度高、分析速度快等優點，其失效分析過程，不會受到時間、地點、空間因素的限制，可隨時隨地進行汽車零部件失效的分析，且專家系統可通過復制與移植將各種汽車零部件失效分析經驗傳播。同時，專家分析系統具有較高的自動化程度，和人類專家相比，不會受到麻痹、緊張以及偏見等因素的影響，這些優點也決定了汽車零部件失效分析專家系統構建的必要性，有助于輔助人們決策，具有重要的實用意義。

2 汽車零部件失效分析專家系統組成

汽車零部件失效分析專家系統主要包括知識庫的構建、推理機、知識獲取機制和解釋機制。其中，知識獲取方式主要通過人機對話和編譯器工具輸入知識兩種方式，動態數據庫則能夠對用戶所咨詢的數據信息進行記錄，而推理機制則主要用來選擇知識庫與綜合數據庫的事實匹配，并利用解釋器完成推理，得出結論。

3 應用故障樹建造知識庫

故障樹的建立是為了真實地反映各汽車零部件失效的信息，并能夠根據零部件的失效事件按照不同層次范疇建立各子故障樹，即每一個故障樹為一特定的層次模型，其中，每一個層次模型的節點均一一對應該組故障信息，而該組故障信息的獲取則依賴于長期積累經驗與措施來實現的。圖1為汽車零部件失效分析單元示意圖。知識庫一般是通過將專家知識通過編輯器而形成的一種可讀規則，并存儲在計算機內。故障樹根節點與葉節點的聯系被清晰表達后，可根據不同規則，位于上層樹的葉結點分別進入下層不同的細化的樹，最終，整個汽車零部件失效專家系統內所存儲的知識可借助編輯器存于計算機，完成專家系統的構建。

圖1 汽車零部件失效分析單元示意圖

4 編制推理模式

汽車零部件失效專家分析系統是利用目標驅動式的逆向推理，即首先提出假設，若該假設成立則整個推理過程結束，若既定的假設不成立，則繼續進行推理，直至找出和假設相匹配的規則。推理機的編制是基于故障樹的構建而完成的，并按照既定的規則特性和專家解釋所采用的使用規則，形成推理記錄的推理書，因此，可以說整個推理過程實際上為故障樹信息的搜索與匹配過程，該系統所使用的推理方法是目標引導下的反向推理，推理過程所依靠的規則主要為FINDOUT控制。可以看出，FINDOUT首先從上下文類樹根節點出發，并基于給出的示例，匹配GOALS內的特性參數值，即系統的目標值，此時，由于FINDOUT需要調用類似規則并與該參數值相類似的目標值進行匹配，則會產生新的參數值，而由于與每一個參數值向對應的上下文類聯系關系均不相同，即當上下文類中沒有對應的示例時，則能夠先得到示例，并形成上下文示例樹。若某一個上下文類示例時，則INITIALDTA特性參數會通過PROMPT方式從用戶處獲取，并進行推理，得出GOAL中參數。

5 實際應用與結論

基于相應的知識表示結果，該系統在進行編程時使用級聯菜單，其中各個級層均能夠實現提示信息的展現，便于操作。該系統的工作路程是：用戶可通過系統操作頁面給出的對話框進行初始信息的輸入，同時，在綜合數據庫內載入用戶所需的基礎參數值；將輸入的初始信息和知識庫內既有的數據信息進行框架匹配，從而構建出一個框架系統示例；把子問題激活，完成逆向推理；若用戶給出的子問題全部匹配并給出結果則完成推理，并將信息傳輸至用戶，若子問題未全部解決，則繼續激活子問題，并進行逆向推理，直至全部子問題解決為止。通過后期該系統的運行表明：該系統知識模型具有較強的適應性，尤其時該系統的知識庫能夠進行修改與補充，增強了系統的表現能力與準確性。