車載電子設備故障診斷專家系統的設計與實現分析

柳彥宇

摘要：針對電子設備的故障診斷，提出一種專家系統，在介紹系統結構的基礎上，對系統的設計與實現進行深入分析，旨在為實現預期的診斷目標提供可靠參考借鑒。

關鍵詞：電子設備;故障診斷;專家系統

中圖分類號：TP182 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2020）07-0153-02

0 引言

長期以來，車載電子設備的故障維修主要依賴維修人員的實踐經驗和專業水平， 隨著電子設備復雜程度越來越高，目前的維修手段已無法滿足車載電子設備的故障維修需求。專家系統在人工智能領域是最為重要與活躍的應用方式，采用專家系統能對車載電子設備進行故障診斷，確定故障的產生位置、原因，是解決設備故障診斷分析處理問題的有效途徑。

1 系統結構

對于專家系統，它是包含各項基礎知識與推理過程的系統，系統所用程序軟件都具有和專家相當的相關專業知識與經驗水平，并且還能對問題進行分析分析。專家系統主要由以下幾部分組成：其一，專家知識庫;其二，數據庫;其三，推理功能模塊;其四，解釋功能模塊;其五，人機接口功能模塊。其中，專家知識庫為獨立實體，囊括了和需要解決的問題有關的事實與規則，可采用相關程序來提取與管理;數據庫的主要功能在于對所有原始特征數據進行存儲，并能存儲不同的中間信息與將問題解決之后產生的結果信息;推理功能模塊在專家系統中屬于組織控制部分，它能以輸入數據為依據，結合專家知識庫存儲的知識，嚴格按照相關策略來推理，實現預期的目標;解釋功能模塊可以對推理的過程進行解釋，通過對特征信息的提取，得出推理結論;對于人機接口功能模塊，還可稱作用戶界面，為系統與用戶之間的相互信息交換提供重要媒介，采用用戶熟悉的方式和用戶實現交互，將用戶輸入的各類信息轉換為和系統對應的表達形式，再利用系統部件來處理，將系統內部各項信息真實且準確的顯示給系統用戶[1]。

2 系統設計與實現

2.1 知識庫

（1）知識獲取。在專家系統中，專家知識為核心所在。在知識庫當中，知識儲備與質量在很大程度上決定了系統問題解決能力。在建立知識庫時，一般要經歷以下兩個階段：第一階段為訪問專家，第二階段為機器學習。在第一階段時，通過專家獲取專業知識，再對獲取到的知識予以精化處理、檢查與驗證，然后將完成處理的知識作為后續機器學習重要材料;在第二階段時，主要是將知識存儲至知識庫當中。基于此，專家系統采用的知識獲取途徑依然為機械記憶學習，也就是由相關工程時在文獻資料當中獲取系統需要的所有知識，采用適宜的形式來表達，由知識編輯器來編輯，最后輸入到相應的知識庫當中[2]。

（2）知識表達。因故障征兆與產生原因之間相互關系比較復雜，故障診斷方面的知識存在模糊性，所以要采用兩種方式對知識進行表示，即一般與模糊產生式兩種規則。對于一般規則，其前提條件與結論存在與二值邏輯相符合的因果關系，而對于模糊規則，充分結合了一般規則和模糊數學，將隸屬度引入至對模糊知識的具體表示。不同規則對應的結論都會附加可信度，可將其稱作規則強度，它的閾值是（0，1）。完成推理后獲得結論，若可信度可以滿足要求，則認為所得的結論是成立的，相反，如果可信度不滿足要求，則認為所得的結論不成立[3]。

2.2 數據庫

數據庫的主要作用在于對系統運行時產生的所有數據記錄和原始特征數據進行存儲，依然采用表的形式來表示，主要包括兩個部分，即靜態與動態數據庫。其中，靜態數據庫主要存儲和模糊數據處理存在一定關聯的所有參數，而動態數據庫主要存儲設備的異常狀態及故障記錄信息。在系統接收到由采集模塊采集到的各類信息數據以后，可以把它們寫入到實測值表當中，對它和現有信號數值實施對比，若兩者不一致，可生成異常狀態數據表，包含各類異常信號。以異常狀態表為依據，對知識庫當中記錄的規則表與實例表進行查詢，將通過推理獲得的診斷結果臨時存儲于故障記錄表當中，為之后的查詢和打印做好準備。在程序初始化的過程中，均需要重新建立數據庫，用于對異常狀態及故障記錄進行存儲。

2.3 推理模塊

推理模塊以知識庫為基礎建立，根據故障現象，對故障產生原因與影響范圍進行推演，并制定故障排除策略。系統主要采用三種知識來表達。具體的實現過程當中，先以從數據庫當中發送的不同信息為依據，建立征兆集合，開始以規則和案例為基礎的獨立推理，確定故障產生征兆與提示，然后根據推理機制，確定具體的隸屬度，最后將推理的結果表示成模糊子集。

2.4 解釋程序

解釋程序的作用在于返回問題答案，專家系統主要通過預置文本來解釋。執行目標時，生成相應的解釋信息，模糊量需轉化成適宜的修飾詞。在用戶詢問以后，僅需將解釋信息寫入到解釋框架當中，同時組織形成適宜的文本，并提交到用戶界面，最終在程序界面上進行顯示。

3 故障診斷流程

在故障診斷時，用戶首先通過人機接口功能模塊輸入故障征兆，專家系統根據匹配規則，自動在專家知識庫中查找典型故障案例，若找到相似的案例，則指導用戶根據案例的提示進行維修。若否，則進一步根據故障現象，對故障產生原因與影響范圍進行推演，給出故障檢測的方法和流程，指導用戶一步步完成故障診斷，當故障被排除后，系統自動保存故障診斷的方法，生成典型故障案例，并保存到專家知識庫中。流程如圖1所示。

4 結語

綜上所述，專家系統能根據相關專家知識與經驗對設備實際狀態進行分析和診斷，確定故障原因，并能保證診斷結果的可靠性與效率，減少設備維修方面的成本，降低維修難度。

參考文獻

[1] 賈麗姣，左向梅，邱勇.試驗機改裝中液冷系統的常見故障及排除方法[J].機械研究與應用，2020，33（1）：161-163.

[2] 孟憲坤.基于人工智能的發射機遠程故障診斷系統的研究及應用[J].廣播電視信息，2018，10（11）：82-85.

[3] 謝曉敏，孫雁南，曾勇，等.機載電子設備TCAS系統故障診斷專家系統[J].新鄉學院學報，2016，33（12）：57-62.