（电力系统及其自动化专业论文）牵引变电所故障分析专家系统研究.pdf

西南交通大学硕士学位论文 第l 页 前言 人工智能与原子能技术和空间科学一起并称为本世纪三大科技成 就。人工智能( a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ，简称a i ) 是计算机科学的一个 分支，它主要研究一类具有“智能”的计算机系统的设计，这类智能 计算机系统能够显示人类行为中与智能有关的一些特征。人工智能被 誉为二十一世纪的带头学科，世界各国政府对其极为重视，竟相投入 大量的人力的财力从事人工智能的研究。 专家系统是人工智能研究的一个应用领域，在国外也称为知识库 专家系统，目前和自然语言理解、机器人一起并列为人工智能研究最 活跃的三大领域。专家系统产生于六十年代中期，虽然发展时间只有 三十多年，但其技术和应用得到了飞跃发展。同时，在理论和技术方 面，专家系统的研究也不断地向人们提出新的研究课题，促进了a i 基本理论和基本技术的发展。 目前我国电气化铁路占全部运营铁路的1 4 左右，电气化铁路在 客、货运量和运营里程中所占的比重越来越大，在铁路运输中发挥着 重要作用。同时电气化铁路也在追求其技术和管理的现代化，以适应 国民经济发展和现代化建设的需要。主要的问题是在减员的同时保证 其可靠性和安全性，这就必然要求使用可靠性高、安全性好、自动化 程度高的设备。牵引变电所是牵引供电系统中的重要环节，其安全可 靠的运行为铁路运输的正常化提供了强有力的保障。牵引变电所故障 分析专家系统的研究正是为提高牵引变电所可靠性而做的工作。 目前国外对专家系统在电力系统中应用的研究比较广泛，内容包 括变压器测试与诊断、输电系统和变配电站恢复指导、故障自动分析 和稳定控制等【9 1 。其中德国d u i s b u r g 大学研究的输电系统恢复指导专 家系统已接近实用。处于国际领先地位。而国内也不乏专家系统应用 于电力系统的研究f 6 i f 7 j f 8 l ，并有样机在现场使用。但适用于电气化铁 路的专家系统研究还处于起步阶段。由于高速铁路是电气化铁路的必 c h e u g d 2 0 0 1 西南交通大学硕士学位论文第2 页 然发展方向，这样对牵引变电所的可靠性和安全性就提出了更高的要 求。本故障分析专家系统正是为满足这一要求而设计的。牵引变电所 故障分析专家系统可以帮助调度人员对牵引变电所发生的故障进行分 析，推断故障设备的范围，帮助维修人员修复故障，缩短变电所因故 障停电的时间，以增加牵引变电所的可靠性。 本论文利用专家系统的思想，根据目前电气化铁道牵引变电所运 行要求，建造了一个牵引变电所故障分析专家系统。该系统包括牵引 变电所结构数据库、设备数据库和知识库，以正反混合推理为控制策 略，并增加了能提商故障识别能力的波形判据，使其对牵引变电所故 障有较高的识别能力，并根据推理判别出故障设备。该故障分析专家 系统具有一定的实用价值。 本文第一章主要介绍了专家系统的历史和发展前景及故障分析专 家系统的意义；第二章讨论了专家系统的基本思想、基本特征、典型 结构、开发方法和对专家系统的评价方法；第三章进一步讨论了牵引 变电所故障分析专家系统的建造原理，包括系统总体结构、数据表示 方法、数据库开发管理子系统、推理控制策略和解释子系统；第四章 则利用实例对第三章中建造的故障分析专家系统进行了检测，并得到 了令人满意的结果：第五章主要讨论了故障分析专家系统的改进与扩 充，包括故障录波波形判别、图形化数据库丌发系统和完善解释子系 统；最后给出了本文的结论。 c h e r t g d u2 0 0 l 西南交通大学硕十学位论文 第3 页 第一章绪论 第一节专家系统历史与前景 自从世界上第一个专家系统d e n d r a l 问世以来，专家系统 的研究者们开发了很多高水平的专家系统，它们可以象人类专家一样 解决应用领域中的困难问题。是什么因素使得专家系统达到如此高的 水平? 专家系统的优越性何在? 下面对这个问题给出解答。 传统数据处理( t r a d i t i o n a ld a t ap r o c e s s i n g ，简记为t d p ) 系统 的主要特点是知识寓于程序中。即程序就代表着系统解决问题所使用 的知识、方法和策略。这种表示知识的方法称为过程性表示。其主要 弊病在于：不易表示大量的知识，并且所表示的知识难于理解和修改； 只适合于表达完全正确的知识；只适合于处理完整、准确的数据。这 大大地限制了t d p 系统的应用范围。一方面，在人类认识有限的领 域中目前只能依靠经验解决问题；另一方面，某些问题的算法解由于 过于复杂而失去实用性。因此，t d p 系统只是简单地重复人们预先制 定好的解题路径，无主动性，智能水平比较低。 人工智n g ( a m f i c l a li n t e l l i g e n c e ，简称a i ) 系统与t d p 系统的主要 差别在于知识的叙述性表示、形式推理和启发式方法。叙述性表示使 知识作为一种独立于程序的实体存在，使知识清晰明确，易于理解， 增加了知识的可读性和模块性，降低了修改、扩充知识的难度。叙述 性方法表示的知识必须由程序来解释和处理。a i 系统比较重视推理 在形式上的有效性，即程序使用知识的方法和策略应该较少地依赖于 知识的具体内容。因此a i 系统强调从模拟人类思维的一般规律出发 来使用知识。a i 系统的另一个特点是在系统中使用了各种启发式方 法。启发式方法主要指在解决问题时使用启发性知识和回溯策略。从 控制特点看，a i 系统代表着数据驱动的处理思想，而t d p 系统代表 着程序驱动的处理思想。 从a i 系统到专家系统主要是观念上的变革。专家系统强调了专 c h e l i g d u2 0 0 1 西南交通大学硕十学位论文 第3 页 第一章绪论 第一节专家系统历史与前景 自从世界上第一个专家系统d e n d r a l 问世以来，专家系统 的研究者们开发了很多高水平的专家系统，它们可以象人类专家一样 解决应用领域中的困难问题。是什么因素使得专家系统达到如此高的 水平? 专家系统的优越性何在? 下面对这个问题给出解答。 传统数据处理( t r a d i t i o n a ld a t ap r o c e s s i n g ，简记为t d p ) 系统 的主要特点是知识寓于程序中。即程序就代表着系统解决问题所使用 的知识、方法和策略。这种表示知识的方法称为过程性表示。其主要 弊病在于：不易表示大量的知识，并且所表示的知识难于理解和修改； 只适合于表达完全正确的知识；只适合于处理完整、准确的数据。这 大大地限制了t d p 系统的应用范围。一方面，在人类认识有限的领 域中目前只能依靠经验解决问题；另一方面，某些问题的算法解由于 过于复杂而失去实用性。因此，t d p 系统只是简单地重复人们预先制 定好的解题路径，无主动性，智能水平比较低。 人工智n g ( a m f i c l a li n t e l l i g e n c e ，简称a i ) 系统与t d p 系统的主要 差别在于知识的叙述性表示、形式推理和启发式方法。叙述性表示使 知识作为一种独立于程序的实体存在，使知识清晰明确，易于理解， 增加了知识的可读性和模块性，降低了修改、扩充知识的难度。叙述 性方法表示的知识必须由程序来解释和处理。a i 系统比较重视推理 在形式上的有效性，即程序使用知识的方法和策略应该较少地依赖于 知识的具体内容。因此a i 系统强调从模拟人类思维的一般规律出发 来使用知识。a i 系统的另一个特点是在系统中使用了各种启发式方 法。启发式方法主要指在解决问题时使用启发性知识和回溯策略。从 控制特点看，a i 系统代表着数据驱动的处理思想，而t d p 系统代表 着程序驱动的处理思想。 从a i 系统到专家系统主要是观念上的变革。专家系统强调了专 c h e l i g d u2 0 0 1 酲南交通大学硕士学位论文第4 页 门知识对人类智能行为的重要性。专家系统使用的各种程序设计技术 多是在人工智能研究中建立起来的，但作为人工智能的个分支，它 也有自己的特点和风格。首先，专家系统具有较强的针对性。专家系 统通过牺牲通用问题求解能力来换得在某一狭窄领域高水平处理问题 得能力。其次，专家系统具有较好的透明性，提高了用户对系统的信 任程度，并且使系统易于维护。此外，专家系统具有较强的实用性。 人工智能的各项基本技术主要以专家系统的方式得以实际应用。 专家系统自七十年代研制成功以来，得到了极大的发展。不但应 用领域不断扩大，而且在技术上也提出并解决了很多新问题。新一代 的专家系统虽至今未给出明确的定义，但它必然沿着以下几个方向发 展川。 并行技术与分布处理 基于各种并行算法，采用各种并行推理和执行技术，适合在多处 理器的硬件环境中工作，即具有分布处理功能。 多专家系统合作 为了拓广专家系统所能解决问题的领域或使用一些互相关联的问 题能用个系统来解题，提出了所谓的协同式专家系统的概念。在这 种系统中，其实有多个专家系统在协同合作。各子系统之间可以相互 通讯，一个( 或多个) 子系统的输出可能就是另一个专家系统的输入， 有些子系统的输出还可以作为反馈信息输入到自身或其前辈系统中， 经过叠代求得某种“稳定”状态。 高级专家系统描述语言和知识表示语言 为了建立专家系统，知识工程师只许用种高级专家系统语言对 所要的专家系统进行功能、性能以及接口描述，并用知识表示语言描 述领域知识，专家系统生成系统就能自动或半自动地生成所要的专家 系统来。这包括自动或半自动地选择或综合出一种合适的知识表示模 式，把描述的知识形成一个知识库，并随之形成响应的推理执行机构、 辩解机构、用户接口甚至学习模块等。 高级知识获取与学习功能 新代专家系统应提供高级的知识获取与学习功能。这种专家系 c h e n g d u 2 0 0 1 西南交通大学硕士学位论文 第5 页 统应该能够根据知识库中已有的知识和用户对系统提问的动态应答， 采用归纳推理的办法获得新知识，总结新经验，从而不断扩充知识库。 新的推理机制 现己存在的大部分专家系统只能作演绎推理机制。在新一代专家 系统中，除演绎推理之外，还应有归纳推理( 包括联想、类比等推理) ， 各种非标准逻辑推理( 如非单调逻辑推理、加权逻辑推理等) ，以及 各种基于不完全知识与模糊知识的推理等等，在推理机制上应有一个 突破。 自动排错和自我完善功能 先进的智能人机接口 达到理解自然语言，实现语言、文字、图形和图象的直接输入输 出是如今人们对智能计算机提出的要求，也是对新一代专家系统的重 要期望。这一方面需要硬件的有力支持，另一方面也应该看到，先进 的软件技术将使只能接口的实现大放异彩。 第二节故障分析专家系统的目的与意义 电气化铁路的地位和无人值班技术的发展趋势使牵引变电所运行 的安全性、可靠性处在更加重要的位置。随着电气化铁道的发展，现 代化牵引供电系统的结构和运行方式越来越复杂多变，而且对电能质 量和供电可靠性的要求同益提高。在牵引变电所中有丰富经验的调度 人员可以有效地解决各种各样的故障。但问题是牵引供电系统无法保 证任何时刻都有经验丰富的调度人员来处理各种故障。因此有必要建 立一个专家系统来完成这些工作或作为调度人员的助手来帮助他们完 成这些工作，从而提高供电系统的运行管理水平。 专家系统是人工智能的个分支，它通过研究某一专门领域人类 专家的思维方法，以专家的经验和知识为基础，采用非算法的符号处 理计算机技术，求解那些迄今为止只有领域专家才能解决的问题，从 而表现出类似人类专家的决策行为。专家系统理论应用于电力系统还 c h e n g d u 2 0 0 1 西南交通大学硕士学位论文 第5 页 统应该能够根据知识库中已有的知识和用户对系统提问的动态应答， 采用归纳推理的办法获得新知识，总结新经验，从而不断扩充知识库。 新的推理机制 现己存在的大部分专家系统只能作演绎推理机制。在新一代专家 系统中，除演绎推理之外，还应有归纳推理( 包括联想、类比等推理) ， 各种非标准逻辑推理( 如非单调逻辑推理、加权逻辑推理等) ，以及 各种基于不完全知识与模糊知识的推理等等，在推理机制上应有一个 突破。 自动排错和自我完善功能 先进的智能人机接口 达到理解自然语言，实现语言、文字、图形和图象的直接输入输 出是如今人们对智能计算机提出的要求，也是对新一代专家系统的重 要期望。这一方面需要硬件的有力支持，另一方面也应该看到，先进 的软件技术将使只能接口的实现大放异彩。 第二节故障分析专家系统的目的与意义 电气化铁路的地位和无人值班技术的发展趋势使牵引变电所运行 的安全性、可靠性处在更加重要的位置。随着电气化铁道的发展，现 代化牵引供电系统的结构和运行方式越来越复杂多变，而且对电能质 量和供电可靠性的要求同益提高。在牵引变电所中有丰富经验的调度 人员可以有效地解决各种各样的故障。但问题是牵引供电系统无法保 证任何时刻都有经验丰富的调度人员来处理各种故障。因此有必要建 立一个专家系统来完成这些工作或作为调度人员的助手来帮助他们完 成这些工作，从而提高供电系统的运行管理水平。 专家系统是人工智能的个分支，它通过研究某一专门领域人类 专家的思维方法，以专家的经验和知识为基础，采用非算法的符号处 理计算机技术，求解那些迄今为止只有领域专家才能解决的问题，从 而表现出类似人类专家的决策行为。专家系统理论应用于电力系统还 c h e n g d u 2 0 0 1 西南交通人学硕士学位论文 第6 页 是一个比较新的课题，目前大部分处于设想或样机阶段，只有极少数 确定实用于现场。适用于牵引供电系统的专家系统也仍处于起步阶 段。故障分析专家系统的主要目的是提高牵引变电所可靠性。故障分 析专家系统应与牵引变电所故障录波装置配合使用。当事故发生时， 牵引变电所故障录波装置能准确地记录故障状态下变电所高压侧和低 压侧各相电压、电流波形、相关继电器信号以及开关设备的动作时序， 并形成相应的波形图和开关信号时序图。借助于记录的信息，本系统 能够在事后完整地再现事故发生的全过程以及继电保护信号、开关动 作的全部细节，以便工程师或故障分析专家系统进行故障辩识。故障 分析专家系统可以根据故障录波系统记录的模拟量信号和丌关量信 号，依照存有牵引变电所网络结构和继电保护配置知识的事实库和存 有判断故障类型和部位的通用规则库来判断故障的性质和原因以及丌 关和继电保护动作的_ i _ f 常与否。 随着牵引变电所综合自动化和无人值班技术的发展，牵引变电所 故障记录分析系统的重要性也就逐渐体现出来。牵引变电所故障录波 系统可将采集到的数据传输到远方调度端，由调度人员或故障分析专 家系统进行分析，找出故障并确定原因，使技术人员在尽可能短的时 间内排除故障。 该系统可以作为一个独立的设备单独安装使用，也可以与变电站 电能质量监测系统等其它系统合并安装，形成一个具有两个独立子系 统相结合的完整监测系统。由于目前成熟的、适用于我国电气化铁道 牵引变电所的故障记录分析系统还未应用。所以本系统的研制开发对 电气化铁道的技术进步和安全运行来说都具有重大意义。 本故障分析专家系统就是为满足这种需要而设计的。 c h e n g d u 2 0 0 1 西南交通大学硕士学位论文第7 页 第二章专家系统基本原理 第一节专家系统的基本思想 何谓专家系统? 目前对此尚无一个精确的、全面的、众所公认的 定义。产生这种状况的因素很多，主要原因是专家系统的历史相当短 暂，对其理论研究工作仅是刚刚开始；其次，是由于各个应用领域的 特点不同。人们研制专家系统的出发点不同，看待问题的角度不同， 追求的目标不同，造成了对专家系统定义的不同看法。此外，专家系 统的发展史是各种系统不断进化的历史，人们在不同的时期对专家系 统有不同的理解，也是造成专家系统有多种定义的个因素。尽管如 此，研究者们对专家系统还是有一种比较一致的、粗略的定义，这就 是：专家系统是一个( 或一组) 能在某特定领域内，以人类专家水平 去解决该领域中困难问题的计算机程序l l i 。从以上定义中可以看出， 专家系统强调的是高性能，因此，任何解题能力达到了同领域中人类 专家水平的计算机程序都可以称为专家系统。但实际上这个定义具有 非常丰富的内涵，并非用任何方法设计的程序都能达到人类专家的水 平。因此这个定义只是对专家系统的笼统概括，它并没有精确反应专 家系统与其它计算机应用程序的区别。专家系统作为一类计算机程序 有它自己的特点。这将在下一节中阐述。开发一个成功的专家系统需 要系统设计人员与应用领域中的人类专家密切合作。一般将专家系统 的设计人员称为知识工程师( k n o w l e d g ee n g i n e e r ，简称k e ) ，将参 加专家系统开发的人类专家称为领域专家( d o m a i ne x p e r t ，简称 d e ) 。 为了了解专家系统为什么会达到很高的性能，首先要考察一下人 类专家为什么比其它人高明。其根本原因在于一个人解决问题的能力 依赖于他所掌握的知识量的多少。因此，人类专家之所以称为某一领 域中的专家，其关键之处就在于他掌握了关于该领域的专门知识。在 这些知识中，一部分是他从书本上或向他人学来的，但主要还是他在 c h e n g a u 2 0 0 1 西南交通大学硕士学位论文第7 页 第二章专家系统基本原理 第一节专家系统的基本思想 何谓专家系统? 目前对此尚无一个精确的、全面的、众所公认的 定义。产生这种状况的因素很多，主要原因是专家系统的历史相当短 暂，对其理论研究工作仅是刚刚开始；其次，是由于各个应用领域的 特点不同。人们研制专家系统的出发点不同，看待问题的角度不同， 追求的目标不同，造成了对专家系统定义的不同看法。此外，专家系 统的发展史是各种系统不断进化的历史，人们在不同的时期对专家系 统有不同的理解，也是造成专家系统有多种定义的个因素。尽管如 此，研究者们对专家系统还是有一种比较一致的、粗略的定义，这就 是：专家系统是一个( 或一组) 能在某特定领域内，以人类专家水平 去解决该领域中困难问题的计算机程序l l i 。从以上定义中可以看出， 专家系统强调的是高性能，因此，任何解题能力达到了同领域中人类 专家水平的计算机程序都可以称为专家系统。但实际上这个定义具有 非常丰富的内涵，并非用任何方法设计的程序都能达到人类专家的水 平。因此这个定义只是对专家系统的笼统概括，它并没有精确反应专 家系统与其它计算机应用程序的区别。专家系统作为一类计算机程序 有它自己的特点。这将在下一节中阐述。开发一个成功的专家系统需 要系统设计人员与应用领域中的人类专家密切合作。一般将专家系统 的设计人员称为知识工程师( k n o w l e d g ee n g i n e e r ，简称k e ) ，将参 加专家系统开发的人类专家称为领域专家( d o m a i ne x p e r t ，简称 d e ) 。 为了了解专家系统为什么会达到很高的性能，首先要考察一下人 类专家为什么比其它人高明。其根本原因在于一个人解决问题的能力 依赖于他所掌握的知识量的多少。因此，人类专家之所以称为某一领 域中的专家，其关键之处就在于他掌握了关于该领域的专门知识。在 这些知识中，一部分是他从书本上或向他人学来的，但主要还是他在 c h e n g a u 2 0 0 1 西南交通大学硕士学位论文 第8 页 长期实践中逐渐积累起来的。正是那些在实践中积累起来的经验性知 识，使人类专家在处理问题时比别人技高一筹。专家系统的基本思想 是利用计算机存贮的大量关于某一领域的大量专门知识，并能有效地 利用这些知识去解决该领域的复杂问题。a b a r r 和e a f e i g e n b a u m 在其著作中曾精辟地指出：“专家系统的性能水平主要是它所拥有的 知识数量和质量的函数。”一个专家系统所知道的知识越多、质量越 高，它解决问题的能力也就越强。因此，专家系统实际上是通过在系 统中存储大量与应用领域有关的专门知识来取得高水平的问题求解能 力。 第二节专家系统的基本特征 专家系统强调系统所拥有的知识对系统的性能水平有着重要的影 响。专门知识是专家系统的焦点。因此专门知识的特点对专家系统的 理论和实践都有着不可低估的影响。本节从专门知识的特点出发，来 说明专家系统的基本特征”i 。 一、专门知识的启发性 在人类专家所掌握的大量专门知识中，真正使他比一般专业人员 技高一筹的大都是他在长期实践中积累起来的宝贵经验。这些知识通 常没有严谨的理论根据，很难保证其在各种情况下的普遍正确性，但 在一定条件下解决问题，它们往往简洁而有效，能够起到有效地化简 问题或快速求解问题的作用。具有这种特点的知识称为启发性知识 ( h e u r i s t i ck n o w l e d g e ) ，而把能够确保其j 下确无误的知识称为逻辑性 知识( l o g i c a lk n o w l e d g e ) 。使用启发性知识处理问题是人类推理的 特征之一。人类专家的技能也主要来源于这些启发性知识。因此，专 家系统要达到人类专家处理问题的水平就必须能够存储和利用这些启 发性知识。 c h e n g d u 2 0 0 1 西南交通大学硕士学位论文 第8 页 长期实践中逐渐积累起来的。正是那些在实践中积累起来的经验性知 识，使人类专家在处理问题时比别人技高一筹。专家系统的基本思想 是利用计算机存贮的大量关于某一领域的大量专门知识，并能有效地 利用这些知识去解决该领域的复杂问题。a b a r r 和e a f e i g e n b a u m 在其著作中曾精辟地指出：“专家系统的性能水平主要是它所拥有的 知识数量和质量的函数。”一个专家系统所知道的知识越多、质量越 高，它解决问题的能力也就越强。因此，专家系统实际上是通过在系 统中存储大量与应用领域有关的专门知识来取得高水平的问题求解能 力。 第二节专家系统的基本特征 专家系统强调系统所拥有的知识对系统的性能水平有着重要的影 响。专门知识是专家系统的焦点。因此专门知识的特点对专家系统的 理论和实践都有着不可低估的影响。本节从专门知识的特点出发，来 说明专家系统的基本特征”i 。 一、专门知识的启发性 在人类专家所掌握的大量专门知识中，真正使他比一般专业人员 技高一筹的大都是他在长期实践中积累起来的宝贵经验。这些知识通 常没有严谨的理论根据，很难保证其在各种情况下的普遍正确性，但 在一定条件下解决问题，它们往往简洁而有效，能够起到有效地化简 问题或快速求解问题的作用。具有这种特点的知识称为启发性知识 ( h e u r i s t i ck n o w l e d g e ) ，而把能够确保其j 下确无误的知识称为逻辑性 知识( l o g i c a lk n o w l e d g e ) 。使用启发性知识处理问题是人类推理的 特征之一。人类专家的技能也主要来源于这些启发性知识。因此，专 家系统要达到人类专家处理问题的水平就必须能够存储和利用这些启 发性知识。 c h e n g d u 2 0 0 1 西南交通大学硕十学位论文第9 页 二、专门知识的专有性 由于专门知识大多是人类专家在实践中积累起来的启发性知识， 所以通常只有专家本人了解它们。同时启发性知识多来源于经验，没 有e 确性保障。一般情况下，这些专门知识是不会写入教科书或其它 专业书籍中的。因此，人类专家的专门知识通常不被他人所了解，它 们基本上是专家本人的专有知识。因此，如果专家系统只提供最终结 论而不对其做任何解释，则势必会影响用户对这些结论的信任程度， 特别是当系统的结论与用户的看法相抵触时更是如此。所以，专家系 统应该具有解释功能。它可以回答用户的问题，告诉用户它是如何解 决问题的，使用了那些知识，这些知识的内容是什么以及它们的来源 和合理性等等，使专家系统对用户来说是“透明的”。较好的透明性 也有助于知识的检验和修改。 三、专门知识的不稳定性 专门知识多是启发性知识，没有f 确性保证，所以，相对于逻辑 性知识来说它们是不稳定的。一旦遇到新情况、新问题，人类专家随 时可以修f 已有的知识或归纳出新知识以便能够处理这些新问题。专 门知识的不稳定因素要求专家系统应具有较大的灵活性。也就是说， 系统知识应容易修改和扩充，以便不断适应新情况的需要。 四、专门知识难于抽取 专门知识是人类专家长期积累起来的，这些知识在专家头脑中往 往并没有很好的组织结构。这给专家系统的开发工作造成了极大的困 难，以往专家系统的开发经验都说明了这一点。因此，要求领域专家 在短期内把他所知道的知识都整理出来是不现实的。一种比较简单而 有效的方法是随时把领域专家整理出来的知识加入到系统当中，这就 决定了专家系统的开发是一个扩充性过程。此外，研制一个成功的专 家系统往往需要利用大量的实际例子对系统进行反复测试，从中发现 错误的知识加以剔除，并对系统不断修改和扩充，以使它达到较高的 性能。 c h e n g d u 2 0 0 1 塑堕銮望盔堂堡堂堡堡奎 一兰l ! 生基 综上所述，一个专家系统应具有以下三个特征： 启发性( h e u r i s t i c ) 一一不仅能使用逻辑性知识，也能使用启发性 知识； 透明性( t r a n s p a r e n c y ) 一一能向用户解释它们的推理过程，还能 回答用户的一些关于它自身的问题； 灵活性( f l e x i b i l i t y ) 一一系统中的知识应便于修改和补充。 第三节专家系统的结构 与专家系统的定义等问题类似，目前关于专家系统的结构也没有 非常一致的看法。在本节中，将介绍专家系统的基本结构、流行结构 和理想结构。 一、基本结构 虽然目前对专家系统的机构尚无一致意见，但研究者们对专家系 统的基本结构的看法大致相同。一个专家系统有两个丰要的组成部分： 知识库和推理机。图1 1 给出了这两个部分与知识工程师、领域专家 和用户之间的关系。 用 户 图1 1 专家系统的基本结构 知识库中存放系统求解问题所需要的知识；推理机负责使用知识 库中的知识去解决实际问题。知识库的建造需要知识工程师和领域专 家相互合作而把领域专家头脑中的知识整理出来，并用系统表示知识 的方法将其存入知识库中。在解决问题时，用户为系统提供一些已知 数据，并可从系统处获得专家水平的结论。 知识库与推理机相分离，即解决问题的知识与使用知识的程序互 c h e n g d u 2 0 0 1 塑堕銮望盔堂堡堂堡堡奎 一兰l ! 生基 综上所述，一个专家系统应具有以下三个特征： 启发性( h e u r i s t i c ) 一一不仅能使用逻辑性知识，也能使用启发性 知识； 透明性( t r a n s p a r e n c y ) 一一能向用户解释它们的推理过程，还能 回答用户的一些关于它自身的问题； 灵活性( f l e x i b i l i t y ) 一一系统中的知识应便于修改和补充。 第三节专家系统的结构 与专家系统的定义等问题类似，目前关于专家系统的结构也没有 非常一致的看法。在本节中，将介绍专家系统的基本结构、流行结构 和理想结构。 一、基本结构 虽然目前对专家系统的机构尚无一致意见，但研究者们对专家系 统的基本结构的看法大致相同。一个专家系统有两个丰要的组成部分： 知识库和推理机。图1 1 给出了这两个部分与知识工程师、领域专家 和用户之间的关系。 用 户 图1 1 专家系统的基本结构 知识库中存放系统求解问题所需要的知识；推理机负责使用知识 库中的知识去解决实际问题。知识库的建造需要知识工程师和领域专 家相互合作而把领域专家头脑中的知识整理出来，并用系统表示知识 的方法将其存入知识库中。在解决问题时，用户为系统提供一些已知 数据，并可从系统处获得专家水平的结论。 知识库与推理机相分离，即解决问题的知识与使用知识的程序互 c h e n g d u 2 0 0 1 西南交通大学硕士学位论文 第1 1 页 相分离是专家系统的基本前提之一，它是专家系统的透明性和灵活性 的必要保证。知识库与推理机相分离体现了人工智能中叙述性表示和 形式推理等特点 知识的表示方法和知识的组织结构是设计知识库的重要问题。一 般来说，知识表示方法应简单易懂并能清晰、明确地表达领域专家的 知识；知识的组织结构应能增强知识的模块性，使得对于某一知识的 增删或修改不至于波及知识库中的其它知识，以便于知识库的维护； 同时，知识的结构应能尽量体现知识之间有意义的联系，便于推理机 检索某些相关的知识。 推理机的设计与实现一般与知识的表示方法与组织结构有关，但 应注意使推理机的实现与知识的具体内容无关，以免知识的变更引起 推理机的修改。如果推理机完全与应用领域无关，有助于专家系统推 广到其它领域中去，但这一点通常不易做到。纯粹的形式推理可能会 导致求解问题的低效率。当知识库比较庞大或应用领域对求解问题的 速度要求较高时，这种低效率往往是致命的。专家系统经常使用一些 与领域有关的策略性知识来提高求解问题的效率。 二、流行结构 目前多数专家系统是以m y c i n 系统为代表的基于规则的专家系统 ( r u l eb a s e de x p e r ts y s t e m ) 这类专家系统基本上是扩充式的产生 式结构，它有六个组成部分：知识库、推理机、综合数据库、人机接 口、解释程序和知识获取程序。如图1 2 所示。 知识库和推理机在上面已经介绍过了，这罩的知识库只用于存放 不依赖于领域中具体问题的知识。而与领域中具体问题有关的知识则 放在综合数据库中。 综合数据库用于存放系统运行过程中所需要和产生的所有信息， 包括问题的描述、中间结果、解题过程的记录等信息。数据库的组织、 数据间的联系、数据的管理等是设计数据库时需要考虑的重要问题。 这些问题在传统的程序设计中也经常遇到，目前也有许多技术来处理 这些问题，这里就不详细讨论了。在专家系统中，数据的表示与组织 c h g d u2 0 0 1 堕堕奎望盔堂堡主堂垡堡奎曼旦型 应尽量做到与知识的表示与组织相容，以便推理机使用知识库中的知 识和描述问题当前状态的数据去求解问题。 - 一一 图1 2 专家系统的一般结构 解释程序负责回答用户提出的各种问题，包括与系统运行有关的 问题和运行无关的关于系统自身的一些问题。解释程序是实现系统透 明性的主要部件。 知识获取程序负责管理知识库中的知识，包括根据需要修改、删 除或添加知识及由此引起的一切必要的改动，维持知识库的一致性、 完整性等方面。知识获取程序是实现系统灵活性的主要部件，它使领 域专家可以修改知识库而不必了解知识库中知识表示方法、知识库的 组织结构等实现上的细节问题，这大大提高了系统的可扩充性。 人机接口是为了方便使用由专家系统提供的某些用户熟悉的表示 信息的手段( 如自然语言、图形、表格等) 。人机接口负责把用户输 入的信息转换成系统的内部表示形式，然后把这些内部表示交给相应 的部件去处理。系统输出的内部信息也由人机接口转换成用户易于理 解的外部表示形式显示给用户。大多数专家系统使用自然语言作为人 机交流信息的媒介。 一般把与求解问题直接相关的综合数据库、知识库和推理机合起 来称为性能系统，以区别于与求解问题无直接关系的其它部件。 c h e n g d u 2 0 0 1 堕童銮望盔堂堡堂堡鲨奎一量型! 堕 三、理想结构 著名的知识工程和专家系统学者f h a y e s r o t h 、d a w a t e r m a n 和d b l e n a t 等人曾提出一种专家系统的理想结构【2 5 j ，如图1 3 所示。 目前还没有一个专家系统能包括这个结构的所有部件。由于每个实际 专家系统的任务要求和特点各不相同，它们的结构也就相应的包含图 1 3 中的一个或几个部分。这个理想结构的思想来源是h e a r s a y 系统 的黑板控制结构和基于规则的专家系统结构。 用户 图1 3 专家系统的理想结构 现将理想结构各部件的功能和作用分述如下： 理想的专家系统结构有一个面向领域的语言处理程序，它负责用 户与系统之间的信息交流和转换。它为用户提供了与系统对话的直观 而又方便的手段。典型的语言处理程序具有分析用户输入的信息，并 将其转换为系统内部表示形式；回答用户提出的问题；将系统内部存 储信息转换成用户易于理解的形式显示给用户等。 黑板用于记录系统在求解问题过程中所产生的中间假设和结果。 它是沟通系统中各个部件的全局工作区。黑板中记录着三种信息：解 题规划、议事日程和中间结果。规划部分描述总体的解题步骤，包括 c b e n g d u 2 0 0 1 西南交通大学硕士学位论文第1 4 页 系统拟订达到的目标和子目标，为达到这些目标而制定的处理计划及 实施这些计划所要求的条件和预期的状态等。议程部分记录着等待执 行的动作，它们通常对应着知识库中与先前记录在黑板中的某一结果 有关的规则。结果部分表示系统到目前为止所生成的后选假设和中间 结果及这些结果之间的依赖关系。 解释程序负责解答用户的提问。它应能从黑板中找出对回答用户 的问题有意义的信息，包括告诉用户系统的解题规划、当前的议程、 系统已建立的某些侯选假设和中间结果等。此外，解释程序还应该能 够回答用户提出的一些关于系统本身的问题，如系统如何求解某种问 题的能力如何，系统如何组织与管理其自身知识等等。 调度程序管理控制议程，决定下一步做哪一工作。在调度程序中 可以利用一些策略性知识，知道对议事日程中各个项目的调度。因此 调度程序应根据解题规划和其它信息排定各个项目的优先级，这通常 要估计潜在规则的应用效果。 执行程序通过应用知识库中相应的规则来完成调度程序从议事r 程上选出的议程项目。通常情况下，执行程序检验这条规则的条件部 分，把条件中的变量约束到黑板中的特定中间结果上，并把规则所预 言的变化记录到黑板中。 一致性处理程序用于维护系统所得出结果得一致性表示形式。当 黑板的结果部分表示假设的判断并且推得一些新数据时，维护一致性 工作得工作可以采用可能性修正；当结果部分表示逻辑结论和它们得 真值关系时，一致性处理程序可能实现的是真值维护过程。多数专家 系统使用某种数值调整方案决定没每种潜在的结果的可信程度。这种 方法试图确保可以得出可能的结论，同时又避免不一致的结论。 第四节专家系统开发方法 以往的经验表明，开发专家系统是一项旷日费时的复杂工作，能 否在较短时间内研制一个成功的专家系统取决于许多因素。目前还不 c h e n g d u 2 0 0 1 西南交通大学硕士学位论文第1 4 页 系统拟订达到的目标和子目标，为达到这些目标而制定的处理计划及 实施这些计划所要求的条件和预期的状态等。议程部分记录着等待执 行的动作，它们通常对应着知识库中与先前记录在黑板中的某一结果 有关的规则。结果部分表示系统到目前为止所生成的后选假设和中间 结果及这些结果之间的依赖关系。 解释程序负责解答用户的提问。它应能从黑板中找出对回答用户 的问题有意义的信息，包括告诉用户系统的解题规划、当前的议程、 系统已建立的某些侯选假设和中间结果等。此外，解释程序还应该能 够回答用户提出的一些关于系统本身的问题，如系统如何求解某种问 题的能力如何，系统如何组织与管理其自身知识等等。 调度程序管理控制议程，决定下一步做哪一工作。在调度程序中 可以利用一些策略性知识，知道对议事日程中各个项目的调度。因此 调度程序应根据解题规划和其它信息排定各个项目的优先级，这通常 要估计潜在规则的应用效果。 执行程序通过应用知识库中相应的规则来完成调度程序从议事r 程上选出的议程项目。通常情况下，执行程序检验这条规则的条件部 分，把条件中的变量约束到黑板中的特定中间结果上，并把规则所预 言的变化记录到黑板中。 一致性处理程序用于维护系统所得出结果得一致性表示形式。当 黑板的结果部分表示假设的判断并且推得一些新数据时，维护一致性 工作得工作可以采用可能性修正；当结果部分表示逻辑结论和它们得 真值关系时，一致性处理程序可能实现的是真值维护过程。多数专家 系统使用某种数值调整方案决定没每种潜在的结果的可信程度。这种 方法试图确保可以得出可能的结论，同时又避免不一致的结论。 第四节专家系统开发方法 以往的经验表明，开发专家系统是一项旷日费时的复杂工作，能 否在较短时间内研制一个成功的专家系统取决于许多因素。目前还不 c h e n g d u 2 0 0 1 西南交通大学硕十学位论文第1 5 页 存在在研制专家系统时可以共同遵循的规范方法，只有一些重要的经 验性原则可以用来指导专家系统的开发工作。 一、开发专家系统的特点 对于一般的计算机应用系统来说，由于系统处理问题所使用的知 识比较简单、数量也比较少，因此在开发过程中，程序设计人员同时 扮演着知识工程师和领域专家两种角色。对于专家系统，情况则大不 相同。一方面，专家系统的性能很大程度上依赖于领域专家长期积累 起来的经验性知识；另一方面，专家系统是一种很复杂的计算机程序， 开发一个专家系统需要大量的计算机科学、特别是人工智能和知识工 程方面的知识。因此，知识工程师和领域专家是不能互相代替的。这 就决定了专家系统的开发必须是知识工程师和领域专家密切合作、共 同努力的过程。根据以往开发专家系统的经验，把领域专家头脑中的 知识整理出来，进行形式化，并存入专家系统是一项非常繁琐而又困 难的工作。所以开发一个成功的专家系统通常需要花费较长时间来整 理知识和构造知识库。由于专门知识仅仅是建立在经验的基础上，它 们缺乏严谨的理论根据，所以领域专家在描述时也很难做到准确无 误。因此，建造知识库的过程通常是一个反复测试、扩充及修改的过 程。 此外，从专家系统目前的发展状况来看，专家系统j 下向着复杂化、 实用化的方向发展，它们在不断地进入各种新的应用领域。因此，单 纯靠a i 技术解决问题己不能适应于发展的需要，今后在专家系统将 会更多地向着将a i 技术与其它技术( 包括数据库技术、模式识别技 术、数据采集技术及各种接口技术等等) 有效结合起来的方面发展， 同时，专家系统也将越来越多地与其它应用系统或仪器设备连接在 起，统统发挥作用。 二、专家系统设计原则 从前面讨论中可以看出开发和改进专家系统必须具备的三个要素 是： c h e n g d u 2 0 0 1 西南交通火学硕士学位论文 第1 6 页 领域专家 知识工程师 大量的实例 知识工程师在设计专家系统时应遵循以下基本原则： 知识库与推理机分离。这是专家系统的基本原则。只有知识库与 推理机相分离，才能实现解释功能和知识获取功能。 尽量使用统一的知识表示方法。这便于对系统中的知识统一处理、 解释和管理，从而使专家系统的实现工作相对简化。 推理机尽量简化。这意味着解释和获取知识的工作量较小，因此 实现工作也相对容易。 利用冗余。知识的冗余指获取和利用各具不同优点的多来源知识 解决问题。以往经验表明用知识冗余是一种弥补知识的不完整和不 精确的有效方法。 三、专家系统的选题原则 经过长期实践，人们总结出一个适合于应用专家系统的的问题必 须满足以下三个先决条件： 存在一个可以与之合作的领域专家。对于不存在公认专家的领域 可能有两种情况，种情况是这类问题已有了成熟的解决方案，领 域中的一般科技人员都能较好地处理这种问题；另一种情况是这类 问题太复杂，以至于人类到目前为止还不能较好地解决。 领域专家是通过启发式方法解决问题的。专家系统的一个特点是 启发性，所以在人类还没有彻底掌握的、不存在成熟解法的领域中， 专家系统才能显示其优越性。 领域专家的知识能够用语言表达清楚。只有这样，知识工程师才 有可能把专家的知识整理出来，并加以形式化。 除了以上三个先决条件以外，在选题时还应注意以下几点： 问题的范围：由于目前技术水平的限制，每种a i 技术一般只适 用于某些问题，还不存在表示知识、利用知识或获取知识的通用技 术。因此，专家系统所处理的问题一般应限制在一个比较狭窄的范 c h e n g d u 2 0 0 1 西南交通大学硕士学位论文第1 7 页 围内。特别需要指出的是，问题不应包含大量的常识性推理。常识 性知识不仅数量多、而且形式多样，目前的a i 技术还难于处理。 问题的难度：经验表明，适合于专家系统处理的问题应具有适中 的难度。太简单的问题使专家系统失去实用的意义，过于复杂的问 题使得专家系统难于构造或者使系统处理的效率太低。从知识的数 量而论，若处理问题所需要的知识量在1 0 2 1 0 3 数量级之间，那么 它对研制专家系统是比较合适的。 问题的意义：人们研制专家系统主要有两种应用考虑。一种是在 缺乏高级专门人才的领域中研制专家系统，以便更充分地发挥领域 专家的作用。另一种是利用专家系统代替人的部分脑力劳动，把人 们从繁琐的事物中解放出来，如数据信号的解释工作。 此外，数目极大的组合问题、大量的信号数据解释、实时监督 处理问题等类问题对开发专家系统是很有意义的，它可以使专家系 统避免人类专家由于外界环境、心理状态等不利因素的影响而产生 错误的结论。 四、开发专家系统的难点 开发专家系统的晟主要的困难在于知识工程发展还不完善，还不 存在严格定义好的、可供系统开发人员所遵循的规范，知识工程主要 还是一种靠技艺和技巧来工作的艺术。知识工程师不得不依靠经验来 开发专家系统。 在知识获取阶段，领域专家表示知识与系统表示知识的方法之间 不一致是这一阶段的主要困难。知识工程师有时不得不用其它方法在 系统中表示专家的知识，这种知识的转换工作给知识获取带来很大困 难。其次，专家常用模糊的术语来表示他们的知识，而系统却需要明 确的形式表示知识。 知识工程技术发展的限制也给开发专家系统工作带来很大困难。 知识工程师常常不能用最接近专家的自然方式来表示和利用专家的知 识，这对构造和调试系统来说都是极不方便的。 c h e n g d n 2 0 0 1 西南交通人学硕十学位论文第1 8 页 五、开发专家系统的基本步骤 虽然目前还没有一种规范化的丌发步骤，但过去的经验表明，开 发一个成功的专家系统大致要经历准备、研究问题、建立模型系统、 改进和扩充系统、测试与评价等几个阶段。 1 准备阶段 当知识工程师和领域专家都有兴趣在某一领域中合作丌发专家系统 时，双方可以一起探讨、选择一种合适的问题并初步划定系统求解 问题的范围。一旦双方确定了基本目标，即可以丌始相互学习对方 领域中的一些基本知识和概念，以便双方在今后的商讨中有共同语 言。 2 研究问题 在这一阶段，知识工程师和领域专家一起完成以下一些工作： 划定系统求解问题的范围。如果最初提出的范围对于构造一个 专家系统来说太大，则可以把一个大的任务分解成若干个子任 务，每个子任务由各自的