民航飞机航电设备故障检测与诊断课件：专家系统诊断方法

专家系统诊断方法民航飞机航电设备

故障检测与诊断7.1专家系统基础7.2专家系统的知识获取与知识表示7.3专家系统的推理方式与控制策略

基于CLIPS的飞机电气系统专家系统案例7.4

6.5本章小结目录https://www.ypppt.com/

7.1专家系统基础专家系统(Expert

System)，定义为一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部包含有大量某个领域专家水平的知识和经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域的问题。这种计算机程序能够运用知识及推理过程，解决那些只有人类专家才能够解决的复杂问题。称为“专家”的必备条件：一是拥有丰富的专业知识；二是具有独特的分析问题和解决问题的方法。1．专家系统定义

专家系统基础建立一个专家系统，应使计算机能够尽可能模拟人类专家解决某些实际问题的决策过程，主要指人类专家运用他们的专业知识和经验来解决所面临问题的策略及步骤。一个专家系统结构至少要包含五个组成部分(见图7.1)，即：知识库、知识管理系统、数据库、推理机、解释器和人机接口。2．专家系统结构

专家系统基础图7.1故障诊断专家系统结构①知识库(KnowledgeBase)•以某种存储结构存储领域专家的知识，包括基本事实、规则和其他有关信息。②数据库(GlobalDatabase)•又称为全局数据库，主要用于临时存放求解问题所需的各种初始数据或证据，

以及求解期间由专家系统产生的各种中间信息和推理过程中得到的中间数据。③推理机(ReasoningMachine)•主要由调度程序与解释程序组成，是实施问题求解的核心执行机构。2．专家系统结构

专家系统基础⑥知识管理系统(KuoMIGq?G

W9u9?G山Gu本2入2本G山)•用于对知识库和数据库进行管理。④解释器(Exbo2!本oL)•是专家系统中回答用户询问、对自己的问题求解过程或对自己当前的求解状态提供说明的一个重要机构。⑤人机接口(W9u-

山9cp!uGlu本GL：9cG)•是系统与用户进行对话的界面。2．专家系统结构

专家系统基础②

透明性。•专家系统能够解释本身的推理过程并回答用户提出的问题，以使用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。①

启发性。•专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。③

灵活性。•专家系统能不断增长知识，

修改原有知识，不断更新。•由于这一特点，使得专家系统具有十分广泛的应用领域。3．专家系统的特点与特征

专家系统基础①具有专家水平的专门知识；②拥有符号处理能力；③一般的逻辑推理、

目标搜索和常识处理；⑦知识与推理机构相互独立。④具有相当的复杂度和难度；⑤具有解释功能；⑥具有获取知识的能力；3．专家系统的特点与特征

专家系统基础专家系统基本特征：类型主要解决的领域问题解释型通过对采集到的数据进行分析，解释这些数据的真实含义诊断型根据得到的事实推断出诊断对象(如一台机械设备)可能存在的故障预测型在给定的情况下，推测未来可能发生的情况设计型根据给定的要求，设计出所需要的方案或模型监测型将监测对象的行为同期望的行为进行比较，实时监测系统的工作规划型根据给定目标制定行动步骤，用于机器人行动、军事行动等规划问题控制型能自动控制系统的全部行为，通常用于生产过程的实时控制维修型根据纠错方法的特点，制定合理的行动规划并实施纠错计划教育型能诊断和纠正学生的行为，主要用于教学和培训调试型给出已确认故障的排除方法专家系统的分类的标准并不唯一，按专家系统的特性和所解决的问题性质分类，专家系统可分为十种类型，如表7.1所示。表7.1专家系统的分类4．专家系统的分类

专家系统基础从推理方向的角度划分从知识表示方法的角度划分

从知识分类角度划分4．专家系统的分类逆向推理混合推理基于规则基于框架基于模型

面向对象

专家系统基础不精确推理型(如模糊专家

系统)精确推理

型专家系统分类正向推理而逻辑推理的方法一旦确定，就需要将所有的领域知识用特定的格式进行表达。知识的结构和表达方法会影响逻辑推理的方法。4．专家系统的分类

专家系统基础https://www.ypppt.com/7.2专家系统的知识获取与知识表示理论知识•包括领域内相关的定义、事实、理论和方法，知识获取的方法可在公开的文献中找到，也称为公共知识。经验知识•帮助人类专家解决问题、做出决定的经验规则或策略，是领域专家通过长期实践积累起来的私有知识，在公开的文献中难以找到。•也称为启发知识，通常没有严谨的理论依据，不能保证在所有情况下都是正确的，但它们在解决实际问题时往往十分简洁、有效。(Knowledge

Application)是专家系统的三个基本问题。其中知识获取是专家系统中最基本的一个问题。1．专家系统的知识获取知识获取(Knowledge

Requirement)、知识表示(Knowledge

Representation)和知识利用专家系统的知识获取与知识表示第一步，知识工程师通过与领域专家进行交谈，查阅各种文献资料，获取相关的领域知识，并将这些知识以书面文字的形式整理出来；然后将这些知识形式化，即对知识进行分析、提取和简化，形成易于被计算机理解的产生式规则等知识表示形式。第二步，借助知识编辑器将这些知识输入专家系统知识库。1．专家系统的知识获取专家系统的知识获取与知识表示自动知识获取指系统自身具有获取知识的能力。系统可以直接与领域专家对话，通过对话从专家提供的原始信息中“学习”到专家系统所需要的知识；另外，系统还能从自身运行实践中总结、归纳出新知识，不断地进行自我完善，建立起性能优良、知识完善的知识库。非自动知识获取主要是通过知识工程师从领域专家或相关技术文献资料那里获取知识，然后再由知识工程师把知识转化成计算机能够识别的形式输入到知识库中。1．专家系统的知识获取专家系统的知识获取与知识表示知识表示目的：通过知识的有效表示，使专家系统能够

利用这些知识进行推理和作出决策。知识表示方法就是研究如何设计各种数据结构。获取的知识必须表示成某种形式，才能把知识

记录下来。只有将知识表示成合理的形式，才能利用知识

进行问题求解。专家系统研究中的核心

问题。为了描述世界所作的一组约定，是知识的符号

化和形式化过程。2．专家系统的知识表示专家系统的知识获取与知识表示数据层：数据可以定义为“客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示”。信息层：信息可以定义为“数据所表示的含义”。因此也可以说信息是对数据的解释。同一个数据赋予不同单位和含义可能包含完全不同的信息。数据和信息一般被称为事实知识，它们是有关特定问题领域的部分专业知识，故障诊断专家系统就是以事实作为推理的直接依据。元知识(Meta-

knowledge)层：元

知识是关于如何有效地选择和使用领域知识的知识，所以说它是关于知识的知识。元知识主要用于控制故障诊断过程，它相当于人的智力，即运用知识解决问题的能力。领域知识层：指故障诊断专家系统在进行故障识别时所用的知识，主要是领域专家的启发性经验知识，它表示有关诊断对象的故障和故障征兆之间的对应关系。3．知识的层次结构专家系统的知识获取与知识表示公共知识•指进行故障诊断时所需要的一般知识和方法，

包括航空电子设备教科书和某机型机务维修手册中关于航空电子设备的定义、事实和各种理论、方法等。•这种知识一般已为机务航空电子设备维修领域内专业人员普遍接受。私有知识•指航空电子维修高级专家在长期的实践中积累起来的大量经验知识，即启发性知识。•这种启发性知识是航空电子设备维修高级专家所私有的，在公开的文献中找不到。•航空电子设备维修高级专家正是由于具备了这种启发性知识，在遇到复杂问题时才能迅速抓住问题的关键，作出高水平的分析、判断，找到解决问题的方法。•依据启发性知识还能有效地处理不完全和不确定信息。4．公共知识和私有知识专家系统的知识获取与知识表示陈述性知识•表示用于描述事实性知识，知识表示与知识处理是分开的，知识是静态描述的。•优点在于形式简单、易于知识的修改和扩充。过程性知识•表示用于描述控制策略，说明知识的使用过程，知识表示形式就是含有一系列操作的计算机程序，知识的表示与推理相结合，是动态描述。•优点在于形式灵活、易于表达启发性知识及比较复杂的问题求解知识。5．陈述性知识与过程性知识专家系统的知识获取与知识表示产生式规则其一般形式为：IF<条件>THEN<动作>，表示当条件满足时，可执行相应的动作。产生式规则的前提部分和结论部

分都可以采用多种形式来表达。6．知识的产生式规则表示有时也简称为产生式，或简称为

规则。规则的动作部分也称为规则的结论部分，它可以是一个或一组结论或

动作。专家系统的知识获取与知识表示规则的条件部分也称为规则的前提，它可以是多个子句的逻辑组合。②

数据库•又称事实数据库，它包含解决特定问题的事实或断言。①

规则库•是产生式规则的集合，它包含问题领域的一般性知识。③

控制策略•是执行问题求解过程的规则解释程序。6．知识的产生式规则表示专家系统的知识获取与知识表示产生式系统的规则解释程序以循环方式进行操作，这种循环称为“识别-作用”循环。每次“识别-作用”循环可分为三步：匹配、冲突消解和执行。在进行匹配时，若规则的条件部分和数据库中的事实是用符号串来表示的，则匹配就是简单的符号串比较。若规则的条件部分是一个含有变量的数学表达式，这时匹配就是从数据库中找到表达式中各变量的值，并经过数学运算后判断该表达式是否为真，若为真，则匹配成功

，这种匹配是一种广义匹配。当一条规则的条件部分与数据库匹配成功时，称该规则被激活，规则解释程序即执行该规则。6．知识的产生式规则表示专家系统的知识获取与知识表示②选择优先级最高的规则。这种优先级是由程序员根据具体任④选择条件部分含有数据库中

最新生成事实的规则。①将所有规则合理排序，选择

最先匹配成功的一条规则。③选择条件较多的规则。⑤选择一个原先没有用过的新

规则。6．知识的产生式规则表示专家系统的知识获取与知识表示务事先定义的。产生式系统有多种控制策略，不同的产生式系统可以采用不同的控制策略，产生式系统之间的区别主要就体现在控制策略方面。对于一般问题求解的产生式系统，若不加限制，它就必须采用非常复杂的控制策略来解决模式匹配、冲突消解及回溯等问题。目前，多数基于规则的专家系统都是通过对所用产生式系统做一些限制来降低控制策略的复杂性，但这种限制往往对系统的问题求解能力没有太大影响。6．知识的产生式规则表示专家系统的知识获取与知识表示①模块化。•在产生式系统中规则是

相互独立的，它们只对数据库进行操作，规则之间并不直接调用，对规则的增加、修改和删除独立进行，使系统具有可扩充性。②表示形式的一致性。•所有知识都严格按产生

式规则的形式来表示，

而且用规则条件与数据库进行模式匹配，用规则结论更新数据库，各自功能明确，控制及操作易实现。③自然性。•产生式规则的“IF-THEN”结构接近人类思维和会话的自然形式，

易于被人们理解，易于实现人-机对话。6．知识的产生式规则表示专家系统的知识获取与知识表示知识的产生式表示有以下优点。①推理效率可能较低。•因为产生式系统的推理是靠一系列的“匹配-冲突消解-

执行”过程循环实现的。而

且在每一个推理周期，都要

不断地对全部规则的条件部

分进行模式匹配，这种做法

必然会降低推理效率，而且

随着规则数量的增加，效率

问题会越来越突出。③依赖于已有的经验。•如果缺少经验，则产生式系统将遇到困难。缺少专家的

经验，产生式系统就不能适

用。②非透明性。•虽然个别规则容易理解和定义，但规则之间是相互独立

的，当规则数量达到数百条

以上时，规则间的关系是模

糊的，系统的功能和行为都

难以理解。6．知识的产生式规则表示专家系统的知识获取与知识表示产生式知识表示也存在一些缺点。所以产生式系统适合于具有经验知识的故障诊断领域，而且对于小规模的问题其优点较明显，当规则数目较大时，其缺点较突出。因此，必须对知识库和数据库的结构做改进，才能使之适应较复杂的问题求解。6．知识的产生式规则表示专家系统的知识获取与知识表示https://www.ypppt.com/7.3专家系统的推理方式与控制策略专家系统的推理方式与控制策略推理方式推理机控制策略基于规则的诊断推理反向推理确定知识的选择确定知识的运用正向推理混合推理专家系统的推理方式与控制策略①正向推理(Forward

Chaining)，是由已知征兆事实到故障结论的推理，因此又称为数据(事实)驱动的控制策略。基本思想•将诊断对象已知的征兆事实存入事实库中，从这些征兆

事实出发，正向使用规则，即将规则的条件与事实库中

已知的征兆事实相匹配。•若匹配成功，则激活该规则，

将规则的结论部分作为新的

事实添加到事实库中。•重复上述过程，直到没有可匹配的新规则为止。优点•用户可以主动提供与诊断对象有关的已知征兆事实，而

不必等到诊断系统需要时才

提供，系统可以很快地对用

户所输入的征兆事实做出反

应；•而且这种推理控制简单，容易实现。缺点•规则的执行似乎漫无目标，可能执行许多与目标无关的

操作，从而导致推理的低效

性；•另外，由于正向推理目标不明确，其解释功能也较难实

现。•因此，正向推理比较适合于已知初始数据，且目标空间

较大的问题，如设备的在线

监测和控制。基本思想•先假设一个目标成立，然后在知识库中查找结论与假设目标

匹配的规则，验证该规则的条

件是否存在。若该条件能与事

实库中的已知事实相匹配，或

是通过与用户对话得到满足，

则假设成立；否则把规则的条

件部分作为一个新的子目标，

重复上述过程，直到所有子目

标被证明成立为止。若子目标

不能被验证，则假设目标不成

立，推理失败，需重新提出假

设目标。优点•推理过程的方向性强，不必使用那些与假设目标无关的规则，

而且这种推理方式能对其推理

过程提供明确的解释信息，告

诉用户它所要达到的目标及为

此所使用的规则。缺点•初始目标的选择较为盲目，用户不能主动提供有用信息来控

制推理，当可能的结论数目很

多，即目标空间很大时，推理

效率不高。•因此，它适合于目标空间较小的问题。专家系统的推理方式与控制策略②反向推理(Backward

Chaining)，是由目标到支持目标的证据推理过程，因此又称为目标驱

动的推理。专家系统的推理方式与控制策略③混合推理。正向推理和反向推理是控制策略中两种极端的方法，各有其优缺点。正向推理的主要缺点是推理盲目；反向推理的主要缺点是初始目标的选择盲目。解决这些问题的有效办法是将正向推理和反向推理结合起来使用，即混合推理。然后，采用反向推理，进一步验证候选目标集中的目标是否成立。首先，根据已知事实，采用正向推理初步确定候选目标集。https://www.ypppt.com/7.4基于CLIPS的飞机电气系统

专家系统案例CLIPS它集成了高效的多模式匹配Rete算法作为推理机核心算法，具有规范的规则编码格式。依据其开发参考文档即可以掌握CLIPS的运行逻辑和知识库建立的一般方法。具有可移植性高、成本低和易于与外部系统集成的特点。是目前应用最为广泛的专家壳程序。基于CLIPS的飞机电气系统专家系统案例1

．CLIPS系统简介该专家系统软件可以运行在Android系统上，应用程序分为故障诊断界面程序和CLIPS推理机库程序两部分。专家系统的知识库以文本文档形式存在，运行时在应用程序中调用，用户可以使用通用的文档编辑器按照CLIPS知识库规则编写、修改规则。在CLIPS专家系统中，知识以规则和事实的形式进行编码，其中规则采用类似IF…/Then…结构，左边(IF…)用于事实的匹配，若内存中有匹配的事实存在，则执行右边(Then…)的操作，如产生新的事实。CLIPS推理机本质上只支持正向推理，但可以通过适当的设计规则利用正向推理逻辑来实现逆向推理目标。基于CLIPS的飞机电气系统专家系统案例1

．CLIPS系统简介为了保证知识库知识覆盖的完整性和高效率，飞机电气系统故障诊断规则集合同时采用两种方法建立。一种是根据飞机维护手册和线路手册，按照飞机电气系统的架构建立故障树，然后再将故障树转化为规则编码。假设以故障FaultA为顶事件的故障树中，有3个基本事件(Fact1、Fact2和Fact3)为所有可能的故障源，则确认Fact1为故障源需要以下3个事实作为左边条件：①FaultA存在；②Fact2不成立；③Fact3不成立。(defrule

Fact1-confirming(FaultA

exist)(Fact2negative)(Fact3negative)=>(assert

(Fact1positive)))其中，defrule关键词表明括号内是对一条规则的定义，其后“Fact1-confirming”是这条规则的名称。基于CLIPS的飞机电气系统专家系统案例2．基本推理规则的建立这条规则用CLIPS语言编码如下：在“=>”之前的三条信息为左边条件。如果在专家系统运行的时候，这三个条件成立(存在于程序条件集合缓存之中)，则“=>”之后的操作将被执行，即申明(assert)Fact1positive

，这样

Fact1positive就会被加入到程序条件集合中去，作为最终推断的结论的一部分或者用于下一步的推论(因为Fact1positive可能是另外一个规则的左边条件)。可以按这些基本事件出现的可能性大小给规则设定优先级以控制条件检查(故障隔离检测)的顺序。假设若FaultA出现，那么很有可能是Fact2导致的。通过给经验知识设定更高的的优先级参数，可以使经验知识先于故障树知识被检测。从而提高故障诊断效率。则可直接将FaultA作为规则的左边条件，将对Fact2的检测作为规则的右边操作。基于CLIPS的飞机电气系统专家系统案例2．基本推理规则的建立基于经验的规则基于故障树的建立方式可以大大提高推理的效率和实用性可以保证系统知识的完整性3．基于规则的故障树处理技术基于CLIPS的飞机电气系统专家系统案例该专家系统设计了基于规则的故障树生成和修剪技术。考虑到故障树实际上是根据系统结构以及信号交联等信息建立起来的，因此用事实直接描述这些知识，设计故障树的建立规则和删减规则，根据故障现象和系统状态参数动态建立故障树，并根据故障树节点的特性选择最优的故障树删减顺序。经验知识则直接编码为优先进行故障树删减的步骤，从而和系统知识有机地融合在一起，起到提高效率的作用。需要建立的知识库模块和专家系统工作流程如图7.2所示。3．基于规则的故障树处理技术基于CLIPS的飞机电气系统专家系统案例图7.2基于规则的故障树处理流程为了统一和简化系统知识的输入，需要设计统一的事实(知识信息)模型，基于这些模型输入的系统结构和信号交联关系的信息应足够建立起有效的故障树，同时又足够简洁，使排故工程师可以快速进行知识的收集和录入。CLIPS中支持模式化事实编码，下面分别为系统组件事实模型和组件失效模式事实模型：(deftemplate

part

(slot

name)(multislot

pre-parts)(slot

pre-logic)(multislot

fol-parts)(slot

is-trouble)(slot

is-failure)(slot

engagement))(deftemplate

failure-mode

(slot

part-name)(slot

id)(slot

description)(slot

state)(slotcheck-method)(slot

statement)(slot

check-type))

基于CLIPS的飞机电气系统专家系统案例3．基于规则的故障树处理技术由于系统知识只涉及到系统结构和信号交联的描述，因此可以十分容易地根据飞机维护手册和线路手册上的内容建立完整的事实集合。配合一整套故障树生成和删减规则集合，就可以将事实集合处理为故障树的节点信息数据。故障树节点信息也用事实模型进行编码，以下分别为故障树中基本事件和逻辑节点的事实模型：(deftemplate

ft-node

(slot

part-name)(slot

logical-node-ahead)(slot

failure-mode)(slotstate))(deftemplate

ft-logical-node

(slot

logical-node-name)(slot

logical-node-ahead)(slot

branch-count)(slot

depth)(slot

state))

基于CLIPS的飞机电气系统专家系统案例3．基于规则的故障树处理技术(defrule

ft-build-up查找是否存在还未处理完的故障树节点=>(如果有，则进行如下处理)将该节点对应部件的失效模式加入到基本事实将该节点对应部件后续相连部件加入为下级门节点，并设定其为未处理完的故障树节点如果未处理完的故障树节点已经存在于故障树中，则停止处理，并将该节点状态定义为循环这两个事实模型用于描述故障树节点的信息，包括基本事实的组件失效模式和门节点的逻辑类型和其上级节点等信息。其中，branch-count表示门节点分支计数，state表示故障树删减状态。故障树的生成规则设计伪码如下：

基于CLIPS的飞机电气系统专家系统案例3．基于规则的故障树处理技术节点)故障树的删减规则比生成规则要复杂得多，采用一系列简单的规则集合来实现，因为删减故障树时需要处理较多的特定状态的问题，并且要处理删除故障树时选择切入点的优先级问题。