机组故障诊断专家系统

第六章故障诊断专家系统

专家系统概述

专家系统（Expert system简称ES）是人工智能的一个分支领域，在自然科学、社会科学、工程技术的各个领域得到了广泛的应用，是人工智能领域中最具有吸引力、最成功的研究领域。

专家系统的发展可以分为孕育（1965年以前）、产生（1965—1971）、成熟（1972—1977）和发展（1978—）四个阶段[25]。在70年代ES系统的成熟期，ES的概念与观点逐渐大众化，先后出现了一批较成熟的ES系统，主要是在医学领域，代表性的有MYCIN、CASNET、PROSPECTOR 等ES系统。这一时期的ES系统与第一代系统相比具有：多数使用自然语言对话，多数系统具有解释功能，采用了似然推理技术。

进入80年代后，专家系统的应用范围更加广泛，已扩展到军事、空间技术、建筑设计和设备诊断等方面。在设备的故障诊断领域中，近几年我国也开发了一些专家系统，主要是针对汽轮发电机组开发的故障诊断专家系统。水电机组的结构与运行原理同汽轮发电机组相似，但却有不同之处，因此水电机组故障诊断的研究即具有一定的理论基础，又具有很大的必要性。

专家系统发展到现在，已经得到许多领域专家的认可，但是对于专家系统的定义到目前为止还没有一个统一的说法。一种意见认为：专家系统是利用具有相当量的公认、权威的知识来解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统，可以根据人为提供的数据、事实和信息，结合系统中存储的专家经验或知识，运用一定的推理机制进行推理判断，最后给出一定的结论和用户解释以供用户决策之用。

持有另一种意见的人则认为：专家系统是一个具有知识库和具体计算机的系统，其知识库中的知识来源于某领域专家的技能和经验；可以对某一任务提出建议或给出合理的决策；能判断自己的推理路线并以简明的形式显示出来；常采用基于规则的程序设计。

第三种意见认为：专家系统是一个使用知识和推理的智能计算机程序，它的目的是解决人类专家很难解决的一些问题；专家系统中的知识由事实和启发式信息构成，其事实构成了共享且为专家认可的知识信息体；专家系统的启发式信息则是一些独特的推理规则，如似然推理规则、优化猜测规则等。

上述对专家系统的理解都有两个概念—“专家系统是一个智能计算机程序，它利用知识和推理过程来解决那些需要大量的人类专家知识才能解决的复杂问题。所用的知识和推理过程可认为是最好的领域专家的专门知识的模型”。

一般而言，专家系统具有如下特点：

a)象人类专家一样可以解决一些困难问题；

b)以知识为基础；

c)用适当的方式进行人机交流，包括使用自然语言；

d)具有专家水平的专门知识。专家系统所具有的知识面可以很窄，但针对某个特定领域，必

须要有专家的水平；

e)具有符号处理的能力。专家系统能采用符号准确地来表示领域有关的信息和知识，并对其

进行各种处理和推理功能，这里用符号表示的知识和信息超越了数据的范畴；

f)具有一般问题的求解能力。专家系统具有一种公共的智能行为，能做一般的逻辑推理、目

标搜索和常识处理等工作；

g)具有一定的复杂度与难度。专家系统所处理的知识都是专门的领域知识。若领域问题不具

有一定的复杂度与难度，就根本不需要专家来解决；

h)具有解释功能。专家系统在解题的过程中，应能解释获得结果的原因。这就是专家系统的

透明性；

i)具有获取知识的能力。与人类专家一样能通过学习不断丰富自己的知识和扩充知识库，高

级专家系统也应有进一步不断获取知识的能力；

j)具有自学的能力，能从系统运行的经验中不断总结新知识和更新老知识。目前，该能力还是停留在初级阶段，还没有找到更好地解决学习问题的方法；

k)具有较好的可扩充性与可维护性，因为专家系统一般都把程序的控制和推理机构与知识分离，相对地互相独立；

专家系统是一种智能的计算机程序，而这种智能计算机程序不同于传统的计算机程序。专家系统可以表示为：

知识+推理=专家系统

而传统计算机程序为：

数据+算法=程序

专家系统与传统计算机程序的区别：

a）总体上说，专家系统是一种属于人工智能范畴的计算机应用程序，人工智能的各种问题的求解策略和方法都适用于专家系统。专家系统使用的求解方法不同于传统应用程序的算法。

专家系统求解的问题是不良结构或不确定性的问题，而传统的程序求解的是确定的定规类

问题。

b）从功能看，专家系统模拟的是人类专家在问题领域上的推理，而不是模拟问题本身。传统的程序是通过建立数学模型去模拟问题领域。

c）从组成结构上，专家系统解决问题有三要素：描述问题状态的综合数据库或全局数据库，存放启发式经验知识的知识库，以及对知识库中的知识进行推理的推理机。知识库的知识

与领域专家密不可分，需要经常地补充和修正，它同推理机相互独立，增加了系统的灵活

性。传统的计算机程序只有数据级和程序级两级结构，将描述算法的过程性计算信息和控

制性判断信息一起编码在程序中，缺乏专家系统的灵活性。

总之，专家系统是使用某个领域专家的领域知识来求解问题，而不是使用某些从计算机科学和数学中推导出的与领域相关性不大的方法来求解问题。

专家系统是求解某一领域的智能计算级程序，因此专家系统应具备以下几个功能：

a)存储问题求解所需的知识。

b)存储具体问题求解的初始数据和推理过程中涉及到的各种信息，如中间结果、目标、子目

标以及假设等等。

c)根据当前输入的数据，利用已有知识，按照一定的推理策略，去解决当前实际问题，并可

以控制和协调整个系统。

d)能够对推理过程、结论或系统自身行为做出必要的解释，如解题步骤、处理策略、选择处

理方法的理由、系统求解某种问题的能力、系统如何组织相管理其自身知识等．这样既便

于用户的理解和接受，同时也便于系统的维护。

e)提供知识获取、机器学习以及知识库的修改、扩充和完善等维护手段。只有这样才能更有

效地提高系统的问题求解能力及准确性。

f)提供一种用户接口，既便于用户使用，又便于分析和理解用户的各种要求和请求。

一个完整的专家系统必须具有以上的功能，因此可以决定一般的专家系统的结构。专家系统结构由三种结构：基本型、一般型和理想型。

图6-1 专家系统的基本结构

图6-1给出了基本型的结构，它包括两个主要部分：知识库和推理机。这种结构比较简单，知识工程师与领域专家直接交互，收集与整理领域专家的知识，将其转化为系统的内部表示形式并存放到知识库中；推理机根据用户的问题、求解要求和所提供的初始数据，运用知识库中的知识对问题进行求解，并将产生的结果输出给用户。

图6-2给出了专家系统结构的一般型。以MYCIN为代表的基于规则的专家系统（Rule-based Expert system）采用了这种结构，是由所谓的产生式系统发展起来的，在目前专家系统建造中比较

流行．这种结构包括六个部分：知识库、推理机、综合数据库、人机接口、解释机以及知识获取程序。其中知识库、推理机和综合数据库是目前大多数专家系统的主要内容。

图6-2专家系统一般型

(1)知识库（Knowledge Base ,缩写KB）。用以存放领域专家提供的专门知识。这些专门知识包含与领域相关的书本知识、常识性知识以及专家凭经验得到的试探性知识．专家系统的问题求解是运用专家提供的专门知识来模拟专家的思维方式进行的，这样知识库中拥有知识的数量和质量就成为一个专家系统中系统性能和问题求解能力的关键因素．因此，知识库的建立是建造专家系统的中心任务。

(2)综合数据库。用于存放关于问题求解的初始数据、求解状态、中间结果、假设、目标以及最终求解结果。

(3)推理机（Inference Engine）。在一定的控制策略下针对综合数据库中的当前信息，识别和选取知识库中对当前问题求解有用的知识进行推理。在专家系统中，由于知识库中知识往往是不完全的和不精确的，因而其推理过程一般采用不精确推理．

(4)知识获取程序。在专家系统的知识库建造中用以部分代替知识工程师进行专门知识的自动获取，实现专家系统的自学习，不断完善知识库。

(5)解释程序。根据用户的提问，对系统提出的结论、求解过程以及系统当前的求解状态提供说明，便于用户理解系统的问题求解，增加用户对求解结果的信任程度。在知识库的完善过程中便于专家或知识工程师发现和定位知识库中的错误，便于领域的专业人员或初学者能够从问题的求解过程中得到直观学习。

（6）人机接口(Man-Machine Interface)。将专家或用户的输入信息翻译为系统可接受的内部形式，把系统向专家或用户输出的信息转换成人类易于理解的外部形式。

上述的两种专家系统的结构只是各应用领域类专家系统的基本和核心。对于水电机组的故障诊断专家系统而言，其组成除了上述六个部分外，还应该包括在线监测子系统、机组实际参数库、征兆事实库、信号分析程序、征兆获取程序、故障处理程序和监测数据库。

图6-3水电机组故障诊断专家系统

图6-3是水电机组专家系统示意图，图中各部分功能为：

（1）机组参数库：用于存放机组有关的结构和功能参数（如水电机组的设计参数）以及机组过去运行情况的背景信息。

（2）诊断知识库：诊断知识库是机组故障诊断专家系统的核心，也是影响机组故障诊断专家系统性能的瓶颈。其用于存放水电机组领域专家的各种与机组故障诊断有关的知识，包括机组征兆、控制知识、经验知识、对策知识和翻译程序。这些知识是由知识工程师和水电专家合作获取到的，并通过知识获取模块按一定的知识表示存入到诊断知识库中。

（3）征兆获取模块：采用一定的征兆获取方法，对监测数据库中的数据进行分析，获取征兆。常用的方法为时域提取和频域提取。但亦可研究利用小波分析来提取故障征兆。

（4）知识获取模块：知识获取模块负责对诊断知识库进行维护和更新，包括知识的输入、修改、删除和查询等管理功能及知识的一致性、冗余性和完整性等维护功能。同时，将机组发生的且以前没有遇到过的新情况补充到知识库中。

（5）推理机：推理机是一组程序，用于控制系统的运行。利用诊断知识库的知识，并提取征兆事实库的事实按照一定的问题求解策略，进行推理诊断，最后给出诊断结果。诊断推理模块是诊断系统的关键，它的推理模式和推理依据对诊断的准确性起决定作用。它可分为：自动诊断和人工干预诊断。自动诊断不需要人工干预，所有过程均由系统自动完成，并最后给出诊断结果和诊断解释。人工干预诊断需要用户提问，获得更多的征兆信息，以便更精确地进行诊断，

（6）解释模块：负责对用户提出的问题进行解释，并给出诊断依据。其是用户了解诊断结果并对诊断结果可靠性进行判断的依据。

（7）故障决策模块：根据诊断结果给出系统应采取的措施。

（8）人机接口模块：用于用户、专家和知识工程师与机组诊断系统进行交互。将用户输入的信息转换成系统能辨认的信息，同时将系统信息转换成用户易于理解的外部表示形式（图形、图表、表格、自然语言等）。

专家系统可以按照多种不同的方法进行分类。

按照推理控制策略分类，可分为正向推理专家系统、反向推理专家系统、元控制专家系统等。

按照专家系统的应用领域来分类，可分为医疗专家系统、勘探专家系统、石油专家系统、数学专家系统、物理专家系统、化学专家系统、气象专家系统、生物专家系统、工业专家系统、法律专家系统、教育专家系统等。每个大类系统又可以分为若干个小类，工业专家系统按照对象不同可以分为汽轮机专家系统、压缩机专家系统、水轮发电机专家系统、FMS专家系统等。

按照知识表示技术分类，可分为基于逻辑的专家系统（Logic-based Expert system）、基于规则的专家系统（Rule-based Expert system）、基于语义网的专家系统、基于框架的专家系统(Frame-based Expert system)等。其中比较有代表性的是MYCIN基于规则的专家系统。

按照专家系统所解决的问题性质分为：

a)解释型。通过对采集到的数据进行分析，解释深一层的结构或内部可能情况等的系统。

这个范畴包括语言理解、图像处理、信息解释和智能分析。语言理解系统HERASAY系

统就属于这类系统。这类系统的特点是输入数据包含许多干扰因素。

b)诊断型。根据输入信号找出处理对象存在的故障，并给出排除故障方案的系统。此类系

统主要应用于医学、电子、机械和软件等的诊断。例如，治疗细菌感染的系统MYCIN，

计算机硬件故障诊断系统DART，旋转机械故障诊断专家系统DIVA。这类系统的特点

是故障与现象之间一般没有一一对应关系。

c)预测型。根据处理对象过去和现在的情况推断未来的可能结果的系统。这个范畴包括天

气预报、人口预演、交通预报、农业产量估计和军事预测等。这类任务的特点是事件和

数据随时间变化。

d)设计型。根据设计要求制定方案或图样的系统。这类问题包括线路设计、建筑物设计、

财政方案设计等。这类系统的特点是设计要求与设计构件不匹配，并且多项设计要求之

间存在重叠或隐含联系。

e)规划型。根据给定目标拟订行动计划的系统。这类问题包括自动程序设计、机器人、线

路、通讯、实验和军事计划等。这类任务的特点是目标的描述通常是含糊的，目标与可

行操作之间并不一定完全匹配，并且各种操作之间可能相互制约或抵消。

f)监测型。将监测对象的行为同期望行为进行比较，实施监测系统的工作。这类问题包括

核电站、机场调度、病人监护等。例如，核反应堆事故诊断与处理系统REACTOR.。这

类系统特点是实时性强，要求及时收集处理对象以各种方式发出的有意义的信号，快速

鉴别信号异常原因，并及时准确地确定是否需要报警。

g)教学型。是诊断型和调试型的结合，主要用于教学和培训任务。这类专家系统不但能对

领域知识进行传授，而且能对学生提问，指出学生回答中的错误，并进行解释、分析错

误的原因以及指导纠正错误等等。

h)调试型。根据计划、设计和预报的能力，对诊断出的问题产生修正或建议，即给出已确

认故障的解决方案。

i)维修型。根据纠错方法的特点，制定并执行已诊断出问题的修正计划。这类问题包括自

动化、航天控制系统等。这类系统必须根据对象的特点，从多种纠错方案中选择最佳方

案．

j)控制型。完成实时控制任务，它们大多是监测型与维修型的结合体。

按照所采用的推理技术分类，可分为确定理论推理技术专家系统、主观Bayes推理技术专家系统、可能性理论据理技术专家系统、D/S证据理论推理技术专家系统等。

按照专家系统的结构分类，可分为单专家系统和群专家系统(亦称协同式多专家系统)。而群专家系统按其组织方式又可分为主从式、层次式、同僚式、广播式以及招标式等。

对于确定的专家系统，可能属于一类专家系统，也可能属于两种或两种以上。它们之间是互相交叉，兼有多种类型的功能。上述专家系统的分类只是为了更好地理解专家系统。

水电机组专家系统的示意图如图6-3，在求解问题的分类上，它具有解释型、预测型、监测型、诊断型、调试型以及维修型的全部或部分功能。

水电机组故障诊断系统所采用的方法有模糊逻辑法、故障树分析法、专家系统、神经网络等。其中专家系统的研究是应用热点，而且专家系统与其它诊断方法相比具有很大的优点。

a)适应性强。专家知识在任何计算机硬件上都是可利用的，专家系统是专家知识的集成体。

b)持久性。专家知识是持久的，不像领域专家那样会退休，或者死亡，专家系统的知识会

无限地持续，而且可以不断地更新学习。

c)低成本。提供给用户的专家知识成本非常低。

d)具有很大的经济效益和社会效益。

e)低危险性。专家系统可用于噪声大的环境。

f)响应快。迅速或实时的响应对某些应用来讲是必要的．依靠所使用的软件或硬件，专家

系统可以比专家反应得更迅速和更有效．某些突发的情况需要响应得比专家更迅速，因

此实时的专家系统是一个好的选择。

g)高可靠性。专家系统可增强运行人员正确决策的信心。这是由专家系统提供一个辅助解

释、决策观点得到的。此外，专家系统还可协调多个专家的不同意见。不过，当专家系

统是由某一个专家独自编程设计的，那这个方法有可能失效。如果专家没有犯错误的话，

专家系统应该始终与专家意见一致。

h)专家知识复合。复合专家知识可以做到在一天之内的任何时候同时和持续地解决某一问

题。由几个水电领域专家复合起来的知识，其专家水平可能会超过一个单独的专家。

i)具有解释、说明功能。专家系统能明确、详细地解释导出结论的推理过程，但是对于专

家或其它人员有可能会对详细步骤说明感到厌烦、不情愿甚至可能没有能力去这样做。

明确、详细的解释有利于用户做出正确的决策。

j)响应过程稳定、完整。在实时和突发情况下，领域专家可能由于压力或疲劳而不能高效地解决问题，甚至可能会导致错误的决策。专家系统是一个智能的计算机程序，它的响

应稳定。

k)智能知识库。专家系统能以智能的方式来存取一个知识库或数据库，同一领域内不同专家开发的知识库可以互相融合。

l)知识系统化。开发专家系统的过程中，专家知识必须以精确的形式输入到计算机中，所以领域知识要被明确地了解而不是被隐含于专家的脑海中。这样，对领域知识正确性、

一致性和完整性的检查，把知识进行了系统化。

由于专家系统的优越性，对它的研究开展得也比较多。在水电机组故障诊断领域中，对专家系统的研究开展得比较晚，而且开发出来的专家诊断系统是非自主性，需要人为的参与和干涉。同其它领域的专家系统一样，水电机组故障诊断专家系统研究的主要有五个方向。

（1）故障机理的研究

故障机理的研究就是研究故障发生的原因、故障传播的途径、故障发生的特征等。

（2）知识获取

知识获取就是研究如何将专家头脑中的领域知识转移和转换到计算机中，这一步骤是诊断专家系统的瓶颈。知识获取是专家系统中最重要的研究课题。

（3）知识表示

知识表示是用计算机能够接受并处理的符号和方式来表示领域专家的知识，它是交叉于人工智能与认知科学之间的一项重要研究课题。它不仅涉及到信息以何种方式存放于人类大脑，而且研究大量知识在符号计算中以如何形式进行描述。

（4）不确定性推理

不精确、不完全、概念模糊等统称不确定。不确定推理是指依据不确定的证据和事实，利用不确定的知识、通过不确定的推理过程，推得不确定但近似合理的结论。

不确定推理的主要研究内容是在基本的推理方法基础上，研究不确定测度的表示方法与理论，以及不确定测度在推理过程中的传播与控制。

（5）推理控制策略

控制策略指推理按什么次序来进行，其涉及到问题求解领域的规划与控制，涉及在解的过程中如何和何时选用知识库中的知识。

上述五个是主要的研究课题，但是对于故障诊断专家系统而言，还有其它领域需要深入的研究，如专家系统的解释机制、专家系统的构造、知识库的管理与维护等。

故障诊断专家系统随着其它相应科学技术的发展，也在不断地发展。由原来的单模式专家系统向集成式专家系统发展，根据专家系统的不同子系统和不同问题特点采用不同的推理模式，甚至采用混合推理模式，不同的推理模式发挥不同的作用，从而达到快速准确地求解问题。

未来的故障诊断专家系统是基于网络的远程诊断系统。现在的诊断专家系统是面向单机组、单电厂，随着远程技术的完善和web网的普及，专家系统将向网络化发展。知识库、综合数据库等可以实现资源共享，从而加速了知识库、综合数据库等的建造和维护。

知识表示

水电机组故障诊断专家系统的研究致力于在水电机组的故障诊断领域内建立高性能智能程序，其实质就是把水电机组的故障诊断领域问题求解有关的知识有机地结合到程序设计中，使程序能够像水电专家一样进行推理、学习、解释，实现问题求解。诊断专家系统的研究和设计重点在于知识处理，包括知识的获取、表示和运用三个核心环节。知识表示主要研究用什么样的方法将求解问题所需知识存储在计算机中，开发操作这些知识的推理过程，使知识表示和运用知识的推理控制相融合，便于计算机处理。

在故障诊断专家系统中，知识表示模式的选择不仅对知识的有效存储有关，也直接影响着系统的知识获取能力和知识的运用效率，因而，知识表示是知识工程中最基本的问题之一，也是专家系统研究的最热门课题。

概述

知识是专家系统的核心。机组故障诊断专家系统的性能取决于系统所拥有知识的质量和数量。系统的工作过程是一个获得知识并应用知识的过程。

（1）数据

知识处理中的数据比数学中的数据具有更广泛的含义。我们把数据确切地定义为“客观事物的属性、数量、位置及其相互关系等的抽象表示”。

例如，符号10，12，1010，A等都可表示数据“十”，它既抽象地表示振动幅值10（㎜），也可表示轴承温度升高10度。

（2）信息

我们定义信息为“数据所表示的含义(或称数据的语义)”。信息是对数据的解释。是加载在数据之上的。反过来说，数据是信息的载体。“10”抽象地表示振动幅值10（㎜），也可表示轴承温度升高10度。这说明同样一个“数据”在不同的场合可以有不同的解释，或者说负载着不同的信息。一个信息可用一组叙述词及其值来描述：

(叙述词1：值1…，叙述词n；值n)

它描述一件事、一个物体或一种现象的有关属性、状态、地点。

例如，“水电机组顶盖振动剧烈”可描述为“物体：水电机组，部位：顶盖，状态：振动，程度：剧烈”。

（3）知识

所谓知识是人们在改造世界的实践中所获得的认识和经验的总和，它是人类进行一切智能活动的基础。有了知识，人类才可以处理各种问题。关于知识的确切定义至今尚未形成，比较有代表的几种定义方式有；

a)的认为：知识＝事实十信念十启发式。

知识的定义虽然有不同形式，但都可以由提出的三维空间来描述，如图6-4所示，知识的范围，从具体到一般；知识的目的，从说明到指定；知识的有效性，从精确到不精确。

知识按照层次可分为：元知识、领域知识、信息、数据。数据是最底层的知识形式，信息是数据所表示的含义。领域知识是指故障诊断专家系统在进行故障识别时所用的知识，主要是专家的启发性经验知识，表示诊断对象的故障和故障识别之间的对应关系。

图6-4 知识表示图6-5 知识层次下例就是领域知识：

if 300～500Hz then 水轮机气蚀

if （～）转频then 机组涡带振动

if 2倍电流频率then 发电机定子合缝松动

最高层是元知识（Metaknowledge）。元知识是关于如何有效地选择和使用领域知识的知识，它是关于知识的知识。一个水电机组故障诊断专家系统可以设计为具有几个不同型号机组的知识，元知识可以决定具体对待对象时应用那个知识库。比如：设计有混流式、轴流式、贯流式水轮机时，诊断混流式水轮机时，就要选择混流式知识库。

通常把元知识分为两类。一类是关于我们知道知识的知识，这类知识刻划了领域知识的内容和结构的一般特征．如知识产生的背景、范围、可信程度等等；另一类是关于如何运用知识的知识，如在问题求解当中所采用的推理方法，为解决一个特殊任务而必须完成的活动的计划、组织和选择方面的知识．近年来，元知识的开发与运用逐渐引起了人们的重视。其是提高专家系统性能的一种有效途径，并成为新一代专家系统的一个重要标志。

知识可分为先验知识和后验知识。先验知识（Priori）来自于拉丁文，意思为“超前的”。这种知识不依赖于感觉器官而获得的知识。例如，水轮机将水能转换为机械能是遵循能量守恒定律的。与先验知识相反的是由感觉器官所获得的知识，即后验知识。后验知识的正确与错误可以用感觉经验来证明。

知识可以进一步划分为过程性知识(Procedural knowledge)、说明性知识(Declarative knowledge)和默认性知识(Tacit knowledge)。过程性知识常常是指知道如何做某事，例如知道如何调整水轮机导叶开度来保证一定的出力。说明性知识是指知道某事是对的还是错的，它常用说明语句的形式来表达知识，例如“机架振动过大时，可调整出力”。默认性知识由于不能用语言来表达，常被称作无意识的知识(Unconscious knowledge)。

知识按其含义大致可分为：事实、规则、规律、推理方法。事实是对客观事物属性的值的描述。一般这种知识中不含任何变量，可以用一个值为“真”的命题来表达。例如“水是可压缩的”，“水轮机转速是135（r/min）”等都是事实。规则是可分解为前提(或条件)和结论(或动作)两部分的那种能表达因果关系的知识，一般形式为：如果A则B，其中A表示前提，B表示结论。规律是事物之间的内在的必然联系。在上述形式的规则里，根据其适用范围，可细分为(前提或结论中)不带变量的规则和带变量的规则两种，我们一般把带变量的规则称为规律，规则中的变量一旦被实例替换为一个具体值，规律就变成一条具体的不带变量的规则。推理方法是一种很重要的知识，它可以从已知的知识推出新知识。推理方法包括：演绎推理、归纳推理、联想和类比、综合与分析、预测、假设与验证、直觉与灵感。

从知识的确定程度来分类，知识可分为确定性知识和不确定性知识两类。确定性知识可以用经典逻辑命题(有唯一真或假的陈述语句)来描述，是一类“非真即假”的知识。反之，若知识并非“非真即假”，可能处于某种中间状态，这种知识称为不确定知识，这类知识往往要用模糊命题或模态命题来表达,，例如“水导摆度过大”。

从知识的应用范围可分为一般知识与专业知识两类。一般知识包括领域问题求解有关的定义、事实和各种理论方法。这种知识为领域内专业人员一致接受、认可，并且往往已收录在教科书或参考书中。专业知识是那种在已发表的文字材料中难以找到的知识，是凭经验获取的启发性知识。一个专家正是由于他具备了专业知识，才使得遇到复杂问题时能够做出高水平的分折、猜测、识别出有希望的求解途径，并有效地处理不完全、不精确甚至有错误的数据，从而解决难题。获取和更新、组织专业知识是建造专家系统的中心任务。

知识按使用范围可分为：公共知识（public knowledge）和私有知识(private knowledge)。公共知识是指进行故障诊断时所需的一般知识和方法，其包含已被广泛应用的定理、经验性知识等。私有知识是指只有专家自己经过长时间的实践摸索积累的大量经验性知识。例如：在定转速的条件下，轴承振动量的一倍频幅值大且相位稳定，专家就可以马上判定机组存在不平衡故障。私有知识使得专家系统的智能性更高。

从知识在问题求解过程中的作用可分为静态知识和动态知识两类。静态知识主要指对象性知识，是关于问题领域内事物的事实、关系等，它包括了事物的概念、事物的分类、事物的描述等。动态知识是关于问题求解的知识，它常常是一种过程，说明怎样操作已有的数据和动态知识以达到问题的求解，是反映动作过程的过程，如一个问题领域内关于推理路径的方向、推理过程、可理解性等方面的知识、启发性方法等。

知识按表示的形式可分为：陈述性知识和过程性知识。陈述性知识用于描述事实性知识，知识描述是静态的。过程性知识用于描述控制策略，说明知识的使用过程，表示形式就是含有一系列操作的计算机程序，知识描述是动态的。

知识具有非常深广的内涵，从不同的角度有不同的分类，但是知识都具有如下的属性。

a)真假性。知识是对客观事物及客观世界的反映，它具有真假性，可以通过实践检验其

真伪，也可以通过逻辑推理证明其真假。

b)相对性。一般知识不可能无条件的真，即其绝对正确；但也不可能无条件的假，即绝

对谬误，都是具有相对性的。在一定条件下或特定时刻为真的知识，当时间、条件或

环境发生变化时可能变成假。

c)不完全性。知识往往是不完全的。这里不完全大致分为条件不完全和结论不完全两大

类。

d)具有模糊性和不精确性。现实中知识的真与假，往往并不总是“非真即假”，可能处

于某种中间状态，即所谓具有真与假之间的某个“真度”，即模糊度和不精确度。例

如“水头低了，水轮机的出力就小了”。“低了”，“小了”都是一些模糊概念。在

知识处理中必须应用模糊数学或统计方法等来处理模糊的或不精确的知识。

e)可表示性。知识作为人类经验存在于人脑之中，虽然不是一种物质东西，但可以用各

种方法表示出来。一般表示方式包括符号表示法、图形表示法和物理表示法。

f)可存储性、可传递性和可处理性。既然知识可以表示出来，那么就可以把它存储起来；

知识既可以通过书本来传递，也可以通过教师的讲授来传播，还可以通过计算机网络

等来传铅，知识可以从一种表示形式转换为另一种表示形式：知识一旦表示出来，就

可以同数据一样进行处理。

g)相容性。相容性是关于知识集合的一个属性．即存在于一体(如专家系统的知识库)识

之入应该是相互不矛盾的．即从这些知识出发，不能推出相互矛盾的命题。

知识表示法又称知识表示模式。知识表示是ES研究中的一个基本问题。什么是知识表示呢？一般认为知识表示是描述客观世界的一组约定，是知识的形式化或符号化的过程。知识表示方法是研究各种数据结构的设计，并把一个问题领域的知识通过这些数据结构结合到计算机系统的程序设计过程中。知识表示方法的好坏对知识处理的效率和应用范围影响很大，对知识获取和学习机制的研究也有直接的影响。

知识的表示往往与知识的获取和知识的运用结合起来研究，以求知识处理的最佳效果。选择合适的知识表示方法要考虑以下几个方面的因素：

a)准确性和一致性。表示方法应具备良好的定义的规则保证推理的正确性，所表示的知识

之间不应出现自相矛盾，以便能明确的表示各类知识。

b)独立性。表示方法对于各类知识的表示机制应该是尽可能避免重复或冗余，使表示方法

简单明了。

c)易理解性。所表示的知识应易读、易懂、便于知识获取、知识库检查、修改及维护。

d)可访问性。应能有效地利用知识库中的知识。

e)可扩充性。应能方便、灵活地扩充知识库。

f)完备性和弱完备性。应能正确地、有效地将问题求解所需的各类知识表示出来。

近年来，知识表示作为人工智能领域中一个专门被研究的课题发展很快。专家系统中的各种知识表示方法大致可分为两类；陈述性知识表示法和过程性知识表示法。陈述性表示法，把知识表示成为一个静态的事实集合。并附有处理它们的一些通用程序。过程性表示法，将一组知识表示成如何运用这些知识的过程，粗略地说，一个子程序或一个函数可以是某种知识的过程性表示。

陈述性表示的优点是；形式简单，采用数据结构表示知识，清晰明确，易于理解，增加了知识的可读性，模块性好，减少知识间的联系，便于知识的获取、修改和扩充。其缺点是：陈述性表示的知识不能直接执行，需要其它程序解释它的含义，因此执行速度较慢。

过程性表示的优点是：过程性表示的知识可以被计算机直接执行，处理速度快；便于表达如何处理问题的知识；易于表达怎样高效处理问题的启发性知知识。其缺点是：不易表达大量的知识，且表示的知识难于修改和理解；适合于表示确定性知识；适合于处理完整、准确的数据。

专家系统的知识表示从表示方法上主要有状态空间法、Petri网、神经网络、语义网络、产生式规则、框架结构法、脚本（Script）表示和谓词逻辑等多种知识表示方法。

逻辑模式是最早广泛用于知识表示的模式，它能够通过计算机作精确处理，其表现方式和人类自然语言又非常接近。

逻辑表示法是人工智能中使用较多的知识表示方法，其中一阶谓词表示法应用最为广泛，这种方法主要用于自动定理证明、问题解答等领域。目前，使用逻辑表示法建造的专家系统还不多见，但随着基于一阶谓词逻辑与归结原理的PROLOG(Programming in logic)语言的推广，使用这种表示方法的专家系统逐渐多起来。

谓词逻辑的合法表达式也称为合式公式wff(well formed formula)公式，合式公式由原子公式、连接词和量词组成的，下面分别加以介绍。

所谓谓词是刻划个体的性质或几个个体间关系的模式。一般地，包含n个个体变元的谓词叫n元谓词，如P(x1,x2…,x n)是n元谓词．

从逻辑角度来讲，一个命题是相应谓词个体变量取为某个固定值所得．如，定义谓词P(X)：x是故障，则P(定子松动)表示是故障；定义谓词R(x，y，：z)：x+y＝z则R(2，3，5)表示“2加3等于5”。进一步，我们可以用逻辑联结词∧(合取)、∨(析取)、￣(非)、→(蕴含)等把一些简

单命题组合成复杂命题来表示复杂的知识或事实。例如，“导叶开度大流量大”这样一句话，通过定义谓词：A(x)：x导叶开度大，B(y)：y流量大，可以表示为：A(x) →B(y)。

逻辑表示法的表达能力是很强的，它所表达的范围依赖于原子谓词(不含任何联结词和量词的谓词)的种类和语义，形式上任一谓词合式公式都是由原子谓词经联结词的连接和两种量词的约束而组成的。谓词合式公式可以归纳定义如下：

a)原子谓词是谓词合式公式的基本单位。

b)若A是谓词合式公式，则A也是谓词合式公式。

c)若A和B都是谓词合式公式，则A和B与逻辑连接词之间的组合也是谓词合式公式。

d)只有有限次复合的合式公式才是谓词合式公式。

原子公式是最基本的合式公式，它由谓词，括号和括号中的项组成的，其中项可以是常量，变量和函数。

例如“立式机组的发电机在水轮机上面”。这一事实可以用原子公式表示为：

ON(stand(GENERATOR, TURBINE))

其中，GENERATOR和TURBINE是常量，用英文大写字母书写，表示个体。ON(在上)是谓词，用英文大写字母书写，表示GENERATOR和TURBIN的关系。Stand是函数，用英文小写字母书写，表示GENERATOR和TURBINE的类型。

逻辑模式的主要优点可归纳以下几点：

a)符号简单，描述易于理解。

b)自然、严密、灵活和模块化。

c)具有严密的形式定义。

d)每项事实仅需表示一次，且利用定理证明技术可以从老的事实推理出新的事实。

其主要缺点是：

a)难于表示过程式知识和启发式知识。

b)由于缺乏组织原则，利用该方法表示的知识库难于管理。

c)由于弱证明过程，当事实的数目增大时易产生组合爆炸。

用逻辑模式求解一个问题的全过程是：

a）用谓词演算将问题形式化。

b）在逻辑表示的形式上建立控制系统。

c）证明从初始状态到达终结状态（目标）。

框架表示法是1975年由美国麻省理工学院提出的，框架一经提出后、得到了人工智能领域的广泛重视与研究。这种表示模式一定程度上能正确地体现人的心理反应；另一方面适合于计算机处理，是一种较好的知识表示方法。

框架是把某一特殊事件或对象的所有知识存储在一起的一种复杂的数据结构，通常用来描述具有固定形式的对象。一个框架（Frame）由一组槽（Slot）组成，每个槽表示对象的一个属性，槽的值（Filler）就是对象的属性值。一个槽可以由若干个侧面（Faces）组成，每个侧面可以有一个或多个值（Value）。

框架的结构可表示如下：

＜框架名＞

槽1：侧面11＜值11l，值112…值11n＞

侧面12＜值121，值122…值12n＞

……………………………………………

……………………………………………

……………………………………………

槽i：侧面i1＜值i11，值i12…值i1n＞

相互关联的框架连接起来组成框架系统，或称框架网。不同的框架网络又可通过信息检索网络组成更大的系统，代表一次完整的知识。

框架可以按应用进行分类：一种是情景框架（situation frame）特定情景下期望出现的知识；一种是行为框架(action frame)包含在特定情景下所执行的行为槽；另一种是因果知识框架(Causal knowledge frame)，它是情景与行为框架的组合，表示因果关系。

以混流式水轮机框架为例：

该图通过对混流式水轮机框架的构造给出了构造一般知识框架的过程和方法。

框架模式的主要优点：

a)有利于“期望制导”的处理，即人们所在的特定环境寻找期望的事情。

b)给定的状况下，通过设计能决定其本身的可利用性或提供其它框架。

c)知识组织方式有利于推理。

其主要缺点：

a)许多实际情况与原型不符.

b)对新的情况不易适应。

在基于框架的系统中，在框架网络上主要有两种活动：一是填槽，即框架未知内容的槽的填写；二是匹配，根据已知事件寻找合适的框架，用于描述当前事件，并对未知事件进行预测。上述两种活动均引起推理，其推理形式有：继承推理，在框架网络中，各框架通过范畴链构成继承

关系。在填槽过程中，如果没有特别说明，子框架的槽值将继承父框架的槽值；匹配，对于一个给定的事件，利用部分已知信息选择初始候选框架；预测、联想与直觉，根据已知的信息寻找部分匹配的框架，从观察事实形成合理假设。

产生式规则表示是目前专家系统中使用最广泛的知识表示法，采用这种表示法的专家系统称为基于规则的专家系统。产生式规则表示法一般用于所谓的产生式系统。产生式表示法是一种比较成熟的表示方法，许多着名的专家系统采用了这种表示法，如MYCIN系统等。

一个产生式系统有三个基本组成部分；综合数据库(global database)、规则库(production rules)和控制系统(control system)。

综合数据库是一组描述过程处理对象的符号集合。在处理具体问题时，它用于问题描述和环境描述，包括与特定问题有关的各种临时信息，纪录处理问题的中间结果、和最终结论。例如，水电机组诊断维修问题中，它可以记录某个机组发生故障时的症状、征兆、采集数据、诊断过程、诊断结果等数据和信息。通常把综合数据库称为短期记忆器或工作存储器。对综合数据库的组织、数据表示方法等，产生式系统没有具体规定，一般根据问题领域的特点选择合适的表示方法，如集合、线性表、链表、树结构、图等都可用于表示综合数据库中的数据。在建立综合数据库时，应注意使库中数据便于检索。

规则库是由一组产生式规则组成的，在产生式系统中，一个规则的条件部分通常是可以和综合数据库匹配的任何模式，通常允许包含些变量，这些变量在匹配过程中可能以不同的形式被约束。而动作部分一般是能引起综合数据库中数据改变的断言或操作。当综合数据库中数据与某一条规则的条件匹配时，执行该规则的动作部分，并可以改变综合数据库中的数据。

对于一条规则应该用什么方式表示，产生式系统未作明确规定，因此可以灵活地选择表示方法。一般而言，在选择规则的表示方式时，尽量做到条件部分和动作部分的表示法与综合数据库中的数据表示形式保持一致，这样便于规则条件与综合数据库的内容进行比较，判别条件部分是否成立，同时也便于根据动作部分修改综合数据库中的数据。还有，在可以有效表达领域知识的前提下，尽可能使条件部分和动作部分的表示简单化，以便于后续控制系统的推理机处理规则。

对于规则知识库的组织方式，可根据领域特点选择合适的方案。比较常用而且简单的方法是顺序存放所有规则。但是当规则数目较大时，这种方法给知识的匹配与检索带来不便，需要分体存放或采用启发性的组织方式。

与综合数据库不同，规则库中的知识是公共知识，并不是关于某一具体的特定问题，而是针对整个领域问题的知识。例如，水电机组诊断维修问题中，它存储着如何诊断机组故障的知识，这些知识并不是针对某个具体型号、或某个具体机组。同综合数据库相比，规则库的知识相对稳定。

规则库是产生式系统的核心，在规则库中，知识以产生式表示，所谓产生式表示，

其一般形式为

P→Q

或

IF(P) THEN(Q)

其中，P表示一组前提(条件或状态)，Q表示若干结论(或动作)。其含义是“如果前提P满足则可推出结论Q或如果前提P满足，则执行动作Q”。条件（condition）可以是一个简单的语句，也可以是多个语句的逻辑组合。规则的动作部分（action）称为规则的结论或规则的右部。

例如：

if 水轮机主轴弯曲或挠曲or 推力轴承调整不良

or 轴承间隙过大

then 水轮机机械振动

if 主轴法兰连接不紧or 转动部分不平衡or 旋转部件与静止部件相摩擦

then 水轮机机械振动

if 300～500Hz then 水轮机气蚀

if （～）转频then 机组涡带振动

if 2倍电流频率then 发电机定子合缝松动

控制系统中的控制推理是产生式系统的整个问题求解过程。它首先把规则库中的条件部分与综合数据库中的内容进行比较，也称为匹配；如果匹配成功，控制系统根据规则中结论或动作部分的描述去修改综合数据库的内容或执行相应的操作。

进一步地说，控制系统根据综合数据库的当前信息，选择决定在当前状态下与综合数据库能够匹配的所有规则，称这些规则为触发规则，然后从被触发的规则中，选择一条规则，称为启用规则，控制系统执行启用规则，并根据启用规则的结论或动作部分修改综合数据库，经修改后的综合数据库又可以触发新的规则；从而使问题求解进行到下一个状态，如此迭代反复，求得问题的最终解。

在问题求解的每一种状态下，与综合数据库匹配的规则可能不止一条，因此需要控制系统采用合适的控制策略以选择一条触发规则作为启用规则，而这一过程称为冲突消解。

冲突消解的策略通常为：

a)将所有规则合理排序，选择最先匹配成功的一条规则。

b)选择优先级最高的规则，这种优先级是系统设计员根据具体任务事先定义的。

c)选择多条件的规则。

d)选择未使用或新产生的规则。

e)选择条件中部分含有最新生成事实的规则。

控制系统的工作可以描述为“匹配—冲突消解—操作”的三个周期循环运转，直至解决问题为止。冲突消解策略是控制系统的主要问题之一。

产生式系统相比其它表示方法具有以下的优点：

a)表示形式具有一致性。规则库中的所有规则具有相同结构，即“IF(P) THEN(Q)”结

构，这种特性使产生式的正确性和一致性的检查以及产生式的自动修改和扩充变得相

当容易，同时，这种结构便于控制系统的设计。

b)自然性。产生式的“IF(P) THEN(Q)”结构接近于人类思维和会话的自然形式。如：

“if 300～500Hz then 水轮机气蚀”。这种结构易于专家对知识进行形式化和编码，

而且专家经常用这种结构说明他们在问题求解过程中的分析、综合、推理等行为的知

识。因此，产生式表示法容易使知识工程师同专家合作，易于被专家理解。这种规则

语言的自然性给专家系统的建造提供了极大方便。

c)模块性。规则库中的单条规则作为最小知识单元，它们同控制系统是相互独立的。当

某条规则发生变化，那么有可能会改变系统的行为，但不会对规则库的维护产生大的

直接影响。因为规则间的联系仅依赖于综合数据库中数据结构，规则本身不能相互调

用。模块性使得产生式表示法在大型专家系统的知识库组织、管理和维护中具有很重

要的地位，同时这种模块性给知识库的建立、扩充、维护提供了可管理性。

d)强扩充性。因为使用自然语言，便于增加解释功能。控制过程中的推理步骤简单、独

立、清晰。可以对推理过程进行跟踪和解释。

e)完备性。产生式不仅可以表示精确的事实与规则，而且可以附加可信度因子来表示具

有不确定性的事实与规则，从而使产生式系统可以进行不精确性推理。

但是，产生式也存在不足之处：

a)处理效率较低。由于规则库的知识具有统一的格式，且规则间的联系必须以综合数据

库为媒介，导致产生式系统求解问题的效率不高。原因是系统求解靠一系列的“匹配

—冲突消解—操作”的重复迭代来实现，按部就班、循规蹈矩地处理问题。同专家解

决问题时采取的启发性方法不同，产生式系统不能根据某些特殊情况采取特殊方法或

按照预定的路线快速处理问题。产生式系统的效率问题已成为大型专家系统一个主要

研究课题。

b)推理缺乏灵活性。复杂问题的求解过程中，根据情况应适当改变推理方式，但是产生

式系统中控制系统的推理方式的单一性阻碍了这一点的实现。

c)解释能力的局限性。一般在产生式系统中，解释策略采用跟踪法，这种策略易于实现，

也便于理解推理过程。但解释只是反复已启用的产生式，不能对进一步的询问进行应

答。

d)非透明性。虽然个别规则容易理解和定义，但由于规则间的相互独立性，当规则数量

增大时，使得规则间关系模糊，系统的功能和行为都难以理解。

e)依赖性。产生式系统依赖于以往的经验，如果经验少，则产生式系统不能正常工作。

语义网络是1966年作为人类联想记忆的一个显式心理学模型最先提出来，经过多年的研究，如今，语义网络这种知识表示方法已成为使用较广泛且越来越受到重视的一种知识表示模式[26]。

语义网络（semantic network）也称为命题网（proportional net）或联系网（associative net）。语义网络是用单一的机制来表达事实性的知识以及这些事实间的联系。在其它不同表示方法中应用不同的手段来实现表达事实性的知识以及这些事实间的联系。

不管语义网络的具体形式有什么差异，但它们的本质是相同的。从图论的观点来看，一个语义网络就是一个带标识的有向图，有向图的结点表示各种事物、概念、属性及知识实体等．有向图的弧表示各种语义联系，指明所连接的结点间的某种联系。有向图的结点和边都必须带标识，以便区分各种不同的对象之间的联系。

语义网络的优点

a)自然性。语义网络是一种比较直观的表示方法，用它表示知识容易理解。自然语言

与语义网络之间的转换也易实现．便于知识工程师同专家的沟通。

b)完全性。语义网络是一种强有力的表示方法，用其它形式表示方法表达的知识几乎

都可以用语义网络来表示。

c)联想性。与一个实体相关的事实、特征、属性、关系都可以通过连接该实体结点的

各种弧推导出来。

语义网的缺点：

a)非有效性。语义网络结构的语义解释依赖于操作这些结构的推理过程，但没有这些结

构意义上的约定，因此，由语义网推理的结论不能保证像逻辑系统那样有效。

b)复杂性。结点与结点的联系可能是简单线状或树状，也可能是网状，甚至可能是递归

状，知识存储较为复杂。

c)推理效率低。当系统语义网络中信息很大时，不论是散射激活，还是系统化匹配的盲

目搜索策略，都很费时。必须利用启发性知识加速搜索过程。

脚本（script）理论是由Schank于1975年提出的。脚本描述的是特定范围内一串原型事件的结构，而不是仅仅描述事情本身，并且在描述时规定了一系列的动作以及进入脚本的条件、原因和有关的决定性步骤的概念。

脚本表示类似于框架表示，一个脚本由一组槽组成，每个槽存放相应的值，这个值可以是缺省值。

脚本主要包括：

a)线索（track）。关于被特定脚本表达的一个更一般模式的特殊变化。同一脚本的不同

线索可以共享很多，但不是全部成分。

b)进入条件（Entry condition）。脚本描述的事件发生的必须条件。

c)角色（roles）。表达包含在脚本所描述事件中的执行者或发生者。

d)场次（scene）。事件出现的真实顺序。

e)支撑物（supporter）。表达包含在脚本所描述事件中的对象槽。

f)结果（results）。脚本中描述事件出现之后必为真的条件。

脚本描述的是现实世界事件发生的模式，模式的出现起因于事件之间存在因果关系。行为者从事一项活动是为了接着能从事另一项活动。描述在这一脚本中的事件构成了巨大的因果链。

因果链的始端是进入条件集，触动头事件发生。链的末端是结果集，它们使后随事件或后随事件序列得以出现。链内，事件被链接，不但与本事件的前事件链接，而且与本事件稍后发生的事件链接。

过程即一个子程序。所谓知识的过程表示就是把知识包含在若干过程之中，每个子程序完成待定的功能或利用知识解决特定问题。可以说过程表示是动态知识的表示模式。

与陈述性知识表示相比，陈述性知识表示主要强调知识的表示，及用于描述有关处理对象的事实、状态及对象间的关系等等。而过程性知识表示则强调知识的利用，即如何找出相关事实，如何去推理等等。

过程表示法中的过程逻辑可以分成两部分：一部分是表示知识的数据结构；另一部分是基于这些数据结构的推理或问题求解。前者是过程的说明部分，一个过程精确地告诉先做什么，后做什么，并能决定在不同情况下分别做不同的工作，而且能表示在出现异常情况时如何处理等等。显然，对于多个过程组成的系统，每一过程所基于的数据结构（或知识）可以是公用的（public），也可以是私用的(private)。

过程能调用于过程，甚至调用自身(递归调用)。因此过程可以表示十分复杂的知识，可以把过程知识表示成层次嵌套结构。

面向对象技术（object-oriented）的出现使知识易于程序设计，它的出发点和基本原则是尽可能模仿人们认识世界解决问题的方法与过程。因为客观世界是由实体及实体相互之间的关系组成的，所以将实体抽象为对象，实体间的关系映射为对象之间的消息传递。

与客观世界的实体类似，对象不仅有状态，而且有行为。在面向对象的知识系统中，各种资源和智能实体均称为对象。一个对象的状态和对象具有的知识组成了该对象的静态特性，一个对象的知识处理方法和各种操作组成了对象的智能行为。

对象的形式定义为一个四元组：

OB：：=

其中OB（object），一个完整的对象应该由对象的标识符ID，数据结构DS，方法集合MS，消息接口MI组成。

对象的标识符ID（Identifier）又称对象名，用以标识一个特定的对象。如水轮机的各部件，轴承、轴、导叶等。

对象的数据结构DS(Data Structure)描述了对象当前的内部状态或所具有的静态属性，常用（属性名属性值）表示。

对象的方法集合（Method Set）用于描述对象所具有的内部处理方法或对象受理的消息的操作过程，它反映对象本身的智能行为。

对象的消息接口（Message Interface）是对象接受外部信息和驱动有关内部方法的唯一对外接口。外部信息称作消息，发送消息的对象称为发送者，接受消息的对象称为接收者。

消息在面向对象系统中的作用十分重要，在系统中，问题的求解和行为执行是依赖于对象间传递消息完成的。消息流统一了数据流和控制流，它是实现对象间联系的唯一途径。消息中只包含发送者给出的信息，这种信息往往表现为对接收者的某种要求，但是对接收者的行为过程不做干涉和要求。同样的消息可以传递给不同的对象，同一对象可以接受来自于不同对象发出的不同消息。

面向对象技术除了对象的概念外，还有相关的概念，下面给出了一些常用的术语。

a)类与对象。类和对象可以描述为一种将数据与过程合为一体的数据结构。类是一组具

有相同属性和相同操作的对象的集合。

b)访问控制。对象必须对内部元素进行保护，使之不受外界干扰。另一方面，对象又必

须能够与外界联系。通常使用三种访问机制：公有、私有与保护机制。通过访问控制

实现封装。

c)派生与继承性。可以通过对现存对象类增加或修改产生新的对象类，方法是增加新的

数据或结构，也可对已有过程重定义。最初的类称为基类，经增或改从基类中扩展出

来的类称为派生类。派生类继承基类的属性和行为。

d)多态性。象生态系统一样，继承构成了类族。多态性意味着存在多种形式，即不同的

对象对相同的消息做出不同的反应。面向对象方法用“虚拟”来实现多态性。

面向对象的知识表示方法的主要优点是很明显的：

a)它与人类习惯的思维方法一致。面向对象的分析与设计方法强调模拟现实世界中的概

念，因此，面向对象的环境提供了强有力的抽象机制，便于人们在专家系统设计时使

用习惯的抽象思维工具。

b)稳定性好。以对象为中心构造专家系统，而不是基于功能分解，由于现实世界的实体

是相对稳定的，因此系统的结构也比较稳定。当对系统的功能需求发生变化时不会引

起系统结构的整体变化，往往只需要作一些局部性的修改。例如，从已有类中派生出

新的子类以实现功能扩充或修改，增加或删除某些对象等。

c)可重用性好。有两种方法可以重复使用一个对象类：一是创建该类的实例，从而直接

使用它；二是派生出一个当前需要的新类，继承机制使得子类可以重用父类的数据结

构。

d)可维护性好。使用面向对象技术开发的系统因其易理解，稳定性、可重用性好，易修

改和扩充而具有良好的可维护性。

面向对象技术的众多优点极其明显，几乎弥补了传统的结构化技术的所有缺陷。但尽管如此，面向对象方法至少就目前而言，还不是十全十美的。它与结构化技术相比还不够成熟，它的发展还需要经过一个阶段的发展与改进。首先，它对全局处理支持上存在不足。其次，面向对象技术的优点不但没有减少开发时间，相反，可能需要的时间还长一些。基于面向对象的众多分析与设计方法构造的模型虽富于表现力，但因其记法复杂反而难以理解，还需要进一步完善。

知识的获取

专家系统的核心是知识与推理，尽管影响制约专家系统性能的因素很多，但是真正对系统起决定性影响的因素是系统所具有的知识，包括知识的数量、质量及组织管理。

在专家系统开发过程中，知识获取是难度最大、工作量最多、成本最高、开发时间长的工作。因此可以认为，知识获取是专家系统乃至其它知识系统的一个“瓶颈”问题。

知识获取就是把用于求解专业领域问题的知识从含有这些知识的知识源中抽取出来，并转换为一待定的计算机表示。知识源包括专家、教科书、数据库及人本身的经验。

根据专家系统的总体要求和知识获取的定义，知识获取的任务可归结为：

a)对专家或书本等知识源的知识进行理解、认识、选择、提取、汇集、分类和组织。

b)获取以及更新新知识，从已有知识和实例中产生新知识，包括从外界学习新知识。

c)检查和保证已获取知识的一致性和完整性。

d)简化获取知识，尽量使知识的冗余度小。

知识获取的途径可以分为两种：

a)由知识工程师通过和领域专家交谈，以及阅读、分析各种资料得到关于领域的各种知

识，然后再借助于知识编辑系统将知识输入到机器中。

b)通过机器自我学习，机器从处理问题的过程中获取知识、积累知识。

知识的获取又分为领域知识的获取和元知识的获取。领域知识的获取范围较小，只能由专家获得。元知识的获取范围比较广泛，不但可以从领域专家获得，而且可以由知识工程师获得。

按照基于知识的系统本身在知识获取中的作用来分类，知识获取方法可分为主动型知识获取和被动型知识获取两类。主动型知识获取是系统根据领域专家给出的数据、资料、案例分析等，利用诸如归纳程序之类的工具软件直接自动获取或产生知识并装入知识库中。被动型知识获取则通过知识工程师并可采用知识编辑器之类的工具，把知识源具有的知识传输到系统的知识库之中。

按基于知识的系统获取知识的工作方式分类，可分为非自动型知识获取和自动型知识获取两种。

按知识获取的策略分类，可分为会谈式，案例分析式，机械照搬式，教学式，演绎式，归纳式，类比式，猜想验证式，反馈修正式，联想式，条件反射式等。

知识获取的困难之处在于恰当地把握领域专家所使用的概念、关系以及问题求解方法。对于知识工程师而言，知识的获取相当于一门新学问的学习。因此，获取专家的启发性知识是十分困难的，其原因来自以下几个方面。

a)人类专家通常陈述知识的方法与专家系统采用的知识表示方法不一致。专业领域有自

己特定的语言，有的语言很难用日常的用语表达这些专业术语。

b)大部分情况下，专家处置问题是根据经验和直觉，很难采用数学理论或其它决定论的

模型加以精确刻划。专家的启发性知识往往含有近似、不确定、不充分、不完全性，

甚至产生矛盾。

c)有些启发性知识表示的不可能性。领域专家凭借多年总结和积累的实践经验，采用独

特的方法和有效的手段去解决困难问题，但难以把这些经验和策略方法显式地表达出

来。“知其然，不知其所以然”是知识工程师在知识获取当中经常遇到的问题。

d)专家为了解决领域问题必须懂得比领域的原理和事实多得多的东西，其中一部分是日

常常识和日常推理，而在解决问题时是下意识用到，在表述过程中却经常忽略。

e)知识的正确性需要经过反复测试和检验，为了分解与隔离出问题解答的错误，可能需

要跟踪包含数百个事实或几十种推理。为了使观察到的错误与它的真实原因联系起来，

必须弄清知识与推理机控制策略之间的相互作用。

f)源于多个信息通道的知识元之间存在冲突，由于表示和使用不当，使得知识发生畸变。

知识获取是一个相当大和具有相当难度的工程，它可以分为五个阶段：目标形成阶段、概念化阶段、形式化阶段、实现和测试阶段、以及更正维护阶段。

（1）目标形成阶段

目标形成阶段是知识获取的开始，主要任务包括：开发人员的确定、任务的分配、问题的确定、资源的确定与分配、目标的确定。

这一阶段至少要有一个知识工程师和一个专家参与。知识工程师与专家密切联系配合，通过反复交谈与讨论确定要解决的问题。

a)专家系统能求解什么样的问题？

b)如何定义或说明这些问题？

c)怎样分解问题为子问题和子任务?

d)问题解的形式是什么?其中应用了什么样的概念？

e)数据、信息、知识的概念和关系？

f)重要的专业术语及相互关系?

g)相关问题或环境是什么？

h)影响问题求解的条件?如何避免和消除影响？

i)解决问题需要达到的目标是什么?

j)问题的求解需要什么？

图6-7 知识获取过程

（2）概念化阶段

当目标却定确定后，有关问题的关键概念和关系已经初步形成。在概念化阶段对这些概念以更直接明显的方式进行描述和说明。

这一阶段主要任务：

a)寻找出可以利用的数据类型，

b)列出数据的来源，是直接给出的或是推导出来的，

c)寻找子任务和子问题，

d)采取何种策略，

e)领域中对象之间的关系，

f)确定出知识的层次结构并标出因果关系、集合包含、部分与整体等关系，

g)在问题求解中涉及那些过程?这些过程的约束条件是什么，

h)系统的信息流过程是什么，

i)能否把解答问题所需要的知识与验证问题解答的知识区别和分离开来。

知识的概念化阶段是知识获取的重要阶段，这一阶段需要消耗大量的时间以供知识工程师与专家进行反复磋商。经过反复多次验证与修改，把领域专家所要研究的对象、概念及其相互关系说明清楚，并弄清信息的流向等。这一阶段就是知识从知识源中抽取出来。

（3）形式化阶段

另选择合适的知识表示模式把概念化阶段分离出来重要概念、子问题及信息流等形式更加正式地表示出来。明确问题求解过程的基本推理策略与方式，理解领域的数据性质，包括数据的获取方式、数据的精确程度、数据的一致性程度和数据完备性程度，数据结构。

（4）实现测试阶段

把完成的形式化表示的知识，用系统可直接理解的表示形式或语言形式具体描述出来，定义具体的信息流和控制流，从而形成一个可执行的程序，产生原型系统。产生原型系统之后，通过不同实例来测试系统知识库和推理机的弱点。导致系统性能方面问题的主要因素有输入输出特征、推理规则、控制策略和测试实例。

（5）更正维护阶段

知识在获取过程中可能存在误差，因此要通过修改来完善系统。修改的内容包括概念的重新陈述，表示方法的重新设计，原型系统的简化。原型的简化常常循环反复地贯穿于规则及其控制结构实现和测试阶段，直至达到期望的运行结果。

迄今为止，在开发实用专家系统时，还没有一个通用而有效的知识获取方法．一个具体专家系统知识获取所花的时间和所遇到的困难取决于求解问题的复杂性和问题规模的大小。

交谈是获取专家使用的概念和术语最常用的方法。在水电领域，许多概念都是在长期实践中形成的，通过深入交谈，才有可能使知识工程师准确把握概念和术语。这种方式特别适合于概念化阶段。

交谈由三部分组成：

a)专家对主要目标进行解释，阐明解决问题所需的数据，以及这些问题可以划分为那些子

问题。知识工程师从专家系统实现的角度向专家探明问题之间的结构特性、数据来源、

组织方式。

机床厂故障诊断专家系统设计课程

机床厂故障诊断专家系统设计课程

摘要 基于WEB的机床故障诊断系统研究的主要目的是使得用户在机床设备发生故障后,能够借助本系统快速诊断出故障的原因,找到排除故障的方法,有效的缩短因设备故障而造成的设备停机时间。同时对于机床制造商来说,能够经过故障诊断系统减少小故障、常见故障维修的问题,减少维修人员的出差次数,降低了售后技术支持费用,增强产品的市场竞争力。 本文设计并实现了一个基于WEB的故障诊断专家系统,该系统能够提升机床厂维修人员解决问题的效率。对快速恢复生产有重要的作用。系统编程采用java语言,适用性强,理论上能在许多终端机上运行。该系统能够快速解决机床的故障问题,系统中分为普通用户系统和管理员用户系统,分别能进行不同类型的操作。 论文以无锡开源机床生产的机床为研究对象,首先介绍了故障诊断技术和专家系统的发展历史,列出了该机床厂常见机床信息和故障类型,其次研究了故障诊断专家系统的结构,组成专家系统的各个部分成分及其功能,然后设计解决方案,构建出系统的总体框架,最后完成数据库的设计,实现系统的各个功能模块。 关键词:专家系统故障诊断机床故障数据库 java

Abstract The main purpose of the research of Machine tool fault diagnosis system based on WEB is to make the user of the machine tool equipment can quickly diagnose the fault reasons when machine tool goes wrong. And the user can find a way to solve the faults, through the system we can effective shorten equipment’s downtime due to equipment faults. For machine tool manufacturers, they can reduce many small and easy faults due to expert diagnosis system, also they can reduce the number of maintenance people, reduce the after-sale technical support costs, the system can improve the competitiveness of products. This paper designed and realized a fault diagnosis expert system based on WEB services, the system can improve the efficiency of solving machine tools’problems. And has an important effect to quickly restore production. This system uses the Java language, so it can run on many terminals in theory. The system can quickly solve the problem of malfunction of the machine

水电机组状态监测与故障诊断系统

水电机组状态监测与故障诊断系统 【摘要】水电机组状态的检测和故障的诊断对于水电机组来说极其重要。本文分析了水电机组状态监测和故障诊断系统的结构，分析了故障诊断目前的现状，同时，对于分析了展开水电机组状态监测和故障诊断的意义。 【关键词】水电机组；状态监测；故障诊断系统 一、前言 水电机组能否很好的工作，取决于能否对其进行合理的监测，及时的发现问题，处理问题，以保证其顺利的运行。而水电机组的故障诊断是保证水电机组能够排除问题，继续恢复工作的保证，所以，研究和分析水电机组状态监测和故障诊断系统很有必要。 二、机组状态监测与诊断系统的总体结构系统采用复杂的分布分层双局域网结构。系统由状态监测局域网和电厂局域网两套局域网组成。从信号的角度看,系统由传感器层、信号采集与预处理层、服务器层、BS浏览器终端、远方运行分析中心五层结构组成。 1.传感器和变送器:将机组各部件采集的各种物理信号转化为电信号。 2.信号采集及预处理系统:采集传感器和变送器信号,将这些信号采集和处理,得到反映机组运行状态的各种特征参数、曲线、图表等;其中主变在线监测系统和#1机组局放监测装置通过485通讯接入#1机组状态监测装置,机组流量监测装置和#3机组局放监测装置通过485通讯接入#3机组状态监测装置。 3.状态数据服务器:接受信号采集及预处理系统的数据,自动运行分析和诊断软件,定期提供状态检查日志、状态发展趋势、自动状态报告,自动存储有故障时的监测数据等。发布数据服务器中的数据、分析结果、诊断结果,包括与本地或远程的监测、分析、诊断、维护工作站的交互,定期向远程发送日志、趋势以及有故障的实时数据等,并提供状态数据查询服务。 4.由于电厂状态监测内容较多,数据通信容量较大,故建立独立的状态监测与诊断系统的TCP/IP局域网,与电厂的MIS局域网分开,以保证状态监测的实时性,避免两个系统之间的通信干扰。同时又通过Web服务器将两个网络连接起来,使MIS用户可以用浏览器方式有效地对机组状态进行监测分析和诊断,(2008年奥运至今,根据国网公司二次系统安全防护规定,暂时将WEB服务器与电厂MIS局域网断开、镜像服务器与外网断开)。 三、状态监测技术现状 目前，国内外研究较多的水电机组状态监测技术包括:机组振动稳定性在线监测技术、水轮机效率在线监测技术、水轮机空化监测技术、发电机绝缘局放监

汽车故障诊断与维修专家系统设计

汽车故障诊断与维修专家系统设计 随着汽车普及率的日益增长，汽车故障诊断与维修变得非常重要。为了提高汽车维修的效率和准确性，设计一个汽车故障诊断与维修专家系统是必不可少的。本文将介绍如何设计一个有效的汽车故障诊断与维修专家系统，以帮助技术人员更好地解决汽车故障。 首先，汽车故障诊断与维修专家系统应该包括一个完善的故障诊断模块。这个模块可以根据车辆主人提供的故障描述和车辆检测数据，自动分析问题，并给出最有可能的故障原因。为了实现这个功能，可以使用机器学习的方法，通过大量的历史故障数据进行训练，建立一个故障诊断模型。这样，当新的故障发生时，系统就可以根据之前的训练结果进行快速诊断。 其次，汽车故障诊断与维修专家系统还需要一个维修建议模块。这个模块可以根据故障诊断结果，向技术人员提供相应的维修建议。例如，如果诊断结果显示是发动机故障，系统可以提供更具体的维修指导，如更换特定的零部件、调整相关参数等。为了提供准确的维修建议，一个可行的方法是建立一个知识库，其中包含了各种不同故障对应的解决方案。技术人员可以通过查询这个知识库，获取相关故障的维修建议。 此外，汽车故障诊断与维修专家系统还应该具备实时更新的能力。随着汽车技术的不断发展，新的车型和故障类型不断出现。为了保证系统的准确性和可靠性，需要定期更新系统的数据库和模型。这样，系统就能及时了解到新的故障情况，并进行相应的诊断和维修建议。 另外，为了提供更好的用户体验，汽车故障诊断与维修专家系统可以考虑添加一些额外的功能。例如，可以设计一个故障排查流程导航模块，帮助技术人员按照一定的流程来进行故障排查，避免漏检或者冗余检查。同时，系统还可以提供实时在线咨询的功能，让技术人员可以随时向专家请教，以解决一些复杂的故障问题。

矿井主通风机监测及故障诊断专家系统

矿井主通风机监测及故障诊断专家系统 摘要：随着煤矿工程不断的发展，对矿井通风系统运行故障率高、稳定性差、检修周期长的问题，提出了一种新的矿井通风机运行稳定性监测体系。在对通风 机常见故障类型进行总结分析的基础上，合理确定了通风机运行稳定性监测参数 和布局，利用模糊判断逻辑实现对风机运行状态的连续监测。 关键词：矿井；主通风机；监测；故障诊断 引言 矿井主通风机作为煤矿井下关键通风系统，承担排出有毒有害气体，引入新 鲜气体的重任，其工作的可靠性至关重要。主通风机一旦出现故障，会给综采工 作面产生巨大的安全隐患，甚至引起重大安全事故，现已引起了煤炭行业的广泛 关注。 1主通风机常见故障 矿井主通风机常见故障包括电动机故障、轴承故障和叶片故障。电动机故障 出现概率最高的零部件是转子和轴承，尤其是电机与叶片连接之间的轴承，属于 滚动轴承，长时间运转就会出现点蚀、磨损等问题，进而出现噪声和振动，严重 的将会引起主通风机强烈振动，失去工作稳定性。其次是叶片，受力情况较为复杂，包括扭转应力、气流激振力、离心力等，工作环境充满了腐蚀气体，均是导 致叶片出现故障损坏的主要因素，叶片出现故障之后也会导致主通风机工作稳定 性差，甚至丧失正常工作功能。矿井主通风机出现故障之后的主要表现是振动明显，失去正常稳定工作功能。因此，可以通过采集主通风机振动信号来确定是否 存在故障，并及时报警，以达到故障监测的效果。 2影响煤矿矿井通风安全因素 2.1人为因素

当前的采煤作业人员综合素质普遍不高，尤其是安全意识较差，为通风安全 管理工作埋下了诸多隐患。另外还存在通风安全管理人员安排配置不到位，随意 安排非专业人员负责通风安全管理的现象，导致通风安全管理操作不规范，甚至 出现严重的违章作业现象。有些煤矿未做好对作业人员的安全培训，尤其是未能 结合实际作业情况进行培训，对井下采煤作业安全造成不良影响。 2.2装备设施因素 煤矿井下作业中，通风防尘设施不够完善，井下粉尘过量堆积，时常发生粉 尘飞扬问题，增加了粉尘和瓦斯爆炸事故发生的概率。一些矿井的监控系统、设备、仪表不够完善，存在严重的质量问题，不能及时维修，导致监测数据失准， 也导致井下采煤作业安全事故发生概率提高。 2.3自然环境因素 随着采煤作业深度不断增加，面临的地质结构越来越复杂，尤其是地应力、 低温、瓦斯压力等自然灾害导致的安全威胁也越发严峻。瓦斯涌出量的不断增加，形成了严重的煤与瓦斯突出矛盾，瓦斯爆炸概率不断增加，导致煤层自燃、粉尘 爆炸、瓦斯中毒等安全事故频繁发生。 3矿井主通风机监测 3.1电机电气参数监测 由于电机供电线路配置了集继电保护和测控功能为一体的综保装置，将通过 该高压开关的电流、电压、频率、功率因数等数据采集起来，供继电保护和电力 系统监控所用，通过ＲＳ４８５通信方式将综保装置采集的电机电气参数信息传 输至风机监控从站，利用了既有设备所能获取的数据，简化了系统结构。 3.2风机风量监测 风机风量Q的检测是通过管道横截面积和平均风速计算而来，其中：A为通 风管道横截面积ρ为气体密度。在静压取平均的基础上，平均风速的计算采用 了加权平均的思想。风量的监测可通过风量传感器进行，主要类型有热电偶式、

基于传感器网络的机械故障监测与诊断系统设计

基于传感器网络的机械故障监测与诊断系统 设计 近年来，机械故障监测与诊断技术得到了广泛的关注和应用。随着科学技术的 不断发展，传感器网络技术也逐渐成熟，并在各个领域得到了广泛应用。基于传感器网络的机械故障监测与诊断系统应运而生，它可以通过传感器节点实时采集机械设备的工作状态数据，并通过分析这些数据，及时判断设备是否存在故障，为设备的维修和保养提供指导。 该系统的设计过程首先需要确定传感器节点的布局，感知机械设备不同部位的 工作状态。传感器节点可以分布在机械设备的关键部位，比如轴承、齿轮等，以便及时感知到设备的故障信号。传感器节点之间通过无线通信技术建立起网络连接，可以实现实时数据传输和远程监控。同时，传感器节点的布局也需要考虑传感器的灵敏度和精度，以确保数据的准确性和可靠性。 传感器节点采集到的数据将传输至数据中心进行分析和处理。在数据中心，可 以使用机器学习等算法对数据进行处理和诊断，以判断机械设备是否存在故障。目前，常用的数据处理算法包括支持向量机、神经网络、随机森林等。这些算法可以通过对已有数据的学习和分析，建立模型，并对未知数据进行判断和分类。同时，结合专家系统的知识和经验，可以提高系统对机械设备故障的准确诊断能力。 在系统设计过程中，还需要考虑到如何将监测结果及时反馈给设备管理人员。 可以通过移动终端或者电子邮件等方式，将故障报警信息及时发送给设备管理人员，以便其及时采取相应的措施。同时，对于常见故障的处理方法也可以进行预设，以便在故障发生时提供相应的修复建议。 此外，基于传感器网络的机械故障监测与诊断系统还可以与其他设备管理系统 进行集成。例如，可以将系统与设备维修系统、设备保养系统等进行整合，以提高

电力系统故障诊断专家系统的设计与实现

电力系统故障诊断专家系统的设计与实 现 1. 引言 电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它负责供应稳定、可靠的电力以满足人们的生活和工作需求。然而，电力系统可能会出现各种故障，如电压异常、电流过载、设备损坏等，这些故障如果不能及时检测和修复，将对供电可靠性和用户体验产生严重影响。为了提高电力系统的设备故障诊断能力，本文将设计和实现一个电力系统故障诊断专家系统。 2. 专家系统概述 专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它通过模拟人类专家的推理过程来解决复杂的问题。电力系统故障诊断专家系统将采用专家系统的方法和技术，通过收集和分析各种电力系统的历史故障数据，建立故障诊断知识库，并利用推理引擎进行故障诊断和推理过程。 3. 数据采集与预处理 为了建立有效的故障诊断知识库，需要先收集和预处理大量的电力系统故障数据。数据可以来源于实际电力系统运行中的故障

记录、设备传感器数据等。在数据预处理阶段，需要清洗数据、剔除异常值和噪声，对数据进行特征提取和归一化处理，以便于后续的建模和分析。 4. 知识库建立与维护 在专家系统中，知识库是最核心的部分，它包含了各种故障案例和其对应的诊断过程。建立知识库的方法可以采用基于规则的方法，例如用IF-THEN规则进行表示。规则例如：“如出现电流过载现象，并且温度超过设定阈值，则故障为设备过载故障。”这样的规则可以由专家根据实际经验进行编写。 除了规则的知识表示方法，还可以采取其他方法如案例推理、模式识别等方法进行知识的表达。专家系统还可以通过机器学习算法进行知识的自动学习和更新，进一步提高故障诊断的准确性和可靠性。 5. 推理引擎设计与实现 推理引擎是专家系统的核心模块，它负责根据用户输入的故障现象和问题，从知识库中检索和应用适当的规则，进行推理和诊断。在电力系统故障诊断专家系统中，推理引擎可能会采用基于规则的推理引擎、基于案例推理的推理引擎和基于机器学习的推理引擎等不同形式。 6. 用户接口设计与实现

电力系统故障诊断与处理技术研究

电力系统故障诊断与处理技术研究第一章：引言 电力系统是现代工业和社会生产活动的基础设施，为保障电力 系统的安全、稳定运行，对于系统故障的诊断与处理技术研究显 得格外重要。电力系统故障的发生一般是突然的，处理不当会对 电力系统及用户造成严重的经济损失和安全风险。因此，电力系 统故障诊断与处理技术的研究目前已成为电力系统研究领域重要 的研究方向之一。 第二章：电力系统故障诊断技术 电力系统故障的诊断一般可以采用几种常见的方法，如基础数 据法、参数比对法、专家系统法和人工智能法等。 2.1 基础数据法 基础数据法一般是通过分析电力系统的监测数据，对数据进行 比对及分析，从而确定故障的类型和范围。基础数据法通常根据 电力系统的监测数据确定线路、变压器、断路器等故障发生位置，并进而利用监测数据进行故障的定位。 2.2 参数比对法 参数比对法是将故障前后的电力系统参数进行比对，再根据参 数变化程度分析故障类型和范围。参数比对法通常通过监测数据

和故障前后系统参数值的比对，结合相关的经验公式和规范，对 电力系统故障进行分析、鉴定和定位。 2.3 专家系统法 专家系统法是基于现代计算机技术和人工智能技术，将电力系 统专家的经验、知识和技能，通过计算机程序进行建模、存储、 表达和推理，实现对电力系统故障的判断、分析、诊断和处理。 专家系统法的应用能够有效地提高电力系统故障的诊断准确度和 处理效率。 2.4 人工智能法 人工智能法是一种以人工智能技术为基础的电力系统故障诊断 方法。其特点在于利用计算机技术和人工智能技术模拟人类智慧，对电力系统故障进行分类、诊断、处理和决策。人工智能法具有 自动、智能、高效、快速等优点，能够提高电力系统故障的诊断 准确度和处理效率。 第三章：电力系统故障处理技术 电力系统故障处理技术一般可以采用几种常见的方法，如基础 处理方法、智能处理方法、现场处理方法等。 3.1 基础处理方法

飞机机械故障诊断智能专家系统研究

飞机机械故障诊断智能专家系统研究 随着航空技术的飞速发展，飞机的机械系统也变得日益复杂。飞机在机械系统当中属于高端的装备，伴随当前航空技术发展速度进一步加快，很多先进的生产方法应用到飞机生产中，飞机的机械系统也开始变得越来越复杂，其可靠性和安全性逐步变成飞机维修保养过程中重点研究的问题，智能专家系统是确保飞机可靠性的重要检测系统，越来越多的机械工程师开始重视飞机机械故障诊断智能专家系统。本文就飞机机械故障诊断智能专家系统展开探讨。 标签：飞机；智能专家系统；研究；机械故障诊断 引言 飞机的安全性和可靠性一直是航空制造领域和飞机维修保养领域重点关注的课题，智能故障诊断技术作为保障飞机可靠运行的一种必要手段，越来越多的航空工程师专注于飞机机械故障诊断方面的研究。 1智能故障诊断技术 智能故障诊断系统的组成部分包括领域专家、模拟脑功能的硬件设备、支乎部更件设备固舶勺软件系统、物理器件及外部设备等，该系统运用的目的主要是对被诊断设备澎引犬态的预贝瞬口识别。智能故障诊断技术是建立在智能故障诊断系统所进行的信号处理和建模处理的差肠出上的，该技术的发展实现了规居处理与符号逻辑的统一、数理逻辑与辨证逻辑的集成。目前该技术的研究成果主要有故障诊断专家系全新口故障诊断神经网络这两种。 2智能故障诊断专家系统的特点 首先，该系统具有很强的适应性，因为专家系统主要是以专业知识为理论基础的，所以只要数据库当中知识储备容量足够大，专家系统就能够在任何计算机硬件上进行操作，并且，准确的诊断飞机出现的潜在故障隐患。其次，该系统的成本较低，专家系统在发展的过程中历史悠久，伴随当前相关设备的逐步改进和科技的进一步发展，该系统在运行维护方面的成本变得越来越低，从飞机机械设备的故障诊断的角度进行分析，其他的智能诊断技术相比，其所需要花费的成本较低。最后，该系统具有很强的可靠性，这种可靠性主要表现在专家知识的易获得性和持久性两个方面。持久性主要指的是专家系统并不会像人类专家那样会退休会死亡，因其知识体系如果形成，就会进一步延續下去，而易获得性主要指的是专家系统主要是综合多个专家的观点而获得的。 3智能故障诊断专家系统的总体结构 下面，本文就对专家系统的总体结构及各分支结构对应的功能进行分析。第一个程序是知识库。知识库是专家系统的重要组成部分，知识库中的知识的组织

柴油机故障诊断专家系统知识库设计方案

柴油机故障诊断专家系统知识库设计 一、前言 柴油机是机-电-液等各种子系统组成的复杂机电设备，利用现代测试技术、信息处理技术、计算机技术和人工智能技术以及故障诊断技术对其进行不解体测试与诊断，准确确定柴油机发生故障的位置与类型，不仅可以减少人力、物力上损失，而且能使更多的维修人员具有该领域专家的分析判断柴油机故障的水平[1-2]。因此，把柴油机领域专家诊断故障的经验输入计算机存储，并在其运行过程中模拟专家思维进行诊断分析，只须一般操作人员操作，就可以对柴油机作出专家水准的诊断。以知识获取、知识表示和知识推理[3-4]为基础，将该专业领域专家经验表示成知识并建立知识库，是研究开发柴油机故障诊断专家系统的关键因素。 二、柴油机故障诊断知识获取 柴油机故障诊断所需要的专业知识基础可以从专业著作、相关资料中得到，还可以同长期从事该专业领域的专家们对话或从专家们以往处理问题的实例中抽取专家知识选择合适的形式把整理好的专家知识存入知识库中。 <一）故障诊断知识特点 柴油机故障诊断专家系统需要的知识分为:用于故障诊断的知识；用于故障原因分析的知识和用于消除故障的知识。因此，在故障诊断专家系统中，应依据知识的特点来选择知识表示方式，而知识推理技术同知识表示方法有密切关系[5-8]。柴油机故障诊断专家系统的知识具有鲜明的领域特点，对知识运用的实时性要求很高，即知识的表达方式和组织方式必须有利于实现快速推理。此外，运行状态的动态特性要求知识库要具有自学习功能。 <二）柴油机故障分析 一个系统中所有可能发生的各种故障原因可以用具有一个欧氏向量S表示的集合，将柴油机的典型故障类型写成集合形式，称为柴油机故障类型集<简称故障集）

故障诊断专家系统课程

第六章故障诊断专家系统 6.1专家系统概述 6.1.1专家系统的定义 专家系统（Expert system简称ES）是人工智能的一个分支领域，在自然科学、社会科学、工程技术的各个领域得到了广泛的应用，是人工智能领域中最具有吸引力、最成功的研究领域。 20世纪60年代中期，人工智能由追求通用的一般研究转入特定的研究，产生了以专家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统。1965年，斯坦福大学教授费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）开创了基于知识的专家系统这一人工智能研究的新领域。他与别人共同开发的根据化合物的分子式及其质谱数据帮助化学家推断分子结构的计算机程序系统DENDRAL，标志着专家系统的诞生。 专家系统的发展可以分为孕育（1965年以前）、产生（1965—1971）、成熟（1972—1977）和发展（1978—）四个阶段[25]。在70年代ES系统的成熟期，ES的概念与观点逐渐大众化，先后出现了一批较成熟的ES系统，主要是在医学领域，代表性的有MYCIN、CASNET、PROSPECTOR等ES系统。这一时期的ES系统与第一代系统相比具有：多数使用自然语言对话，多数系统具有解释功能，采用了似然推理技术。 进入80年代后，专家系统的应用范围更加广泛，已扩展到军事、空间技术、建筑设计和设备诊断等方面。在设备的故障诊断领域中，近几年我国也开发了一些专家系统，主要是针对汽轮发电机组开发的故障诊断专家系统。水电机组的结构与运行原理

同汽轮发电机组相似，但却有不同之处，因此水电机组故障诊断的研究即具有一定的理论基础，又具有很大的必要性。 专家系统发展到现在，已经得到许多领域专家的认可，但是对于专家系统的定义到目前为止还没有一个统一的说法。一种意见认为：专家系统是利用具有相当量的公认、权威的知识来解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统，可以根据人为提供的数据、事实和信息，结合系统中存储的专家经验或知识，运用一定的推理机制进行推理判断，最后给出一定的结论和用户解释以供用户决策之用。 持有另一种意见的人则认为：专家系统是一个具有知识库和具体计算机的系统，其知识库中的知识来源于某领域专家的技能和经验；可以对某一任务提出建议或给出合理的决策；能判断自己的推理路线并以简明的形式显示出来；常采用基于规则的程序设计。 第三种意见认为：专家系统是一个使用知识和推理的智能计算机程序，它的目的是解决人类专家很难解决的一些问题；专家系统中的知识由事实和启发式信息构成，其事实构成了共享且为专家认可的知识信息体；专家系统的启发式信息则是一些独特的推理规则，如似然推理规则、优化猜测规则等。 上述对专家系统的理解都有两个概念—知识、推理和智能程序。因此可以引用专家系统创始人费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）的一段话来说明什么是专家系统：“专家系统是一个智能计算机程序，它利用知识和推理过程来解决那些需要大量的人类专家知

汽轮机故障中的智能诊断与决策系统分析

汽轮机故障中的智能诊断与决策系统分 析 摘要：由于运作环节会产生大量能源消耗，所以无法充分满足可持续发展战 略要求。要想在发挥热电厂社会效益的同时减少能源消耗，就要提高运作过程的 能源转换率。汽轮机作为火电厂供热不可或缺的设备之一，在运行过程中需要消 耗大量能源。所以，探索汽轮机耗能高的主要原因，并在保证热电厂正常运行的 同时采取节能降耗措施减少能源消耗量，已经成为热电厂现代化发展的必然趋势，可以有效提高热电厂的社会效益和经济效益。 关键词：汽轮机故障；智能诊断；决策 引言 随着我国电力工业的迅猛发展，其他工业也得到了飞速的发展，从而推动了 国家的现代化进程。异常振动是电厂汽轮机的一种常见故障，它将直接影响到机 组的工作效率和工作质量，从而造成电力公司的经济损失，甚至造成电力系统的 不正常运行，从而影响到人们的正常工作和生活。在发电系统中，发电机起动过 程失效是一个非常常见的问题，也是一个很难处理的问题。作为能源转化的重要 动力设备，在日常工作中出现的异常振动是最突出的问题。引起汽轮机异常振动 的因素多种多样，对其进行故障分析具有很高的专业性，对汽轮机的不正常振动 进行有效的处理，做好故障原因的分析和处理，能保证机组的正常工作。 1汽轮机故障诊断技能的必要性 汽轮机视为我国很多工业行业的重要动力设施，伴随着我国社会经济发展， 高参数、多性能的实际需要逐步形成了汽轮机自身的优势，进一步为整个社会工 业的生产生活以及人民群众的出行带来了便捷。另一层面，因为汽轮机组的工作 环境是相当繁杂的，汽轮机组内部不仅仅出现很多耦合零件且各个零件间的联系 也是相当密切的，并且在具体工作过程中汽轮机长时间处在高温高压等恶劣的情

燃机故障诊断及运行维护技术

燃机故障诊断及运行维护技术 摘要：随着我国城市化进程的加快，能源发展转型逐渐深入，节能环保问题 日益受到重视。为改进能源利用，减少环境的污染，燃气轮机作为清洁高效、环 保绿色的发电技术，作为一种高端动力装备，受多种因素的影响会发生故障，因 此需要加强对燃机的故障诊断和维护。要严格按照燃气轮机运行和维护说明和有 关的规范进行施工，以期通过检修解决机组运行中问题。合理而科学的检修还可 以延长燃气轮机各零部件的使用寿命，提高燃机运行的经济性。基于此，文章对 燃机故障及检修维护技术展开分析，以供参考。 关键词：燃机故障诊断；运行维护技术 引言 燃气轮机的应用充分实现了天然气高效利用，优化我国能源结构的意义，具 有发电效率高、调峰能力强、污染排放小等优势，机组自动化程度较高，但作为 机器不可避免地存在故障问题，如果不能及时作出诊断和处理，有可能发展为比 较严重的安全事故，做好故障检查和运行维护工作具有重要的意义。 1燃机故障的诊断方法 1.1专家系统故障诊断法 设备工程师会记录燃机的每一次故障情况，结合相关工作经验对故障情况和 征兆做出总结性的分析，明确设备常见的故障问题，制定针对性的故障解决方案。当再一次发生设备故障时可以直接使用故障解决方案来解决问题。专家系统故障 法是现阶段应用比较多的故障诊断方法，对检查人员的知识储备和技术要求相对 较低，具有较高的故障诊断效率，关于设备故障的相关数据需要的存储空间小， 方便程序和系统开发。专家系统故障诊断法的问题在于其诊断的故障是设备在以 往曾经出现过的故障问题，对于新的故障问题缺乏匹配的原型，因而易产生错误

的故障诊断结果，这对设备的正常和安全运行不利，有时可能会缩短燃气轮机的 运行寿命。 1.2神经网络诊断法 较抽象的故障诊断方法，其主要从故障的征兆到故障源的映射，从而显示二 者之间的关联性。和其他方法相比较，神经网络诊断法具有非线性的特点，高度 容错，体现关联记忆。但神经诊断法并不能反映出故障征兆和故障源的确切、详 细的关系，导致诊断人员不得不花费更多的时间分析二者之间具体的关系。神经 网络诊断系统不具备存储功能，所以诊断能力比较低，诊断出错误结果的情况比 较多，甚至会影响检修人员的专业判断，导致设备故障无法及时得到有效的处理。 1.3混合智能故障诊断法 综合分析因燃气轮机有很多种不同的型号，不能套用同一套诊断方法，以 尽量控制诊断失误的情况。在诊断的过程中根据不同类型燃气发电机组的系统参数，将专家系统诊断法和神经网络诊断法相互结合，通过选择合适的模糊参数进 行查询，确定故障后检修人员观察故障现场的损坏程度，通知现场工作人员进行 处理的具体方法，排除故障。 2燃机运行维护技术 2.1内窥镜检查 利用内窥镜检查，有效的降低维护成本，提高燃机的运行效率。在停机期间，通过内窥镜能够检查出燃机内部高温部件的运行状态，看其是否存在烧蚀、裂纹 以及涂层脱落等现象，然后根据检查到的结果，制定出合理的检修计划，从而有 针对性的购置更换备件。这种检查方式为检修计划的制定提供有利的依据，减少 不必要的检修次数。在降低检修成本的基础上，有效的提高燃机的运行效率。 2.2金属监督 燃机高温部件的金属质量监测涉及破坏性监测及非破坏性监测。破坏性监测 受检于高温部件的材料力学性能、金相分析以及热处理性能试验；而非破坏性监

航空航天系统的故障诊断与容错技术

航空航天系统的故障诊断与容错技术航空航天系统的故障诊断与容错技术在保障飞行安全和提高系统可靠性方面起着至关重要的作用。本文将介绍航空航天系统的故障诊断流程和常用的容错技术，以及它们在现代航空航天领域中的应用。 一、故障诊断流程 航空航天系统的故障诊断流程包括故障检测、故障诊断和故障修复三个主要步骤。 1. 故障检测 故障检测是指通过监测航空航天系统的输入输出信号，判断系统是否存在故障。常用的故障检测方法包括传感器数据比对、模型验证和统计分析等。传感器数据比对是一种常见的故障检测方法，它通过比较传感器信号与预先建立的数学模型之间的差异来判断系统是否存在故障。 2. 故障诊断 故障诊断是指通过分析故障检测结果，确定故障的类型和位置。故障诊断可以利用专家系统、模式识别和机器学习等方法。专家系统是一种基于专家经验和规则的人工智能技术，它可以根据输入的故障信息，推断出系统故障的可能原因和位置。 3. 故障修复

故障修复是指根据故障诊断的结果，采取相应的措施来修复系统故障。修复方法包括更换故障部件、调整参数和重新配置系统等。为了提高航空航天系统的容错性能，通常会采取双冗余、三冗余等冗余设计，以确保即使某个部件发生故障，系统仍能正常运行。 二、容错技术 1. 冗余设计 冗余设计是指在航空航天系统中引入多个相同或相似的部件，以实现故障容错能力。冗余设计包括硬件冗余和软件冗余两种方式。硬件冗余通常包括双冗余、三冗余等设计，即系统中同时存在多个相同的硬件部件，当其中一个部件发生故障时，其他部件可以继续工作，确保系统的正常运行。软件冗余则是通过在系统中引入多个相同或相似的软件模块，实现故障容错和系统可靠性的提高。 2. 自适应控制 自适应控制是一种能够根据外部环境和系统内部状态自主调节控制策略的技术。在航空航天系统中，自适应控制可以根据系统出现的故障情况，自动调整控制策略，保证系统的稳定性和可靠性。自适应控制通常采用模型参考自适应控制和参数整定自适应控制等方法。 3. 容错编码 容错编码是一种通过在数据传输过程中引入冗余信息，以检测和纠正传输过程中产生的错误的技术。在航空航天系统中，容错编码可以

热电厂故障检测与诊断系统设计(新版)

热电厂故障检测与诊断系统设 计(新版) Security technology is an industry that uses security technology to provide security services to society. Systematic design, service and management. ( 安全管理 ) 单位：______________________ 姓名：______________________ 日期：______________________ 编号：AQ-SN-0929

热电厂故障检测与诊断系统设计(新版) 引言 国内外汽轮发电机组多数运用分散型控制系统DCS，只在发电厂的局部采用状态监测与控制技术，而没有对发电厂的整体采用故障检测与诊断技术。本设计针对马钢热电厂汽轮发电机组和其它设备的综合状况，进行数据采集、状态监测、故障诊断、专家系统的知识获取与学习，以及设备的维修咨询为一体的多任务信息处理系统。本文主要介绍马钢热电厂的故障检测与诊断系统的总体结构及各子系统的分布设计情况。 1故障检测与诊断系统功能简介 马钢热电厂的故障检测与诊断系统的总体结构如图1所示，厂部计算机服务器通过厂内的局域网络同各部分的工控计算机相联（同时可与上层的公司网络连接），各部分的工控计算机作为子系统

与不同的物理量传感器连接。具体设计内容如下： （1）厂部计算机服务器设有综合全厂设备的故障诊断的专家系统，可根据各部分子系统的工控计算机故障诊断信息作出综合的故障诊断。所设计的专家系统自动进行知识获取与学习，用于完成征兆获取、知识的获取（包括规则的获取和事例的获取），根据新旧故障处理的情况和操作者处理的经验，不断地增加和更新处理故障诊断的能力，提示故障的特点及发展趋势，警示故障的危害和处理建议，咨询后安排出适时检修的计划建议供用户参考。厂部计算机服务器可设有多个终端监视器、打印机等外设，打印机可处于等待状态，一旦有了报警就将报警文件打印输出。厂部计算机服务器还可与上层的公司网络联网。 （2）汽轮机的工作状况是发电机组的核心，一般分散型控制系统仅着重对汽轮机进行控制设计。而汽轮机工控机的子系统则根据传感器测得的机壳膨胀量、膨差量、轴向位移量、阀门开启量、蒸汽流量、轴瓦温度量、汽轮机转速量信号，进行汽轮机部分的故障诊断。