宋衛(wèi)海

（山東農(nóng)業(yè)工程學(xué)院機(jī)械電子工程系，山東 濟(jì)南 250100）

汽車故障診斷專家系統(tǒng)是利用車載傳感器獲取車輛運(yùn)行狀態(tài)信息，然后對(duì)獲取的信息進(jìn)行綜合處理，找出故障信息，分析診斷產(chǎn)生故障的原因，并將診斷結(jié)果提供給用戶。通常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制、小波算法等方法進(jìn)行故障的分析和知識(shí)的提取，在推理方面，運(yùn)用較多的有正向推理、反向推理以及正反混合推理[1]。本文提出了基于規(guī)則的汽車故障診斷專家系統(tǒng)，運(yùn)用不確定性的正向演繹推理，增加了一個(gè)實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)推理結(jié)果，避免了重復(fù)推理，提高了推理效率[2]。

一、汽車故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)

汽車故障診斷專家系統(tǒng)的整體功能模塊（如圖1所示），主要由數(shù)據(jù)處理模塊和故障診斷模塊組成。專家系統(tǒng)的功能是當(dāng)用戶需要故障診斷時(shí)，接收由車輛的故障碼信息，運(yùn)用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)推理診斷，并將診斷結(jié)果反饋給用戶[3]。

圖1 整體功能模塊圖

其中車輛的故障碼信息通過(guò)總線傳遞給數(shù)據(jù)處理模塊，數(shù)據(jù)處理模塊處理和轉(zhuǎn)換故障碼信息，并傳遞給故障診斷模塊；同時(shí)處理和轉(zhuǎn)換故障診斷模塊傳遞來(lái)的診斷結(jié)果并進(jìn)行故障顯示。故障診斷模塊是專家系統(tǒng)的核心部分，它根據(jù)發(fā)送來(lái)的故障碼，運(yùn)用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)進(jìn)行推理，得出故障部位、維修建議和置信度，并將診斷結(jié)果返回給數(shù)據(jù)處理模塊。本系統(tǒng)在正向演繹推理的過(guò)程中，使用深度優(yōu)先搜索策略以達(dá)到對(duì)汽車故障的診斷。

二、故障診斷原理

2.1 專家系統(tǒng)基本實(shí)現(xiàn)原理。故障診斷模塊主要由人機(jī)接口、推理機(jī)、知識(shí)庫(kù)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)、解釋系統(tǒng)等組成。其中推理機(jī)和知識(shí)庫(kù)是故障診斷的核心部件。人機(jī)接口是專家系統(tǒng)與領(lǐng)域?qū)＜一蛑R(shí)工程師及一般用戶間進(jìn)行信息交互的媒介；推理機(jī)模擬領(lǐng)域?qū)＜业乃季S過(guò)程，根據(jù)當(dāng)前已知的事實(shí)，利用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)，按一定的推理方法和控制策略進(jìn)行推理，最后得出問(wèn)題的解；知識(shí)庫(kù)是專家系統(tǒng)的知識(shí)存儲(chǔ)器，用來(lái)存放被求解問(wèn)題相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的原理性知識(shí)或一些相關(guān)的事實(shí)以及專家的經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)；綜合數(shù)據(jù)庫(kù)用來(lái)存儲(chǔ)有關(guān)領(lǐng)域問(wèn)題的初始事實(shí)、問(wèn)題描述及其系統(tǒng)推理過(guò)程中得到的各種中間狀態(tài)或結(jié)果等，系統(tǒng)的目標(biāo)結(jié)果也存于其中；知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)從知識(shí)工程師那里獲取知識(shí)或從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動(dòng)獲取知識(shí)，并把得到的知識(shí)送入知識(shí)庫(kù)中，并確保知識(shí)的一致性及完整性；解釋系統(tǒng)通過(guò)對(duì)自身行為的解釋回答用戶的提問(wèn)[1]。此功能模塊的流程圖（如圖2所示）。

圖2 故障診斷模塊

2.2 知識(shí)獲取。采用故障樹(shù)分析法將知識(shí)組織成樹(shù)狀結(jié)構(gòu)，故障樹(shù)分析法是一種將系統(tǒng)故障形成的原因由總體至部分按樹(shù)枝狀逐漸細(xì)化的分析方法，可以用來(lái)判明故障部位及其原因、影響和發(fā)生概率。故障樹(shù)分析法就是把所研究系統(tǒng)的最不希望發(fā)生的故障狀態(tài)作為故障分析的目標(biāo)，然后尋找直接導(dǎo)致這一故障發(fā)生的全部因數(shù)，再找出造成下一級(jí)事件發(fā)生的全部直接因素，一直追查到那些原始的、無(wú)須再深究的因素為止。故障樹(shù)分析法將最不希望發(fā)生的事件稱為頂端事件，最終原因稱為底端事件，介于二者之間用于推理的事件稱為中間事件，并用相應(yīng)符號(hào)表示這些事件，再用適當(dāng)?shù)倪壿嬮T(mén)把頂端事件、中間事件和底端事件連接成樹(shù)形圖，用以 表示故障現(xiàn)象和故障原因之間的關(guān)系[4]。

故障樹(shù)分析過(guò)程如下：對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分析，將最不希望發(fā)生的事件稱為頂端事件；將系統(tǒng)各部分故障現(xiàn)象和故障原因進(jìn)行定義并組織成故障樹(shù)形式的邏輯圖；運(yùn)用布爾代數(shù)對(duì)故障樹(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)化，求故障樹(shù)的最小割集；根據(jù)各元部件間關(guān)聯(lián)的故障概率，對(duì)系統(tǒng)故障做定量分析。

2.3 推理原理。本系統(tǒng)是基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，知識(shí)被表示為“如果……那么……”的產(chǎn)生式規(guī)則，即“IF P THEN Q”的形式，其中P是產(chǎn)生式的前件，指出該產(chǎn)生式規(guī)則的條件；Q是一組結(jié)論或操作，指出當(dāng)前提條件滿足時(shí)應(yīng)得出的結(jié)論或進(jìn)行的操作。由于此系統(tǒng)一次獲取所有故障碼，無(wú)法在推理過(guò)程中詢問(wèn)用戶相關(guān)信息，用反向演繹推理或正反向演繹推理比較困難，所以用正向演繹推理；正向演繹推理的基本思想是：用戶首先用已知的初始事實(shí)集初始化臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，在知識(shí)庫(kù)中尋找與臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中的模式匹配的知識(shí)，構(gòu)成可用的知識(shí)集。然后運(yùn)用深度優(yōu)先搜索作為沖突消解策略選出一條規(guī)則進(jìn)行推理，并將推理出的新事實(shí)加入到臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中作為下一步推理的已知事實(shí)。如此反復(fù)這一過(guò)程直到求出所要求的解或者知識(shí)庫(kù)中再無(wú)其他可用的知識(shí)為止。

本系統(tǒng)是正向推理的基礎(chǔ)上的不確定性推理。知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)具有不確定性，在推理過(guò)程中，結(jié)論的不確定度為推理過(guò)程中規(guī)則不確定度的乘積，最后的推理結(jié)果按不確定度的大小進(jìn)行排序，給出用戶結(jié)論的優(yōu)先順序。本系統(tǒng)設(shè)置了一個(gè)實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)，推理的最后結(jié)果存放在實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)下次發(fā)送來(lái)的故障碼存在于實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，可以用實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的結(jié)論反饋給用戶。

三、專家系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)

故障診斷專家系統(tǒng)整體流程圖（如圖3所示）。故障診斷需要故障診斷模塊各部分間的協(xié)調(diào)工作，基本步驟如下：

（1）程序?qū)?shù)據(jù)處理模塊傳來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分離出故障碼。（2）在實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢有無(wú)與故障碼匹配的診斷結(jié)果,若有，將診斷結(jié)果傳給數(shù)據(jù)處理模塊，程序結(jié)束；若無(wú)，進(jìn)行步驟3。（3）建立用于推理的對(duì)象，初始化臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。（4）運(yùn)用知識(shí)庫(kù)中知識(shí)進(jìn)行推理，如果推理失敗，將“推理失敗”傳給數(shù)據(jù)處理模塊，程序結(jié)束；如果推理成功，進(jìn)行步驟5。（5）將推理實(shí)例加入實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)，將推理結(jié)果傳給數(shù)據(jù)處理模塊，程序結(jié)束。

四、故障推理及設(shè)計(jì)

（1）建立臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)規(guī)則前件及其對(duì)應(yīng)規(guī)則的概率和最終結(jié)果及其對(duì)應(yīng)概率。（2）初始化臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，將各故障碼與規(guī)則前件匹配，形成規(guī)則集，運(yùn)用寬度優(yōu)先搜索策略，依次選取規(guī)則進(jìn)行推理，將推理結(jié)果中的結(jié)論加到存儲(chǔ)最終結(jié)果的數(shù)組中，相應(yīng)概率加到存儲(chǔ)最終結(jié)果概率的數(shù)組中；將推理結(jié)果中的操作加到存儲(chǔ)規(guī)則前件的數(shù)組中，相應(yīng)概率加到存儲(chǔ)規(guī)則前件概率的數(shù)組中，形成新的事實(shí)集進(jìn)行下一步推理。（3）反復(fù)執(zhí)行步驟2直到存儲(chǔ)規(guī)則前件的數(shù)組中不與任何規(guī)則匹配時(shí)為止。（4）若診斷失敗，返回車牌號(hào)和“推理失敗”；若診斷成功，將推理結(jié)果中相同項(xiàng)合并，對(duì)應(yīng)概率相加，去除結(jié)果中概率小于0.1的項(xiàng)，并將推理結(jié)果存入“實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)”，返回車牌號(hào)和推理結(jié)果。

圖3 專家系統(tǒng)整體流程圖

五、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)在Windows操作系統(tǒng)下以C#作為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，使用Berkley DB作為專家系統(tǒng)中知識(shí)庫(kù)、實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)的服務(wù)器。

5.1 知識(shí)庫(kù)和實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)的建立。知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)了推理機(jī)推理所需的知識(shí)，是專家系統(tǒng)最重要的部分，存儲(chǔ)了用于推理的知識(shí)，對(duì)應(yīng)操作或結(jié)論和相應(yīng)置信度。實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)具有提高診斷效率的作用，存儲(chǔ)了接收到的故障碼序列、對(duì)應(yīng)診斷結(jié)果和置信度。輔助庫(kù)存儲(chǔ)了故障部位編碼及其對(duì)應(yīng)故障部位和維修建議，用于存儲(chǔ)推理前件和最終結(jié)果，將推理前件和最終結(jié)果組織到一個(gè)庫(kù)中，避免了頻繁的庫(kù)間操作，提高了程序的運(yùn)行效率。

5.2 實(shí)際應(yīng)用結(jié)果。在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，診斷結(jié)果反饋給用戶的同時(shí)也顯示給系統(tǒng)管理員，通過(guò)系統(tǒng)管理員對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，有利于系統(tǒng)性能的測(cè)試和評(píng)估，為系統(tǒng)的維護(hù)和改進(jìn)提供了依據(jù)。

5.3 效果分析。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的測(cè)試，達(dá)到了預(yù)期的效果，當(dāng)提供測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)給出了正確的診斷結(jié)果，可以作為用戶排除故障的依據(jù)，根據(jù)反饋的維修建議，通過(guò)相關(guān)處理，最終成功的排除了汽車的故障，完成了專家系統(tǒng)的功能。

[1]張麗莉，儲(chǔ)江偉，強(qiáng)添剛等。汽車故障診斷專家系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究與發(fā)展 。計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2008.2.5

[2]朱全，黃愛(ài)蓉，鮑娟。汽車故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2010年6月

[3]鄂加強(qiáng),龔金科,王耀南等.特種車輛柴油發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)推理機(jī)設(shè)計(jì).湖南大學(xué)學(xué)報(bào),2005.3.25

[4]肖云魁.汽車故障診斷學(xué).北京北京理工大學(xué)出版社.2006.