郭凡丁 民航西北空管局網(wǎng)絡(luò)中心

隨著通信網(wǎng)絡(luò)和自身設(shè)備系統(tǒng)構(gòu)成越來越復(fù)雜，整個(gè)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定的運(yùn)行面臨著巨大的保障壓力。新一代的故障定位和診斷工具對(duì)實(shí)際工作會(huì)帶來有力的支持。人工智能技術(shù)的應(yīng)用大大減少了故障定位和診斷的時(shí)間，同時(shí)也減少了維護(hù)工作的主觀性和不確定性。

1 專家系統(tǒng)的介紹

專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量的專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。它是人工智能技術(shù)的一個(gè)重要分支，它通過一個(gè)“專家”知識(shí)集合對(duì)已知或未知事物進(jìn)行計(jì)算和判斷，整個(gè)決策的過程就是一個(gè)模擬人類大腦工作的過程?？梢圆皇墉h(huán)境影響的進(jìn)行工作。

圖1 專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

其中模型庫、知識(shí)獲取和管理工具、面向?qū)ο蟮耐评頇C(jī)、知識(shí)庫、自學(xué)系統(tǒng)、人機(jī)接口是整個(gè)系統(tǒng)的核心組成部分。下表對(duì)其中部分模塊進(jìn)行了說明。

表1 組件說明

重點(diǎn)對(duì)推理機(jī)進(jìn)行說明。它是一個(gè)邏輯推理系統(tǒng)，特是一個(gè)獨(dú)立的、不依賴于所應(yīng)用領(lǐng)域的、通用的邏輯推執(zhí)行體系。在體系運(yùn)行的時(shí)候：對(duì)產(chǎn)生的各種知識(shí)源文件，經(jīng)過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后形成規(guī)則庫文件，這些數(shù)據(jù)文件一經(jīng)推理系統(tǒng)提取、運(yùn)行，就形成相應(yīng)的計(jì)算機(jī)專家系統(tǒng)。

2 基于專家系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)故障管理系統(tǒng)

下面我們給出了一種基于專家系統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)。該系統(tǒng)工作過程為：翻譯解釋故障信息，定位故障，給出處理意見，通過接口反饋現(xiàn)場(chǎng)維修人員，再由他們對(duì)具體問題進(jìn)行處理。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)流程圖

上圖的故障診斷系統(tǒng)由收集模塊、過濾模塊、專家系統(tǒng)(中間方框部分)模塊和解釋器這四部分組成，下面對(duì)這四大部分進(jìn)行簡要的介紹。

2.1 故障收集模塊

本模塊接收系統(tǒng)自動(dòng)上報(bào)或人工強(qiáng)制輸入故障數(shù)據(jù)，將其翻譯成帶時(shí)間標(biāo)識(shí)的故障信息。其中包含上報(bào)機(jī)器代號(hào)、機(jī)器類型、故障級(jí)別等信息提交給下一模塊進(jìn)行處理。

2.2 故障過濾模塊

對(duì)故障收集模塊上報(bào)的信息進(jìn)行處理和基于固定規(guī)章進(jìn)行過濾。同時(shí)對(duì)確定的事件轉(zhuǎn)化為固定表達(dá)式（專家系統(tǒng)定義），向下一階段進(jìn)行推送。其中的約束條件是一種集合的表達(dá)式。包括基本輸入輸出、變量賦值、知識(shí)選取等。

2.3 專家系統(tǒng)模塊

本系統(tǒng)的核心模塊。工作過程：首先根據(jù)處理后的描述，到事實(shí)庫中進(jìn)行匹配工作。若匹配成果，則輸出結(jié)果。匹配度低于閾值，選出類似事件，并對(duì)該事件進(jìn)行適度修改，滿足需求同時(shí)輸出。這個(gè)修改后的解會(huì)自動(dòng)加入事實(shí)庫（專家定期編輯的數(shù)據(jù)庫）中。系統(tǒng)按照此規(guī)則不斷重復(fù)。本模塊由如下3個(gè)子模塊構(gòu)成：輸入模塊、適配模塊、建議模塊。

2.4 解釋器模塊

本模塊用于處理來源于維護(hù)人員（專家）干預(yù)和輸入的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)室專家系統(tǒng)可以識(shí)別的信息。

3 結(jié)論

本文只是設(shè)計(jì)了一個(gè)簡單的基于人工智能的故障診斷處理模型。它在實(shí)際工作中可以對(duì)維護(hù)人員的工作進(jìn)行建議和規(guī)范。將人工智能技術(shù)引入通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷這個(gè)方向，可以有效的提高故障確定的速度，減少對(duì)維護(hù)人員工作經(jīng)驗(yàn)的主觀依賴。同時(shí)人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)能力可以拓展故障診斷的靈活性和穩(wěn)定性。

[1]蔡自興.高級(jí)專家系統(tǒng):原理、設(shè)計(jì)及應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2006.

[2]SHU-HSIEN LIAO.Expert Systems with Application[J].93-103.