肖杰　李同亮

【摘 要】星載天線標(biāo)校控制系統(tǒng)對可靠性、自動化運行特性要求嚴(yán)格。因此，快速、準(zhǔn)確的對系統(tǒng)中的異常狀態(tài)診斷出原因并自動化排除故障顯得尤為重要。本文針對星載天線標(biāo)?？刂葡到y(tǒng)故障診斷功能展開分析研究，提出一種基于小型產(chǎn)生式專家系統(tǒng)的故障診斷解決方案。

【關(guān)鍵詞】中繼衛(wèi)星；故障診斷；自動化運行；故障處置

中圖分類號： V443.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）14-0058-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.14.025

0 引言

隨著現(xiàn)代科技水平的不斷發(fā)展與進(jìn)步，各種系統(tǒng)與設(shè)備的結(jié)構(gòu)和功能越來越復(fù)雜，若某系統(tǒng)在關(guān)鍵時刻出現(xiàn)了故障而又未能及時地發(fā)現(xiàn)和診斷，會給使用本系統(tǒng)的客戶造成經(jīng)濟(jì)上的巨大損失。因而，故障診斷扮有重要的角色。由于星載天線標(biāo)?？刂葡到y(tǒng)對可靠性、自動化運行要求很高，能夠快速且準(zhǔn)確的對系統(tǒng)中的異常狀態(tài)診斷出并能排出故障原因非常重要。系統(tǒng)的故障診斷是在系統(tǒng)運行狀態(tài)下，對所出現(xiàn)得異常情況作出診斷，并依據(jù)診斷結(jié)果為系統(tǒng)故障決策提供根據(jù)。在對該系統(tǒng)診斷之前，首先需要對本系統(tǒng)進(jìn)行檢測，若系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，應(yīng)對故障部位、故障類型和原因進(jìn)行相應(yīng)的診斷分析，給出解決方案，實現(xiàn)故障決策。

總體而言，故障診斷方法大體可分為兩大類：基于數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法和基于人工智能的故障診斷方法。前者方法包括：基于輸入輸出與信號處理、基于過程參數(shù)估算的方法和基于狀態(tài)估算。后者方法包括，專家系統(tǒng)的方法、基于類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、基于案例的方法、基于模糊數(shù)學(xué)的方法和基于故障輸?shù)姆椒?。最近基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法是研究最多、應(yīng)用范圍最廣診斷技術(shù)。因為該方法是運用符號進(jìn)行推理，依據(jù)知識的表達(dá)方式符號來進(jìn)行操作。而且它可以全天24小時連續(xù)不斷地 為用戶提供服務(wù)，可以對實時的故障數(shù)據(jù)做出及時的判斷。專家系統(tǒng)集成問題領(lǐng)域所有的專家的知識和經(jīng)驗，為故障診斷領(lǐng)域帶來了很多的方便。

本文針對星載天線標(biāo)?？刂葡到y(tǒng)的特點，給出了一種小型產(chǎn)生式故障診斷專家系統(tǒng)解決方案。

1 專家系統(tǒng)的故障診斷設(shè)計

專家系統(tǒng)是一類具有專門的智能的計算機程序系統(tǒng)，其能夠利用知識和表示推理能力來處理由專家才能解決的該領(lǐng)域問題[1]。人類專家是在某一專門的領(lǐng)域，擁有該領(lǐng)域大量相當(dāng)數(shù)量的專業(yè)知識和豐富的實際操作經(jīng)驗，特別是經(jīng)驗知識。這些專家能高效的解決困難和復(fù)雜的實際問題。專家系統(tǒng)之所以是人工智能的重要組成部分，是因為它能夠有像人類專家一樣處理復(fù)雜疑難問題的能力。專家系統(tǒng)應(yīng)該具備的重要因素有：能夠應(yīng)用于某一專門領(lǐng)域、擁有專家級知識和經(jīng)驗、能夠模擬具有專家的思維能力和能夠達(dá)到專家的水平。根據(jù)其定義，我們可以首先明白專家系統(tǒng)實際上是一個智能計算機軟件系統(tǒng)，該系統(tǒng)處理的是特定某一專門領(lǐng)域知識，這和傳統(tǒng)軟件系統(tǒng)又有很大區(qū)別，傳統(tǒng)的程序處理的都是使用固定的數(shù)據(jù)或者算法，而專家系統(tǒng)處理的是基于知識的智能求解問題。它是靠系統(tǒng)的知識和利用推理來解決復(fù)雜的問題，并根據(jù)用戶的所提出的需求或問題進(jìn)行解釋。

（1）知識庫：以某種表示形成存放于領(lǐng)域知識的數(shù)據(jù)庫中的集合。知識庫通常是專家系統(tǒng)運行時，將存放于外部介質(zhì)上的知識被調(diào)入內(nèi)存。知識通常是以在計算機中編碼和存儲的方式表示的。

（2）推理機：就是使用知識庫中的知識以一定的策略和方法實現(xiàn)推理的程序。它能夠?qū)⒁延械氖聦嵟c結(jié)合專家知識相結(jié)合，進(jìn)行推理而解決問題。

（3）全局?jǐn)?shù)據(jù)庫：又稱為動態(tài)數(shù)據(jù)庫；是專家系統(tǒng)的綜合數(shù)據(jù)庫、工作存儲器。用于存放初始證據(jù)事實、推理結(jié)論等信息。該數(shù)據(jù)庫同時成為存放故障診斷的成功案例、用戶信息和控制信息的場所。

（4）解釋機：是完成專門向用戶解釋專家系統(tǒng)功能的程序。

（5）人機界面：是最終用戶與專家系統(tǒng)進(jìn)行對話的交互界面。交互過程是最終用戶利用人機界面向?qū)＜蚁到y(tǒng)發(fā)起服務(wù)的請求，接著專家系統(tǒng)通過人機界面向最終用戶進(jìn)行應(yīng)答。

以上幾部分是專家系統(tǒng)的概念模型，其中知識庫和動態(tài)數(shù)據(jù)庫（全局?jǐn)?shù)據(jù)庫）是該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)部分；而其他模塊是組成專家系統(tǒng)的應(yīng)用邏輯模塊。數(shù)據(jù)模塊通過被應(yīng)用邏輯模塊操作來實現(xiàn)專家系統(tǒng)的功能。

2 知識庫設(shè)計

本系統(tǒng)采用產(chǎn)生式規(guī)則與故障樹相結(jié)合的方法設(shè)計知識庫，本文結(jié)合星載天線標(biāo)?？刂谱酉到y(tǒng)實際大略列出如下基本模塊故障樹模型：

標(biāo)校子系統(tǒng)底層所屬各個相對獨立的小的系統(tǒng)、裝置根據(jù)其不希望出現(xiàn)事件構(gòu)成故障樹圖的頂事件，依據(jù)故障樹分析法的理論建立標(biāo)校各系統(tǒng)和裝置的相關(guān)故障樹。當(dāng)然，建立標(biāo)校子系統(tǒng)完整詳細(xì)的故障樹是一項長期的漸進(jìn)的系統(tǒng)工程，這里不做詳細(xì)分析，主要故障見表1。

于知識庫中主要包含客觀事實表、故障診斷規(guī)則表、故障案例表，具體設(shè)計如下：

3 推理機設(shè)計

本文中的專家系統(tǒng)的推理機設(shè)計采用回溯推理法，其概要的推理過程是用假設(shè)的理論去與經(jīng)驗相對照，然后推導(dǎo)出最佳的假設(shè)作為問題的答案[3]，最后驗證該結(jié)論是否正確。如果答案是正確的，則退出，相反，若答案錯誤，則需要再生一個新的答案去驗證，直到推理出最佳的解釋結(jié)果為止。具體到本文系統(tǒng)故障診斷中的推理機，首先需要依據(jù)已經(jīng)出現(xiàn)的故障現(xiàn)象，假設(shè)出一種可以支持這一現(xiàn)象的故障原因，接著進(jìn)行推理，查找是否是因這種故障原因造成的這種故障結(jié)果。若判斷正確，則可以結(jié)束診斷，得到結(jié)果。如若判斷不正確，則需要再假設(shè)出另外一個故障原因，再來驗證，直到將故障原因找到為止。最后才能完成對故障原因的定位。這種診斷方法符合本系統(tǒng)故障排除的特點和規(guī)則。

4 解釋機設(shè)計

本專家系統(tǒng)中的解釋機采用隊列技術(shù)來實現(xiàn)預(yù)置文本法[1]。隊列是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中一種特殊的線性表，其數(shù)據(jù)操作的原則是在表前端進(jìn)行刪除，表的后端進(jìn)行插入。隊列把專家系統(tǒng)的推理機、知識庫、解釋機和推理機連接起來，采用隊列出隊和入隊原則來實現(xiàn)動態(tài)解釋。具體來說專家系統(tǒng)將被推理機激活并觸發(fā)的規(guī)則的編碼按照其執(zhí)行的順序插入至隊列中。當(dāng)用戶詢問時，專家系統(tǒng)將先前插入隊列的規(guī)則編碼取出來，尋找編碼對應(yīng)的解釋語句，顯示給用戶。這樣就可以按照用戶要求將推理機每一步的推理過程和結(jié)論依據(jù)都清楚的告知用戶。因為隊列的數(shù)據(jù)原則是先進(jìn)先出，所以每次專家系統(tǒng)都是從推理的最初結(jié)論開始解釋，直到將隊列中所有規(guī)則都解釋完畢后，解釋工作就結(jié)束了。其工作過程如圖4所示：

5 結(jié)束語

本文給出了星載天線標(biāo)校控制系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計思路。首先故障診斷常用的設(shè)計方法，然后結(jié)合實際對故障診斷專家系統(tǒng)各組成部分進(jìn)行了設(shè)計。知識庫的設(shè)計中我們采用了人工的方式來完成知識的獲取，知識的表示方法采用故障樹+產(chǎn)生式規(guī)則相結(jié)合的方式。專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫采用mysql數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)。推理機的采用溯因推理的方式。設(shè)計了專家系統(tǒng)故障診斷工作的具體流程，解釋機采用隊列方式來實現(xiàn)。

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