基于CBR与FTA的飞机故障诊断专家系统的研究与设计

【摘要】：本文研究了飞机故障诊断的技术背景，针对现如今飞机故障的特点提出了基于案例推理与故障树分析的飞机故障诊断专家系统，针对飞机故障进行基于案例推理与故障树的混合推理，提高了系统的诊断精度与诊断效率。 论文首先在案例推理研究方面对于案例推理的整体结构做了解析，在系统设计中以基于框架表示法的案例表示方法来存储历史案例，并详细设计了案例推理的检索匹配算法，提出了字符型字段的匹配算法与NNH相结合的局部全局兼顾的相似度检索策略，在检索时首先对案例库中案例以字符型字段匹配算法进行特征属性匹配，得出第一步算法检索后的案例集，然后对这一案例集结果再进行以NNH算法为基础的全局匹配以精简结果的数量，提高诊断效率，并以实际案例对算法的优越性进行了验证，得到了良好的效果。另外，本文还对案例的重用，案例的修改以及案例的学习进行了研究。 其次，论文对故障树分析法进行了深入研究，对于故障树知识在系统中的存储表示做了详细的设计，通过对故障树数学基础的研究设计了故障树的推理机制。 在故障诊断专家系统的设计方面对系统的知识库与推理机进行了重点设计，将故障树知识与历史案例知识存放为不同格式的文件，在推理时根据实际情况首先对新故障进行案例推理诊断，若诊断成功则结束诊断，若不成功则转而进行故障树诊断。案例推理诊断和故障树诊断在运行时会调用不同格式的文件，这样就保证了系统在运行时合理的运用数据库资源，大大减少了诊断时间。在所有的诊断结束之后，均会由解释子系统给出推理解释，以此增加系统与用户之间的沟通，增强用户对诊断结果的理解与信任。 故障诊断专家系统的维护子系统可以对系统中的数据进行有原则的删除，增加，修改等操作，以保证专家系统知识库内知识的合理有效性。本文在最后对系统进行了实际的设计运行，展示了系统中出现的大部分系统运行界面图。经初步试用后系统运转良好，基本达到了投放使用的标准。