基于案例推理的雷达故障检测专家系统设计

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基于案例的推理是近年来在人工智能领域新兴起的一种推理方法.它通过回忆以前曾成功解决过的相似问题,比较新旧问题发生背景和时间等差异,经过一系列的调整、修改后重新使用以前的知识和信息以解决当前待处理的问题.它具有许多突出的优点,可以有效解决传统推理方法的许多固有问题,尤其在决策支持、故障诊断等应用领域内其特点更为显著,因此逐渐得到了愈来愈广泛的研究与应用.雷达作为战场指挥员的眼睛,它的主要作用是探测战场态势情况、迅速发现作战目标和及时捕捉战机,一旦发生任何故障,指挥员就会像盲人一样迷失方向,进而直接影响到部队战斗力的生成.我们将案例推理技术应用于雷达故障检测,旨在为复杂装备的维修定位和及时排除故障提供了一种新的解决办法.

故障检测专家系统组成

常用的专家系统组成如图1所示,通常由知识库、数据库、推理机、知识获取机制、解释机制以及人机接口界面等部分组成.专家检测系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,是一种基于特定领域内大量知识与经验的智能程序系统,可应用人工智能技术模拟人类专家解决领域内问题.专家系统的能力来自它所拥有的专家知识,可通过推理的方法解决问题,即知识+推理等于系统.

知识库存放领域内专家的专门知识,以一定的形式表示,最常用的是用规则表达知识.它不仅可以表达事实,而且还可附加置信度因子,标注事实的可信度.数据库存放专家系统当前工作已知的一些情况、用户提供的事实和推理得到的中间结果.推理机则是一组计算机程序,用以控制协调整个系统,并根据当前输入的数据利用知识库的知识按照一定的推理策略去逐步推理,直到得到相应的结论为止.推理有正向推理、反向推理和正反混合推理.解释机制主要是指对推理给出必要的解释,使用户了解推理过程并记录故障诊断过程,当用户需要时可调出相关文件查看.知识获取则指系统在使用过程中,原来存储的知识可能不够用或与实际情况有偏差,需要对知识库中的原有知识进行必要的修改和扩充.

案例推理专家系统的基本结构

案例推理就是通过回忆以前曾经成功解决过的相似问题,比较新、旧问题发生背景和条件等差异,经过一系列的调整、修改后,重新使用以前的知识和信息,提出解决当前问题的方案.

案例推理故障检测方法的核心在于:能准确地记忆(存储)过去曾经检测的故障及其环境和检测过程;在进行检测时,运用过去的检测经验、过程和方法;通过类比和联想来完成当前的检测任务.一个典型的案例推理专家系统的基本结构如图2所示,通常包括以下4个主要步骤.

(1)检索.检索案例库,计算案例库中案例与新问题的匹配度,获得新问题的相似案例.

(2)重用.比较源案例与目标案例之间的差异,将被用户选取认可的解决力案提交给用户,如果源案例与目标案例高度相似,重用的案例将成功地提供解法,咨询过程终止.

(3)修改.若用户对系统给出的方案不满意,推理系统将此方案进行修改或重新设计后再提交给用户.如果用户认为差异太大,则求解过程终止.

(4)保留.保留有价值的经验和知识,分析新案例,若有必要则按一定的存储策略将其纳入案例库中.

①案例知识的获取

案例知识库中确保有相当数量的相关案例是一个基于案例推理专家系统正常工作的前提条件.因此,专家系统要进行推理决策,必须先要案例获取,且案例知识的多少以及精练、准确对系统执行功能的好坏影响很大.案例获取主要从其手段、来源方面来考虑.参考己有的基于案例推理专家系统,案例知识获取到目前为止还没成为系统中真正运行的一部分.

②案例知识的检索

检索就是开始于一个待求问题的新案例,利用案例库的索引机制,根据相似性度量方法,在某个相似程度的闭值下,在案例库中找出一组与新案例匹配较好的旧实例,并从中选择最佳的案例作为我们的建议解.目前,案例的检索策略通常有最近相邻策略、归纳推理策略和知识导引策略等,在本故障检测系统中,根据案例的组织形式采用了最近相邻策略和知识引导策略.获得当前故障的征兆,进行计算或给定征兆的可信度.对于确定性特征用简单的肯定或否定方式进行判别,即形成关键指标,如果有一条不符合,则表示待检测故障与案例不相似,这样就可很快地排除某些案例.只需要用SQL语句,即可根据关键指标对案例库进行初步检索,例如,Select案例号From案例库Where(关键指标等于输入值).对于其他征兆中的不确定征兆,则采用灰色关联分析方法计算故障征兆间的相似度.灰色关联度计算不需要隶属函数的选择和模糊关系矩阵的运算,因此在一些对故障症状和故障原因之间关系不十分明确的场合灰色关联推理比较适用.

③案例知识的表示

知识是智能的基础,也是专家系统设计中首要考虑的因素.它反映了客观世界中事物之间的关系,是人们在长期的生活及社会实践中、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验,需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中.知识表示就是对知识的一种描述和一组约定,是一种可被计算机接受的用于描述知识的数据结构.对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程.在建立一个具体的专家系统时,究竟采用什么表示模式,应根据知识运用领域的具体特性加以分析设计.但一般来说,在选择知识表示方法时,应从以下几方面进行考虑:A充分表示领域知识.确定一个知识表示模式时,首先应该考虑它能否充分表示领域知识.为此,需要深入了解领域知识的特点和每一种表示模式的特征;B有利于对知识的利用.在设计知识的表示形式时,必须使其具备能充分表达知识的能力,并使其表示形式便于对知识的利用.如果一种表示模式的数据结构过于复杂或者难以理解,使推理不便进行匹配、冲突消解及不确定性计算等的处理,就会影响系统推理效率,降低系统求解问题的能力;C便于对知识的组织、维护与管理.由于随着专家系统的使用和对一定数量案例的运行后,旧有知识会在质量、数量或性能等方面出现越来越多的问题,这就需要对其进行多方面的检测,以保证知识的一致性、完整性,所以在确定知识的表示模式时,必须充分考虑维护与管理的方便;D便于理解和实现.知识表示模式应符合人的思维习惯且易于实现,如果一种表示模式不便于在计算机上实现,就不存在任何实用价值.

④推理

基于案例推理的知识系统的推理机的设计主要也就是案例检索算法的设计,在系统中可以采用各种推理策略,最大限度地找到问题的解.推理策略和搜索策略的选择是至关重要的,常用的推理策略有:关联检索策略、归纳检索策略、基于知识检索策略和类似数据库检索的模板检索策略等.


2案例推理专家系统的数据库

基于案例的推理技术尝试将叙述能力、知识整理进行融合,对有关问题的事件或案例的知识进行萃取.基于案例的推理从认知上来讲是一种合理的推理模式,是一种建立智能系统的方法.基于案例推理的数据库是将过去对问题的求解案例按一定的组织方式存储在案例库中,当用户输入待求解的新问题时,系统首先通过检索模块从案例库中寻找这种案例或近似于这种案例的结果,检索的结果送到案例调整模块,查看检索案例与用户提交问题的相似程度,然后根据两者之间匹配的不同情况再采取不同的措施和方法进行必要地修改,使之能够为用户所使用.若是完全匹配情况,则不进行修改工作;若是部分匹配则要根据相应的修改算法和修改策略对案例进行修改,然后进入下一模块中.案例评估与学习模块用于评估修改后的案例,决定新案例是否可以被用户使用或作为一个新的案例加入案例库中.这个模块不同于系统中其他模块,需要用户输入来确认系统提交给用户的解决方案是否有效.如果有效,则将这次求解经验输入自学习模块,进行学习;如果无效,则返回给用户一个无效的信息,并给出一个合理的意见.案例数据库的知识获取主要来源于以下3种方式.

①从系统学习中获取

初始案例库中的案例数量是有限的,在系统投入运行后通过不断学习,加入新案例进行知识积累,最终以求获得更好的案例检索结果.

②从雷达结构和故障机理分析中获取

通过对雷达中各部件之间的连接进行研究,分析特征信号在雷达正常时的标准值;在检测时,将测试信号的实际工作值与正常工作的标准值比对,以判定出故障点.当雷达出现故障时,除了检测电路本身故障外,还要考虑特殊环节引起的可能故障,另外开关器件也容易损坏而引起故障.雷达中各器件、部件间由电缆实现连接,电缆的本身损坏或接口连接的不可靠也是故障隐患.

③从专家经验中获取

初始案例来自专家以往的经验,根据专家对以往处理过的问题的描述,按照案例的表示方式建立故障案例库,它是用各个故障案例的特征指标值进行描述的,案例数据库中采用各个指标作为域名,案例号作为主关键字,通常采用关系数据库技术来建立案例库.雷达结构复杂,其故障现象不尽相同.根据平时常见的故障、专业维修人员的知识与经验,以及专家长期积累掌握的基础理论、研究成果、解决问题的经验等,我们可以汇总雷达常见故障,并及时存入案例数据库中.

系统总体结构和功能实现

基于案例推理的雷达故障检测专家系统在进行故障处理时,从故障案例库中寻找与之匹配的故障案例,若能找到完全匹配的故障案例,就会按照以前的求解思想去解决给定的问题,若找不到完全匹配的,可以通过调整搜索方式找到一个或多个类似的故障案例(集),通过算法或人工手段对其进行适当的修正,以满足当前问题的要求,同时将这个解存储到故障案例库中.若以后遇到同样的问题,系统就不会重复上述步骤,而是直接得到一个完全匹配的解.基于案例推理的雷达故障检测专家系统设计包括检测信息采集模块、推理机、学习系统、案例库管理维护模块、解释系统、知识获取器、诊断报告模块、用户接口和系统软件等9个部分,案例库管理、推理机和系统软件是设计的核心,更是设计的关键.系统结构如图3所示.系统检测流程如图4所示.

1检测信息采集模块的设计

检测信息采集模块包括对案例信息表、设备信息表、征兆信息表、故障信息表、案例解释和附件表等信息的采集.完整的诊断信息

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是进行故障诊断的先决条件.对于雷达系统这样复杂的装备,一次性地提供出所有的故障症兆信息是很困难的,只有采用逐步咨询方式在诊断过程中根据问题的需要不断采集有关症兆信息.采集到的信息按照一定的知识表示方法表述为一个案例存放于动态数据库中,各个诊断信息即为该案例的各个属性.

2推理机的设计

推理机是整个故障检测的核心,也是基于案例推理雷达故障检测专家系统的主体,由故障检索、修正和调整、执行部门、知识精化、故障存储和查找失败原因等过程组成.根据动态数据库中的当前案例,从案例库中检索出相似的案例与之匹配,若案例完全相同,则直接调出历史案例的解决方案作为当前问题的解决办法;若案例相似,则须调整这个旧案例的解法,以适应当前问题.通过推理机的运行,系统从故障案例库中检索出一个或多个同当前故障资料中提取的特征集相匹配的故障案例,通过各故障案例的匹配度比较,由基于案例推理的雷达故障诊断模块、专家或故障人员选择一个最接近当前的案例.

3学习系统的设计

经过相似推理由推理机得到的诊断方案若经实际的测试是正确的,且在案例库中没有完全重复的,则自动被加入到案例库中;失败的案例会经过继续调整重新测试或作为一个失败的经验存放于案例库中,避免以后重蹈覆辙.

4案例库管理维护模块的设计

案例库的管理维护主要包括案例库的增加、修改、删除、决策及评价等功能.基于案例推理系统中的案例库是由领域专家以前解决过的一些历史案例组成的.故障案例库存储着按一定结构存放的故障案例,每一条案例都有具体的说明、结论、解决方案等.处理失败的故障案例也存储其中,并指明了失败的原因.除了成功或失败的具体故障案例之外,一般性案例若存在也被作为故障案例存储其中.一般性案例表示的故障案例记录了对同来源、同性质的故障在各种环境条件下的数据.因此,案例库中的每一个案例都包括以前问题的一般描述和求解方案.一个新方案录入案例库时,同时也建立了关于这个案例主要特征的索引.案例库管理维护模块为用户提供了管理与维护案例库的各项功能.

5解释系统的设计

解释系统负责对系统检测推理过程给出必要的解释,包括2个解释子模块:文字模块和图形模块.其中,文字模块负责对专家系统检测推理过程给出必要的文字解释,以结点作为解释的基本层次;图形模块负责将故障现象、用户选择、检测过程及检测结果这些知识信息用流程图的方式进行显示,以便用户操作和观察,并以此作为记录检测过程的方法.

6知识获取器的设计

在专家系统中要设计知识获取器困难较大,比较实用的方法是建立一个知识编辑器.知识编辑器是知识工程师的一种工具软件,用来帮助知识工程师编辑从专家那里获取的知识.它可以对知识进行检索、修改、删除和重组,并检查知识的相容性、完整性和一致性.

7用户接口的设计

用户接口是用户或领域专家使用、维护专家系统的重要途径.用户的操作指令、领域专家对知识库的修改、编辑都要通过用户界面管理模块来完成.本方案中采用交互式、可视化话的用户界面,为用户或领域专家使用、维护系统提供一个有效的、友好的工具.

8检测报告模块的设计

检测报告给出检测最终结果和维修建议.

9系统软件的设计

本系统以Delphi6.0为开发工具、采用SQLserver2000为后台数据库,建立雷达故障检测案例库和规则库,并与推理机制结合实现了一个多层、分布式的故障诊断专家系统.

检测实例

雷达发射系统是雷达系统的重要组成部分,其性能和品质直接影响到或决定着雷达整机的性能和品质,故以某活动目标侦察雷达的发射系统为例详细介绍其检测流程.

①用户输入故障征兆、服役条件和雷达的使用相关履历等.故障症状:激励故障和阴极过流.服役条件:曾多次在重大演习中投入使用,为演习部队实施基于信息系统的火力打击提供精准的侦察情报信息支援.相关履历:雷达型号,历次大型故障.

②系统基于用户提交的信息,从案例库调用与激励故障和阴极过流的相关案例.“激励故障”和“阴极过流”2个故障现象同时出现,这是进行案例搜索的重要特征.本次搜索找到2个案例:2号故障“移相器不按规律移向”和4号故障“阴极射线管温度过高”.

③用户根据系统给出的案例相似度和自己的观察及经验,选取某一案例继续检测.此例中2号故障的匹配度比4号高,因此选取此案例继续检测.

④系统按用户要求,对此诊断方案进行修改后由用户确认.进一步检查激励器和阴极发射管等相关部件.检查后发现确实有此现象,给出检测结果后结束检测.

⑤若用户对检测方案不满意,可以对方案进行重新修改或直接调用规则库进行检测.

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