基于知识库的舰船战损抢修决策方法

张乔斌，许 伟，朱爱芳

(海军工程大学，湖北 武汉 430033)

0 引言

舰船作为一种高技术装备，近年来发展非常迅速，信息化程度越来越高。但敌方攻击手段也呈现出立体化、多样化，各种高、精、尖武器应运而生，因此现代海战在注重先敌发现、先敌制胜的同时，也更注重自身的战损抢修，特别是对舰员级维修提出了更高的要求。舰船动力装置是舰船的“心脏”，针对舰船动力装置开展战损条件下的应急抢修决策方法研究，对于提高动力装置战时保障能力、迅速恢复及提高舰船战斗力，具有十分重要的意义。

知识库具有自主学习、易操作的特点，是处理复杂数据系统的有效工具，目前已广泛用于图书馆、医疗、农业等领域。将知识库系统及相关决策算法融合到战损抢修中既能帮助指挥决策人员简化决策过程，又能处理日常繁杂的数据。

1 知识库及基于知识库决策研究现状

知识库 (Knowledge Base，KB)是知识工程中结构化、易操作、易利用、全面有组织的知识群，是针对某一领域问题求解的需要，采用某种知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的相互联系的知识片集合。它是决策支持系统新的发展方向，又称为智能数据库或人工智能数据库［1］。

20世纪80年代以来，国内外的研究者在知识库的构建和研究方面做了很多工作，比较著名的成果有:WorldNet，FrameNet，MindNet，CYC 常识知识库，中文信息处理应用平台工程。

2 动力装置战损抢修知识库构建及决策过程

文献［2］已对知识库的构建进行了具体的描述，通过对舰船动力装置知识库的构建进行战损抢修决策。基于知识库的舰船动力装置应急抢修决策是以知识库为核心，进行知识管理和知识推理决策。将基于知识库的舰船动力装置应急抢修决策分为知识库知识的处理、抢修决策方案的推理和抢修方案的生成入库等3个部分进行模块化管理。知识的处理模块是将应急抢修涉及的所有知识通过知识获取方法获取到知识库中，再用知识表示方法统一表示为知识库语言供系统识别;抢修决策方案推理模块是将系统输入的抢修目标案例按照一定的决策算法进行推理决策;抢修方案生成模块是将系统推理决策得出的抢修案例以知识存储的方式存入知识库的案例库中，供下次决策使用［2］。

3 动力装置战损抢修决策知识库的决策机制

为验证文献［2］所研究的知识库构建方法，以某型动力装置应急抢修决策知识库中的维修资源需求分析为例进行研究。

3.1 损伤情况想定

在某型动力装置发生损伤后进行损伤评估，得出主机、推进轴系及传动装置的损伤均为D级;推进器、独立推进模块及动力辅助装置的损伤均为C级。其中A级为完全丧失生命力;B级为基本丧失生命力;C级为部分丧失生命力;D级为基本未丧失生命力。

3.2 维修资源需求知识库的构建

1)知识获取。知识获取方法采用半自动的获取方式，通过与随舰动力装置领域专家以及动力装置实际操作人员进行“Ask-Question”的模式互动［3］，最后将互动结果归纳总结并且存储于知识库中。

2)知识表示。按照知识表示方法采用数据库二维表的形式将获取的战损知识表示出来［4］，表1是动力装置分系统损伤情况，包括主机、推进轴系、传动装置、推进器、独立推进模块、动力辅助装置。表2是通过评估分析得出的动力装置总体损伤情况。评估的内容有舰船总体损伤等级、航速、新横稳性高、新纵稳性高和舰船不沉性指标。

表1 某型动力装置分系统损伤情况Tab.1 The injury situation of a power device

表2 总体损伤情况Tab.2 Overall damage situation

3)维修资源需求知识库的建立。根据知识的表示方法采用知识库的决策方法建立备件的维修资源需求知识库，备件维护界面如图1所示。

图1 维修资源需求知识库界面Fig.1 The interface of knowledge base of repair resource demand

3.3 基于知识库的决策

依据维修资源需求知识库中所确定的动力装置在特定损伤情况下的维修资源需求，系统根据动力装置损伤情况，通过一定的算法分析动力装置损伤情况与知识库中设定的动力装置损伤情况进行匹配分析，并根据匹配情况进行抢修决策。

4 基于案例推理 (CBR)的抢修决策方法

基于案例推理 (CBR-Case based reasoning)决策方法是美国耶鲁大学的Roger schank于1982年在《Dynamic Memory》一书中首次提出的［3－4］。CBR决策的工作流程主要有案例表示、分析模型、案例检索、案例保存等。本文以某柴油机的输油管路破损后的应急抢修决策为例，说明该方法在舰船动力装置战损决策中的具体应用。

4.1 舰船动力装置战损抢修决策的案例模型表示

已知柴油机的输油管路在一次战斗过程中由于炮弹的击中而损伤，使柴油机输油管路漏油造成柴油机不能运转，损伤程度为2级。根据案例库中柴油机输油管路损伤情况分析表DMEA(见表3)及SQL中柴油机输油管路案例表 (见表4)，按照CBR的决策方法，将目标案例进行基本功能项目分析得出DMEA表 (见表5)。

表3 柴油机输油管路DMEA案例表Tab.3 The case table of disel oil pipeline DMEA

表4 柴油机输油管路案例表Tab.4 The case table of disel oil pipeline

表5 柴油机输油管路DMEA目标案例表Tab.5 The target case table of disel oil pipeline DMEA

4.2 案例求解

将柴油机输油管路的各项信息用集合表示为:

式中:Gi为目标案例;A为案例名称;B为系统名称;C为损伤程度;D为设备名称;E为名称编号;F为损伤模式;H为抢修方案。A，B，C，D，E，F均为已知量，H为所求量。

在本例中，所求抢修方案H的决定因素是损伤程度F，应用欧式距离逐个计算目标案例与源案例的相似度。方法如下:

从计算的结果得出案例表中输油管路损伤模式为裂缝、损伤程度为2的案例与目标案例最相似，因此目标案例的维修方案H=加软套管。

5 结语

本文在文献［2］的基础上开展研究，丰富了舰船动力装置战损抢修决策知识库的内容和结构，着重研究了基于知识库的决策过程，并将CBR的决策方法引入到知识库的推理中。随着舰船战损抢修决策知识库案例的增加与完善，这种决策方法将大大减少重复性维修决策，为今后的战损抢修决策智能化提供非常大的帮助。

［1］傅为忠.一种新型的知识库系统结构体系［J］.合肥工业大学学报，2003(S1):871－874.

［2］许伟，曾凡明，刘金林.基于知识库的舰船应急抢修决策支持系统研究［J］.中国修船，2012，25(4):43－46.

［3］郭小芳，刘爱军，樊景博.知识获取方法及其实现技术［J］.陕西师范大学学报，2007，35:188 －190.

［4］刘建炜，燕路峰.知识表示方法比较［J］.计算机系统应用，2010，20(3):242 －244.

［5］AAMODT A，PLAZA E.Case-based reasoning:foundational issues，methodological variations，and system approaches［J］.AI Communications，1994，7(1):39 －59.

［6］SHIN K，HAN I.A case-based approach using inductive indexing for corporate bond rating［J］.Decision Support Systems，2001，32(1):41 －52.