民用航空发动机航线维修专家系统设计分析

吴志文，王林林

民用航空发动机航线维修专家系统设计分析

吴志文1，王林林2

（1.深圳航空有限责任公司广州分公司维修工程部，广州510000；2.广州民航职业技术学院飞机维修工程学院，广州510403）

为了缩短民用航空发动机航线维修的时间，提高航线维修效率，降低航班延误率，针对民用航空发动机航线维修工作的特点，提出了基于故障特征利用模糊技术建立专家系统的模糊知识库，并结合智能检索技术建立民用航空发动机航线维修专家系统的方法，该方法能够提高专家系统解决问题的准确性和时效性。重点阐述了专家系统模糊知识库构建和智能检索技术的逻辑思路。相比于以关键故障特征为知识点建立的数据库，模糊知识库包含了更全面的故障特征知识。智能检索基于概念或语义检索，相比于关键词检索，对自然语言有更好地理解，便于航线维修工作人员使用。

航线维修；专家系统；模糊数据库；智能检索；航空发动机

0 引言

近年来，中国民航事业高速发展，飞机数量不断增加，机队规模不断扩大，“十一五”期间全行业机队规模达到2600多架[1]，预计“十二五”末中国民航飞机的规模将超过4500架[2]。飞机数量、航班密度的骤增，给航线维修在安全性、可靠性和经济性方面都带来了更大压力[3]，因此必须提高航线维修的效率，缩短维修时间，降低航班的延误率。航空发动机结构复杂、工作环境恶劣、部件间耦合影响强烈，是造成航班延误，引发飞机故障的重要因素之一。美国航空运输协会对7571架飞机在1981～2001年间由于机械故障引起的航空事故的调查结果显示，发动机的推进系统故障占所有机械故障的36%[4]。因此，在航线维修环节，引入针对航线维修的实用型专家系统，对航空发动机故障进行快速排查与维护，能大大提高航线维修效率。

专家系统是利用业内相关专家的经验和知识，结合基于计算机科学的人工智能技术，帮助用户快速、有效解决问题的系统[5]。这一系统始于1965年，并在20世纪90年代进入成熟发展阶段[6]。虽然不断发展的专家系统已在某些领域表现出远超专家的能力，但在复杂系统领域，其实用性、易用性并未获得广泛验证。航空发动机作为人类复杂工业产品的代表，其生产设计、运行管理、维修等各方面都亟需专家系统辅助。文献[6～10]反映了近年来部分国内科研人员对航空发动机故障诊断专家系统的研究成果，主要集中在专家系统推理判断的智能化上，例如基于实例优先[7]、功能模型[8]、遗传算法[9]的推理机制，基于故障特征融合的诊断机制[10]，以及基于各类神经网络模型的神经网络技术等。这些研究都具有较高的学术价值，与发动机故障诊断、健康管理技术相结合，为中国航空发动机的性能完整性做出了较大贡献，但这些技术在真实发动机系统上的实用性还缺乏充分证明。民用航空发动机的航线维修具有其特殊性：首先，民航发动机大多来自国外航空发动机公司，无法获取其设计和运行的核心技术。在此前提下，处在研究前沿、未获得验证的智能化推理技术应用于未掌握核心机理论的国外发动机中，无法保障推理结果的有效性。其次，在成熟的民航运行体系保障下，主要对频发、但程度不深的各类故障进行维修，因此，民用航空发动机航线维修专家系统无需复杂的推理机制，更强调专家系统的针对性（或专用性）和实用性，并不追求功能的全面性和先进性。航空公司利用国外发动机公司提供的软件，收集、分析、统计航空发动机运行和维修数据，指导航线维修工作。这些系统并未提供复杂的推理判断机制，仅基于关键词的搜索，说明把专家系统的前沿研究结果应用到注重安全和时效的民航航线维修，仍有较大风险。基于关键词匹配的“专家系统”虽然具有较高的可靠性，在知识库正确的情况下，不会提供错误指导，但对用户输入信息的挑剔性强，不能识别语义，搜索结果过于依赖是否包含关键词，而非使用者语义，排他性过高，指导性较差。亟需设计1种不采用复杂推理机制，能够理解自然语言，根据与使用者语义的相关程度对检索结果进行排序后输出的系统，即可为民用航空提供1种安全、可靠、高效、实用的发动机航线维修专家系统。

以故障特征为知识点建立依据，与该故障特征直接、间接相关的因素、事件都存储在同一知识点中，利用模糊数学建立模糊数据库[11-13]，再以基于概念或语义检索自然语言为沟通方式的智能检索技术[14]作为辅助，建立航空发动机航线维修专家系统，将能改善沟通效果，提高专家系统解决问题的能力和效率，缩短航线维修排故时间，降低航班延误率。

1 系统总体设计

1.1 系统的主要功能

1.1.1 知识库管理

普通用户可以浏览知识库内容，将新的故障事件、原因以及维修方法等知识点添加到知识库中，并对自己添加的内容拥有编辑、增补、删除等操作权限。其上传的新知识点存储到待审核的数据转存模块中，系统管理员审核确认后即可整合入库。专家拥有系统管理员权限，可对整个知识库知识点进行勘误、增减、整合优化，对知识库信息的全面性、及时性、合理性和有效性负责，负责系统的日常运行和维护。

1.1.2 故障诊断

系统根据用户输入的故障现象进行推理，给出故障原因，定位到可能的故障单元，并提供故障排除方法。具有解释功能的系统，能够就每个推理步骤给用户必要的解释，既有助于用户辨别推理的可信度，也有利于用户理解排故原理和方法。

1.1.3 权限管理

能够对各部门、用户的使用权限进行分配和管理，保障系统信息的安全性，方便使用和维护系统。

1.2 系统的基本构成

针对本系统的设计特点，系统的基本构成分为应用层、运算层和数据层3个层次，每个层次又包含相应的模块。系统总体结构如图1所示。

图1 系统总体结构

知识处理模块的功能是进行知识库的更新和维护。分析推理模块是根据用户输入的信息，调用知识库中存储的知识，通过一定的推理机制，分析推理出故障产生的原因，给出故障的解决方案。动态数据库用来存储专家系统正在处理的故障信息，例如用户输入的初始数据、推理时的中间信息、推理完成后的结论等，帮助系统模块用以提供系统使用的基本帮助。

2 知识库设计

2.1 模糊知识库

用户通常以较为便利的自然语言与系统互动。自然语言具有鲜明的模糊性和不确定性。知识库处理的知识点也可能是模糊的。仅以关键词、关键特征为知识点，建立知识库，存在2个明显的问题：关键词虽然是确定的，但用户在使用该关键词进行查询时，该词在语句中所表达的语义未必是数据库中关键词所要表达的语义；数据库中的关键词也未必能表达清楚该知识点下的所有内容。前者需要智能检索技术来解决，后者依靠建立模糊知识库来解决。

建立模糊数学理论，可使操作者用数量来描述模糊事件，把不完整性和模糊性引入知识库系统中，从而形成模糊知识库。模糊知识库是指能够处理模糊知识的知识库，是数据库技术与模糊技术结合的产物。一般的知识库以2值逻辑为基础，不能表示模糊不清的知识；模糊知识库不但可以处理任意数据类型，其表述也更加符合人类自然语言的特点，配合智能检索技术，可以减小人与系统沟通的隔阂。

2.2 发动机维修专家系统模糊知识库的建立

以发动机故障特征为中心，建立1种环状模糊知识模型[15]，此知识模型的存储原理是以代表故障特征的关键词为知识点的环中心，其它知识元素环绕各环中心，每个知识点就是知识库中的1个模糊子集，每个模糊子集都有自己独立的环中心和环绕环中心的轨道，轨道数量因知识点的复杂程度而异。环中心是模糊知识库的核心，代表1个模糊子集，是模糊数据库知识点划分的标准，其它知识元素围绕环中心聚集，隶属度大的知识元素离环中心近，隶属度小的知识元素离环中心远，隶属度相同的知识元素在与环中心距离相同的同一轨道。数据可以根据其隶属程度存储于某个模糊子集中，建成模糊知识库，而非传统的非此即彼的绝对隶属关系建立的二义性知识库。以CFM56-7发动机反推系统故障为例建立的环状模糊子集如图2所示。轨道数目除了受知识点复杂程度的影响外，也受到专家系统设计性能指标的制约，轨道数目越多，系统也越复杂。

图2 模糊子集

3 分析、推理机制

专家系统分析推理机制的实质是检索[7]，通过检索，在专家知识库中找到问题的解决方案。采用基于概念、语义分析的智能检索技术，能有效地解决传统检索技术中出现的“词不匹配”和关键词的二义性和多义性问题[15]。民用航空发动机航线维修系统以智能检索技术作为分析、推理机制的核心，不采用复杂的推理逻辑。由于发动机结构复杂，在不掌握发动机设计、制造的核心信息的前提下，进行复杂、严密的分析推理没有实际意义，无法保障其结果的可信度。对于航线维修来说，缺乏经验的工作人员并不具备判断系统复杂逻辑推理结果正确与否的能力。以智能检索技术为分析推理机制的核心，通过对模糊专家知识库的检索，能把与故障信息高度相关的知识元素罗列出来，不引入系统逻辑推理的误差，分析结果和推理过程也更易被航线维修人员理解和接受。

智能检索采用模糊匹配技术以适应模糊专家数据库，检索的结果不再是100%的匹配，可以根据隶属度将相关信息全部展现，而非仅提供少量100%匹配的信息，大幅提升了实用性。智能检索技术能够对用户输入的自然语言进行切分，抽取、概念搜索和同义词输出，力争理解自然语言的真实意图。

在以智能检索为基础的分析、推理模块中构建模糊匹配模块，用以解决同义词搜索问题。在系统内部建立同义词词典，模糊匹配模块根据同义词词典找出所有搜索关键词的同义词，并将这些同义词共同作为搜索约束，可以有效解决不同用户用词不统一的问题，减少对搜索词限制，便于用户使用[11]。分析推理模块如图3所示。

用户输入的查询信息首先经由查询信息处理模块传递给语义分析模块，语义分析模块对用户输入的自然语言进行分析，得出反映用户意图的关键信息，模糊匹配模块再对这些信息进行同义词匹配处理，将处理后的搜索信息传递给搜索模块，搜索模块依据这些信息对模糊知识库进行搜索，最终搜索的结果和整个处理的过程都存储于动态数据库中，作为输出解释模块的输入源。

图3 分析推理模块

4 结束语

模糊数据库和智能检索技术是近年来人工智能、专家系统中出现的新技术，本文以此为基础，针对航线维修的特点，提出民用航空发动机航线维修专家系统与常规的基于确定性信息的数据库和关键词匹配检索技术的专家系统相比，模糊数据库和智能检索技术在理论上具有先天优势，能够降低对航线维修人员的要求，可以增强故障诊断的准确性和时效性，缩短航线维修的时间，提高航线维修的工作效率，从而适应中国民航事业不断发展的要求。

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Analysis of the Design for Civil Aeroengine Airline Maintenance Expert System

WU Zhi-wen1，Wang Lin-lin2
（1.Shenzhen Airlines,Maintenance Engineering Department,Guangzhou 510000,China;2.Guangzhou Civil Aviation College,School of Aircraft Maintenance Engineering,Guangzhou 510000,China）

In order to shorten the civil aviation aeroengine airline maintenance time,improve the maintenance efficiency,and finally reduce the flight delay rates,a civil aviation aeroengine airline maintenance expert system design method was proposed.According to the aeroengine airline maintenance features,the method was performed that fuzzy knowledge base of expert system was built using fuzzy technology based on fault feature;the aeroengine airline maintenance expert system was built.The fuzzy technology and intelligent retrieval technologies could improve the accuracy and time efficiency of the expert system.The fuzzy knowledge base design and the logic of the intelligent retrieval technology was discussed.Aeroengine fault feature knowledge from the fuzzy expert system knowledge base is more complete than that in the expert system knowledge base which using the key fault feature technology.Base on the concept or semantics searching,the intelligent retrieval is better than the keyword searching on natural language understanding.Therefore,the intelligent retrieval technology would make the expert system easy for the airline maintenance staffs.

airline maintenance;expert system;fuzzy knowledge base;intelligent retrieval;aeroengine

V263.6

A

10.13477/j.cnki.aeroengine.2015.01.020

2013-11-07

吴志文（1980），男，工程师，主要从事航空发动机适航与维修理论研究工作；E-mail:wzwmen@hotmail.com。

吴志文，王林林.民用航空发动机航线维修专家系统设计分析[J].航空发动机，2015，41（1）：99-102.WUZhiwen，WANGLinlin.Analysis of thedesign for civil aeroengineairlinemaintenanceexpert system[J].Aeroengine，2015，41（1）：99-102.

（编辑：赵明菁）