车载电子设备故障诊断专家系统的设计与实现分析

柳彦宇

摘要：针对电子设备的故障诊断，提出一种专家系统，在介绍系统结构的基础上，对系统的设计与实现进行深入分析，旨在为实现预期的诊断目标提供可靠参考借鉴。

关键词：电子设备;故障诊断;专家系统

中图分类号：TP182 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）07-0153-02

0 引言

长期以来，车载电子设备的故障维修主要依赖维修人员的实践经验和专业水平， 随着电子设备复杂程度越来越高，目前的维修手段已无法满足车载电子设备的故障维修需求。专家系统在人工智能领域是最为重要与活跃的应用方式，采用专家系统能对车载电子设备进行故障诊断，确定故障的产生位置、原因，是解决设备故障诊断分析处理问题的有效途径。

1 系统结构

对于专家系统，它是包含各项基础知识与推理过程的系统，系统所用程序软件都具有和专家相当的相关专业知识与经验水平，并且还能对问题进行分析分析。专家系统主要由以下几部分组成：其一，专家知识库;其二，数据库;其三，推理功能模块;其四，解释功能模块;其五，人机接口功能模块。其中，专家知识库为独立实体，囊括了和需要解决的问题有关的事实与规则，可采用相关程序来提取与管理;数据库的主要功能在于对所有原始特征数据进行存储，并能存储不同的中间信息与将问题解决之后产生的结果信息;推理功能模块在专家系统中属于组织控制部分，它能以输入数据为依据，结合专家知识库存储的知识，严格按照相关策略来推理，实现预期的目标;解释功能模块可以对推理的过程进行解释，通过对特征信息的提取，得出推理结论;对于人机接口功能模块，还可称作用户界面，为系统与用户之间的相互信息交换提供重要媒介，采用用户熟悉的方式和用户实现交互，将用户输入的各类信息转换为和系统对应的表达形式，再利用系统部件来处理，将系统内部各项信息真实且准确的显示给系统用户[1]。

2 系统设计与实现

2.1 知识库

（1）知识获取。在专家系统中，专家知识为核心所在。在知识库当中，知识储备与质量在很大程度上决定了系统问题解决能力。在建立知识库时，一般要经历以下两个阶段：第一阶段为访问专家，第二阶段为机器学习。在第一阶段时，通过专家获取专业知识，再对获取到的知识予以精化处理、检查与验证，然后将完成处理的知识作为后续机器学习重要材料;在第二阶段时，主要是将知识存储至知识库当中。基于此，专家系统采用的知识获取途径依然为机械记忆学习，也就是由相关工程时在文献资料当中获取系统需要的所有知识，采用适宜的形式来表达，由知识编辑器来编辑，最后输入到相应的知识库当中[2]。

（2）知识表达。因故障征兆与产生原因之间相互关系比较复杂，故障诊断方面的知识存在模糊性，所以要采用两种方式对知识进行表示，即一般与模糊产生式兩种规则。对于一般规则，其前提条件与结论存在与二值逻辑相符合的因果关系，而对于模糊规则，充分结合了一般规则和模糊数学，将隶属度引入至对模糊知识的具体表示。不同规则对应的结论都会附加可信度，可将其称作规则强度，它的阈值是（0，1）。完成推理后获得结论，若可信度可以满足要求，则认为所得的结论是成立的，相反，如果可信度不满足要求，则认为所得的结论不成立[3]。

2.2 数据库

数据库的主要作用在于对系统运行时产生的所有数据记录和原始特征数据进行存储，依然采用表的形式来表示，主要包括两个部分，即静态与动态数据库。其中，静态数据库主要存储和模糊数据处理存在一定关联的所有参数，而动态数据库主要存储设备的异常状态及故障记录信息。在系统接收到由采集模块采集到的各类信息数据以后，可以把它们写入到实测值表当中，对它和现有信号数值实施对比，若两者不一致，可生成异常状态数据表，包含各类异常信号。以异常状态表为依据，对知识库当中记录的规则表与实例表进行查询，将通过推理获得的诊断结果临时存储于故障记录表当中，为之后的查询和打印做好准备。在程序初始化的过程中，均需要重新建立数据库，用于对异常状态及故障记录进行存储。

2.3 推理模块

推理模块以知识库为基础建立，根据故障现象，对故障产生原因与影响范围进行推演，并制定故障排除策略。系统主要采用三种知识来表达。具体的实现过程当中，先以从数据库当中发送的不同信息为依据，建立征兆集合，开始以规则和案例为基础的独立推理，确定故障产生征兆与提示，然后根据推理机制，确定具体的隶属度，最后将推理的结果表示成模糊子集。

2.4 解释程序

解释程序的作用在于返回问题答案，专家系统主要通过预置文本来解释。执行目标时，生成相应的解释信息，模糊量需转化成适宜的修饰词。在用户询问以后，仅需将解释信息写入到解释框架当中，同时组织形成适宜的文本，并提交到用户界面，最终在程序界面上进行显示。

3 故障诊断流程

在故障诊断时，用户首先通过人机接口功能模块输入故障征兆，专家系统根据匹配规则，自动在专家知识库中查找典型故障案例，若找到相似的案例，则指导用户根据案例的提示进行维修。若否，则进一步根据故障现象，对故障产生原因与影响范围进行推演，给出故障检测的方法和流程，指导用户一步步完成故障诊断，当故障被排除后，系统自动保存故障诊断的方法，生成典型故障案例，并保存到专家知识库中。流程如图1所示。

4 结语

综上所述，专家系统能根据相关专家知识与经验对设备实际状态进行分析和诊断，确定故障原因，并能保证诊断结果的可靠性与效率，减少设备维修方面的成本，降低维修难度。

参考文献

[1] 贾丽姣，左向梅，邱勇.试验机改装中液冷系统的常见故障及排除方法[J].机械研究与应用，2020，33（1）：161-163.

[2] 孟宪坤.基于人工智能的发射机远程故障诊断系统的研究及应用[J].广播电视信息，2018，10（11）：82-85.

[3] 谢晓敏，孙雁南，曾勇，等.机载电子设备TCAS系统故障诊断专家系统[J].新乡学院学报，2016，33（12）：57-62.