面向对象的故障诊断专家系统深层知识模型

在诊断型化工专家系统中应用深层知识的研究报导已有许多。这些专家系统一般是基于产生式规则的、其缺点是通用性较差,因为深层知识模型会淹没在规则库中,因此、不仅要重视深层知识模型的建立,还应当重视专家系统知识表示在实现该模型中的重要性。本文首先提出了一个新的深层知识模型。该模型把一个复杂的过程分解为一组功能独立的子系统。每个子系统的知识定义为功能描述和行为描述。功能和行为描述用一组约束方程表示。这些约束方程的失衡则表示故障症状。故障被分为两类,即本质故障和原始故障。文中提出了一个模糊集合包含模型用于双症状找出最可能的本质故障。而双本质故障找出原始故障,则采用因果搜索方法。本文接下来讨论了该深层知识模型与面向对象知识表示是相吻合的。从1个复杂系统中抽象出来的子系统在面向对象知识库中被表达为一个知识对象。当这个子系统出现在一个新的化工过程中时,其相应的知识对象也可以用于这个新过程的专家系统知识库中。此外,由于面向对象的方法可以定义为与过程程序语言的接口,因而可以实现定性的基于模型的推理与定量的基于模型的推理的偶合。本文提出的方法已用于一个炼油蒸馏装置离线故障诊断原型专家系统中。