专家系统在雷达故障检测中的应用

专家系统是一种用来对人类专家的问题求解能力建模的计算机程序。它是一个智能程序系统，内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验，能够利用这些知识和方法来处理该领域的问题。

专家系统具有：启发性——不仅能使用逻辑性知识，还能使用启发性知识；透明性——能向用户解释它们的推理过程，还能回答用户的一些问题；灵活性——系统中的知识便于修改和扩充；推理性——系统中的知识必然是一个漫长的测试、修改和完善过程。随着计算机技术的发展，专家系统（Expert System）已广泛应用于各种故障检测领域。由于它所具有的启发性、透明性、灵活性、推理性等诸多优点，因而更适合于雷达等军事电子装备的维护和维修。

图1 专家系统原理图

由于某些雷达结构复杂，故障发生率高，检测难度大，在现场分析、判断和处理这些故障时，主要依赖维修人员的经验，维修质量和效率往往难以得到保证。因此，开发故障检测专家系统，以提高故障检测的经济性和可靠性。

专家系统的原理结构
图1所示为专家系统原理图，图2为低层诊断模型。

图2 低层诊断模型

以低层诊断为基础，推理机结合部件故障知识进行推理诊断，得到高层故障假设结论；若假设故障被确认，元知识库启动推理机，从假设结论出发，再利用目标级故障知识推理诊断，直到得出结论（见图3）。

图3 高层故障诊断模型

系统组成及工作流程
1 故障检测专家系统组成
故障检测专家系统组成如图4所示。专家系统是一种包含知识和推理的智能计算机程序系统，通常由知识库、推理机、人机接口、综合数据库、知识获取模块以及解释程序组成。

图4 故障检测专家系统组成

知识库是一个独立的实体，是专家系统的核心组成部分，它用于存储从专家那里得到的关于某一特定领域专门知识和经验。知识库所存储的知识都属于比较稳定通用的专家领域知识和规则，一般包含专家知识、领域知识和元知识。其中，专家知识是领域专家从长期工作实践中获得的经验性总结；领域知识是指一种广泛公用的知识，包括书本上的知识及一些一般性常识；元知识是利用知识进行推理的知识。

推理机是人类专家思维机制的一种算法表示和机器实现，包括推理机制和控制策略，是根据知识库进行各种搜索和推理的程序模块，用于控制系统的运行和执行各种任务。其中，推理部分是运用已有的知识和规则去推理，以谋求新的结论，而控制策略部分的作用是确定运用规则进行推理的顺序，并决定下一步的工作。推理机根据用户当前输入的数据，搜索知识库中相关的知识，并应用其中的规则和某种推理策略去推导出结论，向用户提供解决指定问题的答案。

综合数据库是用于存储所检测问题领域内原始特征数据的信息、推理过程中得到的各种中间信息和解决问题后输出结果信息的存储器。

知识获取模块是专家系统和领域专家、知识工程师的接口。通过它与领域专家和知识工程师的交互，使知识库不仅可获得知识，而且可使知识库中的知识得到不断的修改、充实和提炼，从而使系统的性能得到不断的改善。

解释程序能够对推理过程做出解释，不仅可以解释推理的路线和为什么需要询问那些特征信息数据，而且可以解释推理得到的正确结论。

2 工作流程
故障检测专家系统是通过推理机与知识库和综合数据库的交互作用来求解问题的，这种求解过程有如下几个步骤：

（1）用户将故障现象交给人机接口，人机接口将故障信息送入推理机。

（2）推理机根据故障信息按一定的搜索策略，依据用户反馈信息进行正向推理，并结合当前的推理状态，从知识库的故障树结点事件提取交互信息，提供给人机接口，以提问或操作要求的方式显示。

（3）解释程序对推理机运算出的每一步推理状态进行分析并做出简明易懂的解释。

（4）解释程序记录故障检测每一步的推理状态，并提取相应图形符号，经过人机接口以流程图的方式将推理过程显示。这些模块彼此配合，互递信息，共同完成故障定位、排除和维修提示等任务。

专家系统是一种用来对人类专家的问题求解能力建模的计算机程序。它是一个智能程序系统，内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验，能够利用这些知识和方法来处理该领域的问题。

专家系统具有：启发性——不仅能使用逻辑性知识，还能使用启发性知识；透明性——能向用户解释它们的推理过程，还能回答用户的一些问题；灵活性——系统中的知识便于修改和扩充；推理性——系统中的知识必然是一个漫长的测试、修改和完善过程。随着计算机技术的发展，专家系统（Expert System）已广泛应用于各种故障检测领域。由于它所具有的启发性、透明性、灵活性、推理性等诸多优点，因而更适合于雷达等军事电子装备的维护和维修。