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《武漢理工大學學報》2014年第十一期

1案例推理技術

1．1案例屬性的獲取在機車故障專家系統中，每個案例包括很多種屬性，各個屬性之間不同的組合方式會得到不同的故障診斷結果。在眾多的屬性中，有些屬性對診斷結果的影響幾乎可以忽略，如果仍將這些冗余屬性帶入診斷過程中必然會影響診斷的效率和診斷結果的準確性。因此有必要剔除這些冗余屬性，在保證診斷結果準確性的前提下，盡可能多地減少參與診斷的屬性個數。粗糙集理論的數學基礎成熟，不需要先驗知識，是一種處理不精確、不一致、不完整等各種不完備信息的有效工具。其基本思路就是將決策表劃分為若干個子決策表，然后根據各子表的約簡構造原始決策表的最小約簡，從而去除包含關系，提高計算性能，有效提高系統效率。變壓器是電力機車中重要的組成部件，鐵芯是變壓器的磁路，其質量直接影響到變壓器功能的好壞。筆者以主變壓器鐵芯故障為例來說明屬性約簡的方法。圖2為機車主變壓器鐵芯故障的故障樹。在鐵芯故障中，故障信息包括條件屬性集和故障集，如果用集合表示屬性集C={C1，C2，…，C10}，如表1所示，故障集D={D1，D2，…，D7}，如表2所示。根據決策系統的定義，可以很清晰地將鐵芯的屬性與故障診斷結果用二維表格的形式相對應，這種數據表被稱為知識表達系統KRS［4］，如表3所示。通過KRS表，可以很容易地對其屬性約簡，消除冗余屬性。接下來按照圖3粗糙集屬性約簡流程對KRS表進行約簡。約簡后的KRS表清楚地顯示出了每個故障的必要屬性。原來需要用10個屬性才能對故障進行判斷。一般值約簡算法的核心思想是在獲得最小約簡屬性的基礎上，假設刪除某屬性值后，觀察決策的效果是否發生變化。如果沒有發生變化，說明該屬性值是冗余的，可以被刪除。反之則說明這部分屬性值對決策有影響，不能被刪除。然而，按照不同的條件屬性處理順序和決策規則順序，會得到很多不同的最小決策表，可列出其中一種最小決策表，如表7所示。

1．2案例表示案例表示決定著一個案例推理系統是否能較好地工作，只有對目標問題通過恰當的案例進行描述，才能獲得正確的診斷結果。目前，產生式表示法已成為人工智能中應用最多的一種知識表示模式，許多成功的專家系統都是采用產生式知識表示方法。按照鐵芯故障診斷的最小決策表在專家系統中的案例表示如下:(1)磁通量飽和THEN磁飽和;(2)散熱通風通道堵塞THEN散熱不良;(3)多點接地且不存在異物THEN芯碰殼或夾件;(4)迭片間短路THEN迭片老化或振動;(5)在某個電壓范圍內放電THEN接地不良;(6)多點接地且存在異物THEN存在導電異物;(7)接地片熔斷THEN接地片熔斷。

2專家診斷系統設計

2．1系統構架該系統在．Net4．0開發平臺上，利用Mi-crosoftVisualStudio2010軟件以CJHJ作為編程語言進行開發。系統服務器采用C/S(Client/Server)模式并使用SQLServer2005作為數據存儲工具。

2．2系統實例該系統包括人員管理、知識庫管理、故障查詢、故障診斷和故障預測5個大模塊，其功能如圖5所示。運用該系統對主變壓器鐵芯故障進行模擬診斷，其運行過程如下:首先運行程序，進入登錄頁面，如圖6所示，輸入用戶名、密碼跳轉至系統主頁面;在主頁面選擇故障診斷模塊則會跳轉至故障診斷頁面，如圖7所示。在故障診斷頁面填寫基本的故障現象之后，故障屬性區域會顯示相對性的故障屬性。如需添加新的屬性，點擊添加屬性按鈕后，可以直接在屬性列表后的新增空白行內輸入新屬性內容。勾選符合的屬性后，單擊故障查詢按鈕即可開始對故障進行診斷，彈出的診斷結果頁面如圖8所示。根據在診斷頁面勾選的故障屬性，運用上述方法求得約簡后的屬性，并在歷史知識庫中尋找類似的案例，按照符合度進行排序，將結果顯示在列表中。右鍵單擊案例行，會彈出菜單，可以在案例詳情頁面，查看案例詳情，如圖9所示。案例詳情頁面顯示了該案例的詳細信息，包括故障屬性、處理方法、故障圖像和故障視頻等信息。操作者可以對信息進行編輯、修改和完善，使之更加符合實際情況，為今后的案例診斷提供更加完整的信息。

3結論

機車診斷中存在大量隨外界因素干擾而變化的經驗知識，很難用某個特定的模型來準確地表示出來。基于案例推理的機車診斷系統，通過對歷史案例的檢索來找到與當前案例相似的案例，不需要構建詳細的模型就能進行故障診斷。其較高的靈活性和可操作性可以使機車診斷系統更加高效、準確，為機車的安全提供保障。

作者：羅冰洋黃麗婷周廷美莫易敏陳璟魏貝單位：武漢理工大學自動化學院