随着FMS的不断发展，FMS故障诊断专家系统的研究越来越成为众多学者研究的热点。众所周知，FMS故障知识的获取、故障模型的建立、合理的知识表达，是故障诊断专家系统满意工作的前提。本文针对FMS故障的特点和诊断要求，对FMS故障诊断专家系统中故障模型的建立、知识表达、知识自动获取及知识库管理系统进行了研究设计，应用模糊数学理论解决了FMS故障诊断知识中的经验等不确定性问题的表达，利用浅层表达为主、深化表达为辅的知识表达方法实现了FMS中各种知识的合理表达，应用机器学习理论首次实现知识的自动获取，应用数据库理论开发知识库管理系统，提出一种适合FMS故障诊断专家系统的通用故障模型建立、知识表达、知识自动获取及知识库管理方法，极好地满足快速诊断推理、知识库自动完善、知识库快速建立和方便管理的需要，使该知识库系统具有极强的生命力。
1 FMS故障建模方法
建立故障模型，故障树分析法(FTA)应用最为广泛，它将故障按树状结构进行分析建模，较好地反映了FMS的故障特点。基于FMS包括若干子系统和故障纵向传播的特性，本文提出按FMS结构分解和功能分解相结合的层次分类模型，建立从故障现象顶事件到故障原因底事件的FMS故障树，如图1所示。
2 FMS故障知识表达
FMS故障诊断知识不仅包含许多经验类的表层知识，而且包含许多实体结构、属性及之间关系等系统原理的深层知识，有确定性知识，也有不确定性知识，因而单一选择某一种表达方式都不能尽善尽美。为此我们选择表层表达和深化表达相结合的方法：以产生式规则和模糊数学相结合的模糊产生式规则为主、以语义网络为辅的FMS故障诊断知识表达方法。对于产生式规则，面对知识库庞大、搜索效率不高的问题，特别按设备、故障类型的不同，分别存放为不同的知识库，达到快速搜索的目的；对于产生式规则解释能力的局限性，特别在知识表达中附加了一项规则的详细解释，给用户以详尽的推理解释；同时，知识表达中含有感观现象帮助用户快速推理、有故障等级告知用户故障的严重程度、有检测手段和图形提示帮助用户快速获得推理的证据、有维修提示帮助用户快速排除故障，达到诊断和维修的一体化。FMS故障诊断知识表达如下：IF A1 t1 formula1 and A 2 t 2 formula2 and … and An tn for- mula。 (A 1 、A 2 …A n 为规则的前提条件，t 1 、t 2 、… t n 为对应前提的置信度，formula1、formu- la2、…formula。为推理时计算前提模糊变量实际置信度公式编号及其有关参数)THENQ：结论CF=u：规则置信度FGRADE：该条规则所述的故障等级，共四级CPARA＝α(1／0)：该规则感观现象存在的标志，推理中依用户输入而变化FSEE：有关该条规则的感观现象CAUSE：该条规则的详细解释ASK：求证规则前提的询问提示CHOICE：选择1，选择2确定规则前提的选择项CHECKPOINB：提供用户确定前提的检测提示GRAPHFILE：相关检测指示图形文件REPAIR：维修提示，包括工具、手段ERROR：该条规则诊断推理时出错的次数与诊断总次数的比对于语义网络表达的规则中的前提、中间事实和结论部分，主要形成有关各自对应的关联概念库和概念关系库。比如：控制柜中伺服变压器过热”这一前提，其关联概念有“控制柜中直流变压器过热，控制柜中交流变压器过热”等，概念间关系为is—a—kind—of，当然关联概念和概念关系库的种类随不同对象变化，且种类繁多。这一表达的目的主要是利用机器学习中的例子学习从维修记录库中发现知识、完善知识库。
3 知识的获取
故障诊断知识的获取是知识库建立的关键，包括人工获取和自动获取两种。人工获取比较普遍，它主要通过查阅专业领域的书籍、论文和专著，通过与领域专家对话，通过分析系统实际运行故障记录和维修记录，通过分析FMS组成、原理和功能对故障现象从理论上分析判断等途径来获取知识。知识的自动获取，即机器学习，大多数专家系统不具备这种方式。知识库中知识的正确、完备与否是故障诊断专家系统能很好工作的前提，机器学习更是这一关键的保证。随着FMS的不断运行，可能出现新的故障，也可能发现原来知识库中知识不正确之处。机器学习就是自动在故障诊断和维修记录库中发现新的知识，完善原来的知识库。关于FMS故障诊断专家系统中的知识自动获取，本系统从三个方面突破，实现知识的补充和更新。(1)利用机器学习中的机械学习获取知识机械学习，就是记忆，把知识存储起来，需要时只需检索，不需要推理和计算。在FMS诊断推理中，发现原来知识库知识不全时，利用机械学习可以从别的知识库中发现证据进行推理。这种学习方法是直接的，不需要系统过多地加工。本系统主要是建立一个可以互相调用的知识关联库，诊断推理时，若发现原来知识库不足，就从知识关联库中寻找与之有关联的知识库进行推理。nextpage
(2)利用规则的出错率进行交互式启发学习本系统利用知识表达中的ERROR规则出错的次数与诊断总次数的比，每次诊断自动记录该值于知识库中，为其设定一阂值。当满足设定时，在推理结束后自动显示出错规则有关项及出错率，提问用户是否修改该规则，专家可以直接进行有关的修改，一般用户只有通过(3)来修改。(3)利用机器学习中的例子学习从故障记录库中发现知识例子学习，也称为归纳学习。环境提供的信息是关于实际例子的输入和输出描述，系统能够从这些特殊例子中归纳出一般规则。本方法主要用于将故障记录库的特殊例子升华为知识库中的规则。故障记录库中含有故障发生的日期、时间、故障各称、故障设备、故障原因、维修措施、故障类别、故障级别、诊断方式等，它们可以人机交互输入、也可自动输入。对于发生的故障，当计算机推理诊断完毕，正确的诊断系统会自动将诊断信息填入故障记录库；当诊断不出故障原因或诊断有错时，系统不自动输入，而是经专家会诊后将正确诊断结果通过人机接口输入，并输入诊断方式。这里，例子学习主要是从人工诊断维修的记录中发现知识，利用归纳学习分析实际例子，通过知识表达中的语义网络表示的前提和结论的概念库及其概念关系库，将满足条件的维修实例原因和结论与原知识库中规则对应前提和结论进行概念比较，并经用户确认或用户可适当修改其概念的描述形式，形成新的规则，然后自动经知识库检验后，补充新的规则或修改原来知识库中不正确的规则，实现知识库的不断完善。该方法在FMS故障诊断专家系统知识自动获取研究中是最有实际价值和发展前途的方法。
4 知识库管理系统
该知识库管理系统集成了知识库的输入、修改、删除、查询、一致性和完备性的检验，打印输出，知识自动获取等功能，特别建立了具有故障树结构的用户操作界面，非常直观地显示给用户故障知识，这是本系统的一大特色。采用VisualFoxpr03．0forWindows开发FMS故障诊断知识库管理系统，具有易于管理、各种功能易于实现及知识库直观的特点，其具体存贮格式表示如下：模糊产生式规则表示为：
为了提高推理的效率，减少知识库搜索的时间，按不同设备不同故障分别建立模糊规则库和语义网络库。操作时首先登记好设备名称和故障名称，然后再进行其中的模糊规则库和语义网络库的建立、查询和打印等。同时与知识库并存的还有一个故障名称库，存放设备及其故障名称。它随着知识库设备名称、故障名称的登记，自动生成，为实现FMS故障诊断人机接口界面的自动生成服务，使该专家系统具有很好的通用性；同时，随着知识库的建立完毕，自动生成一个故障证据库，存放对应设备故障的所有前提，为诊断推理中臆向推理服务。利用Foxpro管理知识库的优点还在于：①良好的字符串匹配、能很好地满足故障知识查询的查询功能、报表修改及打印功能，可方便实现的知识库检验功能。②图形字段满足故障知识中检测点图形的管理。③能满足专家系统的要求的与其它高级语言的多种接口。这里提供三种方法：a．利用F0proCOPY命令将知识库的数据库结构文件(*．DBF)转换成文本文件(*．TXT)，其它语言直接对文本文件操作；b．使用高级语言直接对数据库文件(*．DBF)进行读写，数据库文件包括文件结构和文件记录两部分，利用其存储格式准确地计算字段在文件中的位置及该字段的实际宽度，将文件指针指到该位置，可以对其读写，c．利用ODBC、BDE技术实现对数据库文件的操作，这在Windows环境下是非常方便的。
5 结束语
通过以上对FMS故障诊断知识库的故障模型建立、知识表达、知识获取和知识库管理等方面的研究分析，提出的一种通用的FMS故障诊断专家系统中知识库建立和管理的方法，极好地满足了FMS故障诊断需要。本课题组以该方法建立的长春55所FMS故障诊断专家系统已经应用于现场，一年来，该系统运行良好，可靠性高，知识的自动获取功能使系统不断自我完善。同样，该方法也可不加修改地应用于其它故障诊断专家系统中。
