基于CBR推理技术的民用航空器经验库设计

摘　要：随着民用航空事业在中国的大规模发展，中国民用航空器的机队数量有了很大的提高，因此针对大规模机队维护与维修成本在民用航空企业占的比重越来越大。本文简要总结了民用航空器的机械故障的特点。针对民用航空器的特点利用分段算法对故障字符进行分段并提取关键字并提出了基于关键字以及案例的搜索算法。最后，本文利用VB6.0完成智能故障经验库的设计工作。

关键词：CBR；案例推理；关键字符；搜索算法
1 引言
　　随着民用航空事业在中国的大规模发展，中国民用航空器的机队数量有了很大的提高，因此针对大规模机队维护与维修成本在民用航空企业占的比重越来越大。目前民用航空维修企业中仍普遍存在人工判断的低级阶段，维修效率十分低。航空器经常由于无法及时维修等机务原因造成航班延误。民用航空器维修很大程度上依赖经验进行排故，再依据维修手册逐条对可能的故障进行排查，恢复航空器的适航能力。各航空公司的排故经验无法共享，导致民航维修企业多年同机型维修过程中得到的维修记录的基础上，提取相应的经验数据，结合相应排故手册中所涉及的故障数据，最终为航空器的排故诊断和排除提出指导性的方案。
2 航空器机械故障特点
    对于航空器设备故障目前还缺乏系统分类，本文仅以不同角度给出以下几种分类：
　　1）按故障发生的时间历程分有突发性故障和渐进性故障，突发性故障是发生故障前，不能提前预试与测试。渐进性故障是由系统参数的逐步劣化产生的这种故障能够在一定程度上早期预测，一般正常使用下其有效寿命的后期才表现出来。
　　2）按故障存在的时间历往分，有间歇性故障和永久性故障，间歇性故障是系统功能输出或附加输出在短时间内超过规定界限的现象。此类故障在民用航空器中比较普通，此类故障的排查更大程度上依赖于机务工作者的实际工作经验。永久性故障是系统功能输出或附加输出持续超出界限的现象。此类故障相较于间歇而言比较容易排查。
　　3）按故障的显现状况来分有潜在故障和功能故障。潜在故障是系统功能并未超过允许范围，但其附加输出已有明显的表现。随着民用航空器故障诊断技术的日益提高，对于潜在故障的诊断与排除也将日益提高。功能故障是指系统的功能输出超过规定的范围。此类故障是航线维护中主要处理的故障类型。
　　4）按故障的产生因果关系来分：一类是指原发性故障，即故障源；例如航空器扰流板作动筒卡阻故障而言，作动筒的卡阻就是原发性的故障，而扰流板作动筒即为此故障的故障源。另一类是引发性故障，即这类故障是由其它故障引起的。当原发性故障消失时这类故障也自然消失，例如扰流板作动筒卡阻势必将引起SFCC故障。而SFCC故障就是引发性故障。
3 专家系统概述及整体框架设计
　　专家系统是指一类程序，从功能上可以定义为“一个在某领域具有专家水平解题能力的系统程序”，该程序可利用存储器在计算机中的知识库或者经验库为基础，对问题进行自动化或者交互式的解答。对于专家系统，推理机制与知识库是专家系统运行的核心组成部件，推理机制是在外部标准输入的基础上，利用知识库所整理与存储的知识推导出外部标准输入所蕴含的事实性结论或特征，并在此结论或特征的基础上进一步在知识库中搜索（或者推导）出与之相应的标准输出结果，提供给输出接口，获得可被环境所感知的具体操作方式或者判断准则。因此，判别一专家系统的完善程度，很大程度上依赖于专家系统所依托的知识库。就民用航空器故障诊断专家系统而言，由于系统的复杂性以及记录的多样性，知识库的生成需要知识工程师手工录入，导致系统在实际应用过程中的困难，因此知识获取已经成为民用航空器故障诊断系统发展与应用的“瓶颈”。
　　针对知识库的提取所遇到的情况，本文提出一种基于民用航空器飞行记录的知识提取方法。该方法以航空器实际发生的故障记录与处理方式为基础，在以往的处理经验中总结出不同的处理方式，利用聚类算法实现相似的故障现象进行合并，针对同类的故障现象所采用的不同处理方式，为现行故障找出最有可能的处理方式，整个知识库的构架如图1：

　　　　图1 知识库构架框图                                图2 聚类算法的程序框图
4 算法设计
　　通过对知识库构架分析可得，在知识库建立的过程中，其核心算法在于民用航空器故障现象以及处理方式的聚类和特征提取。目前民航维修业依旧广泛采用中文字符的记录方式对航空器各类故障现象以及处理方式进行记录， 对于故障现象的聚类算法的主要作用是对相似的故障现象进行汇总，由于针对的是中文字符，因此采用的算法如图2。
　　其中，分段算法的主要作用是将故障现象描述的语句根据其标点符号、字符类型以及数字进行有效分类，把描述性的完整句式分成若干各自独立的段落，为各种特征提取算法进行预处理。通过字符分段算法后，可有效的将描述故障内容的语句分割成独立的字符串，完成字符串分段后，需要提取字符串中可表示此字符串主要内容的特征。
5智能故障诊断系统开发技术
　　本文设计的民用航空器智能故障诊断系统主要是以CBR推理技术为主，以基于故障树的推理技术为辅。实现了以故障案例的数据库表达，故障树的数据库保存到新案例匹配的搜索以及故障树扁布搜索，从而最终为航线维护提供参考依据的过程。
　　本文所述的故障诊断系统基于Visual Baci6.0编程环境下，采用面向对象技术以及Basic编程语言进行开发的。实现对于案例库中，相似案例的检索以及故障数据的保存。智能故障诊断系统的整体软件结构如图3所示：
　　
　　图3智能故障诊断系统的数据表结构      图4 智能故障诊断系统主界面
　　整个软件从操作流程中分析可以分为基于CRB的故诊诊断系统以及基于故障树的故障诊断系统。利用VB.60所见即即所得的软件编程优势可得系统的主界面如图4所示。
　　智能故障诊断系统所需要的系统数据库由以及数据表组成：用户信息表、故障特征集表、案例表、解决方案表、特征集权重表，利用上述数据库结构，可以构建智能故障诊断系统所需要的查询案例库。其中，特征集表用于保存不同的特征关键字，其作用在于提取新案例的故障关键字。而案例表，故障特征集表，故障特征权重以及解决方案特征以故障案例的序号为索引标志。从而保证完整的保存各个故障案例的各种故障特征，表现方式， 处理方法以及处理措施的特征。
　　针对民用航空器的故障特诊断方式为：基于案例推理和基于故障树的推理两种方式，诊断流程如图5所示。
　　
　　图5 智能诊断系统算法流程图
　　6小结
　　针对民用航空器这一复杂的综合系统，本文首先总结了在实际故障诊断的过程中需要在较短的时间内完成对于故障源的确认以及更换工作。得出在整个排故的过程中，利用现有经验以及以往案例的数据可以大大加快故障诊断时间以及判断的正确性。构建了针对民用航空器的智能故障诊断算法以及搜索算法，提高了航空器在经验数据库中的搜索速度以及搜索算法的效率。同时，为保证整个系统的实际可用性以及诊断系统的实际覆盖面，本文设计的故障诊断系统在基于案例推理基础上进一步结合TSM中所采用的故障树的形式对故障进行分析，保证在案例库中不包含现有故障的情况下，为故障的诊断与排除提出具有方向性的建议。 本文链接：http://www.qk112.com/lwfw/jsjlw/jisuanjiyingyong/241885.html