企业诊断-第六章机组故障诊断专家系统 精品

第六章故障诊断专家系统

6.1专家系统概述

6.1.1专家系统的定义

专家系统（Expert system简称ES）是人工智能的一个分支领域，在自然科学、社会科学、工程技术的各个领域得到了广泛的应用，是人工智能领域中最具有吸引力、最成功的研究领域。

20世纪60年代中期，人工智能由追求通用的一般研究转入特定的研究，产生了以专家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统。1965年，斯坦福大学教授费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）开创了基于知识的专家系统这一人工智能研究的新领域。他与别人共同开发的根据化合物的分子式及其质谱数据帮助化学家推断分子结构的计算机程序系统DENDRAL，标志着专家系统的诞生。

专家系统的发展可以分为孕育（1965年以前）、产生（1965—1971）、成熟（1972—1977）和发展（1978—）四个阶段[25]。在70年代ES系统的成熟期，ES的概念与观点逐渐大众化，先后出现了一批较成熟的ES系统，主要是在医学领域，代表性的有MYCIN、CASNET、PROSPECTOR等ES系统。这一时期的ES系统与第一代系统相比具有：多数使用自然语言对话，多数系统具有解释功能，采用了似然推理技术。

进入80年代后，专家系统的应用范围更加广泛，已扩展到军事、空间技术、建筑设计和设备诊断等方面。在设备的故障诊断领域中，近几年我国也开发了一些专家系统，主要是针对汽轮发电机组开发的故障诊断专家系统。水电机组的结构与运行原理同汽轮发电机组相似，但却有不同之处，因此水电机组故障诊断的研究即具有一定的理论基础，又具有很大的必要性。

专家系统发展到现在，已经得到许多领域专家的认可，但是对于专家系统的定义到目前为止还没有一个统一的说法。一种意见认为：专家系统是利用具有相当量的公认、权威的知识来解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统，可以根据人为提供的数据、事实和信息，结合系统中存储的专家经验或知识，运用一定的推理机制进行推理判断，最后给出一定的结论和用户解释以供用户决策之用。

持有另一种意见的人则认为：专家系统是一个具有知识库和具体计算机的系统，其知识库中的知识来源于某领域专家的技能和经验；可以对某一任务提出建议或给出合理的决策；能判断自己的推理路线并以简明的形式显示出来；常采用基于规则的程序设计。

第三种意见认为：专家系统是一个使用知识和推理的智能计算机程序，它的目的是解决人类专家很难解决的一些问题；专家系统中的知识由事实和启发式信息构成，其事实构成了共享且为专家认可的知识信息体；专家系统的启发式信息则是一些独特的推理规则，如似然推理规则、优化猜测规则等。

上述对专家系统的理解都有两个概念—知识、推理和智能程序。因此可以引用专家系统创始人费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）的一段话来说明什么是专家系统：“专家系统是一个智能计算机程序，它利用知识和推理过程来解决那些需要大量的人类专家知识才能解决的复杂问题。所用的知识和推理过程可认为是最好的领域专家的专门知识的模型”。

一般而言，专家系统具有如下特点：

a)象人类专家一样可以解决一些困难问题；

b)以知识为基础；

c)用适当的方式进行人机交流，包括使用自然语言；

d)具有专家水平的专门知识。专家系统所具有的知识面可以很窄，但针对某个特定领

域，必须要有专家的水平；

e)具有符号处理的能力。专家系统能采用符号准确地来表示领域有关的信息和知识，

并对其进行各种处理和推理功能，这里用符号表示的知识和信息超越了数据的范畴；

f)具有一般问题的求解能力。专家系统具有一种公共的智能行为，能做一般的逻辑推

理、目标搜索和常识处理等工作；

g)具有一定的复杂度与难度。专家系统所处理的知识都是专门的领域知识。若领域问

题不具有一定的复杂度与难度，就根本不需要专家来解决；

h)具有解释功能。专家系统在解题的过程中，应能解释获得结果的原因。这就是专家

系统的透明性；

i)具有获取知识的能力。与人类专家一样能通过学习不断丰富自己的知识和扩充知识

库，高级专家系统也应有进一步不断获取知识的能力；

j)具有自学的能力，能从系统运行的经验中不断总结新知识和更新老知识。目前，该能力还是停留在初级阶段，还没有找到更好地解决学习问题的方法；

k)具有较好的可扩充性与可维护性，因为专家系统一般都把程序的控制和推理机构与知识分离，相对地互相独立；

专家系统是一种智能的计算机程序，而这种智能计算机程序不同于传统的计算机程序。专家系统可以表示为：

知识+推理=专家系统

而传统计算机程序为：

数据+算法=程序

专家系统与传统计算机程序的区别：

a）总体上说，专家系统是一种属于人工智能范畴的计算机应用程序，人工智能的各种问题的求解策略和方法都适用于专家系统。专家系统使用的求解方法不同于传统应

用程序的算法。专家系统求解的问题是不良结构或不确定性的问题，而传统的程序

求解的是确定的定规类问题。

b）从功能看，专家系统模拟的是人类专家在问题领域上的推理，而不是模拟问题本身。

传统的程序是通过建立数学模型去模拟问题领域。

c）从组成结构上，专家系统解决问题有三要素：描述问题状态的综合数据库或全局数据库，存放启发式经验知识的知识库，以及对知识库中的知识进行推理的推理机。

知识库的知识与领域专家密不可分，需要经常地补充和修正，它同推理机相互独立，增加了系统的灵活性。传统的计算机程序只有数据级和程序级两级结构，将描述算

法的过程性计算信息和控制性判断信息一起编码在程序中，缺乏专家系统的灵活性。

总之，专家系统是使用某个领域专家的领域知识来求解问题，而不是使用某些从计算机科学和数学中推导出的与领域相关性不大的方法来求解问题。

6.1.2专家系统的结构

专家系统是求解某一领域的智能计算级程序，因此专家系统应具备以下几个功能：

a)存储问题求解所需的知识。

b)存储具体问题求解的初始数据和推理过程中涉及到的各种信息，如中间结果、目标、

子目标以及假设等等。

c)根据当前输入的数据，利用已有知识，按照一定的推理策略，去解决当前实际问题，

并可以控制和协调整个系统。

d)能够对推理过程、结论或系统自身行为做出必要的解释，如解题步骤、处理策略、

选择处理方法的理由、系统求解某种问题的能力、系统如何组织相管理其自身知识

等．这样既便于用户的理解和接受，同时也便于系统的维护。

e)提供知识获取、机器学习以及知识库的修改、扩充和完善等维护手段。只有这样才

能更有效地提高系统的问题求解能力及准确性。

f)提供一种用户接口，既便于用户使用，又便于分析和理解用户的各种要求和请求。

一个完整的专家系统必须具有以上的功能，因此可以决定一般的专家系统的结构。专家系统结构由三种结构：基本型、一般型和理想型。

图6-1 专家系统的基本结构

图6-1给出了基本型的结构，它包括两个主要部分：知识库和推理机。这种结构比较简单，知识工程师与领域专家直接交互，收集与整理领域专家的知识，将其转化为系统的内部表示形式并存放到知识库中；推理机根据用户的问题、求解要求和所提供的初始数据，运用知识库中的知识对问题进行求解，并将产生的结果输出给用户。

图6-2给出了专家系统结构的一般型。以MYCIN为代表的基于规则的专家系统（Rule-based Expert system）采用了这种结构，是由所谓的产生式系统发展起来的，在目前专家系统建造中比较流行．这种结构包括六个部分：知识库、推理机、综合数据库、人机接口、解释机以及知识获取程序。其中知识库、推理机和综合数据库是目前大多数专家系统的主要内容。