第六章機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)

1、第六章 故障診斷專家系統(tǒng)6.1 專家系統(tǒng)概述6.1.1 專家系統(tǒng)的定義專家系統(tǒng)(Expert system簡稱ES)是人工智能的一個分支領(lǐng)域，在自然科學(xué)、社會科學(xué)、工程技術(shù)的各個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，是人工智能領(lǐng)域中最具有吸引力、最成功的研究領(lǐng) 域。20 世紀(jì) 60 年代中期，人工智能由追求通用的一般研究轉(zhuǎn)入特定的研究，產(chǎn)生了以專家 系統(tǒng)為代表的 基于知識的 各類人工智 能系統(tǒng)。 1965 年， 斯坦福大學(xué)教授費(fèi)根鮑姆()開創(chuàng)了基于知識的專家系統(tǒng)這一人工智能研究的新領(lǐng)域。他與別人共同 開發(fā)的根據(jù)化合物的分子式及其質(zhì)譜數(shù)據(jù)幫助化學(xué)家推斷分子結(jié)構(gòu)的計算機(jī)程序系統(tǒng) DENDRAL ，標(biāo)志著 專家系統(tǒng)

2、的誕生。專家系統(tǒng)的發(fā)展可以分為孕育(1965年以前)、產(chǎn)生(19651971)、成熟(19721977)和發(fā)展(1978)四個階段25。在70年代ES系統(tǒng)的成熟期，ES的概念與觀點(diǎn)逐漸大眾化， 先后出現(xiàn)了一批較成熟的 ES 系統(tǒng)，主要是在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，代表性的有 MYCIN 、 CASNET 、 PROSPECTOR等ES系統(tǒng)。這一時期的 ES系統(tǒng)與第一代系統(tǒng)相比具有：多數(shù)使用自然語言 對話，多數(shù)系統(tǒng)具有解釋功能，采用了似然推理技術(shù)。進(jìn)入 80 年代后， 專家系統(tǒng)的應(yīng)用范圍更加廣泛， 已擴(kuò)展到軍事、 空間技術(shù)、 建筑設(shè)計和 設(shè)備診斷等方面。在設(shè)備的故障診斷領(lǐng)域中，近幾年我國也開發(fā)了一些專家系統(tǒng)，主

3、要是針 對汽輪發(fā)電機(jī)組開發(fā)的故障診斷專家系統(tǒng)。 水電機(jī)組的結(jié)構(gòu)與運(yùn)行原理同汽輪發(fā)電機(jī)組相似， 但卻有不同之處，因此水電機(jī)組故障診斷的研究即具有一定的理論基礎(chǔ)，又具有很大的必要 性。專家系統(tǒng)發(fā)展到現(xiàn)在，已經(jīng)得到許多領(lǐng)域?qū)＜业恼J(rèn)可，但是對于專家系統(tǒng)的定義到目前 為止還沒有一個統(tǒng)一的說法。一種意見認(rèn)為：專家系統(tǒng)是利用具有相當(dāng)量的公認(rèn)、權(quán)威的知 識來解決特定領(lǐng)域中的實(shí)際問題的計算機(jī)程序系統(tǒng)， 可以根據(jù)人為提供的數(shù)據(jù)、 事實(shí)和信息， 結(jié)合系統(tǒng)中存儲的專家經(jīng)驗(yàn)或知識，運(yùn)用一定的推理機(jī)制進(jìn)行推理判斷，最后給出一定的結(jié) 論和用戶解釋以供用戶決策之用。持有另一種意見的人則認(rèn)為：專家系統(tǒng)是一個具有知識庫和具體計算

4、機(jī)的系統(tǒng)，其知識 庫中的知識來源于某領(lǐng)域?qū)＜业募寄芎徒?jīng)驗(yàn)；可以對某一任務(wù)提出建議或給出合理的決策； 能判斷自己的推理路線并以簡明的形式顯示出來；常采用基于規(guī)則的程序設(shè)計。第三種意見認(rèn)為：專家系統(tǒng)是一個使用知識和推理的智能計算機(jī)程序，它的目的是解決 人類專家很難解決的一些問題；專家系統(tǒng)中的知識由事實(shí)和啟發(fā)式信息構(gòu)成，其事實(shí)構(gòu)成了 共享且為專家認(rèn)可的知識信息體；專家系統(tǒng)的啟發(fā)式信息則是一些獨(dú)特的推理規(guī)則，如似然 推理規(guī)則、優(yōu)化猜測規(guī)則等。上述對專家系統(tǒng)的理解都有兩個概念知識、推理和智能程序。因此可以引用專家系統(tǒng) 創(chuàng)始人費(fèi)根鮑姆( E.A.Feigenbaum )的一段話來說明什么是專家系統(tǒng)： “專

5、家系統(tǒng)是一個智能 計算機(jī)程序，它利用知識和推理過程來解決那些需要大量的人類專家知識才能解決的復(fù)雜問 題。所用的知識和推理過程可認(rèn)為是最好的領(lǐng)域?qū)＜业膶ｉT知識的模型” 。一般而言，專家系統(tǒng)具有如下特點(diǎn)：a) 象人類專家一樣可以解決一些困難問題；b) 以知識為基礎(chǔ)；c) 用適當(dāng)?shù)姆绞竭M(jìn)行人機(jī)交流，包括使用自然語言；d) 具有專家水平的專門知識。專家系統(tǒng)所具有的知識面可以很窄，但針對某個特定領(lǐng) 域，必須要有專家的水平；e) 具有符號處理的能力。專家系統(tǒng)能采用符號準(zhǔn)確地來表示領(lǐng)域有關(guān)的信息和知識， 并對其進(jìn)行各種處理和推理功能， 這里用符號表示的知識和信息超越了數(shù)據(jù)的范疇；f) 具有一般問題的求解能力

6、。專家系統(tǒng)具有一種公共的智能行為，能做一般的邏輯推 理、目標(biāo)搜索和常識處理等工作；g) 具有一定的復(fù)雜度與難度。專家系統(tǒng)所處理的知識都是專門的領(lǐng)域知識。若領(lǐng)域問 題不具有一定的復(fù)雜度與難度，就根本不需要專家來解決；h) 具有解釋功能。專家系統(tǒng)在解題的過程中，應(yīng)能解釋獲得結(jié)果的原因。這就是專家 系統(tǒng)的透明性；i) 具有獲取知識的能力。與人類專家一樣能通過學(xué)習(xí)不斷豐富自己的知識和擴(kuò)充知識 庫，高級專家系統(tǒng)也應(yīng)有進(jìn)一步不斷獲取知識的能力；j) 具有自學(xué)的能力，能從系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)驗(yàn)中不斷總結(jié)新知識和更新老知識。目前，該 能力還是停留在初級階段，還沒有找到更好地解決學(xué)習(xí)問題的方法；k) 具有較好的可擴(kuò)充性

7、與可維護(hù)性，因?yàn)閷＜蚁到y(tǒng)一般都把程序的控制和推理機(jī)構(gòu)與 知識分離，相對地互相獨(dú)立；專家系統(tǒng)是一種智能的計算機(jī)程序，而這種智能計算機(jī)程序不同于傳統(tǒng)的計算機(jī)程序。 專家系統(tǒng)可以表示為：知識 +推理=專家系統(tǒng)而傳統(tǒng)計算機(jī)程序?yàn)椋簲?shù)據(jù) +算法 =程序?qū)＜蚁到y(tǒng)與傳統(tǒng)計算機(jī)程序的區(qū)別：a) 總體上說，專家系統(tǒng)是一種屬于人工智能范疇的計算機(jī)應(yīng)用程序，人工智能的各種 問題的求解策略和方法都適用于專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)使用的求解方法不同于傳統(tǒng)應(yīng) 用程序的算法。專家系統(tǒng)求解的問題是不良結(jié)構(gòu)或不確定性的問題，而傳統(tǒng)的程序 求解的是確定的定規(guī)類問題。b) 從功能看，專家系統(tǒng)模擬的是人類專家在問題領(lǐng)域上的推理，而不是模擬問

8、題本身。 傳統(tǒng)的程序是通過建立數(shù)學(xué)模型去模擬問題領(lǐng)域。c) 從組成結(jié)構(gòu)上，專家系統(tǒng)解決問題有三要素：描述問題狀態(tài)的綜合數(shù)據(jù)庫或全局?jǐn)?shù) 據(jù)庫，存放啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)知識的知識庫，以及對知識庫中的知識進(jìn)行推理的推理機(jī)。 知識庫的知識與領(lǐng)域?qū)＜颐懿豢煞?，需要?jīng)常地補(bǔ)充和修正，它同推理機(jī)相互獨(dú)立， 增加了系統(tǒng)的靈活性。傳統(tǒng)的計算機(jī)程序只有數(shù)據(jù)級和程序級兩級結(jié)構(gòu)，將描述算法的過程性計算信息和控制性判斷信息一起編碼在程序中，缺乏專家系統(tǒng)的靈活性?？傊瑢＜蚁到y(tǒng)是使用某個領(lǐng)域?qū)＜业念I(lǐng)域知識來求解問題，而不是使用某些從計算機(jī) 科學(xué)和數(shù)學(xué)中推導(dǎo)出的與領(lǐng)域相關(guān)性不大的方法來求解問題。專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)專家系統(tǒng)是求解某一領(lǐng)域的

9、智能計算級程序，因此專家系統(tǒng)應(yīng)具備以下幾個功能：a）存儲問題求解所需的知識。b）存儲具體問題求解的初始數(shù)據(jù)和推理過程中涉及到的各種信息，如中間結(jié)果、目標(biāo)、 子目標(biāo)以及假設(shè)等等。c）根據(jù)當(dāng)前輸入的數(shù)據(jù)，利用已有知識，按照一定的推理策略，去解決當(dāng)前實(shí)際問題, 并可以控制和協(xié)調(diào)整個系統(tǒng)。d）能夠?qū)ν评磉^程、結(jié)論或系統(tǒng)自身行為做出必要的解釋，如解題步驟、處理策略、 選擇處理方法的理由、系統(tǒng)求解某種問題的能力、系統(tǒng)如何組織相管理其自身知識 等這樣既便于用戶的理解和接受，同時也便于系統(tǒng)的維護(hù)。e）提供知識獲取、機(jī)器學(xué)習(xí)以及知識庫的修改、擴(kuò)充和完善等維護(hù)手段。只有這樣才 能更有效地提高系統(tǒng)的問題求解能力及準(zhǔn)

10、確性。f）提供一種用戶接口，既便于用戶使用，又便于分析和理解用戶的各種要求和請求。 一個完整的專家系統(tǒng)必須具有以上的功能，因此可以決定一般的專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由三種結(jié)構(gòu)：基本型、一般型和理想型。圖6-1專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)圖6-1給出了基本型的結(jié)構(gòu)，它包括兩個主要部分：知識庫和推理機(jī)。這種結(jié)構(gòu)比較簡 單，知識工程師與領(lǐng)域?qū)＜抑苯咏换?，收集與整理領(lǐng)域?qū)＜业闹R，將其轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的內(nèi)部 表示形式并存放到知識庫中；推理機(jī)根據(jù)用戶的問題、求解要求和所提供的初始數(shù)據(jù)，運(yùn)用 知識庫中的知識對問題進(jìn)行求解，并將產(chǎn)生的結(jié)果輸出給用戶。圖6-2給出了專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的一般型。以MYCIN 為代表的基于規(guī)則的專

11、家系統(tǒng)（Rule-based Expert system）采用了這種結(jié)構(gòu)，是由所謂的產(chǎn)生式系統(tǒng)發(fā)展起來的，在目前專家系統(tǒng)建造中比較流行這種結(jié)構(gòu)包括六個部分：知識庫、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫、人機(jī)接口、 解釋機(jī)以及知識獲取程序。其中知識庫、推理機(jī)和綜合數(shù)據(jù)庫是目前大多數(shù)專家系統(tǒng)的主要 內(nèi)容。知識庫(Knowledge Base，縮寫KB )。用以存放領(lǐng)域?qū)＜姨峁┑膶ｉT知識。這些專門 知識包含與領(lǐng)域相關(guān)的書本知識、常識性知識以及專家憑經(jīng)驗(yàn)得到的試探性知識.專家系統(tǒng) 的問題求解是運(yùn)用專家提供的專門知識來模擬專家的思維方式進(jìn)行的，這樣知識庫中擁有知 識的數(shù)量和質(zhì)量就成為一個專家系統(tǒng)中系統(tǒng)性能和問題求解能力的

12、關(guān)鍵因素因此，知識庫 的建立是建造專家系統(tǒng)的中心任務(wù)。(2) 綜合數(shù)據(jù)庫。用于存放關(guān)于問題求解的初始數(shù)據(jù)、求解狀態(tài)、中間結(jié)果、假設(shè)、目標(biāo) 以及最終求解結(jié)果。推理機(jī)(Inference Engine)。在一定的控制策略下針對綜合數(shù)據(jù)庫中的當(dāng)前信息，識 別和選取知識庫中對當(dāng)前問題求解有用的知識進(jìn)行推理。在專家系統(tǒng)中，由于知識庫中知識 往往是不完全的和不精確的，因而其推理過程一般采用不精確推理.(4) 知識獲取程序。在專家系統(tǒng)的知識庫建造中用以部分代替知識工程師進(jìn)行專門知識的 自動獲取，實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)，不斷完善知識庫。(5) 解釋程序。根據(jù)用戶的提問，對系統(tǒng)提出的結(jié)論、求解過程以及系統(tǒng)當(dāng)前的求

13、解狀態(tài) 提供說明，便于用戶理解系統(tǒng)的問題求解，增加用戶對求解結(jié)果的信任程度。在知識庫的完 善過程中便于專家或知識工程師發(fā)現(xiàn)和定位知識庫中的錯誤，便于領(lǐng)域的專業(yè)人員或初學(xué)者 能夠從問題的求解過程中得到直觀學(xué)習(xí)。(6 )人機(jī)接口 (Ma n-Machi ne In terface)。將專家或用戶的輸入信息翻譯為系統(tǒng)可接受的 內(nèi)部形式，把系統(tǒng)向?qū)＜一蛴脩糨敵龅男畔⑥D(zhuǎn)換成人類易于理解的外部形式。上述的兩種專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)只是各應(yīng)用領(lǐng)域類專家系統(tǒng)的基本和核心。對于水電機(jī)組的 故障診斷專家系統(tǒng)而言，其組成除了上述六個部分外，還應(yīng)該包括在線監(jiān)測子系統(tǒng)、機(jī)組實(shí) 際參數(shù)庫、征兆事實(shí)庫、信號分析程序、征兆獲取程序、

14、故障處理程序和監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。圖6-3水電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)圖6-3是水電機(jī)組專家系統(tǒng)示意圖，圖中各部分功能為：（1） 機(jī)組參數(shù)庫：用于存放機(jī)組有關(guān)的結(jié)構(gòu)和功能參數(shù)（如水電機(jī)組的設(shè)計參數(shù)） 以及 機(jī)組過去運(yùn)行情況的背景信息。（2） 診斷知識庫：診斷知識庫是機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)的核心，也是影響機(jī)組故障診斷 專家系統(tǒng)性能的瓶頸。其用于存放水電機(jī)組領(lǐng)域?qū)＜业母鞣N與機(jī)組故障診斷有關(guān)的知識，包括機(jī)組征兆、控制知識、經(jīng)驗(yàn)知識、對策知識和翻譯程序。這些知識是由知識工程師和水電 專家合作獲取到的，并通過知識獲取模塊按一定的知識表示存入到診斷知識庫中。（3） 征兆獲取模塊：采用一定的征兆獲取方法，對監(jiān)測數(shù)據(jù)庫中的

15、數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取征兆。常用的方法為時域提取和頻域提取。但亦可研究利用小波分析來提取故障征兆。（4） 知識獲取模塊：知識獲取模塊負(fù)責(zé)對診斷知識庫進(jìn)行維護(hù)和更新，包括知識的輸入、 修改、刪除和查詢等管理功能及知識的一致性、冗余性和完整性等維護(hù)功能。同時，將機(jī)組發(fā)生的且以前沒有遇到過的新情況補(bǔ)充到知識庫中。（5）推理機(jī)：推理機(jī)是一組程序，用于控制系統(tǒng)的運(yùn)行。利用診斷知識庫的知識，并提取征兆事實(shí)庫的事實(shí)按照一定的問題求解策略，進(jìn)行推理診斷，最后給出診斷結(jié)果。診斷推 理模塊是診斷系統(tǒng)的關(guān)鍵，它的推理模式和推理依據(jù)對診斷的準(zhǔn)確性起決定作用。它可分為：自動診斷和人工干預(yù)診斷。自動診斷不需要人工干預(yù)，所有過

16、程均由系統(tǒng)自動完成，并最后給出診斷結(jié)果和診斷解釋。人工干預(yù)診斷需要用戶提問，獲得更多的征兆信息，以便更精確地進(jìn)行診斷，( 6)解釋模塊： 負(fù)責(zé)對用戶提出的問題進(jìn)行解釋， 并給出診斷依據(jù)。 其是用戶了解診斷 結(jié)果并對診斷結(jié)果可靠性進(jìn)行判斷的依據(jù)。(7)故障決策模塊：根據(jù)診斷結(jié)果給出系統(tǒng)應(yīng)采取的措施。( 8)人機(jī)接口模塊： 用于用戶、 專家和知識工程師與機(jī)組診斷系統(tǒng)進(jìn)行交互。將用戶輸入的信息轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)能辨認(rèn)的信息， 同時將系統(tǒng)信息轉(zhuǎn)換成用戶易于理解的外部表示形式 (圖 形、圖表、表格、自然語言等) 。6.1.3 專家系統(tǒng)的分類專家系統(tǒng)可以按照多種不同的方法進(jìn)行分類。 按照推理控制策略分類，可分為正

17、向推理專家系統(tǒng)、反向推理專家系統(tǒng)、元控制專家系 統(tǒng)等。按照專家系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域來分類， 可分為醫(yī)療專家系統(tǒng)、 勘探專家系統(tǒng)、 石油專家系統(tǒng)、 數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)、物理專家系統(tǒng)、化學(xué)專家系統(tǒng)、氣象專家系統(tǒng)、生物專家系統(tǒng)、工業(yè)專家系 統(tǒng)、法律專家系統(tǒng)、教育專家系統(tǒng)等。每個大類系統(tǒng)又可以分為若干個小類，工業(yè)專家系統(tǒng) 按照對象不同可以分為汽輪機(jī)專家系統(tǒng)、壓縮機(jī)專家系統(tǒng)、水輪發(fā)電機(jī)專家系統(tǒng)、 FMS 專家 系統(tǒng)等。按照知識表示技術(shù)分類， 可分為基于邏輯的專家系統(tǒng) ( Logic-based Expert system )、基于 規(guī)則的專家系統(tǒng)( Rule-based Expert system )、基于語義網(wǎng)的

18、專家系統(tǒng)、基于框架的專家系統(tǒng) (Frame-based Expert system)等。其中比較有代表性的是MYCIN基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。按照專家系統(tǒng)所解決的問題性質(zhì)分為：a) 解釋型。通過對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，解釋深一層的結(jié)構(gòu)或內(nèi)部可能情況等的 系統(tǒng)。這個范疇包括語言理解、圖像處理、信息解釋和智能分析。語言理解系統(tǒng) HERASAY 系統(tǒng)就屬于這類系統(tǒng)。 這類系統(tǒng)的特點(diǎn)是輸入數(shù)據(jù)包含許多干擾因素。b) 診斷型。根據(jù)輸入信號找出處理對象存在的故障，并給出排除故障方案的系統(tǒng)。此類系統(tǒng)主要應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、電子、機(jī)械和軟件等的診斷。例如，治療細(xì)菌感染的 系統(tǒng) MYCIN ，計算機(jī)硬件故障診斷系統(tǒng) DAR

19、T ，旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng) DIVA。這類系統(tǒng)的特點(diǎn)是故障與現(xiàn)象之間一般沒有對應(yīng)關(guān)系。c) 預(yù)測型。根據(jù)處理對象過去和現(xiàn)在的情況推斷未來的可能結(jié)果的系統(tǒng)。這個范疇 包括天氣預(yù)報、人口預(yù)演、交通預(yù)報、農(nóng)業(yè)產(chǎn)量估計和軍事預(yù)測等。這類任務(wù)的 特點(diǎn)是事件和數(shù)據(jù)隨時間變化。d) 設(shè)計型。根據(jù)設(shè)計要求制定方案或圖樣的系統(tǒng)。這類問題包括線路設(shè)計、建筑物 設(shè)計、財政方案設(shè)計等。這類系統(tǒng)的特點(diǎn)是設(shè)計要求與設(shè)計構(gòu)件不匹配，并且多 項(xiàng)設(shè)計要求之間存在重疊或隱含聯(lián)系。e) 規(guī)劃型。根據(jù)給定目標(biāo)擬訂行動計劃的系統(tǒng)。這類問題包括自動程序設(shè)計、機(jī)器 人、線路、通訊、實(shí)驗(yàn)和軍事計劃等。這類任務(wù)的特點(diǎn)是目標(biāo)的描述通常是含糊

20、 的，目標(biāo)與可行操作之間并不一定完全匹配，并且各種操作之間可能相互制約或 抵消。f) 監(jiān)測型。將監(jiān)測對象的行為同期望行為進(jìn)行比較，實(shí)施監(jiān)測系統(tǒng)的工作。這類問 題包括核電站、機(jī)場調(diào)度、病人監(jiān)護(hù)等。例如，核反應(yīng)堆事故診斷與處理系統(tǒng) REACTOR. 。這類系統(tǒng)特點(diǎn)是實(shí)時性強(qiáng)，要求及時收集處理對象以各種方式發(fā)出 的有意義的信號，快速鑒別信號異常原因，并及時準(zhǔn)確地確定是否需要報警。g) 教學(xué)型。是診斷型和調(diào)試型的結(jié)合，主要用于教學(xué)和培訓(xùn)任務(wù)。這類專家系統(tǒng)不 但能對領(lǐng)域知識進(jìn)行傳授，而且能對學(xué)生提問，指出學(xué)生回答中的錯誤，并進(jìn)行 解釋、分析錯誤的原因以及指導(dǎo)糾正錯誤等等。h) 調(diào)試型。根據(jù)計劃、設(shè)計和預(yù)

21、報的能力，對診斷出的問題產(chǎn)生修正或建議，即給 出已確認(rèn)故障的解決方案。i) 維修型。根據(jù)糾錯方法的特點(diǎn)，制定并執(zhí)行已診斷出問題的修正計劃。這類問題 包括自動化、航天控制系統(tǒng)等。這類系統(tǒng)必須根據(jù)對象的特點(diǎn)，從多種糾錯方案 中選擇最佳方案j) 控制型。完成實(shí)時控制任務(wù)，它們大多是監(jiān)測型與維修型的結(jié)合體。 按照所采用的推理技術(shù)分類，可分為確定理論推理技術(shù)專家系統(tǒng)、主觀 Bayes 推理技術(shù) 專家系統(tǒng)、可能性理論據(jù)理技術(shù)專家系統(tǒng)、 D/S 證據(jù)理論推理技術(shù)專家系統(tǒng)等。按照專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)分類，可分為單專家系統(tǒng)和群專家系統(tǒng)(亦稱協(xié)同式多專家系統(tǒng) )。而群專家系統(tǒng)按其組織方式又可分為主從式、層次式、同僚式、

22、廣播式以及招標(biāo)式等。對于確定的專家系統(tǒng)，可能屬于一類專家系統(tǒng)，也可能屬于兩種或兩種以上。它們之間 是互相交叉，兼有多種類型的功能。上述專家系統(tǒng)的分類只是為了更好地理解專家系統(tǒng)。水電機(jī)組專家系統(tǒng)的示意圖如圖6-3，在求解問題的分類上，它具有解釋型、預(yù)測型、監(jiān)測型、診斷型、調(diào)試型以及維修型的全部或部分功能。水電機(jī)組專家系統(tǒng)的發(fā)展與研究水電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)所采用的方法有模糊邏輯法、故障樹分析法、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)等。其中專家系統(tǒng)的研究是應(yīng)用熱點(diǎn)， 而且專家系統(tǒng)與其它診斷方法相比具有很大的優(yōu)點(diǎn)。a) 適應(yīng)性強(qiáng)。專家知識在任何計算機(jī)硬件上都是可利用的，專家系統(tǒng)是專家知識的 集成體。b) 持久性。專家知

23、識是持久的，不像領(lǐng)域?qū)＜夷菢訒诵?，或者死亡，專家系統(tǒng)的 知識會無限地持續(xù)，而且可以不斷地更新學(xué)習(xí)。c) 低成本。提供給用戶的專家知識成本非常低。d) 具有很大的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。e) 低危險性。專家系統(tǒng)可用于噪聲大的環(huán)境。f) 響應(yīng)快。迅速或?qū)崟r的響應(yīng)對某些應(yīng)用來講是必要的依靠所使用的軟件或硬件， 專家系統(tǒng)可以比專家反應(yīng)得更迅速和更有效某些突發(fā)的情況需要響應(yīng)得比專家 更迅速，因此實(shí)時的專家系統(tǒng)是一個好的選擇。g) 高可靠性。專家系統(tǒng)可增強(qiáng)運(yùn)行人員正確決策的信心。這是由專家系統(tǒng)提供一個 輔助解釋、決策觀點(diǎn)得到的。此外，專家系統(tǒng)還可協(xié)調(diào)多個專家的不同意見。不 過，當(dāng)專家系統(tǒng)是由某一個專家獨(dú)自編

24、程設(shè)計的，那這個方法有可能失效。如果 專家沒有犯錯誤的話，專家系統(tǒng)應(yīng)該始終與專家意見一致。h）專家知識復(fù)合。復(fù)合專家知識可以做到在一天之內(nèi)的任何時候同時和持續(xù)地解決 某一問題。由幾個水電領(lǐng)域?qū)＜覐?fù)合起來的知識，其專家水平可能會超過一個單 獨(dú)的專家。i）具有解釋、說明功能。專家系統(tǒng)能明確、詳細(xì)地解釋導(dǎo)出結(jié)論的推理過程，但是 對于專家或其它人員有可能會對詳細(xì)步驟說明感到厭煩、不情愿甚至可能沒有能 力去這樣做。明確、詳細(xì)的解釋有利于用戶做出正確的決策。j）響應(yīng)過程穩(wěn)定、完整。在實(shí)時和突發(fā)情況下，領(lǐng)域?qū)＜铱赡苡捎趬毫蚱诙?能高效地解決問題，甚至可能會導(dǎo)致錯誤的決策。專家系統(tǒng)是一個智能的計算機(jī) 程

25、序，它的響應(yīng)穩(wěn)定。k）智能知識庫。專家系統(tǒng)能以智能的方式來存取一個知識庫或數(shù)據(jù)庫，同一領(lǐng)域內(nèi) 不同專家開發(fā)的知識庫可以互相融合。l）知識系統(tǒng)化。開發(fā)專家系統(tǒng)的過程中，專家知識必須以精確的形式輸入到計算機(jī) 中，所以領(lǐng)域知識要被明確地了解而不是被隱含于專家的腦海中。這樣，對領(lǐng)域 知識正確性、一致性和完整性的檢查，把知識進(jìn)行了系統(tǒng)化。由于專家系統(tǒng)的優(yōu)越性，對它的研究開展得也比較多。在水電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域中，對 專家系統(tǒng)的研究開展得比較晚，而且開發(fā)出來的專家診斷系統(tǒng)是非自主性，需要人為的參與 和干涉。同其它領(lǐng)域的專家系統(tǒng)一樣，水電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)研究的主要有五個方向。（1）故障機(jī)理的研究 故障機(jī)理

26、的研究就是研究故障發(fā)生的原因、故障傳播的途徑、故障發(fā)生的特征等。（2）知識獲取 知識獲取就是研究如何將專家頭腦中的領(lǐng)域知識轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)換到計算機(jī)中，這一步驟是診 斷專家系統(tǒng)的瓶頸。知識獲取是專家系統(tǒng)中最重要的研究課題。（ 3）知識表示 知識表示是用計算機(jī)能夠接受并處理的符號和方式來表示領(lǐng)域?qū)＜业闹R，它是交叉于 人工智能與認(rèn)知科學(xué)之間的一項(xiàng)重要研究課題。它不僅涉及到信息以何種方式存放于人類大 腦，而且研究大量知識在符號計算中以如何形式進(jìn)行描述。（4）不確定性推理 不精確、不完全、概念模糊等統(tǒng)稱不確定。不確定推理是指依據(jù)不確定的證據(jù)和事實(shí)， 利用不確定的知識、通過不確定的推理過程，推得不確定但近似合

27、理的結(jié)論。不確定推理的主要研究內(nèi)容是在基本的推理方法基礎(chǔ)上，研究不確定測度的表示方法與 理論，以及不確定測度在推理過程中的傳播與控制。（5）推理控制策略 控制策略指推理按什么次序來進(jìn)行，其涉及到問題求解領(lǐng)域的規(guī)劃與控制，涉及在解的 過程中如何和何時選用知識庫中的知識。上述五個是主要的研究課題，但是對于故障診斷專家系統(tǒng)而言，還有其它領(lǐng)域需要深入 的研究，如專家系統(tǒng)的解釋機(jī)制、專家系統(tǒng)的構(gòu)造、知識庫的管理與維護(hù)等。故障診斷專家系統(tǒng)隨著其它相應(yīng)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，也在不斷地發(fā)展。由原來的單模式專 家系統(tǒng)向集成式專家系統(tǒng)發(fā)展，根據(jù)專家系統(tǒng)的不同子系統(tǒng)和不同問題特點(diǎn)采用不同的推理 模式，甚至采用混合推理模式

28、，不同的推理模式發(fā)揮不同的作用，從而達(dá)到快速準(zhǔn)確地求解 問題。 未來的故障診斷專家系統(tǒng)是基于網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)?，F(xiàn)在的診斷專家系統(tǒng)是面向單機(jī) 組、單電廠，隨著遠(yuǎn)程技術(shù)的完善和 web 網(wǎng)的普及，專家系統(tǒng)將向網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展。知識庫、綜 合數(shù)據(jù)庫等可以實(shí)現(xiàn)資源共享，從而加速了知識庫、綜合數(shù)據(jù)庫等的建造和維護(hù)。6.2 知識表示水電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)的研究致力于在水電機(jī)組的故障診斷領(lǐng)域內(nèi)建立高性能智能 程序，其實(shí)質(zhì)就是把水電機(jī)組的故障診斷領(lǐng)域問題求解有關(guān)的知識有機(jī)地結(jié)合到程序設(shè)計中， 使程序能夠像水電專家一樣進(jìn)行推理、學(xué)習(xí)、解釋，實(shí)現(xiàn)問題求解。診斷專家系統(tǒng)的研究和 設(shè)計重點(diǎn)在于知識處理，包括知識的獲取、

29、表示和運(yùn)用三個核心環(huán)節(jié)。知識表示主要研究用 什么樣的方法將求解問題所需知識存儲在計算機(jī)中，開發(fā)操作這些知識的推理過程，使知識 表示和運(yùn)用知識的推理控制相融合，便于計算機(jī)處理。在故障診斷專家系統(tǒng)中，知識表示模式的選擇不僅對知識的有效存儲有關(guān)，也直接影響 著系統(tǒng)的知識獲取能力和知識的運(yùn)用效率， 因而， 知識表示是知識工程中最基本的問題之一， 也是專家系統(tǒng)研究的最熱門課題。概述知識是專家系統(tǒng)的核心。機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)的性能取決于系統(tǒng)所擁有知識的質(zhì)量和 數(shù)量。系統(tǒng)的工作過程是一個獲得知識并應(yīng)用知識的過程。(1)數(shù)據(jù)知識處理中的數(shù)據(jù)比數(shù)學(xué)中的數(shù)據(jù)具有更廣泛的含義。 我們把數(shù)據(jù)確切地定義為 “客觀 事物

30、的屬性、數(shù)量、位置及其相互關(guān)系等的抽象表示” 。例如，符號10, 12, 1010, A等都可表示數(shù)據(jù)“十”，它既抽象地表示振動幅值 10 (mm), 也可表示軸承溫度升高 10 度。( 2)信息我們定義信息為“數(shù)據(jù)所表示的含義(或稱數(shù)據(jù)的語義 )”。信息是對數(shù)據(jù)的解釋。是加載在數(shù)據(jù)之上的。反過來說，數(shù)據(jù)是信息的載體?！?0”抽象地表示振動幅值 10 (m)，也可表示軸承溫度升高 10度。 這說明同樣一個 “數(shù)據(jù)” 在不同的場合可以有不同的解釋, 或者說負(fù) 載著不同的信息。一個信息可用一組敘述詞及其值來描述：(敘述詞1:值1，敘述詞n;值n)它描述一件事、一個物體或一種現(xiàn)象的有關(guān)屬性、狀態(tài)、地

31、點(diǎn)。例如,“水電機(jī)組頂蓋振動劇烈” 可描述為 “物體: 水電機(jī)組, 部位: 頂蓋, 狀態(tài): 振動, 程度:劇烈” 。( 3 )知識 所謂知識是人們在改造世界的實(shí)踐中所獲得的認(rèn)識和經(jīng)驗(yàn)的總和,它是人類進(jìn)行一切智能活動的基礎(chǔ)。有了知識，人類才可以處理各種問題。關(guān)于知識的確切定義至今尚未形成， 比較有代表的幾種定義方式有；a) 的認(rèn)為知識是經(jīng)過整理、加工、解釋和轉(zhuǎn)換的信息。b) F.Hayes-Roth的認(rèn)為：知識=事實(shí)十信念十啟發(fā)式。知識的定義雖然有不同形式，但都可以由F.Hayes-Roth提出的三維空間來描述，如圖6-4 所示，知識的范圍，從具體到一般；知識的目的，從說明到指定；知識的有效性，

32、從精確到 不精確。知識按照層次可分為：元知識、領(lǐng)域知識、信息、數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是最底層的知識形式，信 息是數(shù)據(jù)所表示的含義。領(lǐng)域知識是指故障診斷專家系統(tǒng)在進(jìn)行故障識別時所用的知識，主 要是專家的啟發(fā)性經(jīng)驗(yàn)知識，表示診斷對象的故障和故障識別之間的對應(yīng)關(guān)系。圖6-4知識表示目的/元知識/ /領(lǐng)城知識 信 息數(shù) 握圖6-5知識層次下例就是領(lǐng)域知識:if 300500Hz then 水輪機(jī)氣蝕if (0.250.50)轉(zhuǎn)頻 then機(jī)組渦帶振動if 2倍電流頻率then發(fā)電機(jī)定子合縫松動最高層是元知識(Metaknowledge )。元知識是關(guān)于如何有效地選擇和使用領(lǐng)域知識的知 識，它是關(guān)于知識的知識。一個

33、水電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)可以設(shè)計為具有幾個不同型號機(jī) 組的知識，元知識可以決定具體對待對象時應(yīng)用那個知識庫。比如：設(shè)計有混流式、軸流式、 貫流式水輪機(jī)時，診斷混流式水輪機(jī)時，就要選擇混流式知識庫。通常把元知識分為兩類。一類是關(guān)于我們知道知識的知識，這類知識刻劃了領(lǐng)域知識的 內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的一般特征如知識產(chǎn)生的背景、范圍、可信程度等等；另一類是關(guān)于如何運(yùn)用 知識的知識，如在問題求解當(dāng)中所采用的推理方法，為解決一個特殊任務(wù)而必須完成的活動 的計劃、組織和選擇方面的知識近年來，元知識的開發(fā)與運(yùn)用逐漸引起了人們的重視。其 是提高專家系統(tǒng)性能的一種有效途徑，并成為新一代專家系統(tǒng)的一個重要標(biāo)志。知識可分為先驗(yàn)

34、知識和后驗(yàn)知識。先驗(yàn)知識(Priori)來自于拉丁文，意思為“超前的”這種知識不依賴于感覺器官而獲得的知識。例如，水輪機(jī)將水能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能是遵循能量守 恒定律的。與先驗(yàn)知識相反的是由感覺器官所獲得的知識，即后驗(yàn)知識。后驗(yàn)知識的正確與 錯誤可以用感覺經(jīng)驗(yàn)來證明。知識可以進(jìn)一步劃分為過程性知識(Procedural knowledge)、說明性知識(Declarative knowledge)和默認(rèn)性知識(Tacit knowledge)。過程性知識常常是指知道如何做某事，例如知道 如何調(diào)整水輪機(jī)導(dǎo)葉開度來保證一定的出力。說明性知識是指知道某事是對的還是錯的，它 常用說明語句的形式來表達(dá)知識， 例

35、如“機(jī)架振動過大時， 可調(diào)整出力”。默認(rèn)性知識由于不 能用語言來表達(dá)，常被稱作無意識的知識 (Unconscious knowledge) 。知識按其含義大致可分為：事實(shí)、規(guī)則、規(guī)律、推理方法。事實(shí)是對客觀事物屬性的值 的描述。一般這種知識中不含任何變量，可以用一個值為“真”的命題來表達(dá)。例如“水是 可壓縮的”，“水輪機(jī)轉(zhuǎn)速是135 (r/min)”等都是事實(shí)。規(guī)則是可分解為前提(或條件)和結(jié)論(或動作)兩部分的那種能表達(dá)因果關(guān)系的知識，一般形式為：如果A則B，其中A表示前提，B 表示結(jié)論。規(guī)律是事物之間的內(nèi)在的必然聯(lián)系。在上述形式的規(guī)則里，根據(jù)其適用范圍， 可細(xì)分為 (前提或結(jié)論中 )不帶變

36、量的規(guī)則和帶變量的規(guī)則兩種，我們一般把帶變量的規(guī)則稱 為規(guī)律，規(guī)則中的變量一旦被實(shí)例替換為一個具體值，規(guī)律就變成一條具體的不帶變量的規(guī) 則。推理方法是一種很重要的知識，它可以從已知的知識推出新知識。推理方法包括：演繹 推理、歸納推理、聯(lián)想和類比、綜合與分析、預(yù)測、假設(shè)與驗(yàn)證、直覺與靈感。從知識的確定程度來分類，知識可分為確定性知識和不確定性知識兩類。確定性知識可 以用經(jīng)典邏輯命題 (有唯一真或假的陳述語句 )來描述，是一類“非真即假”的知識。反之， 若知識并非 “非真即假” ，可能處于某種中間狀態(tài)， 這種知識稱為不確定知識， 這類知識往往 要用模糊命題或模態(tài)命題來表達(dá),，例如“水導(dǎo)擺度過大”

37、。從知識的應(yīng)用范圍可分為一般知識與專業(yè)知識兩類。一般知識包括領(lǐng)域問題求解有關(guān)的 定義、事實(shí)和各種理論方法。這種知識為領(lǐng)域內(nèi)專業(yè)人員一致接受、認(rèn)可，并且往往已收錄 在教科書或參考書中。專業(yè)知識是那種在已發(fā)表的文字材料中難以找到的知識，是憑經(jīng)驗(yàn)獲 取的啟發(fā)性知識。一個專家正是由于他具備了專業(yè)知識，才使得遇到復(fù)雜問題時能夠做出高 水平的分折、猜測、識別出有希望的求解途徑，并有效地處理不完全、不精確甚至有錯誤的 數(shù)據(jù)，從而解決難題。獲取和更新、組織專業(yè)知識是建造專家系統(tǒng)的中心任務(wù)。知識按使用范圍可分為：公共知識( public knowledge )和私有知識 (private knowledge)

38、。 公共知識是指進(jìn)行故障診斷時所需的一般知識和方法，其包含已被廣泛應(yīng)用的定理、經(jīng)驗(yàn)性 知識等。私有知識是指只有專家自己經(jīng)過長時間的實(shí)踐摸索積累的大量經(jīng)驗(yàn)性知識。例如： 在定轉(zhuǎn)速的條件下，軸承振動量的一倍頻幅值大且相位穩(wěn)定，專家就可以馬上判定機(jī)組存在 不平衡故障。私有知識使得專家系統(tǒng)的智能性更高。從知識在問題求解過程中的作用可分為靜態(tài)知識和動態(tài)知識兩類。靜態(tài)知識主要指對象 性知識，是關(guān)于問題領(lǐng)域內(nèi)事物的事實(shí)、關(guān)系等，它包括了事物的概念、事物的分類、事物 的描述等。動態(tài)知識是關(guān)于問題求解的知識，它常常是一種過程，說明怎樣操作已有的數(shù)據(jù) 和動態(tài)知識以達(dá)到問題的求解，是反映動作過程的過程，如一個問題領(lǐng)

39、域內(nèi)關(guān)于推理路徑的 方向、推理過程、可理解性等方面的知識、啟發(fā)性方法等。知識按表示的形式可分為： 陳述性知識和過程性知識。 陳述性知識用于描述事實(shí)性知識， 知識描述是靜態(tài)的。過程性知識用于描述控制策略，說明知識的使用過程，表示形式就是含 有一系列操作的計算機(jī)程序，知識描述是動態(tài)的。知識具有非常深廣的內(nèi)涵，從不同的角度有不同的分類，但是知識都具有如下的屬性。a) 真假性。知識是對客觀事物及客觀世界的反映，它具有真假性，可以通過實(shí)踐檢 驗(yàn)其真?zhèn)?，也可以通過邏輯推理證明其真假。b) 相對性。一般知識不可能無條件的真，即其絕對正確；但也不可能無條件的假， 即絕對謬誤，都是具有相對性的。在一定條件下或特

40、定時刻為真的知識，當(dāng)時間、 條件或環(huán)境發(fā)生變化時可能變成假。c) 不完全性。知識往往是不完全的。這里不完全大致分為條件不完全和結(jié)論不完全 兩大類。d) 具有模糊性和不精確性?，F(xiàn)實(shí)中知識的真與假，往往并不總是“非真即假” ，可能 處于某種中間狀態(tài)， 即所謂具有真與假之間的某個 “真度”，即模糊度和不精確度。 例如“水頭低了，水輪機(jī)的出力就小了” ?！暗土恕保靶×恕倍际且恍┠：拍?。 在知識處理中必須應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)或統(tǒng)計方法等來處理模糊的或不精確的知識。e) 可表示性。知識作為人類經(jīng)驗(yàn)存在于人腦之中，雖然不是一種物質(zhì)東西，但可以 用各種方法表示出來。一般表示方式包括符號表示法、圖形表示法和物理表示

41、法。f) 可存儲性、可傳遞性和可處理性。既然知識可以表示出來，那么就可以把它存儲 起來；知識既可以通過書本來傳遞，也可以通過教師的講授來傳播，還可以通過 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等來傳鉛，知識可以從一種表示形式轉(zhuǎn)換為另一種表示形式：知識一 旦表示出來，就可以同數(shù)據(jù)一樣進(jìn)行處理。g) 相容性。 相容性是關(guān)于知識集合的一個屬性 即存在于一體 (如專家系統(tǒng)的知識庫 ) 識之入應(yīng)該是相互不矛盾的即從這些知識出發(fā)，不能推出相互矛盾的命題。知識表示知識表示法又稱知識表示模式。知識表示是 ES 研究中的一個基本問題。什么是知識表 示呢？一般認(rèn)為知識表示是描述客觀世界的一組約定，是知識的形式化或符號化的過程。知 識表示方法

42、是研究各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計，并把一個問題領(lǐng)域的知識通過這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)結(jié)合到 計算機(jī)系統(tǒng)的程序設(shè)計過程中。 知識表示方法的好壞對知識處理的效率和應(yīng)用范圍影響很大， 對知識獲取和學(xué)習(xí)機(jī)制的研究也有直接的影響。知識的表示往往與知識的獲取和知識的運(yùn)用結(jié)合起來研究，以求知識處理的最佳效果。 選擇合適的知識表示方法要考慮以下幾個方面的因素：a) 準(zhǔn)確性和一致性。表示方法應(yīng)具備良好的定義的規(guī)則保證推理的正確性，所表示的 知識之間不應(yīng)出現(xiàn)自相矛盾，以便能明確的表示各類知識。b) 獨(dú)立性。表示方法對于各類知識的表示機(jī)制應(yīng)該是盡可能避免重復(fù)或冗余，使表示 方法簡單明了。c) 易理解性。所表示的知識應(yīng)易讀、易懂、便于知

43、識獲取、知識庫檢查、修改及維護(hù)。d) 可訪問性。應(yīng)能有效地利用知識庫中的知識。e) 可擴(kuò)充性。應(yīng)能方便、靈活地擴(kuò)充知識庫。f) 完備性和弱完備性。應(yīng)能正確地、有效地將問題求解所需的各類知識表示出來。 近年來，知識表示作為人工智能領(lǐng)域中一個專門被研究的課題發(fā)展很快。專家系統(tǒng)中的 各種知識表示方法大致可分為兩類； 陳述性知識表示法和過程性知識表示法。 陳述性表示法， 把知識表示成為一個靜態(tài)的事實(shí)集合。并附有處理它們的一些通用程序。過程性表示法，將 一組知識表示成如何運(yùn)用這些知識的過程，粗略地說，一個子程序或一個函數(shù)可以是某種知 識的過程性表示。陳述性表示的優(yōu)點(diǎn)是；形式簡單，采用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示知識，清

44、晰明確，易于理解，增加 了知識的可讀性，模塊性好，減少知識間的聯(lián)系，便于知識的獲取、修改和擴(kuò)充。其缺點(diǎn)是： 陳述性表示的知識不能直接執(zhí)行，需要其它程序解釋它的含義，因此執(zhí)行速度較慢。過程性表示的優(yōu)點(diǎn)是：過程性表示的知識可以被計算機(jī)直接執(zhí)行，處理速度快；便于表 達(dá)如何處理問題的知識；易于表達(dá)怎樣高效處理問題的啟發(fā)性知知識。其缺點(diǎn)是：不易表達(dá) 大量的知識，且表示的知識難于修改和理解；適合于表示確定性知識；適合于處理完整、準(zhǔn) 確的數(shù)據(jù)。專家系統(tǒng)的知識表示從表示方法上主要有狀態(tài)空間法、Petri網(wǎng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、語義網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)生式規(guī)則、框架結(jié)構(gòu)法、腳本(Script)表示和謂詞邏輯等多種知識表示方法。6.2

45、21邏輯表示邏輯模式是最早廣泛用于知識表示的模式，它能夠通過計算機(jī)作精確處理，其表現(xiàn)方式 和人類自然語言又非常接近。邏輯表示法是人工智能中使用較多的知識表示方法，其中一階謂詞表示法應(yīng)用最為廣泛，這種方法主要用于自動定理證明、問題解答等領(lǐng)域。目前，使用邏輯表示法建造的專家系統(tǒng) 還不多見，但隨著基于一階謂詞邏輯與歸結(jié)原理的PROLOG(Programming in logic)語言的推廣，使用這種表示方法的專家系統(tǒng)逐漸多起來。謂詞邏輯的合法表達(dá)式也稱為合式公式wff(well formed formula)公式，合式公式由原子公式、連接詞和量詞組成的，下面分別加以介紹。所謂謂詞是刻劃個體的性質(zhì)或幾

46、個個體間關(guān)系的模式。一般地，包含n個個體變元的謂詞叫n元謂詞，如P(X1,X2,xn)是n元謂詞.從邏輯角度來講，一個命題是相應(yīng)謂詞個體變量取為某個固定值所得如，定義謂詞P(X): x是故障，則P(定子松動)表示是故障；定義謂詞R(x, y,: z): x+y = z則R(2, 3, 5)表示“ 2加3等于5”。進(jìn)一步，我們可以用邏輯聯(lián)結(jié)詞人(合取)、V (析取)、(非)(蘊(yùn)含)等把一些簡單命題組合成復(fù)雜命題來表示復(fù)雜的知識或事實(shí)。例如，“導(dǎo)葉開度大流量大”這樣一句話，通過定義謂詞：A(x)： x導(dǎo)葉開度大，B(y): y流量大，可以表示為：A(x) f B(y)。邏輯表示法的表達(dá)能力是很強(qiáng)的

47、，它所表達(dá)的范圍依賴于原子謂詞(不含任何聯(lián)結(jié)詞和量詞的謂詞)的種類和語義，形式上任一謂詞合式公式都是由原子謂詞經(jīng)聯(lián)結(jié)詞的連接和兩種量 詞的約束而組成的。謂詞合式公式可以歸納定義如下：a) 原子謂詞是謂詞合式公式的基本單位。b) 若A是謂詞合式公式，則 A也是謂詞合式公式。c) 若A和B都是謂詞合式公式，則A和B與邏輯連接詞之間的組合也是謂詞合式公式。d) 只有有限次復(fù)合的合式公式才是謂詞合式公式。原子公式是最基本的合式公式，它由謂詞，括號和括號中的項(xiàng)組成的，其中項(xiàng)可以是常 量，變量和函數(shù)。例如“立式機(jī)組的發(fā)電機(jī)在水輪機(jī)上面”。這一事實(shí)可以用原子公式表示為：ON(sta nd(GENERATOR

48、, TURBINE)其中，GENERATOR和TURBINE是常量，用英文大寫字母書寫，表示個體。ON(在上)是謂詞，用英文大寫字母書寫，表示GENERATOR和TURBIN的關(guān)系。Stand是函數(shù)，用英文小寫字母書寫，表示 GENERATOR和TURBINE的類型。邏輯模式的主要優(yōu)點(diǎn)可歸納以下幾點(diǎn)：a) 符號簡單，描述易于理解。b) 自然、嚴(yán)密、靈活和模塊化。c) 具有嚴(yán)密的形式定義。d) 每項(xiàng)事實(shí)僅需表示一次，且利用定理證明技術(shù)可以從老的事實(shí)推理出新的事實(shí)。其主要缺點(diǎn)是：a) 難于表示過程式知識和啟發(fā)式知識。b) 由于缺乏組織原則，利用該方法表示的知識庫難于管理。c) 由于弱證明過程，當(dāng)事

49、實(shí)的數(shù)目增大時易產(chǎn)生組合爆炸。用邏輯模式求解一個問題的全過程是：a) 用謂詞演算將問題形式化。b) 在邏輯表示的形式上建立控制系統(tǒng)。c) 證明從初始狀態(tài)到達(dá)終結(jié)狀態(tài)(目標(biāo))。6.2.2.2 框架表示法框架表示法是 1975 年由美國麻省理工學(xué)院提出的， 框架一經(jīng)提出后、 得到了人工智能領(lǐng) 域的廣泛重視與研究。這種表示模式一定程度上能正確地體現(xiàn)人的心理反應(yīng)；另一方面適合 于計算機(jī)處理，是一種較好的知識表示方法。框架是把某一特殊事件或?qū)ο蟮乃兄R存儲在一起的一種復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通常用來描述具有固定形式的對象。一個框架(Frame)由一組槽(Slot)組成，每個槽表示對象的一個屬性，槽的值(Fil

50、ler)就是對象的屬性值。一個槽可以由若干個側(cè)面(Faces)組成，每個側(cè)面可以有一個或多個值( Value)。框架的結(jié)構(gòu)可表示如下：v框架名槽1:側(cè)面11 v值111,值112值11n>側(cè)面12v值121，值122值12n>槽i:側(cè)面i1 v值i11，值i12值i1n> 相互關(guān)聯(lián)的框架連接起來組成框架系統(tǒng)，或稱框架網(wǎng)。不同的框架網(wǎng)絡(luò)又可通過信息檢 索網(wǎng)絡(luò)組成更大的系統(tǒng)，代表一次完整的知識?？蚣芸梢园磻?yīng)用進(jìn)行分類:一種是情景框架( situation frame) 特定情景下期望出現(xiàn)的 知識；一種是行為框架(action frame)包含在特定情景下所執(zhí)行的行為槽；另一種是因

51、果知識 框架 (Causal knowledge frame) ，它是情景與行為框架的組合，表示因果關(guān)系。以混流式水輪機(jī)框架為例:名稱（name）:水輪機(jī)（turbine）型號（type）:混流式（Francis）總重（weight）單位（unit）:噸（103Kg）值（Value）:未知（unknown ）屬性（property）:材料（material）:未知（unknown） 直徑（diameter）:單位（unit）:毫米（mm） 值（value）: 未知（unknown） 葉片數(shù)（vane number）: 未知（unknown） 最大外徑x高度：單位（unit）:毫米（mm）值（v

52、alue）: 未知（unknown）圖6-6混流式水輪機(jī)框架該圖通過對混流式水輪機(jī)框架的構(gòu)造給出了構(gòu)造一般知識框架的過程和方法。框架模式的主要優(yōu)點(diǎn)：a）有利于“期望制導(dǎo)”的處理，即人們所在的特定環(huán)境尋找期望的事情。b）給定的狀況下，通過設(shè)計能決定其本身的可利用性或提供其它框架。c）知識組織方式有利于推理。其主要缺點(diǎn)：a）許多實(shí)際情況與原型不符.b）對新的情況不易適應(yīng)。在基于框架的系統(tǒng)中，在框架網(wǎng)絡(luò)上主要有兩種活動：一是填槽，即框架未知內(nèi)容的槽 的填寫；二是匹配，根據(jù)已知事件尋找合適的框架，用于描述當(dāng)前事件，并對未知事件進(jìn)行 預(yù)測。上述兩種活動均引起推理，其推理形式有：繼承推理，在框架網(wǎng)絡(luò)中，各

53、框架通過范 疇鏈構(gòu)成繼承關(guān)系。 在填槽過程中，如果沒有特別說明， 子框架的槽值將繼承父框架的槽值； 匹配，對于一個給定的事件，利用部分已知信息選擇初始候選框架；預(yù)測、聯(lián)想與直覺，根 據(jù)已知的信息尋找部分匹配的框架，從觀察事實(shí)形成合理假設(shè)。6.223產(chǎn)生式規(guī)則表示產(chǎn)生式規(guī)則表示是目前專家系統(tǒng)中使用最廣泛的知識表示法，采用這種表示法的專家系 統(tǒng)稱為基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。產(chǎn)生式規(guī)則表示法一般用于所謂的產(chǎn)生式系統(tǒng)。產(chǎn)生式表示法 是一種比較成熟的表示方法，許多著名的專家系統(tǒng)采用了這種表示法，如MYCIN系統(tǒng)等。一個產(chǎn)生式系統(tǒng)有三個基本組成部分；綜合數(shù)據(jù)庫（global database）規(guī)則庫（produ

54、ctionrules）和控制系統(tǒng)（control system）。綜合數(shù)據(jù)庫是一組描述過程處理對象的符號集合。在處理具體問題時，它用于問題描述 和環(huán)境描述，包括與特定問題有關(guān)的各種臨時信息，紀(jì)錄處理問題的中間結(jié)果、和最終結(jié)論。例如， 水電機(jī)組診斷維修問題中， 它可以記錄某個機(jī)組發(fā)生故障時的癥狀、征兆、 采集數(shù)據(jù)、診斷過程、診斷結(jié)果等數(shù)據(jù)和信息。通常把綜合數(shù)據(jù)庫稱為短期記憶器或工作存儲器。對綜 合數(shù)據(jù)庫的組織、數(shù)據(jù)表示方法等，產(chǎn)生式系統(tǒng)沒有具體規(guī)定，一般根據(jù)問題領(lǐng)域的特點(diǎn)選 擇合適的表示方法，如集合、線性表、鏈表、樹結(jié)構(gòu)、圖等都可用于表示綜合數(shù)據(jù)庫中的數(shù) 據(jù)。在建立綜合數(shù)據(jù)庫時，應(yīng)注意使庫中數(shù)據(jù)

55、便于檢索。規(guī)則庫是由一組產(chǎn)生式規(guī)則組成的，在產(chǎn)生式系統(tǒng)中，一個規(guī)則的條件部分通常是可以 和綜合數(shù)據(jù)庫匹配的任何模式，通常允許包含些變量，這些變量在匹配過程中可能以不同的 形式被約束。而動作部分一般是能引起綜合數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)改變的斷言或操作。當(dāng)綜合數(shù)據(jù)庫 中數(shù)據(jù)與某一條規(guī)則的條件匹配時，執(zhí)行該規(guī)則的動作部分，并可以改變綜合數(shù)據(jù)庫中的數(shù) 據(jù)。對于一條規(guī)則應(yīng)該用什么方式表示，產(chǎn)生式系統(tǒng)未作明確規(guī)定，因此可以靈活地選擇表 示方法。一般而言，在選擇規(guī)則的表示方式時，盡量做到條件部分和動作部分的表示法與綜 合數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)表示形式保持一致，這樣便于規(guī)則條件與綜合數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容進(jìn)行比較，判 別條件部分是否成立，

56、同時也便于根據(jù)動作部分修改綜合數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。還有，在可以有 效表達(dá)領(lǐng)域知識的前提下，盡可能使條件部分和動作部分的表示簡單化，以便于后續(xù)控制系 統(tǒng)的推理機(jī)處理規(guī)則。對于規(guī)則知識庫的組織方式，可根據(jù)領(lǐng)域特點(diǎn)選擇合適的方案。比較常用而且簡單的方 法是順序存放所有規(guī)則。但是當(dāng)規(guī)則數(shù)目較大時，這種方法給知識的匹配與檢索帶來不便， 需要分體存放或采用啟發(fā)性的組織方式。與綜合數(shù)據(jù)庫不同，規(guī)則庫中的知識是公共知識，并不是關(guān)于某一具體的特定問題，而 是針對整個領(lǐng)域問題的知識。例如，水電機(jī)組診斷維修問題中，它存儲著如何診斷機(jī)組故障 的知識，這些知識并不是針對某個具體型號、或某個具體機(jī)組。同綜合數(shù)據(jù)庫相比，規(guī)則庫

57、 的知識相對穩(wěn)定。規(guī)則庫是產(chǎn)生式系統(tǒng)的核心，在規(guī)則庫中，知識以產(chǎn)生式表示，所謂產(chǎn)生式表示， 其一般形式為Pt Q或IF(P) THEN(Q)其中， P 表示一組前提 (條件或狀態(tài) )， Q 表示若干結(jié)論 (或動作 )。其含義是“如果前提P滿足則可推出結(jié)論 Q或如果前提P滿足，則執(zhí)行動作Q”。條件(condition )可以是一個簡單的語句，也可以是多個語句的邏輯組合。規(guī)則的動作部分( action)稱為規(guī)則的結(jié)論或規(guī)則 的右部。例如：if 水輪機(jī)主軸彎曲或撓曲 or 推力軸承調(diào)整不良o(jì)r 軸承間隙過大then 水輪機(jī)機(jī)械振動if 主軸法蘭連接不緊 or 轉(zhuǎn)動部分不平衡 or 旋轉(zhuǎn)部件與靜止部件相摩擦then 水輪機(jī)機(jī)械振動if 300500Hz then 水輪機(jī)氣蝕if (0.250.50)轉(zhuǎn)頻 then機(jī)組渦帶振動if 2 倍電流頻率 then 發(fā)電機(jī)定子合縫松動 控制系統(tǒng)中的控制推理是產(chǎn)生式系統(tǒng)的整個問題求解過程。它首先把規(guī)則庫中的條件部 分與綜合數(shù)據(jù)庫中的內(nèi)容進(jìn)行比較，也稱為匹配；如果匹配成功，控制系統(tǒng)根據(jù)規(guī)則中結(jié)論 或動作部分的描述去修改綜合數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容或執(zhí)行相應(yīng)的操作。進(jìn)一步地說，控制系統(tǒng)根據(jù)綜合數(shù)據(jù)庫的當(dāng)前信息，選擇決定在當(dāng)前狀態(tài)下與綜合數(shù)