◎中国运载火箭技术研究院总体设计部 耿辉 安雪岩 阎小涛 张素明

随着我国运载火箭发射次数的日益增多，在发射过程中积累了大量的历史故障案例，这是一笔极具价值的知识财富。目前，对于历史故障案例知识的利用主要是通过故障汇编等形式进行总结，并提供给相关的操作人员学习，以提高其在后续发射任务中诊断类似故障问题的能力。然而，这种利用方式仍属于人工学习与应用的传统方式，并非机器学习与应用的智能方式。

与传统方式相比，智能化的案例推理方法能够更为快速、准确地查找与当前故障类似的历史故障案例，并可提出对故障的诊断建议，特别是对于缺乏故障诊断经验的新操作人员来说，案例推理方法给出的诊断建议具有类似专家作用的参考价值。由于案例推理方法与人类认识、解决问题的思维方式接近，故障诊断案例推理方法也易于被操作人员理解接受。此外，与基于规则、模型的智能故障诊断方法相比，案例推理方法避免了规则获取、对象建模的瓶颈问题，可以在缺乏成熟、全面的对象知识的情况下进行诊断，因而具有更为广泛的适用范围。

一、推理流程

实施运载火箭故障诊断案例推理的前提是按照通用框架对历史故障案例进行描述，建立规范的运载火箭故障案例库。针对当前故障进行的故障诊断案例推理流程通常可分为问题描述、案例检索、案例重用、案例修正、案例存储5个步骤，如图1所示。……