罗冰洋，黄丽婷，周廷美，莫易敏，陈 璟，魏 贝

(武汉理工大学 自动化学院，湖北 武汉430070)

随着我国国民经济的快速发展，铁路的客、货运输量也在逐步增加。有效地检测和排除机车故障，确保机车安全运行已成为铁路部门的当务之急。传统的基于信号处理的故障诊断方法虽然避开了对象的数学模型，但其只是单独的提取故障信息，很难单独完成复杂的机车故障诊断任务。笔者基于案例推理的机车故障诊断系统，仿照人类认知的过程，通过不断的学习修改来完善系统知识库为故障诊断提供参考依据。以案例为基础，大大简化了对知识的获取;通过对过去案例的结果进行复用，提高了求解新问题的效率，改善了求解的质量;通过对既有案例的修正及新案例的学习不断完善案例库，从而可以不通过专家的干预更新案例库，方便用户自行维护［1-2］。因此，在机车故障的诊断系统中，基于案例推理技术能发挥很好的作用。

1 案例推理技术

1.1 案例推理的工作过程

案例推理是人工智能领域中较新崛起的一种重要的基于知识的问题求解和学习方法，利用过去经验中的特定知识来解决新问题，其工作过程如图1 所示。

当出现了一个需要解决的问题时，首先将其表示成某种特定的形式，然后在历史的案例库中进行检索找到相似的案例建议。如果该建议无法解决当前问题，可使用专业知识对案例进行修正后继续检索直至产生一个合适的解决方案，再对该解决方案进行评价，学习并保存在案例库中，从而使案例库不断地完善，为以后输出精确的解决方案提供经验。……