吴 韬,刘志华,曹瑞明

(中国人民解放军理工大学,南京,210000)



基于案例推理的故障诊断研究

吴 韬,刘志华,曹瑞明

(中国人民解放军理工大学,南京,210000)

摘要：气象水文装备具有分布式、开放性、互操作性、可扩展性的特点，使用传统方式诊断和排除故障时，具有一定的局限性。本文采用基于案例推理的故障诊断方法，建立案例诊断模型，对案例的表示和组织方法进行论述，采用最邻近算法查询故障，并以某型雷达分系统故障诊断进行验证。

关键词：气象水文装备；案例推理；邻近算法

0　引言

现代战争特别是高技术下的局部战争中，气象水文装备的完好，对飞行器升空、火炮导弹发射以及部队人员的行动意义重大。气象水文装备因其科技含量高、设备复杂，诊断维修人员使用传统方式诊断和排除故障时，具有一定的局限性。将人工智能引入到气象水文装备的故障诊断领域，可为此类装备的故障诊断提供新的思路和方法，为此本文展开对气象水文装备专家诊断系统的研究。

传统的设备故障诊断专家系统，大多采用基于产生式规则的知识表示方法，推理机基于规则进行推理。但是对于气象水文装备这类复杂的设备，单纯采用基于规则的方法，效果并不理想。气象水文装备因其具有层次性、相关性以及综合性的特点，更加适合基于案例推理的故障诊断方法。该方法将故障信息合理有效地表示成案例的形式，通过重用历史案例，避免了故障知识中规则提取的不利因素，气象水文装备的维修效率大大提高。

1　案例模型

案例推理来源于认知学，与人类解决问题的思路相似。当某故障出现时，人们总会联想以前有没出现相同或相似的故障，为此可参考相似故障的处理方式；案例推理便是在出现故障现象时，根据故障现象的特征搜索案例库。案例库中的历史案例按一定的方式进行组织，如未在案例库中搜索出目的案例，或搜索的结果无法解决当前故障问题，则请求人工专家修改故障解决方案，并通过后台管理员储存为新的案例，更新案例库。

整个案例推理可以分为四个阶段：案例检索(Retrieval)、案例重用(Reuse)、案例修改(Revise)和案例学习(Retain)。当一个新的故障问题产生时，首先系统将新的问题案例以方便检索的形式表达，然后在案例库中以一定的策略进行检索，检索的结果（相似案例）可以作为新问题的解决建议。通过对检索出的案例进行案例重用，可以作为故障问题解决方案的参考建议。使用者若案例搜索不成功，可修改案例表达形式和策略重新搜索，或者请求人工专家辅助实现在线诊断，确保对重要装备的及时诊断，系统记录诊断的过程，并作为新的一个案例从而完善数据库。

2　案例表示

2.1故障案例表示方法

案例能否高效被查询、案例推理系统能否有效发挥其工作性能，很大程度取决于案例的表示。常用的案例表示方法有基于产生式规则、面向框架、基于语义网络、基于逻辑关系和面向对象的表示方法等。

气象水文装备部件构造复杂，故障案例大多是现象简单而原理复杂，具有关联和分布式的结构，故障案例一般包含故障现象、故障部位和故障原因等众多信息。针对气象水文装备故障案例的特点，本文采用面向对象技术和数据库技术相结合的案例表示方法。在对气象水文装备的故障记录进行分类整理的过程中，发现每个故障都是由故障现象描述、故障发生部位、故障原因和维修方案等部分组成，即便不同故障类别的故障现象描述和故障特征都有很大的差异，但是他们之间也有共同点：每一个故障现象

表2-1　故障案例结构

都是对气象水文装备某一型号的分系统部件及其属性的描述。因此，气象水文装备的故障案例可以用四元组结构进行表示：

C=＜D,S,R,E＞

其中，D={d1,d2,…dn}为有限非空集合，表示气象水文装备故障案例的描述信息S={s1,s2,…sn}为故障案例的征兆集，描述故障的特征信息；R为军事气象水文故障案例的结论信息；E为故障案例的辅助信息。其故障案例结构如表2-1所示：

2.2故障案例表示的实现

1）故障案例的特征向量

气象水文装备的故障特征向量指在一个故障案例中所有特征值经参数化处理后，按照一定的顺序组成的向量。故障特征向量表示为

气象水文装备故障案例的特征可通过三种方式描述：①文字描述的字符型②具体的数值描述的数值型③逻辑型，只存在两种状态，例如电压有无，电路短路与否等。三种故障特征的表示方式都可以进行参数化处理。

2）故障案例的特征属性权值。

不同的气象水文装备，不同的故障部位，以及不同的故障现象所涉及的故障特征属性也是不同的，即便是同一个特征属性在装备的不同分系统中，其在当中的作用差异也很大。在装备故障特征属性的获取过程中，系统采用专家咨询人工设定的方式需要对此类装备相当熟悉并且经验丰富的专家来设定权重。

3　案例组织

由于气象水文装备型号多样，故障复杂，许多故障不可避免属性有重合，如果直接利用带权重的故障特征向量去匹配故障，需对整个数据库进行遍历，势必会导致系统运行速度减慢，因而必须要设计一套高效的案例组织方法。根据气象水文装备本身组成，以及发生故障的层次性、相关性的特点，采用层状结构对故障案例库进行组织比较合适，通过分层可以按层索引有序地查找案例。结构组织图如图3-1所示：

图3-1　故障案例结构组织图

通过这样的案例组织方，在装备发生故障时案例检索更加便捷快速，可先通过装备表查找发生故障的装备型号，然后在分机系统表中查找故障发生的分系统部位，再通过故障种类表中筛选同一类的相似故障，最后在关键特征表中进行特征匹配。这样一个分层索引的过程，大大缩小了特征匹配的范围，提髙检索的效率。

4　案例检索

寻找与故障最相似的案例，是案例检索的根本目的，最终为故障提供解决的方案。而检索策略和采用的具体检索算法将直接影响案例推理的诊断效能，能否从庞大的案例库中准确快速地检索出与当前故障相似的案例，是评价案例诊断系统效能的标准。

4.1K近邻案例检索

引入相似度这一度量来表示新故障案例与历史案例之间的相似性，目前大多采用传统的K近邻法计算比较相似度。通常用欧氏距离来进行案例间（即空间上两个点）的相似度计算。

4.2算法改进

1）加权K邻近算法

由于气象水文装备的故障特征属性的影响因子差异较大，因而在进行K邻近算法检索时，需要将不同特征属性对故障发生的影响表现出来，这儿通过改进算法，在每个故障特征属性前加入权重。改进的欧氏距离相似度算法：

表5-1　故障排除方法

2)归一化属性改进

则将原始属性值转化到[-1,1] 区间的函数为

5检索策略

本文将气象水文装备案例库分成4级案例库：装备级案例库、分机系统案例库、故障种类案例库和子案例库。案例多级检索策略如下：第一级：通过人机界面定位需诊断的气象水文装备型号；第二级：继续通过人机界面选择装备分机系统类别；第三级：在分机系统案例库中检索最相似的案例种类以及对应的案例库；第四级：在某种类故障案例库中匹配故障特征属性，检索最相似的历史案例。

基于案例推理的专家诊断系统为现场用户提供了方便快捷和智能化的诊断服务，本节以某型数字化天气雷达为例，论述案例推理的诊断过程，当出现了如此的故障现象：“雷达未加高压，22#参数报警”。用户通过特征匹配，得到相应的故障诊断结果，如表5-1所示：

6　结束语

本文就基于案例推理的智能诊断技术展开了深入的研究，利用计算机强大的数据库和检索能力，对装备故障进行排除保障，并通过某型雷达验证了诊断结果，达到了经济、便捷、准确的效果，在气象装备的测控和远程故障诊断领域具有较高的参考价值。

参考文献

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[2] 郑佩基于案例推理的故障诊断技术研究[D] 武汉：华中科技大学，2008

[3] 李建洋，陈雪云，刘蕙婷基于案例推理中案例表示的研究[J] 合肥学院学报：自然科学版，2007,7(3):26-29

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[5] 刘卫平.基于INTERNET的远程故障诊断技术研究[D] .南京航空航天大学硕士论文.2004-03-01

[6] 张浩.雷达远程故障诊断系统的研究[D] . 河海大学.2007

Study on Fault Diagnosis Based on case based reasoning

Wu Tao,Liu Zhihua,Cao Ruiming
(Chinese PLA University of Science and Technology Nanjing,210000)

Abstract：Meteorological and hydrological equipment is distributed,openness,interoperability and scalability characteristics,using traditional methods of diagnosis and troubleshooting,has certain limitations.In this paper,the fault diagnosis method based on CBR,the establishment of case diagnosis model,the case representation and organization methods are discussed,the nearest neighbor algorithm fault query,and to a certain type of radar points system fault diagnosis is verified.

Keywords：meteorological and hydrological equipment;case based reasoning;nearest neighbor algorithm