專家系統(tǒng)包括知識庫、推理機、解釋機制、綜合數(shù)據(jù)庫、自學(xué)習(xí)機制和人機交互診斷界面等，其組成如圖1.1所示。在該專家系統(tǒng)中，知識庫用于存放故障樹和規(guī)則，包含專家經(jīng)驗知識及原理性知識，用戶與領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^知識獲取系統(tǒng)使知識庫得以擴充。知識庫管理系統(tǒng)用于構(gòu)造及維護知識庫，對知識庫中的規(guī)則及故障樹進行增、刪、改等各種操作，這是其他模塊功能實現(xiàn)的基礎(chǔ)。推理機是整個專家系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，根據(jù)一定的推理算法（采用正向推理算法）和搜索策略完成推理，還可以根據(jù)需要審定置信度閾值。綜合數(shù)據(jù)庫存放初始數(shù)據(jù)、事實、推理的中間過程和結(jié)果、最終結(jié)論以及推理所用到的各種應(yīng)用程序。自學(xué)習(xí)機制通過系統(tǒng)自身的運行，完成自動改錯和自我完善，不斷更新和豐富知識庫中的知識。解釋機制對規(guī)則、故障樹以及推理的過程和各中間結(jié)果 進行必要地解釋。人機交互診斷通過對話的方式要求用戶回答系統(tǒng)在推理過程中提岀的問題。這在出現(xiàn)知識庫中的規(guī)則與用戶給定的診斷初始事實不相符合的情況時非常有效。系統(tǒng)最終完成故障的診斷。在進行診斷的同時，還可以提供解釋和打印的功能，以向用戶給岀完成故障診斷的理由和提供維修建議。
專家系統(tǒng)應(yīng)該是面向?qū)ο蟮拈_放式專家系統(tǒng)。用戶根據(jù)需要，可任意自行構(gòu)造診斷對象，只要給出相應(yīng)的診斷規(guī)則（規(guī)則從領(lǐng)域?qū)＜姨帿@取并加以處理），用戶即可對構(gòu)造的對象進行故障診斷。診斷時，用戶即可通過給出初始事實，直接進行故障診斷；又可以在基于數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，先對原始數(shù)據(jù)進行必要的分析處理，然后根據(jù)分析結(jié)果進行故障診斷
系統(tǒng)功能應(yīng)完備，結(jié)構(gòu)應(yīng)完全實現(xiàn)模塊化，各功能模塊之間應(yīng)既相互獨立， 又存在有機的邏輯聯(lián)系，便于系統(tǒng)維護，這樣才能保證功能的完整和操作的連 續(xù)。
推理機是整個專家系統(tǒng)處理問題的核心模塊。它根據(jù)用戶提供的故障征兆， 利用知識庫中存儲的知識，按一定的推理策略逐步求解問題。常用的推理策略 有：正向推理、反向推理及正、反混合推理。在油液監(jiān)測智能系統(tǒng)中主要采用 正向推理策略。具體做法如下。
1）用戶根據(jù)當(dāng)前顯著的故障征兆自主選取子故障樹。在程序運行過程中， 可以隨時回溯到初始狀態(tài)重新進行選擇。
2）根據(jù)故障樹節(jié)點的重要度、設(shè)備重要度及故障緊急程度等因素，并結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗，初步確定子故障樹中各事件的優(yōu)先級別，優(yōu)先搜索級別高的分支。通過系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)功能來改變事件的優(yōu)先級別。
3）依據(jù)典型故障現(xiàn)象和優(yōu)先級別，采用正向推理策略（圖1.2）深度優(yōu)先搜索相應(yīng)的子故障樹，運用選用的故障規(guī)則求證目標(biāo)節(jié)點。
4）通過與用戶交互確定運行結(jié)果是否正確。若正確，給出維修建議；否則, 返回lo
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