● 摘要
目前智能化的故障诊断专家系统已达到广泛的应用，成为故障诊断技术的一个主要方向。专家系统是一门综合性很强的学科，要建立一套实用的专家系统，必须先解决三个关键问题：知识表达方法，推理机，知识获取。其中知识获取是专家系统的瓶颈。如何使专家系统获得高质量的知识，实现知识的自动获取，一直是人们研究的热点问题。本论文以实验室与三三二七厂的合作项目——“飞行数据管理仿真系统”为背景，研究了专家系统中知识获取以及规则库维护技术，具体研究内容及成果包括：（1） 基于故障树的半自动知识获取方法研究了基于故障树的半自动知识获取方法。在解决了故障树的节点信息表示、存储以及故障树拓扑结构设计的基础之上，实现了基于故障树的半自动知识获取模型。该模型能够以图形化的方式建立和维护故障树；同时，还可以将故障树自动转化为规则，以获取诊断知识。通过这种方式获取的规则，体现了规则之间复杂的逻辑关系，有利于推理。最后，以某型飞机故障知识验证了该模型的有效性。（2） 基于粗糙集的自动知识获取方法研究了基于粗糙集的自动知识获取方法。在解决了离散化、属性约简、值约简等核心问题的基础上，建立了基于粗糙集的自动知识获取模型。此模型可以自动地提取出隐含在众多案例中的知识，同时还支持加入新案例时的增量学习方法，此种方法可以提高添加新案例时的知识获取速度。最后，以iris分类数据进行了验证，能够正确地分辨出数据的类型。（3） 规则库的自动维护方法研究了规则库的自动维护技术。采用文字集闭包和规则蕴涵的思想，实现了规则库自动维护模型。该模型实现了对规则库进行冗余、循环、矛盾等校验，确保规则库的一致性。最后以某型飞机诊断规则验证了模型的有效性。（4） 知识获取软件平台在VC++6.0和DB2开发环境下，建立了一个专家系统知识获取软件平台。此平台可以实现以故障树和粗糙集两种方式来获取知识，还可以自动维护规则库。不仅为项目的研究奠定了技术基础，同时此平台也具有通用性，可以用于其它领域的知识获取。通过对专家系统的知识获取以及规则库维护相关技术的研究，建立了知识获取软件平台，并在此平台上对各算法进行了验证，最终实现了基于故障树的半自动知识获取、基于粗糙集的自动知识获取以及规则库的自动维护。