吳志文，王林林

民用航空發(fā)動機航線維修專家系統(tǒng)設(shè)計分析

吳志文1，王林林2

（1.深圳航空有限責(zé)任公司廣州分公司維修工程部，廣州510000；2.廣州民航職業(yè)技術(shù)學(xué)院飛機維修工程學(xué)院，廣州510403）

為了縮短民用航空發(fā)動機航線維修的時間，提高航線維修效率，降低航班延誤率，針對民用航空發(fā)動機航線維修工作的特點，提出了基于故障特征利用模糊技術(shù)建立專家系統(tǒng)的模糊知識庫，并結(jié)合智能檢索技術(shù)建立民用航空發(fā)動機航線維修專家系統(tǒng)的方法，該方法能夠提高專家系統(tǒng)解決問題的準(zhǔn)確性和時效性。重點闡述了專家系統(tǒng)模糊知識庫構(gòu)建和智能檢索技術(shù)的邏輯思路。相比于以關(guān)鍵故障特征為知識點建立的數(shù)據(jù)庫，模糊知識庫包含了更全面的故障特征知識。智能檢索基于概念或語義檢索，相比于關(guān)鍵詞檢索，對自然語言有更好地理解，便于航線維修工作人員使用。

航線維修；專家系統(tǒng)；模糊數(shù)據(jù)庫；智能檢索；航空發(fā)動機

0 引言

近年來，中國民航事業(yè)高速發(fā)展，飛機數(shù)量不斷增加，機隊規(guī)模不斷擴大，“十一五”期間全行業(yè)機隊規(guī)模達(dá)到2600多架[1]，預(yù)計“十二五”末中國民航飛機的規(guī)模將超過4500架[2]。飛機數(shù)量、航班密度的驟增，給航線維修在安全性、可靠性和經(jīng)濟性方面都帶來了更大壓力[3]，因此必須提高航線維修的效率，縮短維修時間，降低航班的延誤率。航空發(fā)動機結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工作環(huán)境惡劣、部件間耦合影響強烈，是造成航班延誤，引發(fā)飛機故障的重要因素之一。美國航空運輸協(xié)會對7571架飛機在1981～2001年間由于機械故障引起的航空事故的調(diào)查結(jié)果顯示，發(fā)動機的推進系統(tǒng)故障占所有機械故障的36%[4]。因此，在航線維修環(huán)節(jié)，引入針對航線維修的實用型專家系統(tǒng)，對航空發(fā)動機故障進行快速排查與維護，能大大提高航線維修效率。

專家系統(tǒng)是利用業(yè)內(nèi)相關(guān)專家的經(jīng)驗和知識，結(jié)合基于計算機科學(xué)的人工智能技術(shù)，幫助用戶快速、有效解決問題的系統(tǒng)[5]。這一系統(tǒng)始于1965年，并在20世紀(jì)90年代進入成熟發(fā)展階段[6]。雖然不斷發(fā)展的專家系統(tǒng)已在某些領(lǐng)域表現(xiàn)出遠(yuǎn)超專家的能力，但在復(fù)雜系統(tǒng)領(lǐng)域，其實用性、易用性并未獲得廣泛驗證。航空發(fā)動機作為人類復(fù)雜工業(yè)產(chǎn)品的代表，其生產(chǎn)設(shè)計、運行管理、維修等各方面都亟需專家系統(tǒng)輔助。文獻(xiàn)[6～10]反映了近年來部分國內(nèi)科研人員對航空發(fā)動機故障診斷專家系統(tǒng)的研究成果，主要集中在專家系統(tǒng)推理判斷的智能化上，例如基于實例優(yōu)先[7]、功能模型[8]、遺傳算法[9]的推理機制，基于故障特征融合的診斷機制[10]，以及基于各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。這些研究都具有較高的學(xué)術(shù)價值，與發(fā)動機故障診斷、健康管理技術(shù)相結(jié)合，為中國航空發(fā)動機的性能完整性做出了較大貢獻(xiàn)，但這些技術(shù)在真實發(fā)動機系統(tǒng)上的實用性還缺乏充分證明。民用航空發(fā)動機的航線維修具有其特殊性：首先，民航發(fā)動機大多來自國外航空發(fā)動機公司，無法獲取其設(shè)計和運行的核心技術(shù)。在此前提下，處在研究前沿、未獲得驗證的智能化推理技術(shù)應(yīng)用于未掌握核心機理論的國外發(fā)動機中，無法保障推理結(jié)果的有效性。其次，在成熟的民航運行體系保障下，主要對頻發(fā)、但程度不深的各類故障進行維修，因此，民用航空發(fā)動機航線維修專家系統(tǒng)無需復(fù)雜的推理機制，更強調(diào)專家系統(tǒng)的針對性（或?qū)Ｓ眯裕┖蛯嵱眯?，并不追求功能的全面性和先進性。航空公司利用國外發(fā)動機公司提供的軟件，收集、分析、統(tǒng)計航空發(fā)動機運行和維修數(shù)據(jù)，指導(dǎo)航線維修工作。這些系統(tǒng)并未提供復(fù)雜的推理判斷機制，僅基于關(guān)鍵詞的搜索，說明把專家系統(tǒng)的前沿研究結(jié)果應(yīng)用到注重安全和時效的民航航線維修，仍有較大風(fēng)險。基于關(guān)鍵詞匹配的“專家系統(tǒng)”雖然具有較高的可靠性，在知識庫正確的情況下，不會提供錯誤指導(dǎo)，但對用戶輸入信息的挑剔性強，不能識別語義，搜索結(jié)果過于依賴是否包含關(guān)鍵詞，而非使用者語義，排他性過高，指導(dǎo)性較差。亟需設(shè)計1種不采用復(fù)雜推理機制，能夠理解自然語言，根據(jù)與使用者語義的相關(guān)程度對檢索結(jié)果進行排序后輸出的系統(tǒng)，即可為民用航空提供1種安全、可靠、高效、實用的發(fā)動機航線維修專家系統(tǒng)。

以故障特征為知識點建立依據(jù)，與該故障特征直接、間接相關(guān)的因素、事件都存儲在同一知識點中，利用模糊數(shù)學(xué)建立模糊數(shù)據(jù)庫[11-13]，再以基于概念或語義檢索自然語言為溝通方式的智能檢索技術(shù)[14]作為輔助，建立航空發(fā)動機航線維修專家系統(tǒng)，將能改善溝通效果，提高專家系統(tǒng)解決問題的能力和效率，縮短航線維修排故時間，降低航班延誤率。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

1.1 系統(tǒng)的主要功能

1.1.1 知識庫管理

普通用戶可以瀏覽知識庫內(nèi)容，將新的故障事件、原因以及維修方法等知識點添加到知識庫中，并對自己添加的內(nèi)容擁有編輯、增補、刪除等操作權(quán)限。其上傳的新知識點存儲到待審核的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存模塊中，系統(tǒng)管理員審核確認(rèn)后即可整合入庫。專家擁有系統(tǒng)管理員權(quán)限，可對整個知識庫知識點進行勘誤、增減、整合優(yōu)化，對知識庫信息的全面性、及時性、合理性和有效性負(fù)責(zé)，負(fù)責(zé)系統(tǒng)的日常運行和維護。

1.1.2 故障診斷

系統(tǒng)根據(jù)用戶輸入的故障現(xiàn)象進行推理，給出故障原因，定位到可能的故障單元，并提供故障排除方法。具有解釋功能的系統(tǒng)，能夠就每個推理步驟給用戶必要的解釋，既有助于用戶辨別推理的可信度，也有利于用戶理解排故原理和方法。

1.1.3 權(quán)限管理

能夠?qū)Ω鞑块T、用戶的使用權(quán)限進行分配和管理，保障系統(tǒng)信息的安全性，方便使用和維護系統(tǒng)。

1.2 系統(tǒng)的基本構(gòu)成

針對本系統(tǒng)的設(shè)計特點，系統(tǒng)的基本構(gòu)成分為應(yīng)用層、運算層和數(shù)據(jù)層3個層次，每個層次又包含相應(yīng)的模塊。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

知識處理模塊的功能是進行知識庫的更新和維護。分析推理模塊是根據(jù)用戶輸入的信息，調(diào)用知識庫中存儲的知識，通過一定的推理機制，分析推理出故障產(chǎn)生的原因，給出故障的解決方案。動態(tài)數(shù)據(jù)庫用來存儲專家系統(tǒng)正在處理的故障信息，例如用戶輸入的初始數(shù)據(jù)、推理時的中間信息、推理完成后的結(jié)論等，幫助系統(tǒng)模塊用以提供系統(tǒng)使用的基本幫助。

2 知識庫設(shè)計

2.1 模糊知識庫

用戶通常以較為便利的自然語言與系統(tǒng)互動。自然語言具有鮮明的模糊性和不確定性。知識庫處理的知識點也可能是模糊的。僅以關(guān)鍵詞、關(guān)鍵特征為知識點，建立知識庫，存在2個明顯的問題：關(guān)鍵詞雖然是確定的，但用戶在使用該關(guān)鍵詞進行查詢時，該詞在語句中所表達(dá)的語義未必是數(shù)據(jù)庫中關(guān)鍵詞所要表達(dá)的語義；數(shù)據(jù)庫中的關(guān)鍵詞也未必能表達(dá)清楚該知識點下的所有內(nèi)容。前者需要智能檢索技術(shù)來解決，后者依靠建立模糊知識庫來解決。

建立模糊數(shù)學(xué)理論，可使操作者用數(shù)量來描述模糊事件，把不完整性和模糊性引入知識庫系統(tǒng)中，從而形成模糊知識庫。模糊知識庫是指能夠處理模糊知識的知識庫，是數(shù)據(jù)庫技術(shù)與模糊技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物。一般的知識庫以2值邏輯為基礎(chǔ)，不能表示模糊不清的知識；模糊知識庫不但可以處理任意數(shù)據(jù)類型，其表述也更加符合人類自然語言的特點，配合智能檢索技術(shù)，可以減小人與系統(tǒng)溝通的隔閡。

2.2 發(fā)動機維修專家系統(tǒng)模糊知識庫的建立

以發(fā)動機故障特征為中心，建立1種環(huán)狀模糊知識模型[15]，此知識模型的存儲原理是以代表故障特征的關(guān)鍵詞為知識點的環(huán)中心，其它知識元素環(huán)繞各環(huán)中心，每個知識點就是知識庫中的1個模糊子集，每個模糊子集都有自己獨立的環(huán)中心和環(huán)繞環(huán)中心的軌道，軌道數(shù)量因知識點的復(fù)雜程度而異。環(huán)中心是模糊知識庫的核心，代表1個模糊子集，是模糊數(shù)據(jù)庫知識點劃分的標(biāo)準(zhǔn)，其它知識元素圍繞環(huán)中心聚集，隸屬度大的知識元素離環(huán)中心近，隸屬度小的知識元素離環(huán)中心遠(yuǎn)，隸屬度相同的知識元素在與環(huán)中心距離相同的同一軌道。數(shù)據(jù)可以根據(jù)其隸屬程度存儲于某個模糊子集中，建成模糊知識庫，而非傳統(tǒng)的非此即彼的絕對隸屬關(guān)系建立的二義性知識庫。以CFM56-7發(fā)動機反推系統(tǒng)故障為例建立的環(huán)狀模糊子集如圖2所示。軌道數(shù)目除了受知識點復(fù)雜程度的影響外，也受到專家系統(tǒng)設(shè)計性能指標(biāo)的制約，軌道數(shù)目越多，系統(tǒng)也越復(fù)雜。

圖2 模糊子集

3 分析、推理機制

專家系統(tǒng)分析推理機制的實質(zhì)是檢索[7]，通過檢索，在專家知識庫中找到問題的解決方案。采用基于概念、語義分析的智能檢索技術(shù)，能有效地解決傳統(tǒng)檢索技術(shù)中出現(xiàn)的“詞不匹配”和關(guān)鍵詞的二義性和多義性問題[15]。民用航空發(fā)動機航線維修系統(tǒng)以智能檢索技術(shù)作為分析、推理機制的核心，不采用復(fù)雜的推理邏輯。由于發(fā)動機結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在不掌握發(fā)動機設(shè)計、制造的核心信息的前提下，進行復(fù)雜、嚴(yán)密的分析推理沒有實際意義，無法保障其結(jié)果的可信度。對于航線維修來說，缺乏經(jīng)驗的工作人員并不具備判斷系統(tǒng)復(fù)雜邏輯推理結(jié)果正確與否的能力。以智能檢索技術(shù)為分析推理機制的核心，通過對模糊專家知識庫的檢索，能把與故障信息高度相關(guān)的知識元素羅列出來，不引入系統(tǒng)邏輯推理的誤差，分析結(jié)果和推理過程也更易被航線維修人員理解和接受。

智能檢索采用模糊匹配技術(shù)以適應(yīng)模糊專家數(shù)據(jù)庫，檢索的結(jié)果不再是100%的匹配，可以根據(jù)隸屬度將相關(guān)信息全部展現(xiàn)，而非僅提供少量100%匹配的信息，大幅提升了實用性。智能檢索技術(shù)能夠?qū)τ脩糨斎氲淖匀徽Z言進行切分，抽取、概念搜索和同義詞輸出，力爭理解自然語言的真實意圖。

在以智能檢索為基礎(chǔ)的分析、推理模塊中構(gòu)建模糊匹配模塊，用以解決同義詞搜索問題。在系統(tǒng)內(nèi)部建立同義詞詞典，模糊匹配模塊根據(jù)同義詞詞典找出所有搜索關(guān)鍵詞的同義詞，并將這些同義詞共同作為搜索約束，可以有效解決不同用戶用詞不統(tǒng)一的問題，減少對搜索詞限制，便于用戶使用[11]。分析推理模塊如圖3所示。

用戶輸入的查詢信息首先經(jīng)由查詢信息處理模塊傳遞給語義分析模塊，語義分析模塊對用戶輸入的自然語言進行分析，得出反映用戶意圖的關(guān)鍵信息，模糊匹配模塊再對這些信息進行同義詞匹配處理，將處理后的搜索信息傳遞給搜索模塊，搜索模塊依據(jù)這些信息對模糊知識庫進行搜索，最終搜索的結(jié)果和整個處理的過程都存儲于動態(tài)數(shù)據(jù)庫中，作為輸出解釋模塊的輸入源。

圖3 分析推理模塊

4 結(jié)束語

模糊數(shù)據(jù)庫和智能檢索技術(shù)是近年來人工智能、專家系統(tǒng)中出現(xiàn)的新技術(shù)，本文以此為基礎(chǔ)，針對航線維修的特點，提出民用航空發(fā)動機航線維修專家系統(tǒng)與常規(guī)的基于確定性信息的數(shù)據(jù)庫和關(guān)鍵詞匹配檢索技術(shù)的專家系統(tǒng)相比，模糊數(shù)據(jù)庫和智能檢索技術(shù)在理論上具有先天優(yōu)勢，能夠降低對航線維修人員的要求，可以增強故障診斷的準(zhǔn)確性和時效性，縮短航線維修的時間，提高航線維修的工作效率，從而適應(yīng)中國民航事業(yè)不斷發(fā)展的要求。

[1]潘琪.李家祥介紹中國民用航空發(fā)展 [J].綜合運輸，2011（3）：86-87.PAN Qi.LI Jiaxiang describes the developments of China civil aviation[J].Comprehensive Transportation，2011（3）：86-87.(in Chinese)

[2]王冠男.2012中國民航發(fā)展論壇在京召開[J].空運商務(wù)，2012（10）：24-25.WANG Guannan.2012 China civil aviation development forum held in Beingjing[J].Air Transport&Business，2012（10）：24-25.(in Chinese)

[3]吳榕新.未來飛機維修的主戰(zhàn)場——航線維修[J].航空維修，2011（18）：51-53.WU Rongxin.Major battlefield of future aviation maintenance:airline maintenance[J].Aviation Maintenance，2011（18）：51-53.(in Chinese)

[4]付旭云.機隊航空發(fā)動機維修規(guī)劃及其關(guān)鍵技術(shù)研究 [D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2010.FU Xuyun.Aeroengine in a fleet oriented maintenance programming and its key technologies[D].Harbin：Harbin Institute of Technology，2010.(in Chinese)

[5]Buchanan B G，Smith R G.Fundamentals of expert system[J].Annul Review of Computer Science，2003，3（1）：23-58.

[6]楊燕.航空發(fā)動機故障診斷專家系統(tǒng)知識庫的設(shè)計與實現(xiàn) [D].沈陽：沈陽航空航天大學(xué)，2013.YANG Yan.Aeroengine knowledge base construction for the fault diagnosis expert system[D].Shenyang：Shenyang Aerospace University，2013.（in Chinese）

[7]許大周，陳志英.航空發(fā)動機務(wù)維護專家系統(tǒng)的研究與故障診斷[J].振動工程學(xué)報，2004，17（8）：587-589.XU Dazhou，CHEN Zhiying.Research on the expert system of aeroengine maintenance and fault diagnosis[J].Journal of Vibration Engineering，2004，17（8）：587-589.（in Chinese）

[8]糜勁松.基于功能模型的航空發(fā)動機故障診斷專家系統(tǒng)研究[D].長春：吉林大學(xué)，2005.MIJinsong.The research on the fault diagnosis expert system for aeroengine based on function model[D].Changchun：Jilin University，2005.（in Chinese）

[9]李愷欽.基于改進遺傳算法的航空發(fā)動機故障診斷專家系統(tǒng)[D].南昌：南昌航空大學(xué)，2012.LI Kaiqin.Based on an improved genetic algorithm for aeroengine fault diagnosis expert system[D].Nanchang：Nanchang Hankong University，2012.（in Chinese）

[10]陳曦，廖明夫，王儼剴.發(fā)動機故障融合診斷研究[J].航空發(fā)動機，2013，39（4）：78-84.CHEN Xi，LIAO Mingfu，WANG Yankai.Ivestigation of aeroengine fault fusion diagnosis[J].Aeroengine，2013，39（4）：78-84.（in Chinese）

[11]姚瑩.基于模糊數(shù)據(jù)庫的智能檢索技術(shù)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].大連：大連交通大學(xué)，2012.YAO Ying.Study of key technologies for intelligent retrieval system based on fuzzy database[D].Dalian：Dalian Jiaotong University，2012.（in Chinese）

[12]逯冰.基于詞計算的數(shù)據(jù)庫模糊查詢技術(shù)應(yīng)用與研究[D].長沙：中南大學(xué)，2012.LU Bing.The research of fuzzy query in database based on computing with words[D].Changsha：Central South University，2012. （in Chinese）

[13]郭爽.基于數(shù)據(jù)庫的模糊識別技術(shù)的探討 [J].煤炭技術(shù)，2012，31（5）：251-253.GUO Shuang.Discussion on database’s fuzzy identification techniques[J].Coal Technology，2012，31（5）：251-253.（in Chinese）

[14]葉鷹.智能信息處理的基礎(chǔ)理論探討 [J].情報科學(xué)，2008，26（9）：1281-1285.YE Ying.A probe into the fundamental theory of the intelligent information processing[J].Information Science，2008，26（9）：1281-1285.（in Chinese）

[15]王旭陽，蕭波.基于概念關(guān)聯(lián)度的智能檢索研究[J].計算機工程與設(shè)計，2013，34（4）：1415-1419.WANG Xuyang，XIAO Bo.Research of intelligent retrieval based on concept collection degrees[J].Computer Engineering and Design，2013，34（4）：1415-1419.（in Chinese）

Analysis of the Design for Civil Aeroengine Airline Maintenance Expert System

WU Zhi-wen1，Wang Lin-lin2
（1.Shenzhen Airlines,Maintenance Engineering Department,Guangzhou 510000,China;2.Guangzhou Civil Aviation College,School of Aircraft Maintenance Engineering,Guangzhou 510000,China）

In order to shorten the civil aviation aeroengine airline maintenance time,improve the maintenance efficiency,and finally reduce the flight delay rates,a civil aviation aeroengine airline maintenance expert system design method was proposed.According to the aeroengine airline maintenance features,the method was performed that fuzzy knowledge base of expert system was built using fuzzy technology based on fault feature;the aeroengine airline maintenance expert system was built.The fuzzy technology and intelligent retrieval technologies could improve the accuracy and time efficiency of the expert system.The fuzzy knowledge base design and the logic of the intelligent retrieval technology was discussed.Aeroengine fault feature knowledge from the fuzzy expert system knowledge base is more complete than that in the expert system knowledge base which using the key fault feature technology.Base on the concept or semantics searching,the intelligent retrieval is better than the keyword searching on natural language understanding.Therefore,the intelligent retrieval technology would make the expert system easy for the airline maintenance staffs.

airline maintenance;expert system;fuzzy knowledge base;intelligent retrieval;aeroengine

V263.6

A

10.13477/j.cnki.aeroengine.2015.01.020

2013-11-07

吳志文（1980），男，工程師，主要從事航空發(fā)動機適航與維修理論研究工作；E-mail:wzwmen@hotmail.com。

吳志文，王林林.民用航空發(fā)動機航線維修專家系統(tǒng)設(shè)計分析[J].航空發(fā)動機，2015，41（1）：99-102.WUZhiwen，WANGLinlin.Analysis of thedesign for civil aeroengineairlinemaintenanceexpert system[J].Aeroengine，2015，41（1）：99-102.

（編輯：趙明菁）