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(1.陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū)，石家莊 050003; 2.陸軍北京軍事代表局， 石家莊 050000)

0 引言

故障診斷就是指故障檢測和故障隔離的過程。近年來，為了滿足復(fù)雜系統(tǒng)的診斷要求，智能化診斷系統(tǒng)走上了歷史舞臺。診斷知識是智能診斷系統(tǒng)的核心，如何把診斷知識以一種簡潔、靈活、透明的方法表示描述出來，成為影響智能診斷系統(tǒng)發(fā)展的一個重要方面。

1 故障診斷知識的表示方法

故障診斷知識共享主要有兩方面的內(nèi)容：一是在靜態(tài)層次上的知識共享和重用，二是在動態(tài)層次上的知識共享。知識的靜態(tài)共享就是在故障診斷系統(tǒng)的建立和開發(fā)過程中利用已有的知識模型，共享和重用已有的知識。為了實現(xiàn)靜態(tài)層次上的知識共享和重用，就需要提供基于知識共享和重用的開發(fā)環(huán)境、提供知識的一致性描述手段，保證數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)語義的一致性。動態(tài)的知識共享和重用就是在診斷過程中多個知識系統(tǒng)協(xié)同工作，通過知識通訊和交換技術(shù)支持知識的再生成和應(yīng)用，這就要求知識或診斷信息的交換格式要一致[1]。軟件的可移植就需要構(gòu)建組件式或模塊式的診斷系統(tǒng)，使系統(tǒng)的模塊可以在不同的平臺間移植。無論是知識的靜態(tài)共享還是動態(tài)共享以及知識的可移植在很大程度上取決于知識的描述方法。

在基于人工智能的故障診斷中，診斷的效果一方面決定于知識的獲取程度、知識的表示方式，另一方面決定于推理方法的選取。在獲取的知識容量一定時，知識的表示方法及推理策略的優(yōu)劣對專家系統(tǒng)的性能起著至關(guān)重要的作用。有關(guān)知識表示的問題一直是人工智能診斷中十分重要的研究課題。隨著智能診斷方法在不同領(lǐng)域的不斷應(yīng)用，診斷知識的表示和管理也得到了迅速的發(fā)展，概括起來主要包括：傳統(tǒng)的知識表示、面向?qū)ο蟮闹R表示、AI-ESTATE診斷知識標(biāo)準(zhǔn)化表示、基于XML語言和ATML標(biāo)準(zhǔn)的診斷知識表示。

1.1 傳統(tǒng)的知識表示方法

傳統(tǒng)的知識表示方法包括邏輯表示法、產(chǎn)生式規(guī)則表示法、框架表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法等。

邏輯表示法是最早用于人工智能中表示知識的一種方法。其中較常見的是一階謂詞知識表示方法。它采用了接近于自然語言的形式且具有嚴(yán)格的形式定義及推理規(guī)則，易于被人接受、語義嚴(yán)密、容易實現(xiàn)。但是謂詞邏輯不能表示不確定性的知識，特別是在知識增加時容易產(chǎn)生組合爆炸、推理過程冗長、診斷效率低。隨著邏輯表示方法在故障診斷系統(tǒng)的不斷應(yīng)用，針對不同特征系統(tǒng)的新的邏輯表示法也不斷出現(xiàn)。文獻(xiàn)[2]提出了采用時間邏輯的知識表示法，并將其應(yīng)用到了航天器實時故障診斷專家系統(tǒng)中，為解決實時診斷問題提供了一條途經(jīng)。文獻(xiàn)[3]針對傳統(tǒng)電機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)中存在的知識表示能力弱、無法呈現(xiàn)完整的知識等缺陷，提出了基于描述邏輯的知識表示方法，有效地表示了電機(jī)故障知識之間的關(guān)系。

產(chǎn)生式規(guī)則表示法是由美國數(shù)學(xué)家波斯特首先提出的，它是人工智能專家系統(tǒng)中使用廣泛的一種知識表示方法。其優(yōu)點是表示方式自然、直觀，便于進(jìn)行推理。它既可以表示確定性的知識也可以表示不確定性的知識；它表示的規(guī)則同推理機(jī)相對獨立，便于模塊化處理。文獻(xiàn)[4]針對國家八五攻關(guān)項目大型測試系統(tǒng)的故障診斷，提出了采用產(chǎn)生式規(guī)則的方法進(jìn)行知識的表達(dá)。文獻(xiàn)[5]針對運(yùn)行過程中知識具有的模糊性的問題，提出了采用模糊產(chǎn)生式規(guī)則進(jìn)行知識的表達(dá)并應(yīng)用于火電廠凝汽器運(yùn)行故障診斷中，結(jié)果證明了其方案的有效性。但是產(chǎn)生式規(guī)則也存在如下不足：不能表達(dá)結(jié)構(gòu)化的知識；推理過程中不能實現(xiàn)事先無法確定的相繼關(guān)系，必須進(jìn)行逐步的前后匹配，降低了診斷效率。

框架表示法是以1975年美國著名人工智能學(xué)者明斯基提出的框架理論為基礎(chǔ)發(fā)展起來的一種結(jié)構(gòu)化的知識表示方法。它是一種描述所論對象屬性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，現(xiàn)已在多種系統(tǒng)中得到應(yīng)用。其優(yōu)點是善于表達(dá)結(jié)構(gòu)性的知識，能夠把知識的內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系及知識間的聯(lián)系表示出來；通過槽值的設(shè)定可以表示復(fù)雜知識間的繼承關(guān)系。文獻(xiàn)[6]提出了面向故障樹的基于框架和廣義規(guī)則的混合知識表示。它把每個故障樹作為一個對象，有關(guān)該樹的診斷信息封裝在一個獨立的框架中，而框架的每個槽對應(yīng)一條廣義規(guī)則，從而提高了診斷速度。

知識的語義網(wǎng)絡(luò)可以表示事實性的知識，也可表示有關(guān)事實性之間的復(fù)雜聯(lián)系。與框架表示法一樣，語義網(wǎng)絡(luò)表示法也是一種結(jié)構(gòu)化的知識表示法。其主要優(yōu)點是靈活性和繼承性，缺點是缺乏形式化的表示結(jié)構(gòu)，沒有標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則來使相同的元素和相互關(guān)系有確定的表示方式[7]。

傳統(tǒng)的知識表示方法在表示知識和推理能力上有各自的優(yōu)點和不足。文獻(xiàn)[7]以采煤機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)為例討論了產(chǎn)生式規(guī)則表示法、一階謂詞邏輯表示法和“規(guī)則框架+規(guī)則體”等知識表示方法的優(yōu)缺點，為這些知識表示法的應(yīng)用提供了參考依據(jù)。構(gòu)造實際診斷系統(tǒng)時，可以綜合運(yùn)用不同的知識表示方法，揚(yáng)長避短。文獻(xiàn)[8]采用了框架結(jié)合產(chǎn)生式規(guī)則的表示方法構(gòu)造了PA6船用柴油機(jī)的故障診斷知識庫來實現(xiàn)不同類型知識的表示。

故障診斷系統(tǒng)要求既能表達(dá)領(lǐng)域?qū)ο蟮撵o態(tài)特性、行為特征及約束，又要表達(dá)專家經(jīng)驗、判斷決策等知識，還要有較強(qiáng)的數(shù)值計算及過程控制能力。上述傳統(tǒng)的知識表示方法均不能滿足這種要求。面向?qū)ο蟮闹R表示方法具有這種能力[9]。

1.2 面向?qū)ο蟮闹R表示

文獻(xiàn)[10]考慮到火控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、系統(tǒng)診斷能力不僅取決于專家知識還考慮到專家對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的認(rèn)知能力，提出了采用面向?qū)ο蟮姆椒ū硎净鹂叵到y(tǒng)故障診斷知識。面向?qū)ο蟮闹R表示方法以對象為中心,將對象的屬性、動態(tài)行為特征、相關(guān)領(lǐng)域知識和數(shù)據(jù)處理方法等有關(guān)知識“封裝”在表達(dá)對象的結(jié)構(gòu)中。先首先識別確定對象，然后歸類形成底層類，最終形成層次結(jié)構(gòu)。這種知識表達(dá)方式構(gòu)造的知識庫具有良好的體系結(jié)構(gòu),通過對象類和對象的知識表達(dá),實現(xiàn)數(shù)據(jù)抽象與信息共享,加強(qiáng)了知識的重復(fù)使用能力,易于維護(hù),便于專家系統(tǒng)的開發(fā)。但是不論是傳統(tǒng)的知識表示還是面向?qū)ο蟮闹R表示，其知識描述都是不標(biāo)準(zhǔn)、不統(tǒng)一的。

1.3 基于AI-ESTATE的診斷知識標(biāo)準(zhǔn)化表示

為了規(guī)范智能測試診斷系統(tǒng)的知識表示與服務(wù)、確保診斷推理系統(tǒng)相互兼容且獨立于測試過程、測試診斷知識可移植和重用，IEEE制訂了全測試環(huán)境的人工智能交互和服務(wù)(Artificial Intelligence Exchange and Service Tie to All Test Environments ,AI-ESTATE)標(biāo)準(zhǔn)。AI-ESTATE采用EXPRESS規(guī)范了測試診斷域的知識描述，基于EXPRESS語言的故障樹診斷信息模型、增強(qiáng)型診斷推理信息模型等；為診斷信息的無疑義通信、共享奠定了基礎(chǔ)，實現(xiàn)了診斷知識表示的標(biāo)準(zhǔn)化。文獻(xiàn)[11]依據(jù)AI-ESTATE采用EXPRESS語言描述了故障樹診斷知識。但是由于AI-ESTATE標(biāo)準(zhǔn)采用的描述語言EXPRESS在實際工程中使用較少，編輯EXPRESS文件的工具也很少，使得這種標(biāo)準(zhǔn)化的診斷知識描述在實際的診斷系統(tǒng)中使用的并不多。國內(nèi)僅有東方信標(biāo)技術(shù)有限公司開發(fā)的TADS軟件中采用EXPRESS語言描述診斷信息，其它相關(guān)資料未見報道。

1.4 基于XML語言的ATML標(biāo)準(zhǔn)的診斷知識表示

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和故障診斷技術(shù)自身發(fā)展的需要，使得基于Internet的遠(yuǎn)程設(shè)備監(jiān)測與診斷技術(shù)、集成診斷系統(tǒng)得到了快速的發(fā)展。在實現(xiàn)過程中，診斷客戶與診斷服務(wù)之間信息的表示是一個重要的問題。知識的表示方法影響了診斷知識的共享和重用、診斷知識的平臺無關(guān)性?；赬ML語言的診斷知識表示可以實現(xiàn)不同操作系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換，為遠(yuǎn)程故障診斷的實現(xiàn)、診斷數(shù)據(jù)的共享帶來了極大的方便。

可擴(kuò)展標(biāo)記語言(eXtensible Markup Language，XML)采用文本的方式并且可創(chuàng)建標(biāo)識，它作為定義標(biāo)記語言的元語言，常用于特定應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)交換。XML語言表達(dá)診斷知識既可以看作是一種知識表示的方法也可以看作是知識存儲、管理的方法。XML文件本身描述的是信息的結(jié)構(gòu)和定義，并不描述信息的顯示格式，信息顯示格式的定義可以使用樣式表附加到XML文件上，實現(xiàn)信息的內(nèi)容和表示相分離。因此XML可以將用戶界面和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相分離，允許不同來源的數(shù)據(jù)無縫集成以及對同一數(shù)據(jù)的多種處理[12][13]。從數(shù)據(jù)描述語言的角度看，XML語言靈活、可擴(kuò)展，具有良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和約束；從數(shù)據(jù)處理的角度看，它足夠簡單且易于閱讀，同時易于被應(yīng)用程序處理。文獻(xiàn)[14]利用XML語言有效地表達(dá)了液壓系統(tǒng)診斷知識，解決了頁面顯示與業(yè)務(wù)邏輯的分離，降低了系統(tǒng)開發(fā)的復(fù)雜性，縮短了開發(fā)周期。文獻(xiàn)[15]采用XML語言進(jìn)行轉(zhuǎn)子系統(tǒng)狀態(tài)信息和診斷知識的表示，方便了客戶間和診斷模塊間信息的傳遞和操作，使得診斷數(shù)據(jù)實現(xiàn)了更大程度的共享。

利用自動測試標(biāo)記語言(Automatic Test Markup Language,ATML)是為了使信息的共享、交換、傳遞更方便制定的，以XML為基礎(chǔ)，擁有XML語言運(yùn)行環(huán)境適用性、編程語言交互性等優(yōu)點，可以實現(xiàn)分布式開放環(huán)境下測試診斷信息的無縫交互，是目前最適合描述AI-ESTATE標(biāo)準(zhǔn)定義的各種測試診斷知識的語言。采用ATML可提高測試診斷知識的共享性和可移植性，縮短動態(tài)測試的故障定位及隔離時間。

目前AI-ESTATE是測試環(huán)境下診斷知識表示的規(guī)范，確保了知識描述的一致性和通用性。ATML標(biāo)準(zhǔn)則是ATS中的數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)。如何使診斷知識的描述規(guī)范符合ATML描述方式則是診斷信息無縫連接到ATS中的關(guān)鍵。盡管SCC20委員會也建議AI-ESTATE標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行診斷知識描述的轉(zhuǎn)換，但是由于EXPRESS語言和XML語言的不對稱性，目前這項工作尚未進(jìn)行。

2 AI-ESTATE診斷知識的標(biāo)準(zhǔn)化描述

AI-ESTATE標(biāo)準(zhǔn)利用EXPRESS語言規(guī)范了智能測試診斷系統(tǒng)的知識與服務(wù)，確保了測試診斷知識可移植、可重用，診斷推理機(jī)相互兼容且獨立于測試過程。ATML標(biāo)準(zhǔn)是新一代ATS的數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)，采用ATML標(biāo)準(zhǔn)表達(dá)測試診斷信息，將實現(xiàn)分布式開發(fā)環(huán)境中測試診斷信息的無縫交互。診斷知識的標(biāo)準(zhǔn)化描述是診斷知識共享的重要保證，因此如何使各種診斷信息模型的描述既符合AI-ESTATE標(biāo)準(zhǔn)又符合ATML標(biāo)準(zhǔn)描述語言則是ATS診斷域信息描述的一個熱點。

公共元素模型(Common Element Model ,CEM)規(guī)范了診斷域中與診斷相關(guān)的各種實體，也是各種診斷信息模型建立的基礎(chǔ)，因此要使診斷知識描述符合ATML標(biāo)準(zhǔn)的描述方式，最關(guān)鍵的是CEM的標(biāo)準(zhǔn)化描述。

2.1 信息模型描述語言

目前，由國際化標(biāo)準(zhǔn)組織發(fā)布的信息模型描述語言有很多種，如NIAM、IDEF、EXPRESS、XML等。在新一代的ATS中測試診斷信息描述語言主要是EXPRESS語言和XML語言。

2.1.1 EXPRESS語言

EXPRESS 語言是STEP標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的一種建模語言，其目的是規(guī)定一種貫穿產(chǎn)品生命周期、計算機(jī)可識別的產(chǎn)品數(shù)據(jù)的無二義性表達(dá)和交換格式，這種格式獨立于任何具體的計算機(jī)系統(tǒng)。不同編程環(huán)境中的數(shù)據(jù)可以通過產(chǎn)生的EXPRESS語言數(shù)據(jù)文件進(jìn)行交互。

EXPRESS語言采用了一種面向?qū)ο蠓椒ǖ倪M(jìn)行數(shù)據(jù)及其關(guān)系的描述。具有共同性質(zhì)的一類對象稱為實體(Entity)。EXPRESS語言允許將實體分類為其它實體的子類型，這樣在實體間建立起層次關(guān)系：子類型(Subtype)/超類型(Supertype)。EXPRESS還提供了一系列的數(shù)據(jù)類型，如簡單數(shù)據(jù)類型、定義數(shù)據(jù)類型和實體數(shù)據(jù)類型；它還規(guī)定了各種實體屬性、算法、內(nèi)部函數(shù)和規(guī)則。EXPRESS規(guī)定的規(guī)則有兩種：唯一性規(guī)則和域規(guī)則。除此之外，EXPRESS語言還有一些內(nèi)部的函數(shù)、表達(dá)式等[16]。EXPRESS語言通過模式(Schema)將相關(guān)實體和其它數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、過程等集合定義在一個公共的范圍內(nèi)描述一個對象。

2.1.2 XML語言

XML作為一種與平臺無關(guān)、簡單易用、自描述型的數(shù)據(jù)描述格式，已經(jīng)成為Internet上的數(shù)據(jù)交換的主要標(biāo)準(zhǔn)之一。任何時候當(dāng)一個程序需要與另一個程序通信時，XML語言都是最合適的交換格式。它讓使用不同系統(tǒng)和不同編程語言的人們能夠相互交流和分享數(shù)據(jù)。

XML語法簡單，包括標(biāo)記、元素、屬性、注釋、聲明等。它嚴(yán)謹(jǐn)有效地定義了XML文檔文件的結(jié)構(gòu)。而且整個文檔采用純文本撰寫且擁有樹形的邏輯結(jié)構(gòu)，人們可以輕易的閱讀和理解它們。不過XML語言缺乏像關(guān)系數(shù)據(jù)庫函數(shù)那樣的語義約束定義，然而這點并不影響XML成為最適合的數(shù)據(jù)交換語言[17]。

2.2 EXPRESS語言與XML語言的匹配規(guī)則

如何使AI-ESTATE描述的診斷信息元素和信息模型符合ATML標(biāo)準(zhǔn)描述語言，目前還沒有統(tǒng)一的解決方法。最新發(fā)布的AI-ESTATE-2010中仍然采用EXPRESS語言對診斷知識和服務(wù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化的定義。不過在其標(biāo)準(zhǔn)的解釋中也明確指出了可以采用STEP21對EXPRESS語言描述的產(chǎn)品和數(shù)據(jù)進(jìn)行文本解析實現(xiàn)信息的交互；可以采用STEP28標(biāo)準(zhǔn)實現(xiàn)EXPRESS語言知識描述轉(zhuǎn)換為XML形式。這就為面向ATML標(biāo)準(zhǔn)的AI-ESTATE診斷知識的標(biāo)準(zhǔn)化描述指明了方向。

EXPRESS語言與XML語言的匹配關(guān)系應(yīng)遵循以下規(guī)則[18]：

XML采用能夠滿足EXPRESS的關(guān)鍵語法并保持與EXPRESS語義表達(dá)關(guān)鍵字的一致性；

如果不能滿足要求的，則采用擴(kuò)展的XML定義；

如果一種驗證方法不能完全匹配EXPRESS Schema的所有定義，可以考慮采用多種驗證方法融合以保證信息的完整性，準(zhǔn)確性和互通；

如兩者表達(dá)方式相同但出現(xiàn)語義沖突時，則以語義匹配為主進(jìn)行關(guān)鍵詞表述的修改；

如果以上皆不滿足，則直接將EXPRESS在XML中以原文表達(dá)。

EXPRESS語言的標(biāo)識符對大小寫不敏感而XML名稱則是區(qū)分大小寫的。出現(xiàn)在XML Schema 定義各聲明中的每一個EXPRESS標(biāo)識符將被匹配為XML的名稱或XML名稱的本地部分。XML名稱和EXPRESS 標(biāo)識符是相同的，除了首字母大寫其它字母小寫之外。

以下EXPRESS 特征是不能基于STEP28被匹配的：

——規(guī)則聲明;

——函數(shù)和過程;

——常數(shù);

——實體的局部約束WHERE;

——使用和引用;

——子類和超類。

2.3 面向ATML標(biāo)準(zhǔn)的AI-ESTATE診斷信息標(biāo)準(zhǔn)化描述方法

2.3.1 常數(shù)類型的描述

EXPRESS中可以對一個常數(shù)類型數(shù)據(jù)進(jìn)行定義。定義中要對該常數(shù)的名稱、類型等進(jìn)行屬性信息描述。因此基于STEP28標(biāo)準(zhǔn)和語言匹配規(guī)則將一個常數(shù)轉(zhuǎn)換為元素。

基于STEP28改進(jìn)的常數(shù)映射關(guān)系如圖1。

圖1 基于STEP28改進(jìn)的EXPRESS常數(shù)類型映射關(guān)系

其中的基本類型可以是EXPRESS的簡單類型也可以是定義類型。

典型的AI-ESTATE的NoFault常數(shù)描述如下：

5.1.6

2.3.2 數(shù)據(jù)類型的描述

AI-ESTATE CEM中依據(jù)EXPRESS中基本數(shù)據(jù)類型擴(kuò)展了標(biāo)準(zhǔn)中進(jìn)行診斷知識描述的數(shù)據(jù)類型，如置信度confidence_value。confidence_value類型聲明是一個實數(shù)型定義數(shù)據(jù)類型而且其數(shù)值還有約束。EXPRESS confidence_value類型不僅指出了類型的標(biāo)識符和基本類型REAL，還通過WHERE規(guī)則域和SELF關(guān)鍵字對類型值進(jìn)行了約束，其EXPRESS描述如下：

TYPE confidence_value = REAL;

WHERE

Range : (0.0<=SELF) AND (SELF<=1.0);

END_TYPE

利用前面分析轉(zhuǎn)換匹配結(jié)構(gòu)，在其XML描述中要指出標(biāo)識符、基本類型xs:double，WHERE規(guī)則與和SELF在XML中不用進(jìn)行匹配，而是通過XML的限制面進(jìn)行EXPRESS地點子句的功能描述。符合ATML標(biāo)準(zhǔn)的confidence_value的標(biāo)準(zhǔn)化描述如下：

5.1.3

2.3.3 實體數(shù)據(jù)類型的描述

在EXPRESS語言中，實體是通過實體說明生成的，并說明對它引用的標(biāo)識符。實體的性質(zhì)表示為屬性和限制。實體間的關(guān)系表現(xiàn)為子類型/超類型、繼承關(guān)系。這類關(guān)系可以轉(zhuǎn)換為XML語言的復(fù)雜類型的擴(kuò)展派生。典型的診斷結(jié)果實體的XML描述如圖2所示。

圖2 實體diagnosis_outcome的標(biāo)準(zhǔn)化描述XML Schema

按功能分析，實體diagnosis用于表示一系列的診斷結(jié)論。最典型的診斷結(jié)論是失效和故障。通過將各種診斷結(jié)論彼此聯(lián)系在一個架構(gòu)中可以實現(xiàn)對診斷單元的劃分。diagnosis實體可以表示任何級別的被測對象的診斷結(jié)論，它包含有診斷結(jié)果信息、失效率信息、失效模式信息和故障影響程度信息，并通過WHERE域規(guī)則對包含的屬性進(jìn)行約束。實體diagnosis的EXPRESS表示如下：

ENTITY diagnosis

SUPERTYPE OF (ONEOF(failure, fault))

SUBTYPE OF(hierarchical_element);

has_outcome : OPTIONAL SET [2:?] OF diagnosis_outcome;

has_rate : OPTIONAL failure_rate;

mechanism : OPTIONAL SET [1:?] OF failure_mode;

severity : OPTIONAL severity_category;

WHERE

outcomes_required_for_atomic_diagnosis : (SIZEOF(SELF.members) >

0) OR EXISTS(has_outcome);

minimal_outcomes : (NOT(EXISTS(has_outcome))) XOR

((SIZEOF(QUERY(tmp <* has_outcome |

tmp.standard_diagnosis_value = GOOD))= 1) AND

(SIZEOF(QUERY (tmp <* has_outcome |

tmp.standard_diagnosis_value = CANDIDATE)) = 1));

mechanism_at_leaves : NOT(EXISTS(mechanism)) OR (SIZEOF(members) = 0);

faults_at_leaves :(NOT('AI_ESTATE_COMMON_ELEMENT_MODEL.fault' IN

TYPEOF(SELF))) OR

(SIZEOF(members) = 0);

children_same_type : QUERY(tmp <* SELF.members |

NOT('AI_ESTATE_COMMON_ELEMENT_MODEL.diagnosis'

IN TYPEOF(tmp))) = [];

END_ENTITY;

按結(jié)構(gòu)分析，實體diagnosis是實體failure、fault的超類、hierarchical_element的子類。diagnosis除了引用的hierarchical_element的屬性外還擴(kuò)展了屬性has_outcome、has_rate、mechanism、severity和WHERE域規(guī)則。STEP28規(guī)定對WHERE域規(guī)則進(jìn)行直譯映射，在此暫不討論WHERE的標(biāo)準(zhǔn)化描述，而只討論其超類/子類和屬性說明。

實體diagnosis是hierarchical_element的子類，因此就和實體hierarchical_element映射的復(fù)雜類型建立了擴(kuò)展派生關(guān)系，實現(xiàn)對其屬性的引用。

屬性has_outcome是一個任選屬性，它引用的是實體diagnosis_outcome的數(shù)集聚合，而且數(shù)集的下界為2。一般的數(shù)集可以用元素的最大、最小指示符minOccurs、maxOccurs表示，因此has_outcome的minOccurs=2，但是has_outcome屬性的OPTIONAL關(guān)鍵字也是通過元素的最小指示符minOccurs=0實現(xiàn)的，顯然在這種情況下兩者的表示方法是矛盾的，必須進(jìn)行改造。將數(shù)集SET[2:?] OF diagnosis_outcome仍表示為一個整體，映射為一個元素minOccurs=2的sequence組，而OPTIONAL則通過對該sequence組引用optional實現(xiàn)。采用同樣的方法對屬性mechanism進(jìn)行映射實現(xiàn)其標(biāo)準(zhǔn)化描述。

屬性has_rate引用的是具有OPTIONAL關(guān)鍵字的實體類型、severity引用的是具有OPTIONAL關(guān)鍵字的的枚舉類型，通過minOccurs=0和元素類型引用實現(xiàn)映射，完成其標(biāo)準(zhǔn)化。根據(jù)以上分析，實體diagnosis的標(biāo)準(zhǔn)化描述如圖3所示。

圖3 實體diagnosis的標(biāo)準(zhǔn)化描述XML Schema

3 前景展望

AI-ESTTAE標(biāo)準(zhǔn)對診斷信息的標(biāo)準(zhǔn)化描述和診斷服務(wù)的結(jié)構(gòu)定義進(jìn)行了規(guī)范,為面向服務(wù)的遠(yuǎn)程診斷體系結(jié)構(gòu)、知識共享和服務(wù)管理使用提供了良好的基礎(chǔ)。但在開放式、信息化、互操作的遠(yuǎn)程通用性診斷系統(tǒng)開發(fā)中以下問題有待于解決：

如何構(gòu)建符合AI-ESTATE標(biāo)準(zhǔn)的診斷實體和數(shù)據(jù)類型XML全信息和約束描述；如何進(jìn)行診斷推理機(jī)服務(wù)的選擇和優(yōu)化；如何實現(xiàn)診斷對象測試深度的體系化、標(biāo)準(zhǔn)化接口、安全通信。

4 結(jié)論

基于AI-ESTATE的故障診斷系統(tǒng)的建模和開發(fā)是一項復(fù)雜的工程。診斷知識的標(biāo)準(zhǔn)定義和描述則是其進(jìn)行信息交互的前提條件。論文對典型的AI-ESTATE診斷知識類型轉(zhuǎn)換方法和描述進(jìn)行研究。但是由于語言本身定義的不同使得目前的描述還不高效。未來的方向包括：

解決EXPRESS域規(guī)則和約束的標(biāo)準(zhǔn)化描述，提高對數(shù)學(xué)公式的轉(zhuǎn)換描述的效率；

開發(fā)適合AI-ESTATE標(biāo)準(zhǔn)及其擴(kuò)展信息的EXPRESS與XML的自動轉(zhuǎn)換工具；

尋找保證AI-ESTATE診斷信息映射到ATML標(biāo)準(zhǔn)描述格式的完整性、一致性和無疑義性的映射方法，實現(xiàn)了基于ATML的AI-ESTATE CEM標(biāo)準(zhǔn)化描述，為各種診斷模型的規(guī)范化描述奠定基礎(chǔ)；

針對診斷模型標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展的現(xiàn)狀，建立符合ATML標(biāo)準(zhǔn)描述語言的AI-ESTATE診斷信息模型，對實際工程中采用不同診斷方法的標(biāo)準(zhǔn)化信息描述有待于進(jìn)一步研究。

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