趙達明

（中國郵政航空有限責任公司 北京 100000）

飛機的結構非常復雜，其故障診斷的難度非常大，因此，專家系統(tǒng)應用于飛機機械智能故障的診斷中具有重要意義。專家系統(tǒng)包括了模糊模塊、案例模塊及規(guī)則模塊3個重要組成部分。通常情況下，都會對案例和規(guī)則模塊進行深入研究，尤其是強調CBR 飛機故障診斷方法的基本過程研究。將專家系統(tǒng)嵌入到便攜式外場測試系統(tǒng)中，可以更進一步地輔助排查飛機機械智能故障，并且依據故障的數據和信息形成故障隔離與修理指導手冊，有利于飛機的安全性、穩(wěn)定性維護［1］。

1 飛機機械智能故障分析

人工智能是在20世紀80年代初出現的，隨著各項科學技術的發(fā)展和進步，人工智能技術也在不斷地發(fā)展進步。從一開始的理論研究發(fā)展到實際應用，人工智能給各行各業(yè)的生產帶來了巨大的影響，對人們的日常生活影響也非常大。在這些技術基礎之上，航空行業(yè)加大了人工智能技術的應用，使得專家系統(tǒng)的研究越來越深入，讓航空行業(yè)的綜合水平不斷地提升，加速了專家系統(tǒng)的商業(yè)化發(fā)展。專家系統(tǒng)在飛機機械智能故障診斷中的應用主要是為了解決飛機的常規(guī)設備及維修等相關問題，為此，整體上的應用范圍較廣，應用效率較高。飛機機械的精密性非常高，將專家系統(tǒng)加以應用，有利于航空業(yè)的發(fā)展［2］。

飛機機械故障涉及的內容較多，且受到了各種因素的影響，通常意義上的飛機機械故障與人為操作不當、自然環(huán)境因素等有關，一旦這些不良因素存在飛機則可能在零部件等細節(jié)上出現故障，繼而引發(fā)安全事故。飛機結構的復雜性顯而易見，所以，在實踐中，很多技術人員都認為飛機的故障具有明顯的層次性，而且飛機故障的綜合性、相關性等都非常明顯。從飛機機械故障的層次性來看，主要是以飛機機械故障的維修程度高低為標準的，繼而形成高層次的故障和低層次的故障，低層次故障如果沒有及時加以處理，則會引發(fā)高層次故障。而飛機機械故障的相關性相對好理解，即飛機機械故障具有系統(tǒng)性，當飛機機械故障出現之后，其呈現出來的必然是相關性而不是單一性，某一結構部位出現了故障，則會影響到其他結構或者單元，故障發(fā)生的概率也因為這樣而不斷提升。飛機機械故障與很多因素有關，可能是單一影響因素，也可能是復合影響因素。從飛機機械故障的特點可以看到針對飛機機械故障診斷的難度究竟有多大。一旦發(fā)現飛機出現了的故障，則應當從飛機機械故障的綜合性著手，而不能僅將檢測行為停留在故障表面，以免飛機在存在故障的狀態(tài)下運行引發(fā)安全事故。

2 飛機機械智能故障診斷專家系統(tǒng)

2.1 飛機機械智能故障診斷的一般方法

飛機的結構復雜，包含了多個組成部分。從飛機機械的系統(tǒng)組成部分來看，不同性質的子系統(tǒng)構成了飛機機械系統(tǒng)，所以，不同部位、不同子系統(tǒng)所爆發(fā)的故障存在不同的特點，會引發(fā)不同的安全事故，檢測維修的方法也有明顯不同。同時，從實踐經驗來看，飛機的機械故障存在技術無法檢測到的特點，而且故障征兆并不是全部都能夠獲取，甚至有些故障征兆通過一般檢測手段都無法測量。當前，針對飛機進行的故障診斷方式包括了3 種，即定時診斷、視情診斷、常規(guī)診斷。

定時診斷指的是定期進行的一種以預防為主的診斷模式。目前，針對飛機進行的定時診斷非常必要，而且航空公司為了避免飛機出現故障都會安排專業(yè)技術人員定時、定期、定量地開展故障診斷的工作。這種診斷方式具有傳統(tǒng)性質，但是也是具有明顯必要性的診斷方式。在診斷的過程中，診斷的時間會對診斷結果產生直接的影響，時間在這一過程中發(fā)揮的是控制參數的作用，飛機在不同的時間下狀態(tài)有所不同，定期或者不定期對飛機進行故障診斷，則能夠監(jiān)控飛機的各個單元結構運行狀況，及時地獲取飛機潛在故障的信息和數據，將其作為飛機檢修與維護的依據。這種方法之所以仍然在飛機機械故障診斷中發(fā)揮作用，與其性質有關。很多人認為定時診斷的成本較高，需要安排很多技術人員才能夠在一定的時間內完成飛機機械故障的診斷與排查工作，時間成本、人力成本及物力成本都非常高，而且通常只有經驗足夠豐富、技術專業(yè)知識水平高的技術人員才能夠更準確、及時地診斷出故障［3］。

視情診斷作為飛機運行過程中的故障診斷方法，同樣具有重要的作用。當飛機處于運行過程中時，不能夠隨意開展故障診斷工作，而是需要結合飛機運行情況，采取狀態(tài)監(jiān)測技術完成診斷工作。狀態(tài)監(jiān)測技術主要是服務于飛機的運行過程監(jiān)測。飛機運行過程中會產生并發(fā)送很多的信號和信息，通過狀態(tài)監(jiān)測技術，可以從這些信號和信息中發(fā)現、推斷出存在的故障，并及時采取解決措施。視情診斷的方法應用時具有一定的空間限制，所以對于檢測人員的要求更高。無論是時間還是空間都會對飛機機械智能故障診斷產生消極影響，并且從很多實踐經驗來看，視情診斷對故障維護的效用相對比較小，而且故障維修的條件會因為空間與時間而減少，不利于機務人員開展飛機機械故障維修工作，容易給飛機運行形成安全隱患。

常規(guī)診斷則是在飛機機械故障發(fā)生前或者發(fā)生后都會加以運用的診斷方法。這種診斷方法在飛機起飛之前或者飛機著陸后需要及時進行。機務人員結合飛機運行過程中，以及飛機定時診斷的相關數據和信息進行全面診斷工作，能夠有效預防故障以及安全隱患。常規(guī)診斷方法的操作相對簡單，但是由于并不會進入到飛機內部結構進行診斷，所以無法及時獲取潛在故障的信號，也無法排查潛在故障。正是因為飛機機械智能故障診斷的一般方法存在各種各樣的不足之處，才會讓專家系統(tǒng)的飛機機械智能故障診斷研究不斷深入。

專家系統(tǒng)主要是利用人工智能檢測技術，結合專家提供的相關知識理論，不斷對問題進行研究和判斷，保證診斷結果具有較強的科學性。從專家作出的機械維修決策中，檢測系統(tǒng)根據實際診斷情況制定不同的維修措施。故障診斷作為專家系統(tǒng)的基本功能，在實際工作中，需要通過各種檢測手段，對設備運行的實際狀態(tài)進行監(jiān)控，對工作異常數據源進行獲取，從而提前預防故障問題的產生，保證機務人員的生命安全，減少安全事故的發(fā)生給相關企業(yè)帶來的經濟損失。

首先，專家診斷系統(tǒng)自身具有較強勢的影響。由于專家系統(tǒng)是以專業(yè)知識理論作為診斷基礎，只要知識儲備量充足、系統(tǒng)儲存容量足夠，那么專家系統(tǒng)就能夠在任何系統(tǒng)中進行操作和使用，快速、精準地對各種故障和安全隱患進行檢測。

其次，專家系統(tǒng)的造價較低。隨著時代的進步，專家系統(tǒng)也得到全面的優(yōu)化和改善，對于系統(tǒng)的維護成本逐漸降低，從飛機機械設備故障診斷的方面來看，專家診斷技術的應用能夠確保診斷的有效性和針對性。

最后，專家系統(tǒng)自身的可靠性較強。專家知識很容易進行獲取，并且知識的應用實踐充足，可以長時間進行使用［4-5］。

2.2 飛機機械智能故障診斷的專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)的飛機機械智能故障診斷核心是人工智能技術，專家作為提供飛機機械故障診斷的知識，結合具體的信息和數據推理，并且形成模擬專家的機械維修建議方案，這樣的系統(tǒng)可以適應很多問題。基于專家系統(tǒng)的飛機機械智能故障診斷，發(fā)揮了不同機械維修領域專家的會診作用，使得飛機機械故障診斷的效率得到了提升，因此，專家系統(tǒng)是一個富有專業(yè)知識與經驗的程序。故障診斷專家系統(tǒng)的基本功能因為是在人工智能技術基礎之上形成的，所以其先進性不言而喻。專家系統(tǒng)在工作時，會利用各種檢測手段來及時監(jiān)測、獲取飛機設備運行的信息和數據，從而判斷飛機是否處于正常的運行狀態(tài)中、是否存在潛在故障或者顯性故障。機務人員在發(fā)現了機械故障之后，結合專家系統(tǒng)形成的檢修建議，采取措施解決故障問題，有效保障飛機的運行安全性。

專家系統(tǒng)的內部以知識庫、知識獲取子系統(tǒng)、推理機子系統(tǒng)、數據庫及人機接口等部分組成。知識庫很顯然是包含了飛機機械智能故障診斷專業(yè)知識、專業(yè)經驗等特定領域知識的存儲系統(tǒng)。為了確保專家系統(tǒng)的運行效率，保障飛機機械故障診斷檢修的綜合效率，則在構建專家系統(tǒng)知識庫時即應當對知識庫進行全面分析，確保其中的存儲內容能夠滿足飛機機械故障診斷的需求，能夠適應新的變化，具有科學性、可用性及完備性。由于專家系統(tǒng)的構成模塊存在不同的性質與特點，知識庫在其中發(fā)揮著基礎性的作用，結合飛機機械故障診斷的需求、飛機的類型等，提前進行探討和研究非常必要。知識獲取子系統(tǒng)屬于機器學習的概念，這一子系統(tǒng)就突出了專家系統(tǒng)的人工智能性特征。為了讓專家系統(tǒng)在實踐中發(fā)揮預期的作用，為解決問題創(chuàng)造有利的條件，形成針對性的解決方案，則需要讓專家系統(tǒng)始終保持更新完善的狀態(tài)，始終適應不斷變化的外界環(huán)境。當知識獲取的子系統(tǒng)運行良好，即使知識庫的內容缺乏一定完備性，也能夠在短時間內通過知識獲取系統(tǒng)進行補充。知識獲取針對的是知識庫知識的更新、優(yōu)化與完善，知識獲取是一種手段，只有將其作用充分發(fā)揮出來之后，才能更好地促進實踐工作的開展。

推理機屬于專家系統(tǒng)中的重要組成部分，與知識庫與數據庫不同，推理機的人工智能程度更高。因為推理機能夠在獲取了用戶提出的問題及用戶輸入的數據或者信息之后，根據知識庫及知識獲取等程序來判斷用戶的意圖，并發(fā)揮推理的功能，解答用戶提出的問題。推理機屬于專家系統(tǒng)的核心部分，也屬于當前研究力度最大的一個部分。目前，推理機的推理以正向推理、反向推理及混合推理為主。數據庫與知識庫之間存在著明顯的差別，專家系統(tǒng)在運行的過程中產生的所有數據都會進入到數據庫中，并為后續(xù)的機械故障智能診斷提供依據。具體來看，包括了飛機故障本身的信息，也包括了用戶回答的事實、用戶提出的問題、推理機推理產生的信息、知識庫的數據等。人機接口作為專家系統(tǒng)的子系統(tǒng)，主要是包含了解釋程序，發(fā)揮著橋梁性的作用，可以讓用戶、專家系統(tǒng)相互連接，從而促進飛機機械智能故障診斷工作的開展。解釋程序面向用戶，所以需要確保用戶提出的問題均能夠在人機接口中獲取答案，從而及時地反饋到機械故障維修部門。為了更好地運用專家系統(tǒng)，人機接口的解釋程序需要具備透明性，以其為核心提升專家系統(tǒng)整體的透明性。

分解專家系統(tǒng)的內部子系統(tǒng)與結構屬于當前研究的重要模式，因為每一個子系統(tǒng)的功能作用都會對飛機機械智能故障診斷產生一定的影響，所以，結合特征描述、決策方法等構建針對性的、多樣化的故障診斷方法屬于當前研究的目標?；趯＜蚁到y(tǒng)的飛機機械智能故障診斷存在依賴模型和不依賴模型兩種情況。依賴模型的方法以狀態(tài)估計方法、參數估計方法為主；而不依賴模型的方法則包括了兩個方面的內容，一個是以直接可測信號為基礎，另一個是以經驗知識為基礎。這兩種故障診斷方法在實踐中的作用發(fā)揮各有特點。隨著人工神經網絡技術、模糊數學的故障診斷方法不斷地進步與發(fā)展，基于專家系統(tǒng)的飛機機械智能故障診斷精確性越來越強高［6］。

專家系統(tǒng)的種類越來越多，能夠在飛機機械智能故障診斷中發(fā)揮作用的也越來越多。但是，隨著飛機結構的不斷復雜化、精密化，專家系統(tǒng)的綜合水平還需要繼續(xù)提升。傳統(tǒng)的智能專家系統(tǒng)發(fā)展演變形成了更多體現人工智能技術作用和價值的專家系統(tǒng)，可以適應不同機械故障的診斷需求，專家系統(tǒng)的各種優(yōu)勢在這樣的背景下才能夠得到全面發(fā)揮。進入到21 世紀之后，各種技術飛速發(fā)展，尤其是人工智能技術，將人工智能技術與飛機機械智能故障診斷的需求銜接起來，不斷地總結經驗和教訓，完善專家系統(tǒng)的每一個子系統(tǒng)，提高飛機機械的建造水平、精密程度，才能夠最終達到保障飛機運行安全的目的，確保飛機的安全隱患得到及時排查與維修，有效保障飛機使用者的人身財產安全，促進航空業(yè)的發(fā)展和進步。

3 結語

綜上所述，基于專家系統(tǒng)的飛機機械智能故障診斷具有重要意義。飛機的結構、工作原理都具有明顯復雜性，以至于飛機機械智能故障診斷面臨著很多的難題。當故障信息本身不夠完整，或者缺乏精確性的時候，機械故障的診斷結果則無法為故障的檢修起到積極的作用?；趯＜蚁到y(tǒng)的飛機機械智能故障診斷能夠解決這些問題，保障故障診斷與處理的精確性、及時性。不過，從實踐情況上看，使用專家系統(tǒng)進行飛機機械智能故障診斷對技術人員的經驗與專業(yè)知識要求非常高，現如今，應當積極培養(yǎng)這一類人才，并加大現有技術人員的培訓力度，確保飛機機械結構的穩(wěn)定性與安全性，降低飛機運行過程中的故障發(fā)生概率。