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基本信息
- 項目名稱：
- 汽車故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 簡介：
- 本文提出的基于規(guī)則的汽車故障診斷專家系統(tǒng)，以汽車故障診斷專家的知識填充知識庫，運用人工智能的理論，以產(chǎn)生式規(guī)則作為知識的表示形式，采用基于故障樹的分析方法，運用正向推理，達(dá)到對汽車故障的實時診斷。
- 詳細(xì)介紹：
- 本文提出了的基于規(guī)則的汽車故障診斷專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)運用汽車故障診斷專家的知識填充知識庫，運用人工智能的理論，以產(chǎn)生式規(guī)則作為知識的表示形式，采用基于故障樹的分析方法，運用正向推理，以達(dá)到對汽車故障的實時診斷。 由于本系統(tǒng)是在用戶駕車途中，對汽車故障的實時檢測，所以在診斷過程中無法對用戶進(jìn)行詢問，只能根據(jù)汽車提供的故障礙進(jìn)行診斷，這就導(dǎo)致診斷結(jié)果的多種可能性。根據(jù)這種情況，本系統(tǒng)使用了不確定性推理，對每條規(guī)則進(jìn)行了可能性大小評價，即給出每條規(guī)則的置信度，根據(jù)所選規(guī)則置性度的大小在推理過程中通過相關(guān)程序給出最后結(jié)果的置信度，然后將所有解以置信度大小順序反饋給用戶。 由于本系統(tǒng)必須具有較高的實時性，必須將診斷結(jié)果及時的反饋給用戶，以便用戶根據(jù)反饋結(jié)果及時采取措施。針對以上情況，在系統(tǒng)的設(shè)計過程中使用故障樹分析法，簡化了故障現(xiàn)象間復(fù)雜的關(guān)系，使知識庫中知識的冗余度大大降低，從而提高了系統(tǒng)的實時性。此外在設(shè)計過程中還添加了一個實例數(shù)據(jù)庫，用以存儲診斷結(jié)果，當(dāng)有相同故障礙傳來時可以直接將實例數(shù)據(jù)庫中相應(yīng)結(jié)果反饋給用戶，這樣也在一定程度上提高了系統(tǒng)的執(zhí)行效率。 而用基于規(guī)則的知識表示方法，使知識和計算機(jī)程序中的控制分離，從而使知識和程序控制可以各自進(jìn)行維護(hù)而相互間沒有影響，提高了整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性，各規(guī)則在語法上是相互獨立的，規(guī)則僅可以通過改變工作內(nèi)存中的模式來影響其他規(guī)則的引發(fā)，這種語法上的獨立性允許我們逐步開發(fā)系統(tǒng)，可以不斷地加入、刪除或修改系統(tǒng)中的知識。
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作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 當(dāng)前汽車大多是出現(xiàn)故障時，才找專業(yè)人士進(jìn)行維修，這樣就帶來了一些問題，首先是安全性問題，由于有些故障，其癥狀在短期內(nèi)不會表現(xiàn)出來，而在一定條件下，就會突然出現(xiàn)，造成嚴(yán)重后果。其次是對汽車的損害。最后是維修費用的增加。在這種情況下，汽車的實時診斷就顯得尤其重要。通過實時診斷，隨時監(jiān)測汽車的狀況，可以及時發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)故障的部件并給出維修建議。從而確保了乘客和車輛的安全，降低了維修成本。
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨特之處
- 本系統(tǒng)是基于規(guī)則的汽車故障診斷專家系統(tǒng)，使用故障樹分析法獲取和組織知識，運用不確定性的正向演繹推理，不完整的故障碼信息也能給出結(jié)論，增加了一個實例數(shù)據(jù)庫，用于存儲推理結(jié)果，避免了重復(fù)推理，提高了推理效率。
應(yīng)用價值和現(xiàn)實意義
- 本課題研究成果可用于對道路上車輛故障的實時檢測，及時發(fā)現(xiàn)汽車的故障，避免可能出現(xiàn)的事故。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 針對目前汽車故障的復(fù)雜多樣以及無法實時診斷的情況，提出了基于規(guī)則的汽車故障診斷專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)運用汽車故障診斷專家的知識填充知識庫，運用人工智能的理論，以產(chǎn)生式規(guī)則作為知識的表示形式，采用基于故障樹的分析方法，運用正向推理，達(dá)到對汽車基本故障診斷的目的，實現(xiàn)對汽車實時故障的診斷。
獲獎情況
- 本論文已在2010年02期的《湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報》上發(fā)表。 [1]朱全,黃愛蓉,鮑娟.汽車故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報, 2010,24(2):70-74.
鑒定結(jié)果
- 本作品完成了一個基于規(guī)則的故障診斷專家系統(tǒng)，可以用于對常見汽車故障的實時檢測，具有廣闊的應(yīng)用前景。
參考文獻(xiàn)
- [1] George F.Luger.人工智能—復(fù)雜問題求解的結(jié)構(gòu)和策略[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2006. [2] 馬鳴遠(yuǎn).人工智能與專家系統(tǒng)導(dǎo)論[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006. [3] 程曉章,吳昊.基于規(guī)則的柴油機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報.2003,(4):619-622. [4] 李宏娟.基于規(guī)則和案例的壓縮機(jī)集成故障診斷專家系統(tǒng)研究[D].湖南:湖南大學(xué)機(jī)械工程,2008. [5] 馬小平,馬妍,齊繼東. 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)在后勤裝備編配中的應(yīng)用研究[J]. 軍事經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報,2007,14(2):11-13.
同類課題研究水平概述
- 汽車故障診斷專家系統(tǒng)的研究早在20世紀(jì)70年代末就開始了，由于汽車內(nèi)部結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，特別是隨著現(xiàn)代汽車電控系統(tǒng)復(fù)雜度的不斷增加，其故障診斷也向著高難度復(fù)雜化方向發(fā)展，比如1986年日本Nissan汽車公司研制的發(fā)動機(jī)電子集成控制系統(tǒng)的診斷專家系統(tǒng)。上述故障診斷專家系統(tǒng)在快速故障診斷、改善汽車修理質(zhì)量和降低維修成本方面顯示出了巨大潛力。早期汽車故障診斷專家系統(tǒng)的研究始終與動態(tài)信息處理緊密相關(guān)，并通過與電控單元ECU的數(shù)據(jù)信息交互，達(dá)到快速診斷系統(tǒng)故障的目的。如Yoo等開發(fā)了一個汽車ECU的診斷專家系統(tǒng)DIAS!，通過定電控單元的數(shù)據(jù)分析，結(jié)合專家診斷知識，實現(xiàn)對電控系統(tǒng)的故障診斷。1989年美國Venkat等首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷中，并與基于知識的專家進(jìn)行了比較，克服了傳統(tǒng)診斷推理速度慢、不適應(yīng)在線診斷的缺陷，獲得理想的結(jié)果。20世紀(jì)90年代初期，汽車故障診斷專家系統(tǒng)研究對象的范圍逐步擴(kuò)大到各個汽車系統(tǒng)總成，并向多知識、多模型診斷方向發(fā)展。 國內(nèi)在汽車故障診斷技術(shù)的研究方面起步較晚，始于20世紀(jì)80年代末。20世紀(jì)90年代中期后，國內(nèi)的研究進(jìn)入快速發(fā)展期，部分高等院校做了大量的研究工作，部分研究已達(dá)到國外同等水平。從整體上看，無論是知識表示方法，還是診斷推理方法，都呈現(xiàn)出多樣化。在基于信號處理方面，從傳統(tǒng)的傅里葉變換到小波分析，為故障診斷信號的預(yù)處理提供一條有效的技術(shù)路線。在基于知識處理方面，從傳統(tǒng)的基于邏輯的診斷專家系統(tǒng)模型到集成模糊邏輯、實例和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的診斷專家系統(tǒng)模型，僅僅經(jīng)歷了十來年的時間?？偟膩碚f，我國在汽車故障診斷專家系統(tǒng)方面的研究取得了一定的成果，具有廣闊的發(fā)展前景。
