XML驱动的铁路设备故障诊断专家系统研究与扩展

本文主要探讨了XML技术在铁路设备故障诊断专家系统中的应用。作者章跃平以北京交通大学为背景，针对当前铁路设备故障处理中面临的挑战，如大量设备的维护效率低、人工检测可能漏诊故障以及维修成本高昂等问题，提出了利用XML技术改进现有系统的需求。 XML（eXtensible Markup Language）作为一种轻量级的数据交换标准，因其易于读写、可扩展性强和数据结构清晰等特点，在此研究中被看作是提升专家系统可扩展性和互操作性的关键。首先，XML能够规则化知识库，通过DOM（Document Object Model）实现高效的数据解析和推理过程，这有助于系统更好地理解和处理故障数据，提供准确的诊断结果。此外，XML的结构化特性使得知识库的内容易于管理和更新，适应铁路设备故障诊断的动态变化。 文章强调了专家系统的核心组成部分——知识库和推理机，特别是在规则化的故障树模型下，XML技术的应用可以显著增强系统的决策能力。然而，随着信息化的快速发展，现有的系统往往局限于局域网内，远程访问和信息共享功能不足。为了提高信息化水平，文中提出应建立XML支持的远程访问机制，使异地的专家能够通过互联网对系统进行实时的知识库升级和维护，从而提升系统的整体效能和响应速度。 本文研究旨在将XML技术与铁路设备故障诊断专家系统相结合，以提升系统的智能化、灵活性和兼容性，以便更好地服务于铁路设备的高效维护和故障处理，为铁路运输安全提供有力保障。这一研究对于推动铁路行业的信息化进程和降低运营成本具有重要意义。