基于FTA的装备电子系统故障诊断专家系统设计

"这篇论文是关于基于故障树分析法(FTA)的通用装备电子系统故障诊断专家系统的设计。作者通过结合故障树分析和专家系统的优势，创建了一个能自动诊断装备电子系统故障的系统。该系统根据输入的故障征兆识别匹配的顶事件，构建故障树，并运用Fussell算法计算最小割集，确定故障检测顺序。同时，文章讨论了如何利用关系型数据库构建知识库，以及如何基于平均无故障时间(MTBF)的倒数来评估部件的重要度。这种方法有效地解决了知识获取难题，保证了诊断知识的完整性和诊断效率。" 本文详细阐述了基于FTA的故障诊断专家系统的设计与实现。首先，故障树分析法被用来解析复杂系统的故障模式，通过建立逻辑模型来表示系统中各部件之间的因果关系。当系统出现故障征兆时，系统能够自动搜索与之匹配的顶事件，即可能导致故障的最高层次事件。 接下来，生成的顶事件故障树通过Fussell算法被用来计算最小割集。最小割集是导致系统故障的一组最小的、不可或缺的部件或事件组合。这个步骤至关重要，因为它可以帮助确定最应优先检查的部件，从而有效缩短诊断时间和提高诊断效率。 此外，文中还强调了利用关系型数据库构建专家系统知识库的重要性。这种数据库结构使得知识存储和检索更为高效，同时支持知识的更新和扩展。通过平均无故障时间（MTBF）的倒数来计算部件的重要度，这是一种量化评估部件可靠性的方式，较高的倒数意味着部件更易发生故障，因此在测试流程中应优先考虑。 专家系统的总体结构和推理过程也在文中得到说明。系统依据这些计算结果生成测试流程，指导操作人员按顺序进行故障排查，以快速定位问题源头。应用实例证明了该方法的有效性，它不仅解决了专家系统知识获取的难题，而且确保了诊断知识的完整性，充分发挥了专家系统在故障诊断中的快速响应和高效率特性。 关键词涵盖人工智能、故障树分析法、专家系统、最小割集、重要度、关系型数据库和平均无故障时间，这些都是该研究领域的核心概念和技术。该设计提供了一个实用的故障诊断解决方案，对于装备电子系统的维护和故障处理具有很高的参考价值。