案例推理与故障树融合的A320自动飞行系统故障诊断专家系统设计

本研究论文探讨了"基于案例推理和故障树诊断的专家系统设计"这一主题，由唐宇和刘宇两位作者共同完成，他们以空客A320自动飞行控制系统FMGC1的故障为例，旨在融合两种常见的故障诊断方法——案例推理和故障树分析，以改进故障诊断方案的效率和准确性。 案例推理作为一种非结构化推理方式，依赖于存储的实例知识库来模仿人类专家的决策过程。它适用于处理复杂且不确定的问题，能够处理模糊信息和不确定性，但可能面临知识库庞大导致维护管理困难的问题，以及推理过程可能过于依赖特定案例的局限性。 另一方面，故障树分析（FTA）是一种系统性故障诊断工具，通过分解系统成组件，然后识别每个组件的故障模式及其影响，从而形成故障传播路径。FTA的优势在于结构清晰，逻辑性强，有助于理解故障原因链，但可能对于非预定义的故障模式处理能力有限。 两位作者在设计中，试图通过结合案例推理的直观性和灵活性，以及故障树分析的逻辑严谨性，创建一个既能适应复杂系统又能处理不确定性的故障诊断专家系统。这有助于解决传统专家系统在知识管理、适应性和自学习能力上的不足，特别适合像飞行控制系统这样复杂的系统，其中故障诊断需求高精度和高效能。 论文的研究目标是为航空公司构建更为完善和实用的专家系统提供理论支持和实践指导，推动故障诊断技术在航空领域的进一步发展。整个研究工作不仅关注理论层面的创新，也考虑了实际应用中的挑战和优化，具有较高的学术价值和工程意义。