空间飞船系统故障诊断的层次分解模型构建

该篇论文深入探讨了"飞船系统故障诊断的层次分解模型"，由张跃、李德英（分别来自清华大学土木工程系和热能工程系）与黄文虎（哈尔滨工业大学航天工程与力学系）共同研究。论文从构建飞船系统故障诊断知识处理系统的视角出发，提出了一种关键的策略和数学模型，即基于飞船系统结构和功能的层次分解方法。 层次分解是一种有效的系统设计和分析工具，它将复杂系统分解成多个层次，每个层次代表不同的抽象级别，从而简化问题并提高理解度。在飞船系统故障诊断中，这种方法尤其重要，因为飞船的运作涉及众多复杂的子系统和组件，故障可能源自任何层次。层次分解使得专家能够更有序地追踪故障线索，从系统的行为和结构角度出发，通过浅知识模型（仅依赖于系统运行异常的征兆信息）和深知识模型（利用系统设计原理和功能关联）相结合的方式，进行诊断。 浅知识模型适用于那些功能关系模糊但故障征兆丰富的场景，它侧重于直接处理表面现象。然而，飞船系统通常需要深入理解其内部结构才能准确诊断，这就需要深知识模型的支持。深知识模型通过对系统结构和功能的深入分析，能够揭示故障的根本原因。 论文强调了混合知识模型的重要性，这意味着在故障诊断过程中，专家需要灵活运用不同类型的知识，如结构知识、行为知识等，并确保这些知识能够在适当的时候被提取和应用。论文还提到了诊断过程的有穷递归特性，即诊断专家通过逐步缩小故障范围，最终找到故障源头。 1996年10月的《系统工程理论与实践》期刊上发表的这篇论文，不仅提供了飞船系统故障诊断的新思路，还为未来的航天工程领域中的故障预防、维修决策支持系统提供了理论基础。论文的核心贡献在于提出了一套层次分明、融合深度与广度知识的故障诊断策略，这对提升飞船系统的可靠性和安全性具有重要意义。