AI专家系统讲稿资料

1、专家系统空调故障诊断空调故障专家系统背景技术组合式空调机组工作状态复杂&非线性,可能发生的故障种类和原因很多,需要快速准确地判断故障位置、查找故障原因,缩短平均维修时间。根据空调基本原理和故障统计情况,构建包含构成专家系统的“专家知识”、“过程解释”和“推理规则”的数据库。空调故障专家系统应用需求基于专家系统的诊断方法应用最广。经历了两个发展阶段: 基于浅知识(领域专家的经验知识)的故障诊断系统。 基于深知识(诊断对象的模型知识)的故障诊断系统。空调故障专家系统研究现状（1）基于规则：采用产生式知识表示方法的专家系统。它以产生式系统为基础，是专家系统开发中常用的一种方式。早期的专家系统大多数是

2、用规则推理的方法，如DENDRAL专家系统、MYCIN专家系统、PROSPECTOR专家系统等。（2）基于案例：通过搜索曾经成功解决过的类似问题，比较新、旧问题之间的特征、发生背景等差异，重新使用或参考以前的知识和信息，达到最终解决新问题的专家系统。第一个真正意义上的基于案例的专家系是1983年由耶鲁大学开发CYRUS系统。专家系统研究现状进程：（3）基于框架：采用框架知识表示方法的专家系统。它以框架系统为基础，具有较好的结构化特性。框架表示法最突出的特点是善于表达结构性的知识，且具有良好的继承性和自然性。因此，基于框架的专家系统适合于具有固定格式的事物、动作或事件。（4）基于模糊逻辑：采用模

3、糊逻辑知识表示方法的专家系统。和二值的布尔逻辑不同，模糊逻辑是多值的。它处理归属的程度和可信的程度。模糊逻辑使用介于0（完全为假）和1（完全为真）之间逻辑值得连续区间。与非黑即白不同，它就如颜色的色谱，可以接受同时部分为真和部分为假的事物。（5）基于D-S证据理论：基于证据理论知识表示方法的专家系统。证据理论是由Dempster于1967年首先提出，由他的学生Shafer于1976年进一步发展起来的一种不精确推理理论，属于人工智能范畴，处理不确定信息的。（6）基于Web：Web数据交换技术与传统专家系统集成所得到的一种先进专家系统。它利Web浏览器实现人机交互，基于Web专家系统中的各类用户都

4、可通过浏览器访问专家系统。从结构上，它由浏览器、应用服务器和数据库服务器三个层次所组成。（7）基于人工神经网络：一种以人工神经网络为前提构建的专家系统。网络作为前端的知识获取器，其获取的知识存储在网络的权值和阈值当中，并由网络的并行计算而得到网络的输出结果，此结果根据专家的经验判断转换成可描述的知识规则，输入到专家系统的推理机里面。专家系统的推理机处理的是各个神经网络输出结果转换后的知识及以面向对象方式存储在知识库中的专家经验知识，最后，由专家系统的推理机得到领域问题的最后结果。空调故障专家系统核心技术故障诊断专家系统结构图空调故障诊断专家系统模块模拟 将每一种故障现象作为一个模块,引起这一现象的各种原因作为子模块。故障诊断流程 诊断步骤1： 选择故障现象,进入故障现象模块； 诊断步骤2： 通过专家系统推理进行诊断。故障知识库知识库包括: 故障现象信息表、 故障征兆表、 故障结论表、 检测测点信息表、 检测数据存储表、 知识规则表。故障诊断的判断推理流程图 故障诊断流程： 故障现象故障现象信息表 故障征兆代码故障征兆序号匹配 例：空调机组“蒸汽加湿器故障”“故障现象选择”中选择“蒸汽加湿器故障”，“开始诊断”“执行器是否正常”“维修建议”空调故障专家系统发展趋势