基于粗糙集理论的故障诊断知识获取

卢　莺，张　安，张景新，何海峰
西北工业大学电子信息工程学院，陕西西安

北京航空航天大学电子信息工程学院，北京

西安微电子技术研究所，陕西西安

摘　　　要：利用飞行数据对飞机进行故障诊断和状态监控已经成为国内外相关领域研究的热点。根据飞行数据进行故障诊断时，需要获得故障模式与飞行数据特点之间的对应关系的知识，但是这些知识很难在维修手册等知识源中获得。大量的历史飞行数据中隐含了飞行数据与故障模式之间的逻辑因果关系，对其分析处理就可以获取诊断知识。因此本文提出了应用粗糙集的方法从飞行数据中自动获取用于故障诊断的知识，并设计实现了该方法，同时应用实际数据验证了该方法的有效性。

关　键　词：粗糙集；故障诊断；专家系统；知识获取

１　引　言
飞机在飞行过程中产生和记录的飞行数据反映了飞机相关部件的工作情况。通过分析这些数据，可以了解相应部件在飞行中的工作情况，判断出部件可能发生的故障，因而，如何利用飞行数据可以对飞机进行故障诊断和状态监控已经成为国内外相关领域研究的热点。随着故障诊断技术的发展，智能故障诊断技术已经成为诊断领域的发展重点。故障诊断专家系统属于智能故障诊断技术中的一种，它可以像专家一样工作，不受环境、心理等因素的影响，因此是理想的替代人类专家进行故障诊断的工具［１］。要建立一套实用的专家系统，必须先解决３个关键问题，一是知识表达方法，二是推理机，三是知识获取。其中，知识获取被公认是专家系统建造中的“瓶颈”问题。本文主要利用历史案例数据（历史飞行数据、发动机等试验数据和机场维修人员积累故障案例），分析其内在联系，丰富了诊断知识库，改善了专家系统性能。分析研究了基于粗糙集理论的获取知识技术，进而提出了利用飞行数据进行故障诊断的诊断规则。

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