[发明专利]一种基于案例推理的厨具故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明属于人工智能故障诊断技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于案例推理的厨具故障诊断方法。

背景技术

厨具，作为家庭必需生活用品，随着人们生活水平的提高，对厨具的要求也日益增加。但是，在产品高度同质化的今天，众多产品雷同地摆放在一起，即使是优质的产品也不能形成优势。随着对生产质量和技术服务要求的不断提高，人们对家用厨具的选择要求也在不断上升。厨具产品技术的同质化、产品形象的同质化，使得企业无法在产品上而获得差异化的竞争优势。厨具企业要想在激烈的市场竞争中获得生存优势，就必须建立自己独有的核心竞争力。

建立自己独有的核心竞争力就得不断寻找让自己产品出新的地方。而故障诊断技术的创新则是产品出新的关键点之一。首先，及时的进行故障诊断，可以增加厨具的使用寿命；其次，厨具事故可能会造成不必要的损失，严重的话危及用户的生命财产，故障诊断则显得极为重要。

利用人工智能技术的故障诊断系统已经成为厨具故障诊断的发展趋势，当前针对厨具维修领域，传统的故障诊断大部分是采用RBR(rule based reasoning，基于规则推理)、MBR(model based reasoning，模式推理)的专家系统技术。由于这些传统的专家系统是基于模型化驱动的(基于模型的诊断方法使用诊断对象的结构、行为和功能模型等深知识进行诊断推理)，在模型的构建、信息的获取、信息的处理方面存在严重不足，有一些难以克服的缺点，如系统领域知识的规则提取困难；规则库、模式库的创建和管理复杂艰巨；推理过程中规则与模式难以准确选取等。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种适应强、效率高的基于案例推理的厨具故障诊断方法。

为实现上述目的，本发明基于案例推理的厨具故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)、厨具故障问题提交

维修人员或用户根据当前故障厨具表现出来的症兆，在客户机上输入故障征兆信息，作为厨具故障问题的输入；故障征兆信息通过互联网传输到企业的故障诊断服务器上；

(2)、厨具故障案例检索

故障诊断服务器从其厨具故障案例库中通过采用灰色关联度的最近邻法来计算相似度的二级分级检索方法，检索出与故障征兆信息相似的候选案例集：

(3)、厨具故障案例筛选

如果经过第(2)步得到的候选案例集中某一案例的相似度足够高，且其他案例相似度都较低，则不用进行案例筛选，直接将其作为目标故障案例，进入第(4)步；否则调用案例筛选模块，通过案例筛选模块进行案例筛选，得到目标故障案例，再进入第(4)步；

(4)、维修方案重用

故障诊断服务器将目标故障案例通过互联网传回客户机上，维修人员或用户根据目标故障案例中的维修方案对厨具进行维修，如果能解决厨具故障，进入第(6)步进行故障案例学习；否则转入第(5)步进行故障案例修正；

(5)、故障案例修正

故障诊断服务器调用案例修正辅助系统，通过人机交互的方式，企业的技术人员进行故障案例修正，得到新的厨具故障案例，然后再通过通过互联网传回客户机上，维修人员或用户根据目标故障案例中的维修方案对厨具进行维修，直到解决厨具故障为止，转入第(6)步进行故障案例学习；

(6)、故障案例学习

故障诊断服务器将新的厨具故障案例加入到厨具故障案例库中；在案例学习辅助系统对厨具故障案例解决实际故障的比例进行判断，如果小于一定的值，则将其删除。

本发明的目的是这样实现的。

由于厨具型号多、故障现象与故障原因之间的关系复杂、故障类型多，基于案例的方法因其知识获取容易、易于理解、启发思维、自适应能力强、知识库维护方便等特点，比传统的RBR、MBR的专家系统具有更强的适应性。利用CBR(Case-Base Reasoning，基于案例推理)进行厨具故障诊断，通过对厨具故障的半结构化描述，避免了结构化描述厨具故障的不完整、不一致。在分析和研究了厨具故障诊断领域知识特点和大量的故障维修日志基础上，探讨了基于案例推理方法的关键技术，本发明提出了将故障案例进行分类进而检索的策略思想，这种方法不仅降低了案例表示、组织以及案例库的构建难度，而且极大地提高了案例检索的效率。同时，本发明基于案例推理厨具诊断方法还具有以下特点：