[发明专利]一种基于规则的飞控系统故障诊断方法

说明书

本发明属于飞行器故障诊断技术领域，具体涉及一种基于规则的飞控系统故障诊断方法。本发明的采用产生式规则树+框架的知识表示方法表示故障诊断知识，使用图形化规则树建模工具和文本录入工具相结合作为知识的学习机，本发明的方法提高了基于规则的故障诊断方法对复杂知识的表示能力，加快了知识库的构建速度，进而增强了故障诊断性能。

技术领域

本发明属于飞行器故障诊断技术领域，具体涉及一种基于规则的飞控系统故障诊断方法。

背景技术

飞控系统作为飞行器的核心系统，其系统部件的故障不仅影响着飞控系统的性能，还会为飞行器的飞行安全带来极大的威胁，将智能故障诊断技术应用于飞行器飞控系统的故障诊断中，辅助机务人员及时排除飞控系统故障，提高飞行器维护效率，保障飞行器的安全飞行，是当前有着迫切需要的研究内容。

飞控系统的故障诊断常用的方法有基于模型的故障诊断，基于信号处理的故障诊断以及基于知识的故障诊断。

基于模型的故障诊断是一种通过建立诊断对象的数学模型，由模型输出于实际输出计算出系统残差，通过分析残差从而对故障做出定位诊断的一种故障诊断方法。但是飞行器作为一个复杂的动态系统，很多部件相关的精确数学模型往往很难建立，且残差量还会受到许多噪声的干扰，使得该类方法的应用范围受到了很大的限制。

基于信号处理的方法是一种通过分析被测对象的信号模型来完成故障诊断的方法，常用的基于信号模型的方法有小波分析法、主元分析法等。但是这类方法利用的故障信息比较单一，对故障诊断中的不确定性问题无法解决，导致对复杂故障的诊断能力相对较弱。

基于知识的故障诊断方法是一种不依赖于数学模型，通过学习运用故障诊断知识完成故障诊断的方法。常用的基于知识的故障诊断方法有：基于专家系统的方法、基于模糊逻辑的方法、基于粗糙集的方法、基于灰色关联度的方法、基于案例推理的方法、基于信息融合的方法、基于人工神经网络的方法、基于贝叶斯网络的方法、基于故障树的方法以及基于支持向量机的方法等。基于知识的故障诊断方法由于其不依赖精确的数学模型，所以其适用范围较广，但是知识的获取往往是影响其故障诊断性能的关键因素。

基于规则的故障诊断方法是专家系统的一种具体实现形式，其是一类在故障诊断中应用得十分广泛得故障诊断方法，其通过将专家得故障诊断经验知识以及许多的故障诊断事实性知识以产生式规则的形式存储在知识库中，模仿专家的思维对飞控系统的故障进行诊断知识的表示、获取以及运用是知识处理的三个关键要素。常见的基于规则的故障诊断方法在知识表示上往往采用的是产生式规则的表示方法，但是产生式规则在表示具有结构性的事实知识时存在极大的困难。其常用的知识获取方法为通过知识工程师通过使用固定格式的表格或填空的方式录入，这极大的影响了知识库的建立速度，且对于一些复杂知识的表达能力较弱。

发明内容

本发明的目的，就是针对上述问题，采用产生式规则树+框架的知识表示方法表示故障诊断知识，使用图形化规则树建模工具和文本录入工具相结合作为知识的学习机，提出一种基于规则的飞控系统故障诊断方法。

本发明所采用的技术方案为：

一种基于规则的飞控系统故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

a、构建知识库：

以产生式规则树的形式表示故障诊断的过程性知识，即故障征兆与故障之间的逻辑关系；

以框架表示故障征兆和故障的事实性知识，至少包括对故障征兆、故障的定义所需的事实性知识；

以产生式规则树为主体，框架为子元素构建知识库，形成存储知识的关系数据库的数据库模型；

b、建立与步骤a中知识库相匹配的知识学习机，即知识学习机具有图形化规则数建模和文本录入功能，所述图形化规则数建模用于录入故障征兆与故障之间的逻辑关系，即生成产生式规则数；所述文本录入用于录入故障诊断的事实性知识，即生成框架；