基本信息
- 项目名称：
- 汽车故障诊断专家系统的设计与实现
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 自然科学类学术论文
- 简介：
- 本文提出的基于规则的汽车故障诊断专家系统，以汽车故障诊断专家的知识填充知识库，运用人工智能的理论，以产生式规则作为知识的表示形式，采用基于故障树的分析方法，运用正向推理，达到对汽车故障的实时诊断。
- 详细介绍：
- 本文提出了的基于规则的汽车故障诊断专家系统。该系统运用汽车故障诊断专家的知识填充知识库，运用人工智能的理论，以产生式规则作为知识的表示形式，采用基于故障树的分析方法，运用正向推理，以达到对汽车故障的实时诊断。 由于本系统是在用户驾车途中，对汽车故障的实时检测，所以在诊断过程中无法对用户进行询问，只能根据汽车提供的故障碍进行诊断，这就导致诊断结果的多种可能性。根据这种情况，本系统使用了不确定性推理，对每条规则进行了可能性大小评价，即给出每条规则的置信度，根据所选规则置性度的大小在推理过程中通过相关程序给出最后结果的置信度，然后将所有解以置信度大小顺序反馈给用户。 由于本系统必须具有较高的实时性，必须将诊断结果及时的反馈给用户，以便用户根据反馈结果及时采取措施。针对以上情况，在系统的设计过程中使用故障树分析法，简化了故障现象间复杂的关系，使知识库中知识的冗余度大大降低，从而提高了系统的实时性。此外在设计过程中还添加了一个实例数据库，用以存储诊断结果，当有相同故障碍传来时可以直接将实例数据库中相应结果反馈给用户，这样也在一定程度上提高了系统的执行效率。 而用基于规则的知识表示方法，使知识和计算机程序中的控制分离，从而使知识和程序控制可以各自进行维护而相互间没有影响，提高了整个系统的稳定性，各规则在语法上是相互独立的，规则仅可以通过改变工作内存中的模式来影响其他规则的引发，这种语法上的独立性允许我们逐步开发系统，可以不断地加入、删除或修改系统中的知识。
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作品专业信息
撰写目的和基本思路
- 当前汽车大多是出现故障时，才找专业人士进行维修，这样就带来了一些问题，首先是安全性问题，由于有些故障，其症状在短期内不会表现出来，而在一定条件下，就会突然出现，造成严重后果。其次是对汽车的损害。最后是维修费用的增加。在这种情况下，汽车的实时诊断就显得尤其重要。通过实时诊断，随时监测汽车的状况，可以及时发现出现故障的部件并给出维修建议。从而确保了乘客和车辆的安全，降低了维修成本。
科学性、先进性及独特之处
- 本系统是基于规则的汽车故障诊断专家系统，使用故障树分析法获取和组织知识，运用不确定性的正向演绎推理，不完整的故障码信息也能给出结论，增加了一个实例数据库，用于存储推理结果，避免了重复推理，提高了推理效率。
应用价值和现实意义
- 本课题研究成果可用于对道路上车辆故障的实时检测，及时发现汽车的故障，避免可能出现的事故。
学术论文摘要
- 针对目前汽车故障的复杂多样以及无法实时诊断的情况，提出了基于规则的汽车故障诊断专家系统。该系统运用汽车故障诊断专家的知识填充知识库，运用人工智能的理论，以产生式规则作为知识的表示形式，采用基于故障树的分析方法，运用正向推理，达到对汽车基本故障诊断的目的，实现对汽车实时故障的诊断。
获奖情况
- 本论文已在2010年02期的《湖北汽车工业学院学报》上发表。 [1]朱全,黄爱蓉,鲍娟.汽车故障诊断专家系统的设计与实现.湖北汽车工业学院学报, 2010,24(2):70-74.
鉴定结果
- 本作品完成了一个基于规则的故障诊断专家系统，可以用于对常见汽车故障的实时检测，具有广阔的应用前景。
参考文献
- [1] George F.Luger.人工智能—复杂问题求解的结构和策略[M].北京:机械工业出版社,2006. [2] 马鸣远.人工智能与专家系统导论[M].北京:清华大学出版社,2006. [3] 程晓章,吴昊.基于规则的柴油机故障诊断专家系统[J].合肥工业大学学报.2003,(4):619-622. [4] 李宏娟.基于规则和案例的压缩机集成故障诊断专家系统研究[D].湖南:湖南大学机械工程,2008. [5] 马小平,马妍,齐继东. 基于规则的专家系统在后勤装备编配中的应用研究[J]. 军事经济学院学报,2007,14(2):11-13.
同类课题研究水平概述
- 汽车故障诊断专家系统的研究早在20世纪70年代末就开始了，由于汽车内部结构越来越复杂，特别是随着现代汽车电控系统复杂度的不断增加，其故障诊断也向着高难度复杂化方向发展，比如1986年日本Nissan汽车公司研制的发动机电子集成控制系统的诊断专家系统。上述故障诊断专家系统在快速故障诊断、改善汽车修理质量和降低维修成本方面显示出了巨大潜力。早期汽车故障诊断专家系统的研究始终与动态信息处理紧密相关，并通过与电控单元ECU的数据信息交互，达到快速诊断系统故障的目的。如Yoo等开发了一个汽车ECU的诊断专家系统DIAS!，通过定电控单元的数据分析，结合专家诊断知识，实现对电控系统的故障诊断。1989年美国Venkat等首次将神经网络用于故障诊断中，并与基于知识的专家进行了比较，克服了传统诊断推理速度慢、不适应在线诊断的缺陷，获得理想的结果。20世纪90年代初期，汽车故障诊断专家系统研究对象的范围逐步扩大到各个汽车系统总成，并向多知识、多模型诊断方向发展。 国内在汽车故障诊断技术的研究方面起步较晚，始于20世纪80年代末。20世纪90年代中期后，国内的研究进入快速发展期，部分高等院校做了大量的研究工作，部分研究已达到国外同等水平。从整体上看，无论是知识表示方法，还是诊断推理方法，都呈现出多样化。在基于信号处理方面，从传统的傅里叶变换到小波分析，为故障诊断信号的预处理提供一条有效的技术路线。在基于知识处理方面，从传统的基于逻辑的诊断专家系统模型到集成模糊逻辑、实例和神经网络技术的诊断专家系统模型，仅仅经历了十来年的时间。总的来说，我国在汽车故障诊断专家系统方面的研究取得了一定的成果，具有广阔的发展前景。
