dcs故障诊断专家系统中知识自动获取的研究

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1、http://www.paper.edu.cnDCS故障诊断专家系统中知识自动获取的研究许颖原俞金寿华东理工大学自动控制系,上海市(200237)email:atomyuanjin@163.com摘要：本文着重叙述了在开发DCS故障诊断专家系统中研究成果——知识自动获取系统，与目前最常用的开发工具不同，在设计、开发本系统中采用了最新的数据库软件来作为开发工具，并对新系统中知识输入的步骤、知识输入界面及知识输入的方法作了介绍。关键词：专家系统，知识，数据库，机器学习1.引言[1]专家系统是人工智能一个重要的研究领域，近年来获得了很大的发展，广泛应用于各个领域。专家

2、系统是基于知识的启发式推理系统，根据一个或多个专家所提供的特殊领域知识进行推理，模拟人类专家在决策过程中的思维方法，以此解决复杂的工程和非工程问题。因此对于专家系统来说，知识是非常重要的，一个成功的专家系统，必须具有一个好的知识库以及一套良好的知识获取和管理系统。其中知识的获取占据重要地位，因为如果不能很好地解决知识的获取问题，知识的管理维护就无从谈起，新的知识无法充实到知识库中，从而最终导致专家系统的失败。然而，知识的获取是十分困难的，被公认为是一个“瓶颈”，尽管随着计算机技术的发展以及很多专家学者的努力，取得了一定的进展，但离问题的真正解决还有很大的差距。在

3、为某石油化工总厂所研制的DCS故障诊断专家系统中，遇到了同样的问题，为了能够较好地解决这个问题，对知识的自动获取进行了研究，取得了一定的进展，针对所使用的专家系统工具（Eclipse），开发出与之相配套的知识自动获取系统，从而大大提高了知识获取的能力及输入知识的正确性，同时还能够对知识库进行维护，确保知识库的可靠性，使专家系统的开发周期大为缩短。2．知识获取概述知识的获取主要涉及：领域专家、资料、书本、数据库以及知识工程师，其中领域专家是知识的主要来源，知识工程师的作用是帮助领域专家对知识进行组织，将这些知识提炼整理成一定的表达形式，输入到知识库中。[2]知识的

4、获取主要有三种形式：人工获取、半自动获取和自动获取（机器学习），对于专家系统，知识的自动获取是最理想的，当然也是最困难的。因为在自动知识获取中，领域专家1.本课题得到教育部博士点基金的资助，20030251003.-1-http://www.paper.edu.cn面对的是自动知识获取系统，按照其提供的格式和步骤，将知识输入到系统中，而不象人工获取及半自动获取那样，领域专家面对的是知识工程师，他们回答知识工程师所提出的各种问题，然后由知识工程师根据回答的内容进行整理，再将其按一定形式输入到知识库中。对于人工获取和半自动获取来说，所获得知识存在的错误较多，因为在这

5、两种方法中，对知识工程师的要求很高，一方面知识工程师必须掌握知识获取的各种手段以及知识的处理方法，另一方面他还需要熟悉领域专家所处领域的知识，提出具有较强针对性的问题，并能正确理解领域专家回答的问题，否则将影响所获取知识的正确性，所以为了弥补这个缺陷，就必须不断反复对知识库进行验证，因此采用人工知识获取和半自动知识获取所开发的专家系统，一般研制周期较长，其中知识的获取在所有的工作量中占据了相当大的比例。采用自动获取方法，由于知识的输入是由领域专家完成的，减少了知识工程师这一中间环节，从而使知识获取的效率和所获取知识的准确性大大提高，虽然知识库同样需要验证，但由于

6、工作效率的提高，研制周期大大缩短。在这过程中，知识工程师并没有失去作用，其主要作用是与领域专家合作，根据所提出的要求，将主要精力用于开发友好的知识输入界面，编制相应的知识库维护程序，尽可能简化各种操作，提高知识获取的效率和准确性。根据查询，目前开发知识自动获取系统较多采用的是神经元网络等方法，但采用数据库软件作为开发工具却比较少见，然而对于Eclipse、OPS5、CLIPS等专家系统工具，采用数据库软件尤其是最新的中文版VisualFoxPro6.0具有明显的优越性：1）首先易于汉化，可以用中文将提示和解释输入知识库，使国内操作者在使用专家系统时，易于理解。知

7、识输入系统的界面也可以全部采用中文开发，使领域专家在输入知识时更方便。2）VisualF0xPro6.0具有很强的数据库管理能力，有多种数据输入方法。数据库表与表单沟通方便，表单中领域专家输入的内容能够非常容易地保存在数据库表中，便于管理。针对故障诊断以及所使用专家系统工具（ECLIPSE）的特点，决定采用VisualFoxPro来开发相应的知识库系统。3．知识获取的步骤[3]知识获取一般都要经历五个步骤（如图1所示）：问题识别、概念化、形式化、实现和测试。在所开发的知识获取系统中，根据DCS故障诊断的特点，则分成四个步骤：(1)将故障诊断的经验画成流程框图。(

8、2)将流程图转化为决策树