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第六章 故障诊断专家系统第六章 故障诊断专家系统6.1专家系统概述6.1.1专家系统的定义专家系统（Expert system简称ES）是人工智能的一个分支领域，在自然科学、社会科学、工程技术的各个领域得到了广泛的应用，是人工智能领域中最具有吸引力、最成功的研究领域。20世纪60年代中期，人工智能由追求通用的一般研究转入特定的研究，产生了以专家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统。1965年，斯坦福大学教授费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）开创了基于知识的专家系统这一人工智能研究的新领域。他与别人共同开发的根据化合物的分子式及其质谱数据帮助化学家推断分子结构的计算机程序系统DENDRAL，标志着专家系统的诞生。专家系统的发展可以分为孕育（1965年以前）、产生（19651971）、成熟（19721977）和发展（1978）四个阶段25。在70年代ES系统的成熟期，ES的概念与观点逐渐大众化，先后出现了一批较成熟的ES系统，主要是在医学领域，代表性的有MYCIN、CASNET、PROSPECTOR等ES系统。这一时期的ES系统与第一代系统相比具有：多数使用自然语言对话，多数系统具有解释功能，采用了似然推理技术。进入80年代后，专家系统的应用范围更加广泛，已扩展到军事、空间技术、建筑设计和设备诊断等方面。在设备的故障诊断领域中，近几年我国也开发了一些专家系统，主要是针对汽轮发电机组开发的故障诊断专家系统。水电机组的结构与运行原理同汽轮发电机组相似，但却有不同之处，因此水电机组故障诊断的研究即具有一定的理论基础，又具有很大的必要性。专家系统发展到现在，已经得到许多领域专家的认可，但是对于专家系统的定义到目前为止还没有一个统一的说法。一种意见认为：专家系统是利用具有相当量的公认、权威的知识来解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统，可以根据人为提供的数据、事实和信息，结合系统中存储的专家经验或知识，运用一定的推理机制进行推理判断，最后给出一定的结论和用户解释以供用户决策之用。持有另一种意见的人则认为：专家系统是一个具有知识库和具体计算机的系统，其知识库中的知识来源于某领域专家的技能和经验；可以对某一任务提出建议或给出合理的决策；能判断自己的推理路线并以简明的形式显示出来；常采用基于规则的程序设计。第三种意见认为：专家系统是一个使用知识和推理的智能计算机程序，它的目的是解决人类专家很难解决的一些问题；专家系统中的知识由事实和启发式信息构成，其事实构成了共享且为专家认可的知识信息体；专家系统的启发式信息则是一些独特的推理规则，如似然推理规则、优化猜测规则等。上述对专家系统的理解都有两个概念知识、推理和智能程序。因此可以引用专家系统创始人费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）的一段话来说明什么是专家系统：“专家系统是一个智能计算机程序，它利用知识和推理过程来解决那些需要大量的人类专家知识才能解决的复杂问题。所用的知识和推理过程可认为是最好的领域专家的专门知识的模型”。一般而言，专家系统具有如下特点：a) 象人类专家一样可以解决一些困难问题；b) 以知识为基础；c) 用适当的方式进行人机交流，包括使用自然语言；d) 具有专家水平的专门知识。专家系统所具有的知识面可以很窄，但针对某个特定领域，必须要有专家的水平；e) 具有符号处理的能力。专家系统能采用符号准确地来表示领域有关的信息和知识，并对其进行各种处理和推理功能，这里用符号表示的知识和信息超越了数据的范畴；f) 具有一般问题的求解能力。专家系统具有一种公共的智能行为，能做一般的逻辑推理、目标搜索和常识处理等工作；g) 具有一定的复杂度与难度。专家系统所处理的知识都是专门的领域知识。若领域问题不具有一定的复杂度与难度，就根本不需要专家来解决；h) 具有解释功能。专家系统在解题的过程中，应能解释获得结果的原因。这就是专家系统的透明性；i) 具有获取知识的能力。与人类专家一样能通过学习不断丰富自己的知识和扩充知识库，高级专家系统也应有进一步不断获取知识的能力；j) 具有自学的能力，能从系统运行的经验中不断总结新知识和更新老知识。目前，该能力还是停留在初级阶段，还没有找到更好地解决学习问题的方法；k) 具有较好的可扩充性与可维护性，因为专家系统一般都把程序的控制和推理机构与知识分离，相对地互相独立；专家系统是一种智能的计算机程序，而这种智能计算机程序不同于传统的计算机程序。专家系统可以表示为： 知识+推理=专家系统而传统计算机程序为： 数据+算法=程序专家系统与传统计算机程序的区别：a） 总体上说，专家系统是一种属于人工智能范畴的计算机应用程序，人工智能的各种问题的求解策略和方法都适用于专家系统。专家系统使用的求解方法不同于传统应用程序的算法。专家系统求解的问题是不良结构或不确定性的问题，而传统的程序求解的是确定的定规类问题。b） 从功能看，专家系统模拟的是人类专家在问题领域上的推理，而不是模拟问题本身。传统的程序是通过建立数学模型去模拟问题领域。c） 从组成结构上，专家系统解决问题有三要素：描述问题状态的综合数据库或全局数据库，存放启发式经验知识的知识库，以及对知识库中的知识进行推理的推理机。知识库的知识与领域专家密不可分，需要经常地补充和修正，它同推理机相互独立，增加了系统的灵活性。传统的计算机程序只有数据级和程序级两级结构，将描述算法的过程性计算信息和控制性判断信息一起编码在程序中，缺乏专家系统的灵活性。总之，专家系统是使用某个领域专家的领域知识来求解问题，而不是使用某些从计算机科学和数学中推导出的与领域相关性不大的方法来求解问题。6.1.2专家系统的结构专家系统是求解某一领域的智能计算级程序，因此专家系统应具备以下几个功能：a) 存储问题求解所需的知识。b) 存储具体问题求解的初始数据和推理过程中涉及到的各种信息，如中间结果、目标、子目标以及假设等等。c) 根据当前输入的数据，利用已有知识，按照一定的推理策略，去解决当前实际问题，并可以控制和协调整个系统。d) 能够对推理过程、结论或系统自身行为做出必要的解释，如解题步骤、处理策略、选择处理方法的理由、系统求解某种问题的能力、系统如何组织相管理其自身知识等这样既便于用户的理解和接受，同时也便于系统的维护。e) 提供知识获取、机器学习以及知识库的修改、扩充和完善等维护手段。只有这样才能更有效地提高系统的问题求解能力及准确性。f) 提供一种用户接口，既便于用户使用，又便于分析和理解用户的各种要求和请求。一个完整的专家系统必须具有以上的功能，因此可以决定一般的专家系统的结构。专家系统结构由三种结构：基本型、一般型和理想型。图6-1 专家系统的基本结构图6-1给出了基本型的结构，它包括两个主要部分：知识库和推理机。这种结构比较简单，知识工程师与领域专家直接交互，收集与整理领域专家的知识，将其转化为系统的内部表示形式并存放到知识库中；推理机根据用户的问题、求解要求和所提供的初始数据，运用知识库中的知识对问题进行求解，并将产生的结果输出给用户。图6-2给出了专家系统结构的一般型。以MYCIN为代表的基于规则的专家系统（Rule-based Expert system）采用了这种结构，是由所谓的产生式系统发展起来的，在目前专家系统建造中比较流行这种结构包括六个部分：知识库、推理机、综合数据库、人机接口、解释机以及知识获取程序。其中知识库、推理机和综合数据库是目前大多数专家系统的主要内容。图6-2专家系统一般型(1)知识库（Knowledge Base ,缩写KB）。用以存放领域专家提供的专门知识。这些专门知识包含与领域相关的书本知识、常识性知识以及专家凭经验得到的试探性知识专家系统的问题求解是运用专家提供的专门知识来模拟专家的思维方式进行的，这样知识库中拥有知识的数量和质量就成为一个专家系统中系统性能和问题求解能力的关键因素因此，知识库的建立是建造专家系统的中心任务。(2)综合数据库。用于存放关于问题求解的初始数据、求解状态、中间结果、假设、目标以及最终求解结果。(3)推理机（Inference Engine）。在一定的控制策略下针对综合数据库中的当前信息，识别和选取知识库中对当前问题求解有用的知识进行推理。在专家系统中，由于知识库中知识往往是不完全的和不精确的，因而其推理过程一般采用不精确推理(4)知识获取程序。在专家系统的知识库建造中用以部分代替知识工程师进行专门知识的自动获取，实现专家系统的自学习，不断完善知识库。(5)解释程序。根据用户的提问，对系统提出的结论、求解过程以及系统当前的求解状态提供说明，便于用户理解系统的问题求解，增加用户对求解结果的信任程度。在知识库的完善过程中便于专家或知识工程师发现和定位知识库中的错误，便于领域的专业人员或初学者能够从问题的求解过程中得到直观学习。（6）人机接口(Man-Machine Interface)。将专家或用户的输入信息翻译为系统可接受的内部形式，把系统向专家或用户输出的信息转换成人类易于理解的外部形式。监测子系统征兆获取模块征兆事实库机组参数库知识获取模块诊断知识库工作存储器推 理 机解释模块故障决策模块人机接口模块领域专家上述的两种专家系统的结构只是各应用领域类专家系统的基本和核心。对于水电机组的故障诊断专家系统而言，其组成除了上述六个部分外，还应该包括在线监测子系统、机组实际参数库、征兆事实库、信号分析程序、征兆获取程序、故障处理程序和监测数据库。图6-3水电机组故障诊断专家系统图6-3是水电机组专家系统示意图，图中各部分功能为：（1）机组参数库：用于存放机组有关的结构和功能参数（如水电机组的设计参数）以及机组过去运行情况的背景信息。（2）诊断知识库：诊断知识库是机组故障诊断专家系统的核心，也是影响机组故障诊断专家系统性能的瓶颈。其用于存放水电机组领域专家的各种与机组故障诊断有关的知识，包括机组征兆、控制知识、经验知识、对策知识和翻译程序。这些知识是由知识工程师和水电专家合作获取到的，并通过知识获取模块按一定的知识表示存入到诊断知识库中。（3）征兆获取模块：采用一定的征兆获取方法，对监测数据库中的数据进行分析，获取征兆。常用的方法为时域提取和频域提取。但亦可研究利用小波分析来提取故障征兆。（4）知识获取模块：知识获取模块负责对诊断知识库进行维护和更新，包括知识的输入、修改、删除和查询等管理功能及知识的一致性、冗余性和完整性等维护功能。同时，将机组发生的且以前没有遇到过的新情况补充到知识库中。（5）推理机：推理机是一组程序，用于控制系统的运行。利用诊断知识库的知识，并提取征兆事实库的事实按照一定的问题求解策略，进行推理诊断，最后给出诊断结果。诊断推理模块是诊断系统的关键，它的推理模式和推理依据对诊断的准确性起决定作用。它可分为：自动诊断和人工干预诊断。自动诊断不需要人工干预，所有过程均由系统自动完成，并最后给出诊断结果和诊断解释。人工干预诊断需要用户提问，获得更多的征兆信息，以便更精确地进行诊断，（6）解释模块：负责对用户提出的问题进行解释，并给出诊断依据。其是用户了解诊断结果并对诊断结果可靠性进行判断的依据。（7）故障决策模块：根据诊断结果给出系统应采取的措施。（8）人机接口模块：用于用户、专家和知识工程师与机组诊断系统进行交互。将用户输入的信息转换成系统能辨认的信息，同时将系统信息转换成用户易于理解的外部表示形式（图形、图表、表格、自然语言等）。6.1.3专家系统的分类专家系统可以按照多种不同的方法进行分类。按照推理控制策略分类，可分为正向推理专家系统、反向推理专家系统、元控制专家系统等。按照专家系统的应用领域来分类，可分为医疗专家系统、勘探专家系统、石油专家系统、数学专家系统、物理专家系统、化学专家系统、气象专家系统、生物专家系统、工业专家系统、法律专家系统、教育专家系统等。每个大类系统又可以分为若干个小类，工业专家系统按照对象不同可以分为汽轮机专家系统、压缩机专家系统、水轮发电机专家系统、FMS专家系统等。按照知识表示技术分类，可分为基于逻辑的专家系统（Logic-based Expert system）、基于规则的专家系统（Rule-based Expert system）、基于语义网的专家系统、基于框架的专家系统(Frame-based Expert system)等。其中比较有代表性的是MYCIN基于规则的专家系统。按照专家系统所解决的问题性质分为：a) 解释型。通过对采集到的数据进行分析，解释深一层的结构或内部可能情况等的系统。这个范畴包括语言理解、图像处理、信息解释和智能分析。语言理解系统HERASAY系统就属于这类系统。这类系统的特点是输入数据包含许多干扰因素。b) 诊断型。根据输入信号找出处理对象存在的故障，并给出排除故障方案的系统。此类系统主要应用于医学、电子、机械和软件等的诊断。例如，治疗细菌感染的系统MYCIN，计算机硬件故障诊断系统DART，旋转机械故障诊断专家系统DIVA。这类系统的特点是故障与现象之间一般没有一一对应关系。c) 预测型。根据处理对象过去和现在的情况推断未来的可能结果的系统。这个范畴包括天气预报、人口预演、交通预报、农业产量估计和军事预测等。这类任务的特点是事件和数据随时间变化。 d) 设计型。根据设计要求制定方案或图样的系统。这类问题包括线路设计、建筑物设计、财政方案设计等。这类系统的特点是设计要求与设计构件不匹配，并且多项设计要求之间存在重叠或隐含联系。e) 规划型。根据给定目标拟订行动计划的系统。这类问题包括自动程序设计、机器人、线路、通讯、实验和军事计划等。这类任务的特点是目标的描述通常是含糊的，目标与可行操作之间并不一定完全匹配，并且各种操作之间可能相互制约或抵消。f) 监测型。将监测对象的行为同期望行为进行比较，实施监测系统的工作。这类问题包括核电站、机场调度、病人监护等。例如，核反应堆事故诊断与处理系统REACTOR.。这类系统特点是实时性强，要求及时收集处理对象以各种方式发出的有意义的信号，快速鉴别信号异常原因，并及时准确地确定是否需要报警。g) 教学型。是诊断型和调试型的结合，主要用于教学和培训任务。这类专家系统不但能对领域知识进行传授，而且能对学生提问，指出学生回答中的错误，并进行解释、分析错误的原因以及指导纠正错误等等。h) 调试型。根据计划、设计和预报的能力，对诊断出的问题产生修正或建议，即给出已确认故障的解决方案。i) 维修型。根据纠错方法的特点，制定并执行已诊断出问题的修正计划。这类问题包括自动化、航天控制系统等。这类系统必须根据对象的特点，从多种纠错方案中选择最佳方案 j) 控制型。完成实时控制任务，它们大多是监测型与维修型的结合体。按照所采用的推理技术分类，可分为确定理论推理技术专家系统、主观Bayes推理技术专家系统、可能性理论据理技术专家系统、D/S证据理论推理技术专家系统等。按照专家系统的结构分类，可分为单专家系统和群专家系统(亦称协同式多专家系统)。而群专家系统按其组织方式又可分为主从式、层次式、同僚式、广播式以及招标式等。对于确定的专家系统，可能属于一类专家系统，也可能属于两种或两种以上。它们之间是互相交叉，兼有多种类型的功能。上述专家系统的分类只是为了更好地理解专家系统。水电机组专家系统的示意图如图6-3，在求解问题的分类上，它具有解释型、预测型、监测型、诊断型、调试型以及维修型的全部或部分功能。6.1.4水电机组专家系统的发展与研究水电机组故障诊断系统所采用的方法有模糊逻辑法、故障树分析法、专家系统、神经网络等。其中专家系统的研究是应用热点，而且专家系统与其它诊断方法相比具有很大的优点。a) 适应性强。专家知识在任何计算机硬件上都是可利用的，专家系统是专家知识的集成体。b) 持久性。专家知识是持久的，不像领域专家那样会退休，或者死亡，专家系统的知识会无限地持续，而且可以不断地更新学习。c) 低成本。提供给用户的专家知识成本非常低。d) 具有很大的经济效益和社会效益。e) 低危险性。专家系统可用于噪声大的环境。f) 响应快。迅速或实时的响应对某些应用来讲是必要的依靠所使用的软件或硬件，专家系统可以比专家反应得更迅速和更有效某些突发的情况需要响应得比专家更迅速，因此实时的专家系统是一个好的选择。g) 高可靠性。专家系统可增强运行人员正确决策的信心。这是由专家系统提供一个辅助解释、决策观点得到的。此外，专家系统还可协调多个专家的不同意见。不过，当专家系统是由某一个专家独自编程设计的，那这个方法有可能失效。如果专家没有犯错误的话，专家系统应该始终与专家意见一致。h) 专家知识复合。复合专家知识可以做到在一天之内的任何时候同时和持续地解决某一问题。由几个水电领域专家复合起来的知识，其专家水平可能会超过一个单独的专家。i) 具有解释、说明功能。专家系统能明确、详细地解释导出结论的推理过程，但是对于专家或其它人员有可能会对详细步骤说明感到厌烦、不情愿甚至可能没有能力去这样做。明确、详细的解释有利于用户做出正确的决策。j) 响应过程稳定、完整。在实时和突发情况下，领域专家可能由于压力或疲劳而不能高效地解决问题，甚至可能会导致错误的决策。专家系统是一个智能的计算机程序，它的响应稳定。k) 智能知识库。专家系统能以智能的方式来存取一个知识库或数据库，同一领域内不同专家开发的知识库可以互相融合。l) 知识系统化。开发专家系统的过程中，专家知识必须以精确的形式输入到计算机中，所以领域知识要被明确地了解而不是被隐含于专家的脑海中。这样，对领域知识正确性、一致性和完整性的检查，把知识进行了系统化。由于专家系统的优越性，对它的研究开展得也比较多。在水电机组故障诊断领域中，对专家系统的研究开展得比较晚，而且开发出来的专家诊断系统是非自主性，需要人为的参与和干涉。同其它领域的专家系统一样，水电机组故障诊断专家系统研究的主要有五个方向。（1）故障机理的研究故障机理的研究就是研究故障发生的原因、故障传播的途径、故障发生的特征等。（2）知识获取知识获取就是研究如何将专家头脑中的领域知识转移和转换到计算机中，这一步骤是诊断专家系统的瓶颈。知识获取是专家系统中最重要的研究课题。（3）知识表示知识表示是用计算机能够接受并处理的符号和方式来表示领域专家的知识，它是交叉于人工智能与认知科学之间的一项重要研究课题。它不仅涉及到信息以何种方式存放于人类大脑，而且研究大量知识在符号计算中以如何形式进行描述。（4）不确定性推理不精确、不完全、概念模糊等统称不确定。不确定推理是指依据不确定的证据和事实，利用不确定的知识、通过不确定的推理过程，推得不确定但近似合理的结论。不确定推理的主要研究内容是在基本的推理方法基础上，研究不确定测度的表示方法与理论，以及不确定测度在推理过程中的传播与控制。（5）推理控制策略控制策略指推理按什么次序来进行，其涉及到问题求解领域的规划与控制，涉及在解的过程中如何和何时选用知识库中的知识。上述五个是主要的研究课题，但是对于故障诊断专家系统而言，还有其它领域需要深入的研究，如专家系统的解释机制、专家系统的构造、知识库的管理与维护等。故障诊断专家系统随着其它相应科学技术的发展，也在不断地发展。由原来的单模式专家系统向集成式专家系统发展，根据专家系统的不同子系统和不同问题特点采用不同的推理模式，甚至采用混合推理模式，不同的推理模式发挥不同的作用，从而达到快速准确地求解问题。未来的故障诊断专家系统是基于网络的远程诊断系统。现在的诊断专家系统是面向单机组、单电厂，随着远程技术的完善和web网的普及，专家系统将向网络化发展。知识库、综合数据库等可以实现资源共享，从而加速了知识库、综合数据库等的建造和维护。6.2知识表示水电机组故障诊断专家系统的研究致力于在水电机组的故障诊断领域内建立高性能智能程序，其实质就是把水电机组的故障诊断领域问题求解有关的知识有机地结合到程序设计中，使程序能够像水电专家一样进行推理、学习、解释，实现问题求解。诊断专家系统的研究和设计重点在于知识处理，包括知识的获取、表示和运用三个核心环节。知识表示主要研究用什么样的方法将求解问题所需知识存储在计算机中，开发操作这些知识的推理过程，使知识表示和运用知识的推理控制相融合，便于计算机处理。在故障诊断专家系统中，知识表示模式的选择不仅对知识的有效存储有关，也直接影响着系统的知识获取能力和知识的运用效率，因而，知识表示是知识工程中最基本的问题之一，也是专家系统研究的最热门课题。6.2.1概述知识是专家系统的核心。机组故障诊断专家系统的性能取决于系统所拥有知识的质量和数量。系统的工作过程是一个获得知识并应用知识的过程。（1）数据 知识处理中的数据比数学中的数据具有更广泛的含义。我们把数据确切地定义为“客观事物的属性、数量、位置及其相互关系等的抽象表示”。 例如，符号10，12，1010，A等都可表示数据“十”，它既抽象地表示振动幅值10（），也可表示轴承温度升高10度。（2）信息我们定义信息为“数据所表示的含义(或称数据的语义)”。信息是对数据的解释。是加载在数据之上的。反过来说，数据是信息的载体。“10”抽象地表示振动幅值10（），也可表示轴承温度升高10度。这说明同样一个“数据”在不同的场合可以有不同的解释，或者说负载着不同的信息。一个信息可用一组叙述词及其值来描述： (叙述词1：值1，叙述词n；值n)它描述一件事、一个物体或一种现象的有关属性、状态、地点。例如，“水电机组顶盖振动剧烈”可描述为“物体：水电机组，部位：顶盖，状态：振动，程度：剧烈”。（3）知识所谓知识是人们在改造世界的实践中所获得的认识和经验的总和，它是人类进行一切智能活动的基础。有了知识，人类才可以处理各种问题。关于知识的确切定义至今尚未形成，比较有代表的几种定义方式有；a) E.A.Feigenbaum的认为知识是经过整理、加工、解释和转换的信息。b) F.Hayes-Roth的认为：知识事实十信念十启发式。知识的定义虽然有不同形式，但都可以由F.Hayes-Roth提出的三维空间来描述，如图6-4所示，知识的范围，从具体到一般；知识的目的，从说明到指定；知识的有效性，从精确到不精确。知识按照层次可分为：元知识、领域知识、信息、数据。数据是最底层的知识形式，信息是数据所表示的含义。领域知识是指故障诊断专家系统在进行故障识别时所用的知识，主要是专家的启发性经验知识，表示诊断对象的故障和故障识别之间的对应关系。148图6-4 知识表示 图6-5 知识层次编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第177页 共39页下例就是领域知识：if 300500Hz then 水轮机气蚀if （0.250.50）转频 then 机组涡带振动if 2倍电流频率 then 发电机定子合缝松动最高层是元知识（Metaknowledge）。元知识是关于如何有效地选择和使用领域知识的知识，它是关于知识的知识。一个水电机组故障诊断专家系统可以设计为具有几个不同型号机组的知识，元知识可以决定具体对待对象时应用那个知识库。比如：设计有混流式、轴流式、贯流式水轮机时，诊断混流式水轮机时，就要选择混流式知识库。通常把元知识分为两类。一类是关于我们知道知识的知识，这类知识刻划了领域知识的内容和结构的一般特征如知识产生的背景、范围、可信程度等等；另一类是关于如何运用知识的知识，如在问题求解当中所采用的推理方法，为解决一个特殊任务而必须完成的活动的计划、组织和选择方面的知识近年来，元知识的开发与运用逐渐引起了人们的重视。其是提高专家系统性能的一种有效途径，并成为新一代专家系统的一个重要标志。知识可分为先验知识和后验知识。先验知识（Priori）来自于拉丁文，意思为“超前的”。这种知识不依赖于感觉器官而获得的知识。例如，水轮机将水能转换为机械能是遵循能量守恒定律的。与先验知识相反的是由感觉器官所获得的知识，即后验知识。后验知识的正确与错误可以用感觉经验来证明。知识可以进一步划分为过程性知识(Procedural knowledge)、说明性知识(Declarativeknowledge)和默认性知识(Tacit knowledge)。过程性知识常常是指知道如何做某事，例如知道如何调整水轮机导叶开度来保证一定的出力。说明性知识是指知道某事是对的还是错的，它常用说明语句的形式来表达知识，例如“机架振动过大时，可调整出力”。默认性知识由于不能用语言来表达，常被称作无意识的知识(Unconscious knowledge)。知识按其含义大致可分为：事实、规则、规律、推理方法。事实是对客观事物属性的值的描述。一般这种知识中不含任何变量，可以用一个值为“真”的命题来表达。例如“水是可压缩的”，“水轮机转速是135（r/min）”等都是事实。规则是可分解为前提(或条件)和结论(或动作)两部分的那种能表达因果关系的知识，一般形式为：如果A则B，其中A表示前提，B表示结论。规律是事物之间的内在的必然联系。在上述形式的规则里，根据其适用范围，可细分为(前提或结论中)不带变量的规则和带变量的规则两种，我们一般把带变量的规则称为规律，规则中的变量一旦被实例替换为一个具体值，规律就变成一条具体的不带变量的规则。推理方法是一种很重要的知识，它可以从已知的知识推出新知识。推理方法包括：演绎推理、归纳推理、联想和类比、综合与分析、预测、假设与验证、直觉与灵感。从知识的确定程度来分类，知识可分为确定性知识和不确定性知识两类。确定性知识可以用经典逻辑命题(有唯一真或假的陈述语句)来描述，是一类“非真即假”的知识。反之，若知识并非“非真即假”，可能处于某种中间状态，这种知识称为不确定知识，这类知识往往要用模糊命题或模态命题来表达,，例如“水导摆度过大”。从知识的应用范围可分为一般知识与专业知识两类。一般知识包括领域问题求解有关的定义、事实和各种理论方法。这种知识为领域内专业人员一致接受、认可，并且往往已收录在教科书或参考书中。专业知识是那种在已发表的文字材料中难以找到的知识，是凭经验获取的启发性知识。一个专家正是由于他具备了专业知识，才使得遇到复杂问题时能够做出高水平的分折、猜测、识别出有希望的求解途径，并有效地处理不完全、不精确甚至有错误的数据，从而解决难题。获取和更新、组织专业知识是建造专家系统的中心任务。知识按使用范围可分为：公共知识（public knowledge）和私有知识(private knowledge)。公共知识是指进行故障诊断时所需的一般知识和方法，其包含已被广泛应用的定理、经验性知识等。私有知识是指只有专家自己经过长时间的实践摸索积累的大量经验性知识。例如：在定转速的条件下，轴承振动量的一倍频幅值大且相位稳定，专家就可以马上判定机组存在不平衡故障。私有知识使得专家系统的智能性更高。从知识在问题求解过程中的作用可分为静态知识和动态知识两类。静态知识主要指对象性知识，是关于问题领域内事物的事实、关系等，它包括了事物的概念、事物的分类、事物的描述等。动态知识是关于问题求解的知识，它常常是一种过程，说明怎样操作已有的数据和动态知识以达到问题的求解，是反映动作过程的过程，如一个问题领域内关于推理路径的方向、推理过程、可理解性等方面的知识、启发性方法等。知识按表示的形式可分为：陈述性知识和过程性知识。陈述性知识用于描述事实性知识，知识描述是静态的。过程性知识用于描述控制策略，说明知识的使用过程，表示形式就是含有一系列操作的计算机程序，知识描述是动态的。知识具有非常深广的内涵，从不同的角度有不同的分类，但是知识都具有如下的属性。a) 真假性。知识是对客观事物及客观世界的反映，它具有真假性，可以通过实践检验其真伪，也可以通过逻辑推理证明其真假。b) 相对性。一般知识不可能无条件的真，即其绝对正确；但也不可能无条件的假，即绝对谬误，都是具有相对性的。在一定条件下或特定时刻为真的知识，当时间、条件或环境发生变化时可能变成假。c) 不完全性。知识往往是不完全的。这里不完全大致分为条件不完全和结论不完全两大类。d) 具有模糊性和不精确性。现实中知识的真与假，往往并不总是“非真即假”，可能处于某种中间状态，即所谓具有真与假之间的某个“真度”，即模糊度和不精确度。例如“水头低了，水轮机的出力就小了”。“低了”，“小了”都是一些模糊概念。在知识处理中必须应用模糊数学或统计方法等来处理模糊的或不精确的知识。e) 可表示性。知识作为人类经验存在于人脑之中，虽然不是一种物质东西，但可以用各种方法表示出来。一般表示方式包括符号表示法、图形表示法和物理表示法。f) 可存储性、可传递性和可处理性。既然知识可以表示出来，那么就可以把它存储起来；知识既可以通过书本来传递，也可以通过教师的讲授来传播，还可以通过计算机网络等来传铅，知识可以从一种表示形式转换为另一种表示形式：知识一旦表示出来，就可以同数据一样进行处理。g) 相容性。相容性是关于知识集合的一个属性即存在于一体(如专家系统的知识库)识之入应该是相互不矛盾的即从这些知识出发，不能推出相互矛盾的命题。6.2.2知识表示知识表示法又称知识表示模式。知识表示是ES研究中的一个基本问题。什么是知识表示呢？一般认为知识表示是描述客观世界的一组约定，是知识的形式化或符号化的过程。知识表示方法是研究各种数据结构的设计，并把一个问题领域的知识通过这些数据结构结合到计算机系统的程序设计过程中。知识表示方法的好坏对知识处理的效率和应用范围影响很大，对知识获取和学习机制的研究也有直接的影响。知识的表示往往与知识的获取和知识的运用结合起来研究，以求知识处理的最佳效果。选择合适的知识表示方法要考虑以下几个方面的因素：a) 准确性和一致性。表示方法应具备良好的定义的规则保证推理的正确性，所表示的知识之间不应出现自相矛盾，以便能明确的表示各类知识。b) 独立性。表示方法对于各类知识的表示机制应该是尽可能避免重复或冗余，使表示方法简单明了。c) 易理解性。所表示的知识应易读、易懂、便于知识获取、知识库检查、修改及维护。d) 可访问性。应能有效地利用知识库中的知识。e) 可扩充性。应能方便、灵活地扩充知识库。f) 完备性和弱完备性。应能正确地、有效地将问题求解所需的各类知识表示出来。近年来，知识表示作为人工智能领域中一个专门被研究的课题发展很快。专家系统中的各种知识表示方法大致可分为两类；陈述性知识表示法和过程性知识表示法。陈述性表示法，把知识表示成为一个静态的事实集合。并附有处理它们的一些通用程序。过程性表示法，将一组知识表示成如何运用这些知识的过程，粗略地说，一个子程序或一个函数可以是某种知识的过程性表示。陈述性表示的优点是；形式简单，采用数据结构表示知识，清晰明确，易于理解，增加了知识的可读性，模块性好，减少知识间的联系，便于知识的获取、修改和扩充。其缺点是：陈述性表示的知识不能直接执行，需要其它程序解释它的含义，因此执行速度较慢。过程性表示的优点是：过程性表示的知识可以被计算机直接执行，处理速度快；便于表达如何处理问题的知识；易于表达怎样高效处理问题的启发性知知识。其缺点是：不易表达大量的知识，且表示的知识难于修改和理解；适合于表示确定性知识；适合于处理完整、准确的数据。专家系统的知识表示从表示方法上主要有状态空间法、Petri网、神经网络、语义网络、产生式规则、框架结构法、脚本（Script）表示和谓词逻辑等多种知识表示方法。6.2.2.1逻辑表示逻辑模式是最早广泛用于知识表示的模式，它能够通过计算机作精确处理，其表现方式和人类自然语言又非常接近。逻辑表示法是人工智能中使用较多的知识表示方法，其中一阶谓词表示法应用最为广泛，这种方法主要用于自动定理证明、问题解答等领域。目前，使用逻辑表示法建造的专家系统还不多见，但随着基于一阶谓词逻辑与归结原理的PROLOG(Programming in logic)语言的推广，使用这种表示方法的专家系统逐渐多起来。谓词逻辑的合法表达式也称为合式公式wff(well formed formula)公式，合式公式由原子公式、连接词和量词组成的，下面分别加以介绍。所谓谓词是刻划个体的性质或几个个体间关系的模式。一般地，包含n个个体变元的谓词叫n元谓词，如P(x1,x2,xn)是n元谓词从逻辑角度来讲，一个命题是相应谓词个体变量取为某个固定值所得如，定义谓词P(X)：x是故障，则P(定子松动)表示是故障；定义谓词R(x，y，：z)：x+yz则R(2，3，5)表示“2加3等于5”。进一步，我们可以用逻辑联结词(合取)、(析取)、 (非)、(蕴含)等把一些简单命题组合成复杂命题来表示复杂的知识或事实。例如，“导叶开度大流量大”这样一句话，通过定义谓词：A(x)：x导叶开度大，B(y)：y流量大，可以表示为：A(x) B(y)。逻辑表示法的表达能力是很强的，它所表达的范围依赖于原子谓词(不含任何联结词和量词的谓词)的种类和语义，形式上任一谓词合式公式都是由原子谓词经联结词的连接和两种量词的约束而组成的。谓词合式公式可以归纳定义如下：a) 原子谓词是谓词合式公式的基本单位。b) 若A是谓词合式公式，则也是谓词合式公式。c) 若A和B都是谓词合式公式，则A和B与逻辑连接词之间的组合也是谓词合式公式。d) 只有有限次复合的合式公式才是谓词合式公式。原子公式是最基本的合式公式，它由谓词，括号和括号中的项组成的，其中项可以是常量，变量和函数。例如“立式机组的发电机在水轮机上面”。这一事实可以用原子公式表示为： ON(stand(GENERATOR, TURBINE)其中，GENERATOR和TURBINE是常量，用英文大写字母书写，表示个体。ON(在上)是谓词，用英文大写字母书写，表示GENERATOR和TURBIN的关系。Stand是函数，用英文小写字母书写，表示GENERATOR和TURBINE的类型。逻辑模式的主要优点可归纳以下几点：a) 符号简单，描述易于理解。b) 自然、严密、灵活和模块化。c) 具有严密的形式定义。d) 每项事实仅需表示一次，且利用定理证明技术可以从老的事实推理出新的事实。其主要缺点是：a) 难于表示过程式知识和启发式知识。b) 由于缺乏组织原则，利用该方法表示的知识库难于管理。c) 由于弱证明过程，当事实的数目增大时易产生组合爆炸。用逻辑模式求解一个问题的全过程是：a） 用谓词演算将问题形式化。b） 在逻辑表示的形式上建立控制系统。c） 证明从初始状态到达终结状态（目标）。6.2.2.2框架表示法框架表示法是1975年由美国麻省理工学院提出的，框架一经提出后、得到了人工智能领域的广泛重视与研究。这种表示模式一定程度上能正确地体现人的心理反应；另一方面适合于计算机处理，是一种较好的知识表示方法。框架是把某一特殊事件或