油液監測技術研究方向分析（中）
開發油液檢測診斷系統。盡管國內外都在積極開發基于油液監測的故障診斷專家系統，但真正能夠應用于生產實踐、對實際故障進行智能診斷的專家系統并不多見。其根本原因在于知識庫的建立不完備，即獲取的領域知識不夠豐富。這種現狀主要是由一下三個方面的因素造成。
a. 基于油液監測的診斷技術種類多樣，使得診斷信息不但數據量大而且紛繁復雜。通過不同油液監測手段所獲得的信息之間又缺乏必然的邏輯關系。對這些信息和數據無論是進行管理還是應用，都是一件費時費力的事情。如對柴油機這樣自身結構和運行環境都十分復雜的設備，各種油液監測技術所獲得的診斷信息其直接表現更顯繁瑣散亂和難以理清頭緒。
b. 基于油液監測的故障診斷知識和信息大多是非結構性的，很難用數學語言清楚而嚴格地加以描述。若想進一步將這些知識、信息以及相互關系函數化、方程化并映射成計算機程序，則更是不易。
c. 油液監測試驗裝備有限，導致試驗數據的來源單一，所包含的信息不充分，不能滿足診斷推理的要求。
由于上述原因，現有的一些故障診斷專家系統在獲取領域知識、診斷規則以及在建立知識庫時主要呈現出以下缺陷。
a. 為了便于分析，信息和數據的獲取對象均知識某一種型號或幾種相近型號的機械，因而獲取的領域知識和診斷規則也只能適用于這幾種很有限的機型，缺乏必要的可移植性。
b. 由于獲取的信息和數據之間并無明顯的邏輯關系，再次基礎上整理出的部分領域知識和診斷規則是純經驗性的，既不能對其進行理論推導，又不能將這些信息進行推廣擴充。
c. 雖然部分獲取的領域知識和診斷規則是經過系統分析和嚴格的理論推導獲得的，但計算過程繁冗，難于被一般技術人員理解和接受。
由此可見，要提高故障診斷專家系統的實用效率和智能化程度，迫切需要尋求到一種合理的獲取領域知識和簡歷知識庫的方法。這種方法應該立足于原始試驗數據，既結合了專家的經驗知識，又經過了周密的理論推導，這樣建立的知識庫才能具備較高的正確性和完備性。
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