[科普中国]-多故障可测系统

简介

多故障可测系统是指系统是故障检测系统能同时检测到多种故障。从广义上说，多故障可测系统是一种专家系统，即系统已经集成了一些机器学习算法，用于对故障的检测和分类。多故障可测系统可以更早发现系统故障及检测效率和结果更好。

故障检测计算机系统故障检测包括操作系统、文件结构、软件系统特征等方面的内容，同时还涉及硬件知识，检查时既要进行动态的通电检测，又要进行静态的断点检测。作为计算机技术人员，关键是在掌握相关知识的前提下，对故障分析有清晰的思路和准确的判断能力。计算机故障的检测步骤：

1、区分是软件故障还是硬件故障

当加电启动时能进行自检，能显示自检后的系统配置清况，则计算机系统的硬件基本上没有什么问题，故障的原因是软件引起的可能性比较大。

2、具体确定是操作系统还是应用软件故障

若是系统软件故障则可能需要重新安装操作系统，若是应用软件故障则应该调整应用软件安装

3、硬件故障的检查步骤

若是硬件故障则需要首先分清主机故障还是外部设备故障即从系统到设备，再由设备到部件；由系统到设备是指计算机系统发生故障后要确定主机、键盘、显示器、打印机、硬盘和软驱等是哪一个设备出问题。同时要注意关联部分的故障1。

专家系统专家系统（ES）是人工智能领域最活跃和最广泛的领域之一。自从1965年第一个专家系统Dendral在美国斯坦福大学问世以来，经过40年的开发，各种专家系统已遍布各个专业领域。目前，专家系统得到了更广泛的应用，并在应用开发中得到进一步发展。专家系统定义为：使用人类专家推理的计算机模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题，并得出与专家相同的结论。简言之，专家系统可视作“知识库”和“推理机”的结合。显然，知识库是专家的知识在计算机中的映射，推理机是利用知识进行推理的能力在计算机中的映射，构造专家系统的难点也在于这两个方面。为了更好地建立知识库， 兴起了 “知识表示” 、 “知识获取”、“数据挖掘”等学科；为了更好地建立推理机兴起了“机器推理”、“模糊推理”“人工神经网络”、“人工智能”等学科2 。

基于规则的专家系统基于规则的专家系统是目前最常用的方式，主要归功于大量成功的实例，以及简单灵活的开发工具。它直接模仿人类的心理过程，利用一系列规则来表示专家知识。例如对动物的分类：

（1）IF（有毛发or能产乳）and（（有爪子and有利齿and前视）or吃肉）and黄褐色and黑色条纹，THEN老虎

（2）IF（有羽毛or（能飞and生蛋））and不会飞and游水and黑白色and ？，THEN企鹅

这里，IF后面的语句称为前项， THEN后面的语句称为后项。前项一般是若干事实的“与或”结合，每一个事实采用对象-属性-值 （OAV） 三元组表示。根据值的选择不同，可将属性

分为3类。

（1是非属性，例如“有爪子”，该属性只能在{有、无}中二选一；

（2列举属性，例如“吃肉”，该属性只能在{吃草，吃肉，杂食}中选择；

（3数字属性，例如“触角长度3.5 cm”，“身高1.5 m”，“体重32 kg”等。

上述规则是通过专家集体讨论得到的。这样形成的规则存在以下3个缺点：需要专家提出规则，而许多情况下没有真正的专家存在；前项限制条件较多，且规则库过于复杂。比较好的解决方法是采用中间事实。例如，首先确定哺乳动物、爬行动物、鸟类动物，然后继续进行划分；在某些情况下，只能选取超大空间的列举属性或者数字属性， 此时该属性值的选取， 需要大量样本以及复杂的运算。因此，更倾向于采用一套算法体系，能自动从数据中获得规则。决策树算法基本能够满足知识工程师的需要。较好的决策树算法包括基于信息增益的ID3、C4.5、C5算法，基于Gini索引的CART算法。

基于案例的专家系统基于案例推理的专家系统，是采用以前的案例求解当前问题的技术。首先获取当前问题信息，接着寻找最相似的以往案例。如果找到了合理的匹配，就建议使用和过去所用相同的解； 如果搜索相似案例失败，则将这个案例作为新案例。因此， 基于案例的专家系统能够不断学习新的经验，以增加系统求解问题的能力。例如：一种基于案例的模糊推理技术，用于定性预测环境影响评估风险。基于RFID的案例管理系统，用于对流行产品开发过程中的仿照布样进行估值。基于案例推理的专家系统的难点是，如何从案例库中寻找与当前问题条件最匹配的一个案例。最常用的匹配技术是最近邻法，k-近邻法， 径向基函数网络等。然而， 过大的案例库会导致系统搜索时间过长，因此，往往需要进行预处理，删去过分相似的案例。

故障诊断利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。故障诊断的主要任务有：故障检测、故障类型判断、故障定位及故障恢复等。其中：故障检测是指与系统建立连接后，周期性地向下位机发送检测信号，通过接收的响应数据帧，判断系统是否产生故障；故障类型判断就是系统在检测出故障之后，通过分析原因，判断出系统故障的类型；故障定位是在前两部的基础之上，细化故障种类，诊断出系统具体故障部位和故障原因，为故障恢复做准备；故障恢复是整个故障诊断过程中最后也是最重要的一个环节，需要根据故障原因，采取不同的措施，对系统故障进行恢复。