專家系統是一種用來對人類專家的問題求解能力建模的計算機程序。它是一個智能程序系統，內部含有大量的某個領域專家水平的知識和經驗，能夠利用這些知識和方法來處理該領域的問題。

專家系統具有：啟發性——不僅能使用邏輯性知識，還能使用啟發性知識；透明性——能向用戶解釋它們的推理過程，還能回答用戶的一些問題；靈活性——系統中的知識便于修改和擴充；推理性——系統中的知識必然是一個漫長的測試、修改和完善過程。隨著計算機技術的發展，專家系統（Expert System）已廣泛應用于各種故障檢測領域。由于它所具有的啟發性、透明性、靈活性、推理性等諸多優點，因而更適合于雷達等軍事電子裝備的維護和維修。

圖1 專家系統原理圖

由于某些雷達結構復雜，故障發生率高，檢測難度大，在現場分析、判斷和處理這些故障時，主要依賴維修人員的經驗，維修質量和效率往往難以得到保證。因此，開發故障檢測專家系統，以提高故障檢測的經濟性和可靠性。

專家系統的原理結構
圖1所示為專家系統原理圖，圖2為低層診斷模型。

圖2 低層診斷模型

以低層診斷為基礎，推理機結合部件故障知識進行推理診斷，得到高層故障假設結論；若假設故障被確認，元知識庫啟動推理機，從假設結論出發，再利用目標級故障知識推理診斷，直到得出結論（見圖3）。

圖3 高層故障診斷模型

系統組成及工作流程
1 故障檢測專家系統組成
故障檢測專家系統組成如圖4所示。專家系統是一種包含知識和推理的智能計算機程序系統，通常由知識庫、推理機、人機接口、綜合數據庫、知識獲取模塊以及解釋程序組成。

圖4 故障檢測專家系統組成

知識庫是一個獨立的實體，是專家系統的核心組成部分，它用于存儲從專家那里得到的關于某一特定領域專門知識和經驗。知識庫所存儲的知識都屬于比較穩定通用的專家領域知識和規則，一般包含專家知識、領域知識和元知識。其中，專家知識是領域專家從長期工作實踐中獲得的經驗性總結；領域知識是指一種廣泛公用的知識，包括書本上的知識及一些一般性常識；元知識是利用知識進行推理的知識。

推理機是人類專家思維機制的一種算法表示和機器實現，包括推理機制和控制策略，是根據知識庫進行各種搜索和推理的程序模塊，用于控制系統的運行和執行各種任務。其中，推理部分是運用已有的知識和規則去推理，以謀求新的結論，而控制策略部分的作用是確定運用規則進行推理的順序，并決定下一步的工作。推理機根據用戶當前輸入的數據，搜索知識庫中相關的知識，并應用其中的規則和某種推理策略去推導出結論，向用戶提供解決指定問題的答案。

綜合數據庫是用于存儲所檢測問題領域內原始特征數據的信息、推理過程中得到的各種中間信息和解決問題后輸出結果信息的存儲器。

知識獲取模塊是專家系統和領域專家、知識工程師的接口。通過它與領域專家和知識工程師的交互，使知識庫不僅可獲得知識，而且可使知識庫中的知識得到不斷的修改、充實和提煉，從而使系統的性能得到不斷的改善。

解釋程序能夠對推理過程做出解釋，不僅可以解釋推理的路線和為什么需要詢問那些特征信息數據，而且可以解釋推理得到的正確結論。

2 工作流程
故障檢測專家系統是通過推理機與知識庫和綜合數據庫的交互作用來求解問題的，這種求解過程有如下幾個步驟：

（1）用戶將故障現象交給人機接口，人機接口將故障信息送入推理機。

（2）推理機根據故障信息按一定的搜索策略，依據用戶反饋信息進行正向推理，并結合當前的推理狀態，從知識庫的故障樹結點事件提取交互信息，提供給人機接口，以提問或操作要求的方式顯示。

（3）解釋程序對推理機運算出的每一步推理狀態進行分析并做出簡明易懂的解釋。

（4）解釋程序記錄故障檢測每一步的推理狀態，并提取相應圖形符號，經過人機接口以流程圖的方式將推理過程顯示。這些模塊彼此配合，互遞信息，共同完成故障定位、排除和維修提示等任務。

系統設計
1 設計依據
故障檢測專家系統主要基于該雷達的系統自檢過程和設計人員的人工經驗，通過配套的檢測設備采集故障信息，并通過串行通信將故障信息傳遞給計算機；或通過人機交互，實現檢測、維修的自動化和智能化。
系統自檢過程是現代雷達最基本的一種功能，它包括：開機自檢、周期性自檢、停機維護測試等。系統自檢產生的信息可簡單地分為：(1) 子系統測試信息——發射機、接收機、天饋線、伺服系統、信號數據處理機及主控臺等子系統的自檢信息。(2) 系統測試信息，主要用來檢測、校正和調整雷達的狀態及各子系統之間的相互關系。專家系統所針對的雷達，通過自檢便基本可判斷出產生故障的子系統，因而故障檢測直接針對各個子系統。

專家系統的設計包括知識庫、推理機、人機接口、解釋器、知識獲取器和系統軟件等部分的設計。其中，知識庫、推理機和系統軟件是主體，也是設計的關鍵。

2 知識庫的設計
知識庫主要功能是存儲和管理專家系統中的經驗知識。專家系統知識庫主要由故障分類***故障分類表、故障現象表以及所有的故障知識表（故障數據庫）組成。知識庫中擁有知識的多少及知識的質量決定了一個專家系統所具有解決問題的能力。系統故障知識的獲取主要是通過研究雷達結構和故障機理來掌握原理性的知識，以及從專家處獲取啟發式的經驗診斷知識、實用的專業技術資料等。

① 從雷達結構和故障機理分析中獲取
利用雷達中已有測試點，結合測試信號的特征進行全面分析。通過對雷達中各部件之間的連接以及對部件板級上每個具體芯片功能進行研究，分析特征信號在雷達正常時的標準值；在進行故障檢測時，將測試信號的實際工作值與正常工作的標準值比對，以判定出故障點。

利用雷達的功能特點進行有針對性的分析。當雷達出現故障時，除了檢測電路本身故障外，還要考慮特殊環節引起的可能故障，另外開關器件（大功率開關管、繼電器和接觸器等）也容易損壞而引起故障。

針對雷達中的共同問題進行綜合分析。雷達中各器件、部件間由電纜實現連接，由于電纜本身損壞或接口連接的不可靠，存在著故障隱患。

② 從專家經驗中獲取
根據平時常見的故障、專業維修人員的知識與經驗，以及專家長期積累掌握的基礎理論、研究成果、思維邏輯、解決問題的經驗等，可以匯總雷達分系統的常見故障。