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智能制造杂志（1998）9.539-545

发动机故障诊断专家系统的开发与应用

HIRPA L. GELGELE，王科盛

挪威科技大学生产和质量工程系

1996年7月收到，9月接收

摘要：

大规模的生产和更广泛地使用的汽车以及复杂的电子技术的掺入都表明故障的控制应该有很大一块放在发动机的设计和使用。如今，人工智能（AI）技术被广泛用于建议故障诊断系统，在哪里定义明确的诊断所需的知识量是巨大的，用以识别故障所需的步骤序列很长。本文介绍了专家系统应用汽车发动机，原型命名为专家发动机诊断系统，已经使用开发的KnowledgePro在PC上运行。该原型的目的是帮助汽车力学通过提供衰竭的症状系统和一步一步的分析，并提供维修或服务的意见发动机故障诊断。这种发展的结果，预计能带来发动机的诊断和维护环境的系统化和智能化的方法。

关键词：人工智能；故障诊断；专业知识；专业发动机诊断

1.背景介绍

如今，汽车是一般家庭生活的重要组成部分。除了他们的广泛使用和大规模生产，安全可靠的车辆的需求越来越多。通过高效的故障诊断开维持一个高水平的的发动机的可靠性变得越来越重要。原因有以下几个。首先，发动机的停机时间是昂贵的。其次，某些故障条件可以对人类和环境的安全造成威胁。因此，道路上的大量的汽车导致某些国家立下法律和施压压力，如美国和日本，以控制废气排放。作为回应这些和其他的要求，发动机的系统的方法故障检测与诊断早已是重要的内容。现代汽车技术，如电子控制组件，创造了新问题如车库及其诊断系统。不幸的是，汽车维修车间仍在使用几乎没有改变的传统的维修技术。

今天大多数车库仍在用的经典的汽车诊断解决方案是以物理测量参数为基础，如温度，流量和耐受性（Roussat，1990）。在某些罕见的情况下，电子控制单元（ECU）的自动诊断代码应用最新的汽车上。如果发动机出现一个确定的故障， ECU的计算机微芯片能够存储诊断故障码。然而，存储故障代码并不能查明问题的原因。该代码可能只指示电路某处子系统的麻烦的存在，可能需要特殊的测试和诊断程序进行故障定位。有效利用这样诊断故障码（故障码）也需知道检索信息的窍诀。此外，它要求关于每个码代表什么有一个详细透彻的解释，以及识别哪些电路的ECU可以监视（Gelgel，1996）。解释就成了采用ECU故障代码系统的另一个挑战。这个故障排除仍然主要依赖于人的判断和图表的帮助。

最近，基于人工智能原理的解决方案正在成为自动诊断的运营模式。 尤其是，人工智能技术被广泛用于系统的诊断建议故障，其中明确定义的诊断的量知识是广泛的，确定故障步骤的顺序是很长的。专家系统的一大看点AI技术，可以在一个特定的区域中捕捉专家的知识，计算机化然后将其转移到其他地方。类似于人类专家，他们可以理性在逻辑上做出决定并解释他们的结论.

看来，一些发动机制造商已经开展广泛的研究去生产高效的引擎以满足客户的要求和符合法律。例如，福特汽车公司设计SBDS（服务舱诊断系统）专家系统，以取代传统的印刷服务手册和模拟试验装置（Bielawski和Lewand，1991年）。 MAN B＆W公司开发MODIS和卡帕，为其四冲程和二冲程发动机开发诊断系统。 DIAS1，使用SAILOR专家外壳的系统，是由韩国现代汽车公司在韩国（柳和金，1992年）发明的ECU控制汽车发动机的专家诊断系统。在许多文献的阐述的观点表明中，大多数发动机诊断智能系统的工具，专门用于特定的发动机参数如发动机的振动诊断和监测。

我们推出（专家诊断引擎系统），原型为汽车发动机智能诊断。该系统尤其适用于汽油发动机诊断。目标是帮助司机在日常引擎系统中的故障诊断。能够在发动机故障方面给出专家援助，它包括诊断导致可能的原因规则，再加上行动纲领中提出的课程解决的问题。 系统还配备了解释和帮助设施（文字和图形）在执行引擎服务和维护方面对用户加以指导，咨询和建议。

2.发动机基本原理

发动机是任何汽车的动力源。它通过燃烧燃料和转换的能量生成必要的驱动力克服阻力载荷。内燃（IC）发动机，通常根据他们使用的燃料的类型分为两个主要类别，分布是柴油和汽油。柴油发动机和汽油发动机是也分别归类为压缩点火和火花点火。柴油发动机通过空气压缩到高压和喷涂的燃料雾化，喷射到在高喷射压力缸。，另一方面，汽油发动机燃烧通过定时电火花手段燃料汽油，空气 - 燃料混合物被压缩至其点火温度。

汽油发动机可以被细分成电子燃料喷射（EFI）系统和化油器的燃料系统。20世纪80年代以来一些汽车已经配备电脑控制燃油喷射机构（ECUs）来混合有空气的燃料，但大多数汽车发动机还是使用化油器式燃油喷射。化油器发动机相对复杂;它们包含相互依赖的组件和功能，有助于发电和适当的运行状态。一个化油器发动机，以下称为汽油发动机，可分类如下（克劳斯和昂林，1994年）

（1）燃料系统

（2）电气系统

（a）启动系统

（b）点火系统

（c）充电系统

（3）润滑系统

（4）冷却系统

（5）进排气系统

（6）机械部件

从维护的观点出发，发动机是主要成本项目和用于故障检测中诊断最复杂的部分。不仅有着最可怕的失败，它们还涉及几个方面：机械，化学，电，热或它们的任意组合。在同时间，任何单一的故障症状可能由几个故障源导致。例如，发动机过热可以追踪到机械，电或热的原因。

传统维修方法意味着大多数发动机故障是灾难性的。很少有发动机故障提前预警，所以任何失败是昂贵并伴有继发性损害的。只有最常见的汽车性能指标如发动机温度，油压和电池充电才有所明显暗示。

3.专家诊断系统开发

3.1知识获取和表示

在所有专家系统中，知识获取在开发这一原型中是第一个也是最艰巨的任务。这是因为，要表示的知识不仅要立足于正确的事实和数据，还应该包括所有可能的选择。可能会发生所观察到的症状的原因被排除，从而导致不正确的诊断，导致不必要修理或更换。

尽管存在这些固有的困难，诊断的知识还是很容易抓获。其基本原因是决策树被广泛使用，以表示一个清晰的和紧凑的方式的专门知识，允许可能性的视觉引导。以开发者过去作为汽车修理工的经验和参照汽车发动机故障排除目录和文本也使这个过程更简单。然后，将学到的知识进行编码到系统中，使用IFlt;症状gt; THEN lt;原因gt;形式的产生式规则使用专家系统编程工具（KnowledgePro）。决策矩阵和决策树广泛用于列出给定的故障的可能原因症状，包括失败的原因。

3.2 EXEDS的结构

EXEDS一般涉及的是最常见的汽油发动机故障。给定一个特定的发动机的具体问题，系统在处理方面是相当灵活的，因此，数据库可以包含具体的设计信息，如气门间隙，恒温器开口的温度范围，或者废气的污染物含量。这样发动机规格可在诊断知识库使用，并且该系统可以参考这些在。

首先，该系统配备有用户界面设施，在该界面内用户与该系统通过窗口和菜单交流。向用户提供具有各种类型的窗口可以履行多种功能：

（1）显示的可能的症状清单;

（2）充当信息输入响应于该系统;

（3）提供在线说明;

（4）提供诊断结果;

（5）提供根治问题的建议措施;

（6）提供发动机系统的图解说明

查询的响应通常用作一个歧视性因子。 解说设施还使用超技术对于给定的概念的功能提供在线帮助，或其他用户可以从帮助菜单帮助主题进行搜索。

知识库模块采用IF-THEN规则的制定，主要是建立在以经验为基础上来维护环境。 它包含对应于该级别症状的假说关系。主要是使用辅助深度优先策略系统地指导搜索路径来考虑最有可能的条件进行一个事实搜索。

不同类型的规则被用来作出诊断。这些规则以这样的方式来构造系统，该系统考虑四个方面

（1）如何寻找新的症状;

（2）如何访问一个节点决策树;

（3）如何建立一个诊断;

（4）如何进行有关维修建议行动需要。

下面给出的示例规则阐述规则库是如何完成四项任务。

规则1 IFlsquo;在过滤器入口燃油流量是YES，并在lsquo;燃油流量化油器喷是否定的，那么搜索结果是上游过滤.

规则2 如果是lsquo;多气缸下显示低压压缩试验rsquo;和lsquo;连续两场缸显示出压力rsquo;，那么故障是lsquo;气缸垫被吹rsquo;，建议操作是lsquo;删除气缸盖和更换垫片rsquo;.

与知识库关联的是推理机制。它主要是基于所述的反向推理技术。反向推理从一个给定的假设开始。寻找支持它的事实。诊断问题定义目标（症状），并可以通过规则来很容易地表示基地和决策树;这使得反向链有一个很好的预测（Wang等人，1994），因此它被用于最聪明的故障诊断系统。

3.3故障现象及产生假设

该系统由一个给定的或已知的故障症状开始。可能的原因是通过产生不同假说暗示的可能组件故障或所观察到的症状。该假说之后，通过试验证明，直至达到叶节点。这从根节点层次可以列举如下（也参见图1）：

（1）发动机类型水平

（2）症状级

（3）假设水平

（4）测试水平

（5）原因和故障等级

（6）解决方案和行动水平

在某些情况下根据观察到的症状可能存在的只有几个原因。甚至可能只有一个原因导致失败，因此，故障可以用一步法搜索固定; 然后假设成为真正的原因。其他的故障症状可能是相当复杂的，并需要一定的测试水平来生成需要进一步假设。

在此过程中，大部分的判决节点是问题节点与任一形成多分支的子节点的可能解决方案列表，或者一个是/否应答形成的二进制的支化。从根节点开始，搜索进行到叶子（特定诊断）通过以下每个分支应用既深与浅规则。因此故障诊断的问题的表示作为一种故障搜索的手段。

图1 超过决策树的一般结构：SYM1能尝试启动时

要发动机没有转动；SYM2可能是发动机旋转，但将无法启动。

3.4诊断策略

最初的假设生成主要是基于逻辑常用的力学检测和诊断观察到的故障。首先，他们调查了最简单的可能原因;这意味着故障是最便宜的诊断和修复。如果这不成功，他们进行了最可能的原因。这些技术作为启发式工具，以找到最可能的原因或搜索路径。

在大多数的诊断活动，有可能忽视简单的故障;这在寻找一个更高级别的故障上浪费了时间和精力。而过热的引擎可以声称不在散热器里面检查水。另一方面，发动机故障的特征在以下事实里面几个故障可以有一个共同的原因，或者可以是一个的副作用的原因。例如，脏燃料过滤器可引起发动机硬起动，发动机熄火或动力不足。同样，一个不正确的点火正时可以导致发动机回火或缺乏力量的过热。要诊断所有这些案件需要专家系统，可以像人类专家那样“思考”逻辑。这显然​​需要大量复杂的规则库，并以规则为基础。所以EXEDS通过形成症状和数据库之间的链接，允许单个规则库测试几个衰竭的症状。这种方法已经主要有助于避免一个庞大而复杂程序，如果每一个故障症状已经单独记录，这个程序就可以直接得出结果。

获取所需的知识和编码知识库的总体战略和方法是决策树，通过问题集测试进行下一步的进步发展。该问题集不需要用户给出直接的答案（基于他或她以前的理解问题）或交互式检查测量或测试某些发动机性能参数。系统到达假设的理由或选择搜索分支是取决于响应的。规则库的发展和推理的路线的流程图所示在图2。

在某些情况下，到达在诊断和推荐节点可能都不会解决问题。 这是有明显原因的。诊断是基于来自用户的响应。但是，这些反应都非常主观;它们依赖于用户的理解和解释。要诊断的故障可能是另一个故障衍生物。例如，假设该症状是嘈杂的起动电机引起，专家系统诊断螺栓损坏。螺栓损坏可能是松动或磨损的轴承一个副作用。 EXEDS在诊断复杂和高级别故障之前会先检查最简单和最轻松的故障;在这种情况下，诊断相对简单的故障要在相对复杂故障前。然后EXCEEDS继续作出诊断，直到问题被解决。

图2.流程图的知识表示方法

被诊断故障可能已经造成另一具有类似的效果的重大故障。压缩的损失可能是被一个破活塞环造成，而仅仅改变环境无法根治的问题。这是因为破环可能已经触及了汽缸壁，而一个刮擦壁也可以创建低压缩，就像破活塞环一样。EXEDS通过展示进一步诊断故障的需要来将其列入考虑，再辅以一些建议。

这种方法有以下的几个优点。轻微故障可以很轻松地确定，不管他们是主原因或重大故障的衍生物。维修机会可以通过在诊断组件的状态监测来实现。还有最重要的是让复杂诊断很容易用决策树检测出来的系统解决问题的基础。

4.EXEDS的应用领域

EXEDS不是一个特定的发动机型号的专用诊断工具。然而，开发者认为在这第一个版本中可以诊断在任何汽车的汽油发动机中常见的故障。因此，该系统有望对发动机修理店和个别车的车主做出巨大贡献。

其他潜在区域是自动修理工和驾驶员培训机构。该系统非常适合教学和说明讲解故障诊断技术。首先，它为下个世纪的世界电脑创建了一个良好的基础。在所有情况下预计该系统的用户可以拥有以下优点：

（1）可提供有关故障，和一些技术知识。

（2）提供了用于调整发动机所需的程序参数。

（3）给出了重要的发动机的视图。

（4）避免在打印修理手册时的对故障排除图表的任何依赖。

（5）保

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