Моделирование знаний в задаче поиска причин неисправностей

Введение. В статье изложено описание подхода к решению задачи поиска причин неисправностей в сложных технических системах на основе моделирования знаний экспертов. Для решения задач диагностики многоуровневых систем, к которым относятся и зерноуборочные комбайны, широко применяются интеллектуальные информационные системы. Формальное описание знаний предметной области является основой построения базы знаний таких систем. Рассмотрена последовательность построения базы знаний экспертной системы, основанной на продукционных правилах. Материалы и методы. Подход базируется на использовании таблицы функции неисправностей. В качестве объекта диагностирования рассмотрена одна из подсистем электрооборудования зерноуборочного комбайна - «открытие створок крыши бункера». Основой построения последовательности элементарных проверок является система логических уравнений, описывающих как исправное, так и возможные неисправные состояния подсистемы. Результаты исследования. Сформирована структурно-логическая модель. В результате анализа таблицы функции неисправности определены совокупности элементарных проверок. Выполнен анализ весомости данных проверок на основе четырех критериев. Определена оптимальная последовательность проверок и построено дерево решений для поиска причины неисправности, которое является основой формирования базы знаний интеллектуальной информационной системы. Приводится фрагмент базы знаний. Обсуждение и заключение. Предложенный подход моделирования экспертных знаний повышает результативность работы блока поиска причин неисправностей интеллектуальной системы поддержки принятия решений. Он позволяет структурировать базу экспертных знаний и устанавливать оптимальную последовательность элементарных проверок. Это позволяет определить оптимальную последовательность применения продукционных правил базы знаний, что обеспечивает сокращение времени восстановления работоспособности комбайна.