農業機械經常是在惡劣的環境中作業, 極易造成液壓系統的污染、 磨損和故障, 液壓系統的故障往往會嚴重地影響農業生產。隨著農業機械液壓系統的功能越來越多,結構越來越復雜,發生故障的幾率也將隨之增多。 若能夠及時、 準確地診斷農業機械液壓系統的故障,則可提高農機維修效率, 保證農業生產正常進行。 為此,應用人工智能專家系統原理,研制開發了農業機械液壓系統故障診斷系統軟件。農業機械液壓系統故障診斷專家系統的推理控制策略選擇了正向推理及深度優先搜索法。 為了提高搜索效率,專家系統將各典型農機液壓系統和液壓元件的診斷問題按故障征兆分組,各子知識庫中的每組內容都存放在不同文件中, 診斷推理時根據不同的故障現象,只選用一組規則進行匹配,由此可避免搜索過程中出現“ 組合爆炸” 的情況。     在以往的農業機械液壓元件和系統故障診斷中,遇到的大多數問題是復雜的和非結構化的,處理的信息常常是專家的直覺、 非正式的規則和經驗,而這些信息是不精確、 不完備或是模糊的。 因此,農業機械液壓系統故障診斷專家系統所使用的推理方法采用了確定性理論中的不精確推理模型。該模型的不確定性更新算法被描述為如下形式:  

     ( 1) 規則的條件部分為單個證據 對于規則IF E THEN H WIT H CF( H, E ) ,若E 為單個證據,已知證據的可信度CF( E)和規則可信度CF( H, E) ,由式( 2)可計算出結論的可信度CF( H)CF( H) = CF( H, E) ×max { 0, CF( E) } ( 2)　　

    ( 2) 規則的條件部分為多個證據的邏輯組合當規則條件部分為多個證據邏輯組合時,如E= E1 A ND E2 或 E= E1 OR E 2,若已知證據E1 和E2 的可信度CF( E1)和CF( E2) ,由式( 3)、 ( 4)可計算出組合證據的可信度CF( E)CF( E) = CF( E1 AND E2) = min{CF( E1) , CF( E2) } ( 3)CF( E) = CF( E1 OR E2) = max {CF( E1) , CF( E2) }(4) 再利用式( 2) 即可計算出結論H的可信度。     ( 3) 若兩條規則具有相同的結論,求在兩條規則的綜合作用下的結論可信度。設系統中有兩條以H 為結論的規則 Rule 1: IF E1 THEN H WIT H CF( H, E1) Rule 2: IF E2 THEN H WIT H CF( H, E2)Rule 2: IF E2 THEN H WIT H CF( H, E2) 可先由式( 2) 分別計算出由規則Rule 1推出的結論的可信度CF1( H)和由規則Rule 2 推出的結論的可信度CF2(H)。 然后,再用式( 5)計算出在這兩條規則的綜合作用下, 結論H 的可信度.     用唱片解釋法對有關系統的功能和操作使用等進行說明。 因此,系統軟件通過其解釋模塊的功能表現出較好的透明度,它能夠使用戶了解知識庫的內容和推理路線,便于用戶隨時發現和更正知識庫的錯誤或不合理性,進一步完善知識庫系統。由于軟件的每一條規則都是規則類的一個獨立的數據結構單元, 并且具有明確的意義,因此,在解釋層次上表現的較為合理,即不過于抽象,也不太具體,而是每個解釋層次都有具體的意義。 在推理過程的解釋中,該系統的解釋機制具有兩個突出的特點: ( 1) 知識庫中的知識是用自然語言或液壓技術領域的術語形式表示的,沒有用數據結構形式表示,因此解釋內容的可讀性較好。

( 2) 該程序只將最近的一次推理過程的信息存盤,并覆蓋以前的信息, 避免了解釋文件過大,提高了解釋速度,解釋和結論可以同步給出。

    農業機械液壓系統故障診斷專家系統軟件采用了“ 規則+ 故障樹” 的知識表示法, 能夠完整地將診斷知識的結構層次和因果關系表達清楚,同時具有自然性和一致性,提高了知識表達能力,增強了推理機能。軟件采用的不精確推理方法和在推理機制控制策略中采用正向推理, 符合液壓領域專家的診斷思路; 同時利用了“ 規則分組” 的方法進行匹配,克服了正向推理在知識庫變得較龐大時,目的性不強、 效率低下的缺點, 保證了推理效果。