淮 斌，楊海成，萬 能

（西北工業(yè)大學(xué) 現(xiàn)代設(shè)計與集成制造技術(shù)教育部重點實驗室，西安 710072）

0 引言

在航空發(fā)動機MRO（Maintenance, Repair and Operations）過程中維修維護大量依賴于人的經(jīng)驗與分析，而經(jīng)驗只存在于人腦中，往往只能通過“口口相傳”和實際操作的方式繼承傳遞[1]。這種現(xiàn)狀造成維修經(jīng)驗知識難以積累傳播，制約了維修效率和維修質(zhì)量。目前維修知識主要以紙質(zhì)的維修手冊、維修守則等形式傳遞，這類方法難以實現(xiàn)MRO知識對維修過程的主動輔助，也難以讓維修者以最佳方式重用知識。對于航空發(fā)動機的維修維護，目前研究主要集中于維修數(shù)據(jù)、物料數(shù)據(jù)、維修方法等數(shù)據(jù)管理方向，并且已有軟件廠商提出了相應(yīng)的解決方案[2]。但對于MRO領(lǐng)域內(nèi)的知識建模方法和重用方法尚未有深入研究，而MRO知識的建模與重用方法恰恰是提高航空發(fā)動機維修維護能力的重要保障之一[3]。

1 航空發(fā)動機MRO擴展語義樹

在航空發(fā)動機維修維護過程中，存在大量的術(shù)語詞匯。這些術(shù)語都對應(yīng)領(lǐng)域中的某個概念、參數(shù)、過程或者零部件。這些術(shù)語之間具備四種基本關(guān)系：同義關(guān)系、反義關(guān)系、上下位關(guān)系和整體/部分關(guān)系[4]。

定義1：如果術(shù)語α能完全替代術(shù)語β所涉及的所有知識而得到與術(shù)語β相同的結(jié)果，并且術(shù)語 β對于術(shù)語α存在同樣關(guān)系，則我們稱術(shù)語α與術(shù)語β是同義關(guān)系，記為α=β。

定義2：如果術(shù)語α與術(shù)語β之間存在從屬關(guān)系，則術(shù)語α是術(shù)語β的下位，術(shù)語β是術(shù)語α的上位。

定義3：如果術(shù)語?僅有下位術(shù)語α與術(shù)語β，而且術(shù)語α與術(shù)語β沒有交集，則稱術(shù)語α與術(shù)語β為反義關(guān)系。

定義4：如果術(shù)語α描述的概念是術(shù)語β描述概念的組成部分，則稱術(shù)語α與術(shù)語β是整體/部分關(guān)系。

為了實現(xiàn)航空發(fā)動機MRO知識重用的語義計算，首先針對航空發(fā)動機的特點建立領(lǐng)域中的擴展術(shù)語語義關(guān)系樹。如圖1所示。

圖1 術(shù)語語義關(guān)系樹

語義相似度計算就是以術(shù)語語義關(guān)系樹為基礎(chǔ)，計算術(shù)語之間的相似程度。假設(shè)λ為可調(diào)整因子，D(c1,c2)表示兩個概念之間的語義距離。語義相似度的計算公式為：

語義距離描述了兩個概念的相似程度。兩個概念間的語義距離越近，它們的語義相似程度越高，反之越低。本文根據(jù)術(shù)語在語義關(guān)系樹上的最小加權(quán)路徑來衡量語義距離。路徑的權(quán)值依據(jù)術(shù)語在語義關(guān)系樹中的深度取值，即 表示從術(shù)語U(C)中引出的所有邊的權(quán)值，其中Dep(c)表示術(shù)語C與語義樹根節(jié)點的最短路徑。

在語義關(guān)系樹上，術(shù)語之間的結(jié)構(gòu)分為六類：同義結(jié)構(gòu)，反義結(jié)構(gòu)、整體/部分結(jié)構(gòu)，上下位結(jié)構(gòu)，同上位詞結(jié)構(gòu)和異上位詞結(jié)構(gòu)[5]。記術(shù)語的同義詞集合為Ssyn(s)，上位詞集合為Sup(t)，整體/部分詞集合為Smer(t)，術(shù)語m對術(shù)語n之間相似度為A(m,n)。

同義結(jié)構(gòu)：如果術(shù)語w1與術(shù)語w2是同義詞，即則可得w1對w2的相似度為A(w1,w2)=1，w2對w1的相似度也為A(w2,w1)=1。

反義結(jié)構(gòu)：如果術(shù)語w1與術(shù)語w2是反義詞，則可得A(w1,w2)=0，A(w2,w1)=0。

整體/部分結(jié)構(gòu)：如果w1與w2是整體與部分的關(guān)系，整體和部分關(guān)系的概念之間只有結(jié)構(gòu)上的包含關(guān)系，雙方?jīng)]有語義的相似性。即則可得A(w1,w2)=0，A(w2,w1)=0。

上下位結(jié)構(gòu)： 如果術(shù)語w1是w2的上位詞，則存在從w1到w2的直接路徑。假設(shè)從w1到w2的路徑上有術(shù)語，使得術(shù)語w1和w2之間最短路徑的邊的權(quán)值為：術(shù)語w1和w2之間的語義距離為：則 w2對w1的相似度：，而w1對w2的相似度也等于

同上位詞結(jié)構(gòu)：如果w1與w2具有相同的上位詞w，假設(shè)w1到w2的路徑上有術(shù)語

2 航空發(fā)動機MRO知識建模與重用

2.1 MRO案例類知識建模與重用

航空發(fā)動機維修維護中常體現(xiàn)出強經(jīng)驗弱理論性，許多維修知識經(jīng)驗隱含在以往的維修案例中，形成案例類知識。案例類知識模型包括案例檢索條件和案例內(nèi)容兩部分。案例檢索條件是描述維修案例的檢索依據(jù)。檢索條件可以描述為：

InstSearch是案例類知識的檢索條件。Model是維修對象術(shù)語。Course是維修過程術(shù)語。FeaVec是維修內(nèi)容的特征向量。利用維修對象作為第一級檢索條件可以迅速縮小檢索范圍。利用維修維護過程作為第二級檢索條件。利用維修內(nèi)容的關(guān)鍵字作為特征向量。在前兩級檢索的結(jié)果中，通過對案例特征向量的模糊匹配可以得到最接近維修要求的案例知識，而第三級檢索是案例精確檢索的依據(jù)。

搜索案例的結(jié)構(gòu)化特征向量時，可以采用語義相似度計算方法檢索案例。其檢索機制如圖2所示。

圖2 維修案例類知識重用方法

2.2 MRO圖表類知識建模與重用

圖表類知識是利用經(jīng)驗曲線和表格等描述參數(shù)常用取值或多個參數(shù)之間取值的變化規(guī)律。航空發(fā)動機維修過程中也存在這類經(jīng)驗曲線、經(jīng)驗表格。經(jīng)驗曲線和表格能描述維修因素與其他多個因素之間可量化的關(guān)系。這類知識對維修參數(shù)選擇有直接的指導(dǎo)作用，但參數(shù)選擇的優(yōu)劣判斷往往需要以維修要求來評價。

領(lǐng)域?qū)＜乙詧D表中參數(shù)選擇的取值精度作為最小步長，圖表類知識按照最小選擇步長將經(jīng)驗曲線離散為點集合，點集合中每個點對應(yīng)的主動參數(shù)與從動參數(shù)組成鍵值對。將經(jīng)驗曲線或表格上待選的經(jīng)驗參數(shù)作為鍵名，與之相關(guān)聯(lián)的參數(shù)值作為鍵值。圖表類知識模型可描述為：

Graph是指維修圖表信息的完備描述。GraphItem是指原始圖表中一組主被動參數(shù)映射。Number是該組映射被使用的次數(shù)，該次數(shù)是在調(diào)用結(jié)束后返回的值。SubData是指主動參數(shù)，即該圖表知識所表達的待選參數(shù)。ObData是指該圖表知識中被主動參數(shù)影響的被動參數(shù)。KName是參數(shù)名稱，KValue是參數(shù)值。主動參數(shù)與被動參數(shù)之間存在映射關(guān)系，這種映射關(guān)系將主動參數(shù)與被動參數(shù)連接起來形成圖表的完整描述。

參數(shù)選用是圖表類知識重用的主要方式。首先由領(lǐng)域?qū)＜姨岢鼍S修圖表知識中影響待選參數(shù)的其它參數(shù)因子，這些參數(shù)因子組成維修特征向量FeaVec。各種不同的維修特征向量形成特征向量集合FeaVecSet。FeaVecSet中每一個FeaVec對應(yīng)一個待選參數(shù)建立頻率描述UseFrequencyDes。UseFrequencyDes以待選參數(shù)的值為橫坐標，以每個待選參數(shù)的使用次數(shù)為縱坐標，形成二維表。

統(tǒng)計反饋組件負責從知識調(diào)用組件獲得維修特征向量各分量的值，利用語義相似度計算得到特征向量與FeaVec之間的相似度。獲得匹配程度最高的FeaVec所對應(yīng)的UserFrequencyDes。查詢UseFrequencyDes獲取使用次數(shù)最多的待選參數(shù)值作為維修選用初始值。由統(tǒng)計方法獲取的初始值往往并不是最終選用的參數(shù)值，通過維修過程中的反復(fù)實驗才能獲得最終選用值。將最終選用值反饋回UseFrequencyDes，在UseFrequencyDes中將最終選用值的使用次數(shù)加1。這個過程是反饋實際選用值以更新圖表類維修知識的過程。如圖3所示。

圖3 基于統(tǒng)計反饋的維修知識重用

2.3 MRO公式類知識建模與重用

航空發(fā)動機維修維護過程中也存在能夠定量描述的知識，這類知識往往以各種學(xué)科內(nèi)部的經(jīng)驗公式體現(xiàn)，并不是一成不變。對公式類知識的傳統(tǒng)應(yīng)用方法是利用高級程序語言直接描述公式運算方法，使公式類知識固化在應(yīng)用組件程序中。但當維修知識發(fā)生變化后，公式類知識難以隨之變化，不利于知識的進化[6,7]。

公式類知識可以抽象為原子表達式的有向圖。原子表達式可以分解為輸入?yún)?shù)、輸出參數(shù)和數(shù)學(xué)運算符號三種基本元素。數(shù)學(xué)運算符號對應(yīng)運算的數(shù)學(xué)實現(xiàn)，數(shù)學(xué)實現(xiàn)一般包含在程序組件中以可調(diào)用接口表現(xiàn)。

FeaVec是公式類特征向量。InputSet是輸入?yún)?shù)集合，OutputSet是輸出參數(shù)集合。FormulaOnto是維修知識模型。Expression是公式類知識中不可分解的原子表達式。表達式個數(shù)可以是多個。Index是原子表達式的調(diào)用序號。Construct是指調(diào)用結(jié)構(gòu)，調(diào)用結(jié)構(gòu)分為順序、分支、聚合和異或四種類型。Para是原子表達式的輸入?yún)?shù)集合。MathSymbol是原子表達式所涉及的數(shù)學(xué)運算符號。result是運算結(jié)果參數(shù)集合。realization是運算符號的實現(xiàn)組件地址。對公式類知識的調(diào)用依賴于對公式知識的功能描述。本文利用公式特征向量抽象描述公式知識的功能。公式類知識特征向量利用公式的輸入?yún)?shù)集合和輸出參數(shù)集合標識。構(gòu)建框架公式庫作為公式類知識的重用方法，如圖4所示。

知識調(diào)用組件：公式類知識的使用者，通過檢索公式的特征向量獲取知識資源。

公式類知識檢索引擎：接收知識調(diào)用組件傳遞的特征向量，在公式類知識庫中搜索匹配符合要求的公式類知識插件，向公式類知識解釋引擎?zhèn)鬟f檢索到的插件ID號。

公式類知識解釋引擎：接收知識匹配結(jié)果的插件ID號，通過ID號得到公式類維修知識插件，解釋公式插件的語義，形成原子表達式調(diào)用序列。

公式類知識執(zhí)行引擎：接收公式類知識解釋引擎?zhèn)鬟f的原子表達式，調(diào)用運算符號組件實現(xiàn)公式計算，并返回計算結(jié)果。

運算符號組件：實現(xiàn)公式類知識中涉及到的各種運算符號的功能，形成可被調(diào)用的函數(shù)庫。

將維修計算公式封裝為公式插件，公式插件順序排列在公式知識庫的框架插槽中，對外暴露出公式的輸入?yún)?shù)與輸出參數(shù)集合作為特征向量。知識調(diào)用組件通過匹配特征向量找到所需要的公式類知識。如圖4所示。

圖4 維修公式類知識重用方法

3 結(jié)束語

在航空發(fā)動機維修維護能力與質(zhì)量日趨重要的現(xiàn)狀下，MRO的知識建模與重用成為了有效的提升手段。本文利用擴展術(shù)語語義樹對發(fā)動機維修維護領(lǐng)域的術(shù)語進行統(tǒng)一描述，并利用語義相似度算法為維修維護知識中的術(shù)語語義匹配奠定了基礎(chǔ)。按照維修維護知識形式特點劃分了案例類知識、圖表類知識與公式類知識，對每類知識提出了描述模型，并且針對每類知識的特性設(shè)計了知識重用的方法，最終實現(xiàn)了面向MRO知識建模與重用的知識管理體系。

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