郭凡丁 民航西北空管局網(wǎng)絡中心

隨著通信網(wǎng)絡和自身設備系統(tǒng)構成越來越復雜，整個系統(tǒng)的安全穩(wěn)定的運行面臨著巨大的保障壓力。新一代的故障定位和診斷工具對實際工作會帶來有力的支持。人工智能技術的應用大大減少了故障定位和診斷的時間，同時也減少了維護工作的主觀性和不確定性。

1 專家系統(tǒng)的介紹

專家系統(tǒng)是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗的智能計算機程序系統(tǒng)。它是人工智能技術的一個重要分支，它通過一個“專家”知識集合對已知或未知事物進行計算和判斷，整個決策的過程就是一個模擬人類大腦工作的過程?？梢圆皇墉h(huán)境影響的進行工作。

圖1 專家系統(tǒng)結構

其中模型庫、知識獲取和管理工具、面向?qū)ο蟮耐评頇C、知識庫、自學系統(tǒng)、人機接口是整個系統(tǒng)的核心組成部分。下表對其中部分模塊進行了說明。

表1 組件說明

重點對推理機進行說明。它是一個邏輯推理系統(tǒng)，特是一個獨立的、不依賴于所應用領域的、通用的邏輯推執(zhí)行體系。在體系運行的時候：對產(chǎn)生的各種知識源文件，經(jīng)過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后形成規(guī)則庫文件，這些數(shù)據(jù)文件一經(jīng)推理系統(tǒng)提取、運行，就形成相應的計算機專家系統(tǒng)。

2 基于專家系統(tǒng)的網(wǎng)絡故障管理系統(tǒng)

下面我們給出了一種基于專家系統(tǒng)的通信網(wǎng)絡故障診斷系統(tǒng)的典型結構。該系統(tǒng)工作過程為：翻譯解釋故障信息，定位故障，給出處理意見，通過接口反饋現(xiàn)場維修人員，再由他們對具體問題進行處理。系統(tǒng)的結構圖如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)流程圖

上圖的故障診斷系統(tǒng)由收集模塊、過濾模塊、專家系統(tǒng)(中間方框部分)模塊和解釋器這四部分組成，下面對這四大部分進行簡要的介紹。

2.1 故障收集模塊

本模塊接收系統(tǒng)自動上報或人工強制輸入故障數(shù)據(jù)，將其翻譯成帶時間標識的故障信息。其中包含上報機器代號、機器類型、故障級別等信息提交給下一模塊進行處理。

2.2 故障過濾模塊

對故障收集模塊上報的信息進行處理和基于固定規(guī)章進行過濾。同時對確定的事件轉(zhuǎn)化為固定表達式（專家系統(tǒng)定義），向下一階段進行推送。其中的約束條件是一種集合的表達式。包括基本輸入輸出、變量賦值、知識選取等。

2.3 專家系統(tǒng)模塊

本系統(tǒng)的核心模塊。工作過程：首先根據(jù)處理后的描述，到事實庫中進行匹配工作。若匹配成果，則輸出結果。匹配度低于閾值，選出類似事件，并對該事件進行適度修改，滿足需求同時輸出。這個修改后的解會自動加入事實庫（專家定期編輯的數(shù)據(jù)庫）中。系統(tǒng)按照此規(guī)則不斷重復。本模塊由如下3個子模塊構成：輸入模塊、適配模塊、建議模塊。

2.4 解釋器模塊

本模塊用于處理來源于維護人員（專家）干預和輸入的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)室專家系統(tǒng)可以識別的信息。

3 結論

本文只是設計了一個簡單的基于人工智能的故障診斷處理模型。它在實際工作中可以對維護人員的工作進行建議和規(guī)范。將人工智能技術引入通信網(wǎng)絡故障診斷這個方向，可以有效的提高故障確定的速度，減少對維護人員工作經(jīng)驗的主觀依賴。同時人工智能技術的學習能力可以拓展故障診斷的靈活性和穩(wěn)定性。

[1]蔡自興.高級專家系統(tǒng):原理、設計及應用[M].北京:科學出版社,2006.

[2]SHU-HSIEN LIAO.Expert Systems with Application[J].93-103.