Android平台武器故障诊断专家系统设计与实现 *
高芬莉,耿朝阳,刘白林
(西安工业大学 计算机科学与工程学院,西安 710021)
摘 要： 为了解决传统PC端武器故障诊断专家系统移动性能较差、不易携带等问题，文中设计了基于Android平台的武器故障诊断专家系统。通过Okhttp框架实现了Android系统客户端与服务器之间的通信，利用Mysql数据库实现专家系统知识库的搭建，以某武器为例对该系统进行系统论证，验证了系统的可行性，改善了PC端武器故障诊断专家系统的各种弊端，对未来移动端故障诊断专家系统的研究具有指导性意义。
关键词： Android；故障诊断；专家系统；知识库
近年来专家系统技术逐渐成熟，广泛应用在工程、医用、军事等各种领域，并且已经或正在产生巨大的经济效益以及社会影响。故障诊断技术的发展已经历30多年，它是一种综合性的多学科交叉引入的全面技术[1]。基于专家系统的故障诊断方法是智能诊断技术中研究与应用较广泛的方法，同时也是故障诊断领域中最重要的发展方向之一[2]。常见的武器故障诊断专家系统大多运行在PC端，体型庞大、电池容量较小导致其自由性较差，不易携带，难以满足长期在户外工作人员的需求。随着移动互联网以及移动设备的不断普及与发展，智能终端的开发主要以Android与IOS系统为主流，Android凭借开放性及低廉的价格，占据了市场上更大的份额[3]。Android技术和移动互联网技术的不断发展为解决移动性等问题提供了一个相对完美的解决方案[4]。
鉴于此，有关移动终端故障诊断专家系统的研究也随之增多，例如基于故障树分析法的飞机航电系统故障诊断系统[5]、发动机移动故障诊断系统及基于移动终端的汽车诊断系统[6]、移动端车辆监控和诊断研究等，此类系统大多涉及航空、工业及汽车等领域，研究方案及技术路线已经较为成熟。但针对大型武器系统的移动端故障诊断的研究仍处于研发与测试阶段，诊断效果不理想，仍需进行深层次的理论及实践研究。针对高技术条件下局部战争的特点及部队装备的实际情况，武器故障诊断专家系统应向更加小巧、轻便、智能、可靠等方向发展[7]。文中拟以Android移动设备作为开发平台设计武器故障诊断专家系统，为可移动的解决武器装备故障提供可解决的措施，提高故障解决的效率。
1 系统需求分析
图1为故障诊断专家系统的基本组成结构及内部关系。人机交互界面为专家系统与用户进行对话的界面，用于完成系统的输入和输出工作；知识库可实现对故障诊断知识和数据的增删改及检查等操作；推理机模块负责运用诊断信息和相关知识完成诊断任务；解释机构向用户提供诊断结果，帮助用户了解诊断对象诊断过程。数据库用来存放推理的初始条件、中间数据和最终结果，是推理机必须的数据存储空间，由数据库管理系统进行管理。将专家系统应用到故障诊断当中，可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率[8]。
教育信息化推动了教与学的“双重革命”，是共享优质资源、提高教育质量的重要手段。信息化条件下，师生可以平等获取信息，学生学习主体地位进一步彰显。个性化学习、自主学习等新型学习模式，微课程、翻转课堂等新型教学模式，推动了教育理念创新、管理创新和质量提升[2]。
文中采用故障树分析法[9]实现某武器的故障诊断专家系统，从大系统的故障现象着手由上而下逐渐细化，隔离缩小故障可疑范围，最终定位故障源。
1.1 系统总体需求
基于C/S架构良好的交互性、响应速度快等特点，文中采用C/S架构来构建系统框架,如图2所示。用户使用Android客户端通过互联网(Internet)访问故障诊断专家系统的后台服务器，服务器访问后台数据库后，将结果返回Android客户端操作界面。
多渠道搭建对接平台，实现了河北省家政服务人员的规模化输出。据河北省人社厅统计，去年以来，河北省有组织地向京津输送合格的家政服务人员14400余人，其中建档立卡贫困人口2800余人。
服务器端为客户端提供服务，客户端仅负责数据的收发及显示，数据处理工作均在服务端。文中采用Mysql数据库作为后台数据库，使用第三方的类库Okhttp来处理相关的网络请求。为了提升代码的复用性，将Okhttp有关请求操作均封装在OkhttpUtils类中。封装过后，对于一般的get请求行为，客户端希望直接给一个URL地址，在其回调函数中，直接对服务器返回的数据做相应的处理。
3)确定故障源之后，提供相应解决方案。
图 1故障诊断专家系统的基本组成结构
Fig.1 Basic structure of the fault diagnosis expert system
1.2 系统体系架构
基于Android平台的故障诊断专家系统需要实现以下主要功能：
图 2系统体系架构图
Fig.2 System architecture diagram
2 系统设计与实现
开发环境为Android Studio，以某武器故障诊断为例，对基于Android平台的武器故障诊断专家系统进行软件设计。由于武器装备结构复杂，在发生故障时，很难直接准确寻找故障源，因此需要将复杂的装备结构按照其组成结构分解成多个子系统，子系统分解为单体，再将单体往下层层细分，以上划分呈现树状结构，树状结构的最底层末端是元件或器件。在进行故障检测时，从设备的机理和技术原理出发由表及里，由大到小，通过反复检查，最终确定故障源。这种方法虽然略显繁琐，但可靠准确。
2.1 知识库设计
固定矿浆pH为11.5±0.2，淀粉用量为100 mg/L，CaCl2用量为100 mg/L，捕收剂油酸钠和CM-5用量为100 mg/L，表3为不同温度下两种捕收剂对三种矿物的浮选结果。
故障信息表包含故障诊断专家系统中的设备、设备节点号、故障信息、故障原因及故障解决措施等诊断对象的参数信息，见表1。
表 1故障信息表
Tab.1 Fault information table
规则表描述了整个故障树的层级关系，包含当前节点的参数信息以及相对应的父节点号、测试规则、测试方式、系统号、测试名称以及测试方案，见表2。故障树依靠规则表中的节点号及父节点号之间的关系以及层次号构建。
表 2规则表
Tab.2 Rule table
推理机在知识库的基础上进行推导[10]，本文采用的知识表示方式是“产生式规则[11]”，主要形式为“IF-THEN”。在进行故障诊断时，根据用户选择的故障现象，模拟该领域专家解决问题时的思维过程，去知识库中查找对应的测试规则，采用正向推理的方式对该故障进行推理，求解故障源。
2.2.2 剖面图片与景观图片拍照。剖面图片拍照要求是，剖面上部必须处理平整，通过平头铲铲平；标尺集中放于剖面左侧，必须垂直设置；上端裸露少量空间，令剖面不会顶格全部画面，能够设置田间好；底部应到基岩或是最少1.2米左右；剖面处理一些毛面，但仅占剖面整个宽度的三分之一左右，要防止较大刀痕；拍摄时镜头应与剖面中心相垂直，防止各部分占比失调。景观图片拍摄需要其图片包含一定范围，并非是局部；可以体现监测点处于的地形环境和地貌特点；可以体现样地和周围土地使用状况以及农产品生长状况。
2.2 服务器端设计
2)检测过程中，向维修人员提供各类咨询，迅速定位故障；
结合某武器装备的结构组成，为了让相对复杂的知识库更易被理解，并且提高推理以及故障诊断的效率，在建立知识库时，将设备的故障信息与推理的规则分开，分别建立故障信息表和规则表，两个表项之间通过设备的ID号相连接。
2.3 客户端设计
客户端主要由3部分功能模块构成：故障诊断模块、知识库维护模块和用户管理模块，系统功能模块如图3所示。
图 3系统功能模块图
Fig.3 System function module diagram
故障诊断模块是故障诊断专家系统的主要功能。在进行故障诊断时，按照经验对故障现象进行判断，若不能直接定位故障源，需根据当前故障症状进行故障范围分离，用户根据提示的故障范围选择一个故障症状。若故障症状不明显，直接进行下一步故障分离，系统提示进行检测，通过检测采集有关故障症状，根据专家知识进行决策判断故障范围的分离。若分离确定的故障范围是系统要求的故障源，则进入解释推理过程和提交维修措施。若不能达到故障诊断要求的分离深度，则反复进行此分离过程。诊断推理过程如图4所示。
图 4故障诊断的诊断推理过程
Fig.4 Diagnosis and reasoning process of fault diagnosis
知识库维护模块负责维护知识库中的知识。在对知识库进行维护时，需要保证数据来源的准确性，因此此操作需要由相关的领域专家、知识工程师以及系统的管理员共同完成。
现代大型的武器系统结构复杂，一般均由若干个分系统组成，各个系统的结构、功能各不相同，各个分系统和子系统之间又相互联系、互相耦合。因其造价昂贵及任务使命的特殊性，系统的任何故障均可能导致不可预料的后果。以某型号武器系统为例，该系统包含方向指挥车系统、防空通用指挥车系统及侦查车系统等分系统，各个分系统之间错综复杂，协调进行作战指挥、互联互通、辅助决策，共同完成防空作战任务。虽然各个分系统的功能和作用各不相同，但其结构构成相似，在进行故障检测时需要解决的问题相似，因此又具有共性及典型性。
2.4 系统功能实现
用户管理主要是为管理不同类型用户的操作权限，在登陆系统时，需要提供正确的用户名及密码才可进入系统。
1)操作人员通过连接网络使用故障诊断专家系统，从设备故障现象入手，利用专家系统推理判断功能，提供专家级的检测维修知识，指导维修人员正确选用各种诊断手段，依据最佳检测过程，预测故障点或进一步检测点；
文中以某型号武器系统为例，实现了基于Android平台的武器故障诊断专家系统。该故障诊断专家系统利用良好的人机交互界面协助操作人员完成对武器装备的故障诊断。采用图表、视频及文字等多种表达方式以便于使用者在故障诊断过程中快速定位至故障源，并给出详细的故障解决措施。在进行故障诊断与推理时，采用故障分离树的显示形式，对所描述的事件之间的逻辑关系进行深入的定性及定量分析。故障诊断的推理和结果界面如图5所示。
能耗监测远程开关控制模块负责测量开关的电压、电流、功率及电量数据，并通过Arduino控制继电器实现对开关控制.主要由Arduino Uno主控板、Xbee pro S1无线模块、Arduino Xbee扩展板、电量能耗传感器PZEM-004T、5V光耦继电器、带IIC接口的1602LCD显示屏组成，其结构图如图2所示.
青年有担当，企业有发展，国家有力量。中国石化青工委积极发挥共青团作为党联系青年桥梁和纽带作用，结合中国石化35年来的光辉历程，将企业愿景目标、战略部署及时传递，让爱岗敬业、拼搏奉献成为石化青年的思想自觉和行为自觉；广泛开展“奋斗的青春最美丽”主题活动，引领青年坚定信念，强化担当，在急难险重任务面前当好生力军，发挥突击队作用，为建设基业长青的世界一流能源化工公司，实现中华民族的伟大复兴发展汇聚青春力量。
图 5某武器故障诊断专家系统推理界面
Fig.5 Reasoning Interface of a weapon fault diagnosis expert system
传统的武器故障诊断专家系统基本均以单机模式实现，随着诊断对象的增多及其分布的广泛性，知识库会愈发庞大，造成知识管理及扩展困难，不能及时获取最新的领域知识，很难实现知识共享。且单机模式的故障诊断不能实现多个专家系统协同工作，重用率极低。相较而言，文中基于移动设备的故障诊断专家系统可以借助移动互联网技术快速实时的更新知识库，保障了知识库的先进性，并且可实现多个专家系统以及其他军事保障系统之间的互联互通，提高故障诊断的准确性。
3 结 论
文中设计并实现了基于Android平台的武器故障诊断专家系统，通过Okhttp框架实现Android系统客户端与服务器之间的通信，使用Mysql数据库搭建专家系统知识库，以某武器为例对该系统进行系统测试及使用。测试结果表明，系统设计方案可行，人机界面交互性强、操作简单，并采用图片、图表、音频以及视频等多媒体技术相结合的显示方式，保障故障诊断的准确性，提高故障诊断系统的安全性能。
将奶豆腐样品捣碎后稀释，选取10-2～10-5 4个稀释梯度，吸取1 mL稀释液，加入到灭菌的平板中，倾入20 mL冷却到55℃左右的含2%碳酸钙的MRS培养基，放入厌氧培养箱中，37℃培养72 h[6]。挑选溶钙圈较大的菌落进行连续划线至得到纯化的单菌落，经革兰氏染色镜检，将典型的链球状菌株保藏。
文中故障诊断系统可打破传统PC端诊断模式的局限性与地域性限制，可让户外工作人员随时随地访问知识库，对武器装备进行故障诊断操作，提高了故障诊断的实时性和便利性。该成果对未来的武器装备领域的故障诊断专家系统的发展及研究有重要意义，并适合推广其他领域的故障诊断。
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Research on Weapon Fault Diagnosis Expert System Based on Android Platform
GAO Fenli ,GENG Chaoyang ,LIU Bailin
(School of Computer Science and Engineering,Xi’an University of Technology,Xi’an 710021,China)
Abstract :In order to solve the problem that the traditional PC-end weapon fault diagnosis expert system is poor in mobility and difficult to carry,this paper presents a weapon fault diagnosis expert system designed on Android platform.The communication between the android client and the server is established through the Okhttp framework,and the expert system knowledge is constructed with the Mysql database.Finally,the system’s feasibility is verified systematically with a weapon,showing that the drawbacks of the PC-side weapon fault diagnosis expert system have been avoided.The study plays an role in the future research on mobile-side fault diagnosis expert system.
Key words :Android;fault diagnosis;expert system;knowledge base
中图号： TP182
文献标志码: A
文章编号： 1673-9965(2019)04-0470-05
DOI: 10.16185/j.jxatu.edu.cn.2019.04.016
*收稿日期： 2018-05-30
基金资助： 陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JM-603)；新型网络检测与控制工程国家地方联合实验室基金(GSYSJ2018004)。
第一作者简介： 高芬莉(1995-)，女，西安工业大学硕士研究生。
通信作者简介： 耿朝阳(1971-)，男，西安工业大学副教授，主要研究方向为人工智能和计算机仿真，E-mail:541211200@qq.com。
引文格式: 高芬莉,耿朝阳,刘白林.Android平台武器故障诊断专家系统设计与实现[J].西安工业大学学报,2019,39(4):470-474.GAO Fenli,GENG Chaoyang,LIU Bailin.Research on Weapon Fault Diagnosis Expert System Based on Android Platform[J].Journal of Xi’an Technological University,2019,39(4):470-474.
(编辑、校对 肖 晨)
标签：android论文; 故障诊断论文; 专家系统论文; 知识库论文; 西安工业大学计算机科学与工程学院论文;