航空发动机内窥镜诊断决策模块的功能就是根据从孔探图像测量得到的缺陷特征尺寸，根据X X航空发动机故障判决规则，推理并判断部件的损伤情况及状态，并给出一定的排除故障的建议·这是一个典型的以规则知识库为基础的从现象到结论的推理过程．诊断决策模块设计中，关键是知识表示和推理机设计．由于发动机功能复杂、故障模式繁多、故障判据规则不清晰，给知识表示和推理机设计带来了一定难度．
为解决该问题，本文广泛，深入地分析了x×航空发动机的众多维护手恶，并向领域专家进行了调研和学习，总结、梳理了发动机故障的主要判决规则，为降低知识复杂性，实现规则化、明确化的知识表示打下了基础．同时，经过孔探图像特征提取技术研究，故障特征提取的准确度较高，故障特征与损伤状态的关联关系也相对明确，大大降低了故障诊断推理的难度．在上述工作基础上，××航空发动机快速故障诊断系统设计时，采用产生式规则进行知识表示，以正向推理策略设计推理机．
正向推理策略是以建立的知识库为基础，从现象或事实出发。向结论方向进行搜索与推理，得到诊断结果和维修建议．推理机按照系统设定的规则进行规则与事实的匹配．规则如不匹配则继续搜寻下一个规则前提，直到匹配为止．如果匹配成功，系统激活一条规则，然后在此规则前提下继续匹配。直到己知的事实匹配完成为止。最后自动推断出故障诊断结论，以及排除故障所采取的措施和建议等．
以某叶片故障诊断为例，在已知了叶片的类型、级号，损伤边缘、损伤尺寸后，依次在知识库中寻找规则与上述事实匹配，所有的事实都找到相应的规则并与之匹配后，就自动、快速判断出其损伤状态和程度，并给出维护建议和措施．另外，由于××航空发动机故障知识众多，设计故障诊断系统和知识库时很难全面考虑到所有故障模式及其诊断规则，有些故障诊断知识还有待检验和总结．因此，知识库需要不断更新和维护，系统为此留有知识提取软件接口。方便知识库的管理和升级． |
