基于案例推理（CBR）的挖掘机液压系统故障诊断（2）
3 案例的建立
一个案例是一个经验的示例，某种类型的故障可能多次发生，在每次产生同样或类似的现象，每个案例就是故障发生方式的通用描述，但案例不是每个故障的简单记录，如在故障维修日志中记载的那样，案例是所有相同故障的通用描述。当CBR技术用于故障诊断时，描述故障诊断的案例通常包括：故障现象的描述、故障原因的描述、解释和维修策略的描述。
1)故障分析
挖掘机等工程装备的故障非常复杂，在运行中液压系统的故障占很大的比例，其故障可用类似于故障树的结构来组织表示分析。例如，图2是GJWlll型挖掘机动臂缸工作速度慢案例结构组织树，从图中可以看出，随着故障现象的逐步发现，故障的原因越来越清楚，叶子节点即表示最终原因。
2)案例的建立
案例之间的关系采用父子继承的方式建立，子案例继承父案例的所有故障现象，父子案例各有不同的故障诊断方法，在特殊情况下，子案例也可以继承父案例的默认故障解决方法，然后添加新的故障解决方法。
人工智能中常用的结构化知识表示方法有框架(frame)表示、剧本(script)表示和面向对象(object—oriented)表示等。此处案例知识表示方法是一种带有继承特性的类框架表示方法(见式1)。
案例表示主要是用一定的数据结构来描述案例的特征以及案例之间的关系。案例的特征包括结构特征、功能特征和属性。挖掘机液压系统故障检测与诊断系统中的案例可描述如下：
式中f表示案例的主要特征；S表示案例的匹配权值；
分别表示第i个测试值、测试方法和相应的权值；r表示可能的故障原因和解决方法；e表示故障诊断的解释部分。
对于复杂的案例，可分解为一组子案例集，CASE=ΣCASE-i，i=1，2，...m，子案例继承父案例的所有特征，并具有自己的特征。
在挖掘机液压系统故障检测与诊断系统中，根据故障的不同和诊断的难易，案例可具有多达10层甚至更多。案例库以特征索引决策树的方式建立，树中的每一个节点都包含一组特征信息，子节点继承父节点的特征，但不继承父节点的故障原因，因为随着诊断的逐步深入和更多特征信息的取得，故障原因将更为确定。
图2为动臂缸工作慢故障检测子系统的案例组织方式，其案例组织结构如下所示：
特征：动臂缸工作速度慢
匹配权值：1
测试l：漏油量
测试方法：铲斗缸、斗杆缸完全缩回后斗杆缸 活塞杆伸出约300 mm，铲斗扣于地上，拆下动臂缸有杆腔 油管接头，将来油管接头用堵头堵死，另一接头处用量杯盛 接泄漏出的油液，并使铲斗升起，铲斗离地。
可能故障原因：密封圈失效、多路阀损坏、主控阀故障、主安全阀故障
特征：泄漏油液流速于12 L／min
测试l：检测液压缸内泄情况
测试方法：检查液压缸油管接头
匹配权值：1
可能故障原因：密封圈损坏、变质等 解释：⋯
特征：泄漏油液流速大于12L／min
测试1：检测多路阀工作情况
测试方法：检查阀杆操作情况
匹配权值：l
可能故障原因：阀芯卡滞损坏
解释：…
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