专家系统包括知识库、推理机、解释机制、综合数据库、自学习机制和人机交互诊断界面等，其组成如图1.1所示。在该专家系统中，知识库用于存放故障树和规则，包含专家经验知识及原理性知识，用户与领域专家通过知识获取系统使知识库得以扩充。知识库管理系统用于构造及维护知识库，对知识库中的规则及故障树进行增、删、改等各种操作，这是其他模块功能实现的基础。推理机是整个专家系统的核心环节，根据一定的推理算法（采用正向推理算法）和搜索策略完成推理，还可以根据需要审定置信度阈值。综合数据库存放初始数据、事实、推理的中间过程和结果、最终结论以及推理所用到的各种应用程序。自学习机制通过系统自身的运行，完成自动改错和自我完善，不断更新和丰富知识库中的知识。解释机制对规则、故障树以及推理的过程和各中间结果 进行必要地解释。人机交互诊断通过对话的方式要求用户回答系统在推理过程中提岀的问题。这在出现知识库中的规则与用户给定的诊断初始事实不相符合的情况时非常有效。系统最终完成故障的诊断。在进行诊断的同时，还可以提供解释和打印的功能，以向用户给岀完成故障诊断的理由和提供维修建议。

      专家系统应该是面向对象的开放式专家系统。用户根据需要，可任意自行构造诊断对象，只要给出相应的诊断规则（规则从领域专家处获取并加以处理），用户即可对构造的对象进行故障诊断。诊断时，用户即可通过给出初始事实，直接进行故障诊断；又可以在基于数据分析的基础上，先对原始数据进行必要的分析处理，然后根据分析结果进行故障诊断

      系统功能应完备，结构应完全实现模块化，各功能模块之间应既相互独立， 又存在有机的逻辑联系，便于系统维护，这样才能保证功能的完整和操作的连 续。

      推理机是整个专家系统处理问题的核心模块。它根据用户提供的故障征兆， 利用知识库中存储的知识，按一定的推理策略逐步求解问题。常用的推理策略 有：正向推理、反向推理及正、反混合推理。在油液监测智能系统中主要采用 正向推理策略。具体做法如下。

      1）用户根据当前显著的故障征兆自主选取子故障树。在程序运行过程中， 可以随时回溯到初始状态重新进行选择。

      2）根据故障树节点的重要度、设备重要度及故障紧急程度等因素，并结合领域专家的经验，初步确定子故障树中各事件的优先级别，优先搜索级别高的分支。通过系统的自学习功能来改变事件的优先级别。

      3）依据典型故障现象和优先级别，采用正向推理策略（图1.2）深度优先搜索相应的子故障树，运用选用的故障规则求证目标节点。

      4）通过与用户交互确定运行结果是否正确。若正确，给出维修建议；否则, 返回lo

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