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3.3案例的檢索 檢索就是開始于一個(gè)這樣的待求問題的新案例，利用案例庫的索引機(jī)制，根據(jù)相似性度量方法，在某個(gè)相似程度的閥值下，在案例庫中找出一組與新案例匹配較好的舊實(shí)例，并從中選擇最佳的案例作為我們的建議解。 案例庫中，與故障C的相似度最大、最鄰近的案例(F，S)，一般我們認(rèn)為它的解S是對(duì)故障C最有用的解，也是案例庫中能提供的最好的解。但是CBR本來就是以相似性概念為核心的，有時(shí)候最鄰近解并不能夠提供可接受的解決方案，一個(gè)不是最鄰近解的案例，它的解卻可能是最優(yōu)解，為此在案例搜索時(shí)我們可以設(shè)定一個(gè)閥值β(本系統(tǒng)閥值β＝0.7)，如果SIM(新問題，舊案例)>β接受它們，這樣就相當(dāng)于把舊案例分成兩部分：不可以接受的案例和可以接受的案例。 計(jì)算出相似度以后，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值，在閾值以上的舊案例作為匹配案例，按照相似度的值由大到小的順序排列。它們的解決方案作為新問題的建議解，兩個(gè)案例的相似度越高，建議解的重用性越強(qiáng)。驗(yàn)證建議解，如果建議解正確，就把新問題作為新的案例存放到案例庫中；如果建議解不正確，就要對(duì)建議解進(jìn)行修正。 3.4 CBR的自學(xué)習(xí) CBR具有天生的學(xué)習(xí)功能，CBR正是通過自學(xué)習(xí)能力不斷充實(shí)自己的案例庫，對(duì)于新領(lǐng)域尤其如此。當(dāng)診斷任務(wù)成功完成時(shí)，如果案例庫中沒有此案例就加入此新案例，增加系統(tǒng)對(duì)問題領(lǐng)域的覆蓋范圍。如果案例一味的增加勢(shì)必導(dǎo)致案例庫越來越龐大，所以案例學(xué)習(xí)還應(yīng)該檢查案例的使用頻率，對(duì)那些使用頻率極低的案例可以予以刪除。 4. 應(yīng)用實(shí)例 本文以印刷機(jī)械設(shè)備為應(yīng)用背景，將基于案例的推理方法應(yīng)用到設(shè)備的故障診斷領(lǐng)域。下面是案例推理方法在設(shè)備故障診斷過程中的應(yīng)用實(shí)例。設(shè)備在一次生產(chǎn)過程中出現(xiàn)主機(jī)不能啟動(dòng)的現(xiàn)象，進(jìn)入故障智能診斷系統(tǒng)，選擇“主機(jī)不能啟動(dòng)”這個(gè)征兆，如果征兆是由設(shè)備PLC采集過來的話，該征兆會(huì)在征兆列表中自動(dòng)選上，由于“主機(jī)不能啟動(dòng)”是人工添加的數(shù)據(jù)，所以需要人工選擇這個(gè)征兆(如圖4所示) 設(shè)備故障征兆 點(diǎn)擊確定后，案例檢索匹配后的診斷結(jié)果按照相似度的大小列表顯示出來(本系統(tǒng)預(yù)設(shè)閾值β＝0.7)，如圖5所示。 點(diǎn)擊查看可以看到該案例的故障原因以及對(duì)應(yīng)的處理方法是： 根據(jù)診斷結(jié)果去處理問題，結(jié)果發(fā)現(xiàn)限位開關(guān)損壞，更換限位開關(guān)后即恢復(fù)正常。 5. 結(jié)束語 本文借助案例推理在有效解決存在于傳統(tǒng)的基于規(guī)則系統(tǒng)中的知識(shí)獲取瓶頸；案例庫維護(hù)方便，不需要專家干預(yù)；能擴(kuò)大解決問題范圍，節(jié)省問題求解時(shí)間等方面顯示出的優(yōu)越性和良好的適應(yīng)能力，將它應(yīng)用于印刷機(jī)械設(shè)備的故障診斷領(lǐng)域，解決了故障診斷技術(shù)向自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展面臨的問題。通過五家制造企業(yè)的應(yīng)用驗(yàn)證，該方法為印刷設(shè)備的故障診斷推理提供了更加科學(xué)的指導(dǎo)，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。  來源：佳工機(jī)電網(wǎng)