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摘 要：由于热处理在工业领域，特别是机械制造业领域使用比例高。各个企业良莠不齐的发展水平决定了热处理技术的不完善性。在热处理的过程中会出现各种缺陷，这些缺陷的原因各不相同。这要求一线技术人员能够用丰富的经验去判断缺陷的导致原因。及时反馈于生产部门。但是由于各种原因很多企业未必能做到如此。如果有热处理缺陷诊断专家系统，那么就会大大降低一线人员的工作压力。也为企业带来丰厚的经济和社会效益。
关键词：热处理技术，人工智能，专家系统，基于案例的推理，缺陷诊断
中图分号类：TG157 TP182
作者介绍：杨群（1982-），男，安徽芜湖人，硕士研究生，芜湖职业技术学院教师，研究方向为控制工程。
一.人工智能的本质和应用范围
人工智能就其本质而言，就是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能是以计算机学科为基础的，并且要求有深厚的数学理论基础，只有如此才能用计算机来模拟人脑的一般活动原理，创建出智能系统来解决所遇的问题。
人工智能目前在各个领域都得到了应用，如模拟识别、自动工程、知识工程、人机对弈。通过对人工智能的应用完成了以前难以想象和实现的任务。这些都得益于对该技术的理论化研究，从研究到转化的实现。未来要加大对人工智能基础理论的研究，根据市场需要来确定转化对象。
二.专家系统的总体结构和缺陷诊断专家系统的建立
专家系统是一种计算机智能程序系统，其主要原理是用计算机来模拟和替代各个领域人类专家，系统大量收集了专业领域内专家的经验和知识，模仿他们在对专业问题上的处理和解决问题的方法。在化学、数学、物理、生物、农业灾害防治、医学诊断和故障诊断等领域，专家系统已经达到或几乎超过了人类专家的水平。可以这样说，人类只要对某个领域有充分的认识和理解，那么我们就将能专家系统应用其中。
缺陷诊断专家系统采用了专家系统是将工业领域的技术知识和经验进行总结归纳，建立推理机制以及通过各种实验所得出的各类数据等，创建出各种工业专家计算机软件系统。该工业专家系统具有智强大的智能推理能力，还可增加和改善知识库经验内容，在用户没有掌握计算机语言的状况下，也可简单操作并有专家级的推断结果。
三.专家系统中案例检索与匹配的研究方法
（一）案例检索与匹配原理
如何分析当前待解决问题的案例，与案例库中的案例相比较，通过计算得出最佳解决案例方法，是基于CBR的专家系统研究的核心问题。在这一过程中使检索出的案例尽量与求解问题相接近，能与求解问题匹配，检索结果的数量要保持较低的水平，以保证检索效率[30]。
（二）案例检索与匹配过程
第一步：提出查询。我们将输入问题的属性和特征来查询结果。
第二步：检索与选择。通过人机交互界面，专家系统将赋予新问题初始特征值，确定与其相关的缺陷检索子空间和征兆可信度，这样就可完成案例征兆匹配，接下来再采用加权检索法对案例相似度进行计算，确定出与新问题相关或者相似的案例。
不同缺陷诊断系统描述缺陷测量的方法各有不同， 他们有文字描述、逻辑判断、数值表示、信号测量等。其中除了数值表示容易匹配，其余都难以检索要进行转换将各自的故障现象描述映射成数值表示方法。
本文所研究的热处理缺陷诊断专家系统需由用户首先对缺陷现象进行文字描述，我们将文字信息转换为数字信息以实现案例匹配及相似度计算。
四.热处理缺陷案例相似度的计算
在整体上的相似性的基础上，计算在案例匹配。相似性是用来测量检测到的情况和预期的案例之间的相似程度。以基于案例推理的实现，关键是建立合适的存储和索引，和一个有效的匹配调整评价机制。存储方式直接影响求解精度和匹配效率，调整和问题解决的影响评估机制。
可用公式（1）计算两个案例之间的相似度：
其中： 表示为案例 与 的相似度; 为各特征参数的权值因子;n表示所有征兆数; ， 分别表示案例 与 的缺陷现象及缺陷结论缺陷现象用经过文字信息转换后的状态数值表示，而缺陷结论用可信度来表示，既在该缺陷状态下所可能存在的缺陷原因的程度数值，该值由领域内专家赋予。当 =1时，表明这两个案例最相似，即完全匹配;当 =0时，表明两个案例完全不相同。
在热处理专家系统中，用户可以方便的通过专家系统的人机交互界面对热处理缺陷现象进行描述，系统把具有相似程度的案例依次从高到地排列，相似度最高的案例就是通过基于案例推理所得出的缺缺陷诊断结果。
五.原型系统的验证与实现
在建立热处理缺陷数据库后，我将开发关于热处理缺陷诊断的专家系统。点开系统，首先是原型系统的登录界面，用户通过输入用户名和密码，点击“登录”按钮后，进入原型系统主导航界面。如果用户点击“退出”按钮，则退出专家系统。
进入系统，首先是主界面。用户通过系统主界面，依据自己的需要选择进入子页面。其中，点击“进入诊断界面”按钮，系统转到热处理缺陷诊断页面，可以针对热处理缺陷，进行诊断;点击“热处理知识”按钮，系统转到热处理知识页面，提供了有关热处理的一些科普知识;点击“缺陷诊断常识”按钮，系统转到缺陷诊断常识知识页面，提供了有关热处理缺陷诊断的一些常用知识;点击“系统使用说明”，系统转到系统使用说明页面，提供了有关本系统的具体操作步骤。
系统诊断界面，主要包括缺陷类型、缺陷现象、推理方式、缺陷原因和解决方法等几个模块。用户可以根据实际情况，通过选择缺陷类型和缺陷现象，然后点击开始诊断按钮，系统则开始进行缺陷诊断。系统进过推理诊断后，显示出诊断结果，包括推理方式、缺陷原因和解决方法等。
六.在研究过程中遇到的不足以及下一步的研究工作
本文利用基于CBR案例推理技术，设计和创建了热处理缺陷诊断专家系统，并且进行了原型系统的验证。基于CBR案例推理缺陷诊断专家系统，不但可以可以解决工厂一线技术人员经验不足，压力大，生产率不高的问题，也为热处理处理的时效性和正确性提供了保证。但是在研究和学习的过程中也发现了一些问题，面对这些问题，接下来我将着重從以下几个方面进一步开展研究工作：
（1）热处理缺陷种类繁多，原因繁多。建立一个完整的数据库是一个艰难的道路，我将沿着这条路继续探索和学习。
（2）计算案例权值是整个系统关键和困难的一步，需要在长期过程中不断学习。
（3）各种技术都在日新月异的发展。专家系统也要跟上前进的步伐，要能够不断自我完善。这就要数据库有着强大的自我更新的功能。怎么样能够让数据库自我更新就是我未来学习和研究的目标。
参考文献
[1] 张跃东，齐昕，童一飞.基于专家系统的焊接机器人故障诊断[J]. 2019.1.
[2] 刘炜.微机故障诊断专家系统的研究与应用[D].[硕士学位论文].西安.陕西科技大学.2007.
[3] 秦胜学. 故障诊断在煤矿机电设备安全管理中的应用[J]. 内蒙古煤炭经济. 2018.
关键词：热处理技术，人工智能，专家系统，基于案例的推理，缺陷诊断
中图分号类：TG157 TP182
作者介绍：杨群（1982-），男，安徽芜湖人，硕士研究生，芜湖职业技术学院教师，研究方向为控制工程。
一.人工智能的本质和应用范围
人工智能就其本质而言，就是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能是以计算机学科为基础的，并且要求有深厚的数学理论基础，只有如此才能用计算机来模拟人脑的一般活动原理，创建出智能系统来解决所遇的问题。
人工智能目前在各个领域都得到了应用，如模拟识别、自动工程、知识工程、人机对弈。通过对人工智能的应用完成了以前难以想象和实现的任务。这些都得益于对该技术的理论化研究，从研究到转化的实现。未来要加大对人工智能基础理论的研究，根据市场需要来确定转化对象。
二.专家系统的总体结构和缺陷诊断专家系统的建立
专家系统是一种计算机智能程序系统，其主要原理是用计算机来模拟和替代各个领域人类专家，系统大量收集了专业领域内专家的经验和知识，模仿他们在对专业问题上的处理和解决问题的方法。在化学、数学、物理、生物、农业灾害防治、医学诊断和故障诊断等领域，专家系统已经达到或几乎超过了人类专家的水平。可以这样说，人类只要对某个领域有充分的认识和理解，那么我们就将能专家系统应用其中。
缺陷诊断专家系统采用了专家系统是将工业领域的技术知识和经验进行总结归纳，建立推理机制以及通过各种实验所得出的各类数据等，创建出各种工业专家计算机软件系统。该工业专家系统具有智强大的智能推理能力，还可增加和改善知识库经验内容，在用户没有掌握计算机语言的状况下，也可简单操作并有专家级的推断结果。
三.专家系统中案例检索与匹配的研究方法
（一）案例检索与匹配原理
如何分析当前待解决问题的案例，与案例库中的案例相比较，通过计算得出最佳解决案例方法，是基于CBR的专家系统研究的核心问题。在这一过程中使检索出的案例尽量与求解问题相接近，能与求解问题匹配，检索结果的数量要保持较低的水平，以保证检索效率[30]。
（二）案例检索与匹配过程
第一步：提出查询。我们将输入问题的属性和特征来查询结果。
第二步：检索与选择。通过人机交互界面，专家系统将赋予新问题初始特征值，确定与其相关的缺陷检索子空间和征兆可信度，这样就可完成案例征兆匹配，接下来再采用加权检索法对案例相似度进行计算，确定出与新问题相关或者相似的案例。
不同缺陷诊断系统描述缺陷测量的方法各有不同， 他们有文字描述、逻辑判断、数值表示、信号测量等。其中除了数值表示容易匹配，其余都难以检索要进行转换将各自的故障现象描述映射成数值表示方法。
本文所研究的热处理缺陷诊断专家系统需由用户首先对缺陷现象进行文字描述，我们将文字信息转换为数字信息以实现案例匹配及相似度计算。
四.热处理缺陷案例相似度的计算
在整体上的相似性的基础上，计算在案例匹配。相似性是用来测量检测到的情况和预期的案例之间的相似程度。以基于案例推理的实现，关键是建立合适的存储和索引，和一个有效的匹配调整评价机制。存储方式直接影响求解精度和匹配效率，调整和问题解决的影响评估机制。
可用公式（1）计算两个案例之间的相似度：
其中： 表示为案例 与 的相似度; 为各特征参数的权值因子;n表示所有征兆数; ， 分别表示案例 与 的缺陷现象及缺陷结论缺陷现象用经过文字信息转换后的状态数值表示，而缺陷结论用可信度来表示，既在该缺陷状态下所可能存在的缺陷原因的程度数值，该值由领域内专家赋予。当 =1时，表明这两个案例最相似，即完全匹配;当 =0时，表明两个案例完全不相同。
在热处理专家系统中，用户可以方便的通过专家系统的人机交互界面对热处理缺陷现象进行描述，系统把具有相似程度的案例依次从高到地排列，相似度最高的案例就是通过基于案例推理所得出的缺缺陷诊断结果。
五.原型系统的验证与实现
在建立热处理缺陷数据库后，我将开发关于热处理缺陷诊断的专家系统。点开系统，首先是原型系统的登录界面，用户通过输入用户名和密码，点击“登录”按钮后，进入原型系统主导航界面。如果用户点击“退出”按钮，则退出专家系统。
进入系统，首先是主界面。用户通过系统主界面，依据自己的需要选择进入子页面。其中，点击“进入诊断界面”按钮，系统转到热处理缺陷诊断页面，可以针对热处理缺陷，进行诊断;点击“热处理知识”按钮，系统转到热处理知识页面，提供了有关热处理的一些科普知识;点击“缺陷诊断常识”按钮，系统转到缺陷诊断常识知识页面，提供了有关热处理缺陷诊断的一些常用知识;点击“系统使用说明”，系统转到系统使用说明页面，提供了有关本系统的具体操作步骤。
系统诊断界面，主要包括缺陷类型、缺陷现象、推理方式、缺陷原因和解决方法等几个模块。用户可以根据实际情况，通过选择缺陷类型和缺陷现象，然后点击开始诊断按钮，系统则开始进行缺陷诊断。系统进过推理诊断后，显示出诊断结果，包括推理方式、缺陷原因和解决方法等。
六.在研究过程中遇到的不足以及下一步的研究工作
本文利用基于CBR案例推理技术，设计和创建了热处理缺陷诊断专家系统，并且进行了原型系统的验证。基于CBR案例推理缺陷诊断专家系统，不但可以可以解决工厂一线技术人员经验不足，压力大，生产率不高的问题，也为热处理处理的时效性和正确性提供了保证。但是在研究和学习的过程中也发现了一些问题，面对这些问题，接下来我将着重從以下几个方面进一步开展研究工作：
（1）热处理缺陷种类繁多，原因繁多。建立一个完整的数据库是一个艰难的道路，我将沿着这条路继续探索和学习。
（2）计算案例权值是整个系统关键和困难的一步，需要在长期过程中不断学习。
（3）各种技术都在日新月异的发展。专家系统也要跟上前进的步伐，要能够不断自我完善。这就要数据库有着强大的自我更新的功能。怎么样能够让数据库自我更新就是我未来学习和研究的目标。
参考文献
[1] 张跃东，齐昕，童一飞.基于专家系统的焊接机器人故障诊断[J]. 2019.1.
[2] 刘炜.微机故障诊断专家系统的研究与应用[D].[硕士学位论文].西安.陕西科技大学.2007.
[3] 秦胜学. 故障诊断在煤矿机电设备安全管理中的应用[J]. 内蒙古煤炭经济. 2018.