随着我国民航事业的迅速发展,如何保障民用飞机的飞行安全成了日益重要的问题。解决这一问题的关键就是建立能够及时准确地进行故障诊断和定位的飞机故障诊断系统。由于我国拥有的民用飞机及其航线数量巨大,让每个航空公司在各个机场都设立完善的技术支持体系是不经济也是不现实的。20世纪90年代Internet的快速发展为利用网络技术实现飞机的远程故障诊断提供了可能。故障诊断系统的一个重要组成部分是知识库,如何进行高效的知识获取就成为一个亟待解决的重要问题。现有的知识获取模型和理论并不能很好地处理飞机数据。20世纪80年代波兰学者Z.Pawlak所提出的粗糙集理论,能够直接从给定问题的描述集合出发,找出问题的内在规律。该理论为解决飞机故障诊断的知识获取提供了一种可行的方法。本文从以下方面对以粗糙集为基础的飞机远程诊断知识获取技术做了探索性尝试:[1]在介绍了各种故障诊断技术的基础上,选定基于网络的远程故障诊断技术作为研究对象。[2]根据飞机远程诊断的特点,在介绍了粗糙集理论有关数据离散、约简方法的基础上,着重研究了基于等间距和模糊聚类的离散化方法、面向属性的数据约简,并建立相应的计算方法。[3]研究了目前所能获取的飞机系统参数,并选取其中发动机的一些参数为例,以粗糙集理论为基础,建立了知识获取模型。[4]在分析了飞机远程诊断系统要求的基础上,着重研究了系统的总体方案和结构模式,建立了三层C/S结构的飞机远程诊断系统框架,该系统以Borland公司的C++ Builder 6.0开发,Microsoft公司的SQL Server 2000为后台数据库。[5]在建立的飞机远程故障诊断系统里,以某空军和某民用发动机实际数据为例,以现有的校园网络为基础,对知识获取模型和飞机远程诊断系统进行了测试,取得了良好的效果,证明了模型的正确性。