DE69030919T2

DE69030919T2 - Verfahren zur Durchführung einer rechnergestützten Diagnose von physikalischen Fehlern mittels eines Expertsystems

Info

Publication number: DE69030919T2
Application number: DE69030919T
Authority: DE
Inventors: Graham Gordon Thomason
Original assignee: Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 1990-02-22
Filing date: 1990-02-22
Publication date: 1997-12-11
Anticipated expiration: 2010-02-23
Also published as: EP0443212B1; JPH04216143A; DE69030919D1; EP0443212A1; JP3217081B2

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Durchführung einer rechnergestützten Diagnose von physikalischen Fehlern eines Objektes mittels eines Expertensystems unter Verwendung einer ersten Gruppe von Symptomen physikalischer Fehler, die jeweils mit mindestens einem Element einer zweiten Gruppe von Fehlersyndromen verknüft sind, welche ihrerseites jeweils mit mindestens einem Element einer dritten Gruppe von Fehlerursache-Hypothesen verknüpft sind, indem eine nicht-leere Teilgruppe der genannten ersten Gruppe und geeignete Symptomattribute für jedes gesammelte Element zusammengetragen werden. Das Expertensystem zur Fehlerdiagnose wird unter Verwendung einer sogenannten Expertensystem-Benutzeroberfläche ("Shell") oder eines Satzes von Konstruktionsregeln aufgebaut, der gebietspezifisch ist, da er speziell für Systeme zur Diagnose von physikalischen Fehlern entworfen wurde. Insbesondere enthält eine solche Benutzeroberfläche eine bestimmte Beweisführungsstrategie, die beruht auf: einer kombinierten Vorwärts- und Rückwärtsverkettung innerhalb der Wissensbank des Systems, Prioritätssetzung und Aufhebung von Hypothesen, einer drei- oder mehrstufigen Kategorisierung von fehlerbezogenen Begriffen (Symptome/Attribute, Syndrome und Hypothesen oder Fehlerursachen) und auf einer besonders flexiblen Verbindbarkeit untereinander. Die Benutzeroberfläche erlaubt außerdem die Behandlung von unvollständigen oder "unbekannt"-Informationen zu dem physikalischen Objekt. Darüber hinaus verfügt die Benutzeroberfläche über zahlreiche vorteilhafte Benutzerschnittstellen-Aspekte, unter anderem dadurch, daß sie sowohl Menü-Auswahlmöglichkeiten für Situationen bietet, in denen das Expertensystem keine gerichteten Fragen zu stellen hat, als auch im umgekehrten Fall auch direkte Fragen nach Symptomen und/oder Attributen erlaubt. Im allgemeinen kombiniert das Expertensystem eine Benutzeroberfläche mit einem geeigneten Satz von Regeln.
Ein solches Expertensystem wird normalerweise aufgebaut, indem man zuerst allgemeines Wissen in einem solchen Maße sammelt, wie es erforderlich ist, um das Gebiet zu untersuchen, d.h. die Diagnose physikalischer Fehler zu ermöglichen. Anschließend werden im gesammelten Wissen verschiedene Elementklassen des Wissens identifiziert und verschiedene Beweisführungs- und Verarbeitungs-Paradigmen, die zu den verschiedenen Wissensklassen gehören. Danach wird das gesammelte Wissen entsprechend dem Wissensmodell strukturiert. Anschließend wird die Expertensystem- Benutzeroberfläche als eine geeignete Darstellung des strukturierten Wissens erstellt. Das vorhandene Wissen wird dann in der gewählten Darstellung programmiert. Nun wird die Funktionalität erweitert und es erfolgt eine inkrementelle Validierung in dem Maße, wie neues Wissen hinzugefügt wird. Im Gegensatz zu der obigen Schilderung erleichtert die vorliegende Erfindung den beschriebenen Vorgang des Aufbaus eines Expertensystems in allen obigen Schritten erheblich. Insbesondere sind die Aktivitäten zur Wissensmodellierung und Darstellung minimal, weil ein vordefiniertes Modell und eine vordefinierte Darstellung zur Verfügung gestellt werden. In der Darstellung des eigentlichen Expertensystemwissens sind die verschiedenen vorteilhaften Aspekte folgende:
- es dürfen gebietspezifische Terminologie und Schlüsselwörter benutzt werden;
- das Wissen wird in verschiedenen Wissensklassen kategorisiert;
- die Beweisführungsstrategie ist implizit in der Benutzeroberfläche lokalisiert und braucht nicht explizit in der Wissensbasis selbst vorgesehen zu sein;
- die Syntax der Wissensbank, wie sie eingegeben wurde, ist nicht durch irgendeine Implementierung von Spracheigenschaften eingeschränkt.
In der US-Patentschrift 4.866.635 von Kahn et al., insbesondere Spalte 7, 1.36 bis Spalte 10, 1.64 und Spalte 33,1.47 bis Spalte 36, 1.68 und Figuren 2 und 3 (D1) wird eine gebietunabhängige Benutzeroberfläche für den Aufbau eines Diagnose-Expertensystems beschrieben. Obwohl D1 verschiedene Aspekte mit der vorliegenden Erfindung gemeinsam hat, verleihen verschiedene wesentliche Differenzen den beiden Lösungen einen anderen Charakter.

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG

Die vorliegende Erfindung hat unter anderem zur Aufgabe, ein Verfahren zur Durchführung einer Diagnose physikalischer Fehler auf der Grundlage einer Expertensystem-Benutzeroberfläche zu schaffen, das eine systematische Diagnose, eine einfache Anpassung an das Gewinnen von Erkenntnissen über die Beschaffenheit und Ursachen eines solchen physikalischen Fehlers, eine optimale Auswahl unter den möglichen Ursachen hiervon und eine unkomplizierte Beratung hinsichtlich der Abhilfe, falls zugänglich, ermöglicht.
Entsprechend einem ihrer Aspekte ist die Erfindung gekennzeichnet durch
- das Weiterleiten von solchen zusammengetragenen Symptomen physikalischer Fehler, die im Grunde Beanstandungen sind, und Symptomattributen, die mit den Symptomen zusammenhängende Fakten sind, über eine geeignete Verknüpfung zu einem Syndrom physikalischer Fehler der genannten zweiten Gruppe, das eine allgemeine Art von aus den Symptomen und den Symptomattributen zu ziehende Schlußfolgerung ist, und von dort über eine geeignete weitere Verknüpfung zu einer Fehlerursachen-Hypothese der genannten dritten Gruppe, die eine Theorie ist, welche die Symptome und Syndrome erklären kann, die mindestens einem gewählten Symptom eines physikalischen Fehlers entsprechen;
- das provisorische Wählen einer bevorzugten Fehlerursachen-Hypothese unter den auf diese Weise durch die genannte Weiterleitung erreichten Hypothesen;
- das Abrufen aller nicht gesammelten, aber verfügbaren Informationen über Symptome eines physikalischen Fehlers oder über Symptomattribute, die für die provisorisch gewählte bevorzugte Hypothese relevant sind;
- das definitive Wählen einer definitiven Fehlerursachen-Hypothese, die mindestens einen Teil aller so zusammengetragenen Symptome physikalischer Fehler und Symptomattribute erklärt, wobei eine sekundäre Fehlerursachen-Hypothese unter den auf diese Weise erreichten provisorisch beibehalten wird und die genannte definitive Fehlerursachen-Hypothese selektiv verifiziert / widerlegt wird und im Falle einer Widerlegung der genannten definitiven Fehlerursachen-Hypothese zum provisorischen Auswählen einer Hypothese, zum Abrufen von Informationen und zum definitivem Auswählen einer Hypothese zurückgekehrt wird, bis entweder eine definitive Fehlerursachen-Hypothese verifiziert ist, um daraufhin einen operationellen Ratschlag für die genannten zusammengetragenen Symptome physikalischer Fehler auszugeben, oder alternativ bis nach der Wiederholung der genannten Schritte des provisorischen Auswählens einer Hypothese, des Abrufens von Informationen und des definitiven Auswählens einer Hypothese alle Fehlerursachen-Hypothesen, die die genannten Symptome physikalischer Fehler erklären könnten, erschöpft sind. Besonders kennzeichnende Merkmale der vorliegenden Erfindung sind:
Ihre Schlüsselbegriffe sind Symptome, Symptomattribute, Syndrome, Hypothesen, Hypothesen-Beweisbäume und Wahrscheinlichkeitsverknüpfungen. Sie kann als um Hypothesen herum zentriert betrachtet werden, aber auch primär als ein Vier-Säulen-Modell, das Symptome, Syndrome, Hypothesen und Hypothesen-Beweisbäume verknüpft. Sie beginnt mit einer ersten kritischen Prüfung des Problems in seiner Bandbreite und stellt anschließend Hypothesen auf. Sie benutzt wahrnehmbare Probleme oder Symptome als eigene Begriffe. Sie ist vorwiegend probabilistisch, ist aber auch zu einer Beweisführung in der Lege, indem sie bidirektionale Verknüpfungen nutzt, die Informationen zu den Konsequenzen des Vorhandenseins und der Abwesenheit von bestimmten Voraussetzungen enthalten. Sie interpretiert gebietsspezifische Wissensdarstellung mit Hilfe des Inferenzmechanismus. Während des Zusammentragens von Symptomen erhält sie kontinuierlich die Hypothesen-Wahrscheinlichkeiten aufrecht und konzentriert erneut ihre Aufmerksamkeit auf den Zeitpunkt der Hypothesenauswahl, der entweder nach der Eingabe des Symptoms oder nach der Widerlegung einer Hypothese liegen kann. Alle diese Aspekte weichen von der Referenz D1 ab.
Die Verbindungen zwischen den Elementen der ersten, zweiten und dritten Gruppe wurden direkt definiert; das System und jede prozedurbezogene Ebene können den nächsten Schritt entlang derjenigen Verbindungen machen, von denen vorausgesagt werden kann, daß sie zu dem bestmöglichen erwarteten Ergebnis führen, und außerdem ist das Verfahren vollkommen sequentiell, da es als ein einziger Prozeß beschrieben werden kann: es wären keine parallelen Prozesse erforderlich. Die Verknüpfungen zwischen den Gruppen sind unidirektional, und alle Verknüpfungen verlaufen von einer Gruppe mit niedriger Nummer zu einer Gruppe mit höherer Nummer. Das bedeutet, daß durch das Verfolgen der Verknüpfungsrichtungen oder alternativ durch ihr ständiges Durchquerung entgegengesetzt zu den Verknüpfungsrichtungen keine Endlosschleifen auftreten können. Der Prozeß braucht also garantiert nur eine endliche Zeit bis zur Beendigung. Im allgemeinen erfolgt die Auswahl der Hypothese, indem zuerst provisorische Hypothesen angenommen werden, daraus eine bevorzugte Hypothese ausgewahlt wird, wobei in Rückwärtsrichtung Symptome und Attribute zusammengetragen werden und in Vorwärtsrichtung zusätzliche Hypothesen gewählt werden, die die definitive Hypothese entweder verifizieren oder widerlegen können. Im Falle einer Widerlegung kann einer neuen definitiven Hypothese gefolgt werden, wodurch die alte entweder von der Gruppe der gewählten Hypothesen gestrichen wird oder alternativ immer noch beibehalten werden kann. Letztendlich jedoch bleibt entweder eine einzige oder gar keine Fehlerursachen-Hypothese übrig.
Vorteilhafterweise basiert das Zusammentragen der Symptome physikalischer Fehler und der Informationen über zugehörige Symptomattribute ausschließlich auf dem Auswählen von Menü-Optionen auf einer physikalischen Anzeigeeinheit, während nach der Wahl einer bevorzugten Fehlerursachen-Hypothese nur Symptome physikalischer Fehler, die mit der zuletzt gewählten bevorzugten Fehlerursachen-Hypothese verknüpft sind, abgefragt werden.
Dies ist eine Maßnahme zur Beschleunigung der gesamten Diagnoseprozedur durch die Begrenzung der Anzahl unnützer Fragen, die durch das System gestellt werden.
Vorteilhafterweise erfolgt die genannte Weiterleitung ausschließlich in einer Vorwärtsrichtung unter Aktivierung von systemexterner Informationseingabe, wobei die genannte Auswahl durch prozedurmäßige Berechnung erfolgt, während das Zusammentragen der genannten Symptomattribut-Informationen, das genannte Abrufen von Informationen und das genannte Verifizieren die Bewegung in Rückwärtsrichtung unter Aktivierung durch das System umfassen, und daraufhin eine sekundäre Vorwärts- Weiterleitung durch die genannte Verknüpfung ermöglicht wird.
Die Verarbeitung von zusammengetragenen Symptomen erfolgt jetzt unmittelbar nach ihrem Erhalt, während alle anderen erforderlichen Informationen durch Rückwärtsverkettung gefunden werden, damit der Bediener nur das Minimum an Fragen zu beantworten hat und der Prozeß auf diese Weise weiter beschleunigt wird.
Vorteilhafterweise erfolgt die Weiterleitung der Symptome physikalischer Fehler und der Symptomattribut-Informationen über Syndrome physikalischer Fehler zur Fehlerursachen-Hypothese auf der Grundlage der Bayesschen Wahrscheinlichkeitstheone.
Dadurch wird das Verfahren weiter beschleunigt, da die wahrscheinlichsten Kandidaten zuerst gewählt werden. Jedes Syndrom eines physikalischen Fehlers und jede Hypothese zu einem physikalischen Fehler besitzt in der Tat eine vorrangige Wahrscheinlichkeit, die in Abhängigkeit von und entsprechend den bekanntermaßen vorliegenden oder fehlenden Symptomen physikalischer Fehler und Symptomattribut-Informationen angepaßt wird.
Vorteilhafterweise werden bei der Auswahl einer bevorzugten Hypothese quantitativ diejenigen Hypothesen mit einer höheren Wahrscheinlichkeit in bezug auf ihre Verifizierung bevorzugt und diejenigen Hypothesen mit einem höheren erwarteten Verifizierungsaufwand quantitativ diskriminiert. Dadurch wird das erfindungsgemäße Verfahren weiter beschleunigt und in der Anwendung vereinfacht.
Vorteilhafterweise werden die Posten klassifiziert als "Konstanten", "Symptome physikalischer Fehler", gruppiert in "Gruppen von Symptomen physikalischer Fehler", "Symptomattribute", "Syndrome physikalischer Fehler", "Hypothesen für physikalische Fehler" und "Regeln", und sie werden durch diese gebietsspezifische Terminologie für Wissensklassen direkt dargestellt. Jedes Element kann damit durch seinen klassifizierenden Namen dargestellt werden, der als Schlüsselwort oder Maske fungiert. Es wäre nicht erforderlich, ein solches Schlüsselwort mit einer höheren Software zu konstruieren. Insbesondere brauchen die nachstehend beschriebenen Beispiele nicht bis auf die Ebene einer solchen höheren Sprache wie Prolog oder Pascal detailliert zu werden.
Vorteilhafterweise werden Elemente der genannten Wissensklassen und ihre wechselseitige Verknüpfung ausgearbeitet als zumindest mitgesteuert durch die Vorherrschaft ihrer starken vorgeschriebenen Eigenschaften gegenüber den schwächeren Eigenschaften, durch die Vorherrschaft derjenigen mit charakteristischen Eigenarten gegenüber den nicht-charakteristischen, durch die Vorherrschaft deijenigen mit ausreichenden oder erforderlichen Eigenschaften gegenüber denjenigen mit untergeordneten oder willkürlichen Eigenschaften, und durch die Vorherrschaft derjenigen mit geringen Validierungskosten über diejenigen mit hohen Validierungskosten. Die Vorherrschaft kann die Bevorzugung in der Reihenfolge der Ausarbeitung implizieren, und zwar dahingehend, daß starke Elemente von Wissensklassen zuerst ausgearbeitet werden, während schwächere zu einem späteren Zeitpunkt ausgearbeitet werden, was ebenso auch für die anderen Eigenschaften gilt. Andere Vorherrschaften können die Anwendung eines Gewichtungsfaktors implizieren, zum Beispiel auf ein bestimmtes Attribut, so daß wechselseitig widersprüchliche Attribute sich aufheben können oder daß eines von ihnen durch einen höheren Gewichtungsfaktor vorherrschen kann. Noch weitere Vorherrschaften können das Ausschließen aus einer weiteren Ausarbeitung implizieren, zum Beispiel dahingehend, daß die Anwesenheit eines bestimmten Symptoms oder Attributes direkt zu einer Verifizierung führen würde, wobei in einem derartigen Fall ein solches Symptom oder Attribut sowohl erforderlich als auch ausreichend für eine solche Verifizierung wäre.
Vorteilhafterweise ist jede diagnostische Beweisführungsstrategie implizit in einer Experten-Benutzeroberfläche enthalten und nicht explizit darin oder mit den diagnostischen Wissensposten selbst verwoben. Eine solche Implizitheit der diagnostischen Beweisführungs führt zu der automatischen Weiterleitung zwischen Symptomen, Syndromen und Fehlerursachen-Hypothesen wie hier beschrieben, und sie erleichtert den Aufbau des diagnostischen Wissens selbst.
Vorteilhafterweise umfaßt das genannte Verfahren zusätzlich zu der genannten bevorzugten Hypothese auch eine sekundäre oder nachfolgende Hypothese, wobei durch Anfordern eines geeigneten weiteren Symptoms eines physikalischen Fehlers die genannte bevorzugte Hypothese im Falle eines bestätigenden Symptoms eines physikalischen Fehlers bestätigt wird oder alternativ die genannte bevorzugte Hypothese im Falle eines nicht-bestätigenden Symptoms eines physikalischen Fehlers degradiert wird, und zwar zugunsten beziehungsweise zuungusten jeder genannten sekundären oder nachfolgenden Hypothese, um in letzten Fall zu ermöglichen, daß die genannte sekundäre oder nachfolgende Hypothese im folgenden als definitive bevorzugte Hypothese fungiert, aber im ersten Fall die eigentliche bevorzugte Hypothese als definitive bevorzugte Hypothese beibehalten wird. Während der Auswahl einer "vermutlich besten" Hypothese können also auch eine zweite oder dritte, usw. im Auge behalten werden, und durch Fragen nach geeigneten Symptomen physikalischer Fehler und ihrer zugehörigen Attribute kann die tatsächliche Rangordnung unter den gewählten Hypothesen geändert oder beibehalten werden. Nach einer solchen Änderung kann sogar noch eine weitere Änderung stattfinden, so daß eine Degradierung kein definitives Ausrangieren zu sein braucht.
Vorteilhafterweise wird mindestens ein Symptom eines physikalischen Fehlers auf der Basis von mindestens einem Signal erzeugt, das direkt von dem genannten Objekt abgeleitet wurde. Obwohl die Bediener-Interaktion im Falle einer komplizierten Struktur von Fehlersymptomen, Fehlersyndromen und Fehlerursache-Hypothesen im allgemeinen unerläßlich ist, kann die direkte Eingabe einer gemessenen Größe, zum Beispiel eines elektrischen Stroms oder einer elektrischen Spannung, eines Feuchtigkeitswertes, einer Temperatur oder eines anderen Parameters das Verfahren erheblich beschleunigen und/oder seine Genauigkeit verbessern.
Vorteilhafterweise bezieht sich der genannte operationelle Ratschlag auf die Behebung des Fehlers, Reinigung, Justierung, Objektaustausch, Objektausbau oder Reparaturanweisung. Wenn das Objekt fehlerhaft ist, kann der Fehler behoben werden, so daß das Symptom verschwindet oder endet. Manchmal kann eine Reinigungsoperation Abhilfe schaffen. In verschiedenen Fällen würde die Justierung eines Parameters das Problem beheben. Alternativ könnte der Austausch eines Teils oder eines Subsystems oder der Ausbau eines fremden Objektes zu positiven Ergebnissen führen. Auch die Reparatur kann eine Lösung sein. Natürlich ist manchmal eine Notmaßnahme erforderlich, zum Beispiel eine Evakuierung oder, bei einem kleineren Objekt, die sofortige Entfernung. Schließlich kann, wenn die möglichen Fehlerursachen-Hypothesen erschöpft sind, auf ein übergeordnetes Lösungssystem zurückgegriffen werden oder die Rückweisung ausgeführt werden.
Weitere vorteilhafte Aspekte sind in den weiteren abhängigen Ansprüchen genannt.

KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNG

Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt und werden im folgenden naher beschrieben. Es zeigen:
Figur 1 ein System zur Diagnose physikalischer Fehler und seine Umgebung;
Figur 2 ein Blockdiagramm eines Diagnose-Modells;
Figur 3 ein Blockdiagramm eines vereinfachten Diagnose-Modells;
Figur 4 einen Ablaufplan einer grundlegenden Beweisführungsstrategie;
Tabellen 1 ... ein bestimmtes Fehlerdiagnosesystem oder -verfahren.

BESCHREIBUNG EINES BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSBEISPIELS

Figur 1 zeigt ein System zur Diagnose physikalischer Fehler und seine physikalische und organisatorische Umgebung. Block 28 symbolisiert eine Objektvorrichtung, die einen physikalischen Fehler aufweisen kann. Das Objekt könnte zum Beispiel eine Datenverarbeitungsanlage, ein Produkt der Unterhaltungselektronik, beispielsweise ein Compact-Disc-Spieler, ein Hausgerät, eine Fertigungsmaschine oder -anlage oder eine andere hergestellte Vorrichtung sein, die eine vorgegebene, physikalisch definierbare Funktion erfüllen soll. Block 20 symbolisiert ein System zur Diagnose physikalischer Fehler, das einen Computer und verschiedene zugehörige Peripheriegeräte zur Datenspeicherung, Datenanzeige, Dateneingabe und Datenkommunikation umfaßt, wie dies die Anwendung erfordert. Die Verbindung 32 kann von dem Objekt Sensorsignale, Datenmengen und andere physikalische oder elektrische Informationen zur Verwendung in der Fehlerdiagnose ableiten. In umgekehrter Richtung kann Leitung 32 Stimulus-Signale, Befehle, Testmuster und andere Informationen zum Auslösen eines bestimmten Verhaltens in Objekt 28 übertragen. Die Diagnosevorrichtung 20 umfaßt das eigentliche Diagnosesystem 22 oder Expertensystem, das die Aufgabe hat, ausgehend von einem bestimmten physikalischen Verhalten des Objektes 28 darin eine bestimmte physikalische Fehlerursache oder einen Ursprung hierfür zu ermitteln. Es ist zu beachten, daß sich die Erfindung nicht auf ein solches direktes Prüfen des Objektes bezieht, das nur zu einer Gut/Schlecht-Angabe hierfür führen kann. Im Zusammenhang mit der vorliegenden Erfindung kann entweder eine Reparaturmaßnahme vorgeschlagen werden oder eine spezielle Aktualisierung von Herstellungsprozeßparametern oder eine andere geeignete Abhilfemaßnahme. Zusätzlich zu dem Fehlerdiagnosesystem umfaßt Vorrichtung 20 weitere Elemente, die als Halbblöcke 24 dargestellt sind, zum Beispiel das Betriebssystem und andere zugehörige Peripheriegeräte wie oben aufgeführt. Ein Bediener, der durch den Kreis 30 symbolisiert ist, kann ganz oder teilweise an die Stelle der Verbindung 32 treten und mit der Diagnosevorrichtung 20 in Interaktion treten, wie durch Leitung 34 dargestellt, indem er Fragen auf der Anzeige lesen kann, akustische Befehle befolgen kann und manuelle oder andere Computereingaben erzeugen kann. Außerdem kann der Bediener durch das Betätigen von Bedienelementen, das Ablesen von physikalischen Anzeigeelementen oder die Bewertung eines bestimmten quantitativen oder qualitativen Verhaltens mit Objekt 28 in Interaktion treten. Das Diagnosesystem 22, das mit einer gestrichelten Linie dargestellt ist, wurde mit Hilfe einer Wissensbank, so wie von ihr bestimmt, in einer Expertensystem-Benutzeroberfläche 26 gebildet, die mit einer gestrichelten Linie dargestellt ist.
Figur 2 zeigt ein Blockdiagramm eines Diagnose-Modells. Das Modell umfaßt die folgenden Begriffsklassen, die im folgenden näher erläutert werden:
* Frageklassen: Q (eine gerichtete Frage), q (nicht-gerichtete Eingabe)
* Wissensklassen: ANFÄNGLICHE ÜBERSICHT, SYMPTOM, SYMPTOMATTRIBUT, SYNDROME, HYPOTHESE, ABSCHLIESSENDE ÜBERSICHT
* Netzwerke einschließlich Bildungsnetzwerke. Diese enthalten implizit BÄUME als Teilkomponenten. BÄUME enthalten ihrerseits implizit REGELN, die die grundlegenden Bausteine darstellen.
* Ein prozedurbezogener Aspekt: Die HYPOTHESENAUSWAHL-Prozedur
* Das HILFE-System
An den Rändern des Modells werden die Buchstaben Q (40) (eine gerichtete Frage) und q (42) (nicht-gerichtete Eingabe) benutzt. Dies sind Möglichkeiten, mit denen Fakten in die Faktenbank eingegeben werden können. Das System bestimmt, wann welche Fakten erforderlich oder zulässig sind. Eine gerichtete Frage ist eine Frage, die speziell gestellt wird, weil das System zu diesem bestimmten Zeitpunkt eine Antwort benötigt. Eine nicht-gerichtete Eingabe gibt an, daß der Benutzer die Gelegenheit hat, unaufgefordert Informationen mitzuteilen, ohne das diese zu diesem Zeitpunkt speziell benötigt werden, obwohl die eingegebenen Informationen dazu beitragen, das System in die günstigste Richtung zur Lösung der Diagnoseaufgabe zu lenken. Diese Informationen können die Form eines Menüs auf einer physikalischen Anzeige vorrichtung haben, das dem Benutzer eine Auswahl von Fakten bietet, unter denen er wählen und die er eingeben kann. Die Antworten auf Fragen können standardmäßig ja/nein, allgemeiner Text, integral, reell oder Wahrscheinlichkeiten sein.
Obwohl der Ausdruck "Frage" benutzt wird, muß der erhaltene Sachverhalt nicht unbedingt vom Benutzer an einem Terminal stammen. Für eine bestimmte Anwendung kann er von einer externen Datenbank oder von Sensoren und digitalen Eingangsports stammen, die direkt mit dem untersuchten Objekt verbunden sind.

WISSENSKLASSEN

Die ANFÄNGLICHE ÜBERSICHT 44 ist eine Sammlung von Fakten, die gleich zu Beginn der diagnostischen Übung noch vor der eigentlichen Diagnose für relevant gehalten werden. Diese Fakten könnten das Modell und die Seriennummer der zu reparierenden Vorrichtung umfassen, da dies später für die Diagnose von Bedeutung sein kann. Auch aus praktischen oder buchhalterischen Gründen können verschiedene Fakten zu dem Reparaturzentrum und der Ausrüstung des Reparateurs zu der anfänglichen Übersicht gehören. Diese Fakten werden speziell vom Benutzer abgefragt oder speziell von einer externen Datenbank aufgerufen, wie durch die Fragenklasse für gerichtete Fragen Q angegeben. Die angewendete Technik ist die Rückwärtsverkettung von einem oder mehreren Zielen der obersten Ebene. Der Einfachheit halber ist keine Verbindung zu anderen Blöcken dargestellt.
Die Rückwärtsverkettung besteht aus dem Versuch, einen unbekannten Fakt (ein Ziel) abzuleiten durch die Anwendung von Regeln, mit denen das Ziel aus anderen Fakten gefolgert wird. Wenn diese anderen Fakten ebenfalls unbekannt sind, aber möglicherweise ableitbar, wird der Prozeß rekursiv fortgesetzt. Schließlich stößt eine Rückwärtsverkettung auf Fakten, die vom Benutzer (oder einer Datenbank, einem Sensor, usw.) in Erfahrung gebracht werden können, und sie wird diese Möglichkeit unmittelbar nutzen und dann die Rekursion bis zum Ziel der höchsten Ebene abwickeln.
Die Vorwärtsverkettung leitet neue Fakten von vorhandenen Fakten ab, normalerweise so viele, wie abgeleitet werden können, jeodch ohne spezifisches Ziel und damit ohne den Benutzer zu konsultieren. Um den gesamten Zeitaufwand für die Diagnose zu minimieren, wurde das Eingeben von Symptomen physikalischer Fehler durch einen menschlichen Bediener (oder, was dies betrifft, von einem autonomen Sensorsystem) so entworfen, daß das Stellen von irrelevanten Fragen weitgehend vermieden wird. Bevor das System eine bevorzugte Hypothese gebildet hat, werden die Symptome physikalischer Fehler nicht individuell abgefragt; sie müssen auf Initiative des Bedieners eingegeben werden, insbesondere durch das Vorlegen einer geeigneten Menüauswahl von Symptomen. Wenn einmal eine provisorische bevorzugte Fehlerursachen-Hypothese gewählt wurde, werden nur die relevanten Symptome physikalischer Fehler durch direkte Fragestellung abgefragt. Während der Verifizierung einer definitiv gewählten bevorzugten Fehlerursachen-Hypothese werden nur Fragen gestellt, die sich auf die Verifizierung beziehen.
Die ABSCHLIESSENDE ÜBERSICHT 46 ist eine ähnliche Fakten zusammentragende Übung wie die ANFÄNGLICHE ÜBERSICHT, jedoch am Ende einer Konsultation, und sie kann beinhalten, daß der Benutzer nach seiner Zufriedenheit mit dem Ratschlag des Systems gefragt wird.
Die Symptome 48 sind im wesentlichen Beanstandungen. Der Bediener ist unzufrieden mit dem Gerät, weil es sich anders verhält als in den Spezifikationen vorgegeben oder anders als erwartet. Die Beanstandung bezieht sich normalerweise auf irgendeine unmittelbar zu beobachtende Fehlfunktion, zum Beispiel ein Compact-Disc- Spieler, der eine Compact Disc nicht abspielt. SYMPTOME sind keine Theorie bezüglich des tatsächlichen Fehlerortes und erst recht kein Versuch der Erklärung, was nicht in Ordnung ist. Der Effizienz halber werden Symptominformationen als nicht-gerichtete Eingabe in Form von Menüs erlangt. Der Benutzer kann auf diese Weise das Problem beschreiben, ohne irrelevante Fragen zu beantworten. Ein Menü kann bis zu etwa 20 Einträge enthalten, von denen der Benutzer null oder mehr wählen kann. Das Menü kann strukturiert sein, zum Beispiel kann ein gesamtes Menü unterdrückt werden, je nachdem, was bereits von der ANFÄNGLICHEN ÜBERSICHT und den schon eingegebenen Symptomen bekannt ist.
Der Großbuchstabe Q gibt an, daß SYMPTOME auch speziell angefragt werden können; dies kann später im Läufe einer Diagnose-Sitzung geschehen, wie nachfolgend beschrieben.
SYMPTOMATTRIBUTE sind Fakten, die mit den Symptomen verbunden sind. Sie werden als gerichtete Fragen zu dem Zeitpunkt gestellt, an dem sie relevant sind. Sie entsprechen oft einer zusätzlichen, sorgfaltigen Beobachtung, die gemacht werden kann, wenn ein SYMPTOM festgestellt wurde. Wenn zum Beispiel ein HiFi- Stereo-Verstärker das Symptom "Verzerrung" aufweist, kann es relevant sein, sorgfältig zuzuhören, um festzustellen, ob die Verzerrung auf beiden Kanälen vorliegt oder nur auf einem. Dies wäre ein SYMPTOMATTRIBUT. Ein weiteres SYMPTOMATTRIBUT könnte die genauere Beschreibung der Verzerrung sein. SYMPTOMATTRIBUTE erscheinen sozusagen auf eigene Initiative während einer anderen grundlegenden Aktivität (hier das Zusammentragen von Symptomen) und werden durch das Symptomattribut- Netzwerk 50 erzeugt. Die SYNDROME 52 sind eine allgemeine Art von Schlußfolgerung, die aus den SYMPTOMEN und den SYMPTOMATTRIBUTEN gezogen werden kann (und möglicherweise aus der ANFÄNGLICHEN ÜBERSICHT) und durch Block 54 erzeugt wird. Die Syndrome sind Experten-Schlußfolgerungen auf der Basis der Symptome hinsichtlich der grundlegenden Fehlfunktion, ohne zu versuchen, die Ursache für die Symptome zu erläutern. Betrachten wir als Beispiel die Compact Disc. Es gibt bestimmte SYMPTOME wie "keine CD akzeptieren und Fehler auf dem Display anzeigen", die ein SYNDROM "Fokus nicht gefunden" nahelegen. Der normale Kunde verfügt nicht über Kenntnisse bezüglich der Optik des CD-Spielers und wird daher seine Beanstandung nicht mit dem Ausdruck "Fokus nicht gefunden" beschreiben. SYNDROME werden durch eine Vorwärtsverkettungstechnik mit Hilfe der Bayesschen Legik gebildet, um mit Unsicherheiten fertigzuwerden. Die Bayessche Logik selbst ist gut bekannt; sie bedeutet, daß die Wahrscheinlichkeit der Realisierung eines bestimmten Ereignisses in der Zukunft modifiziert werden kann, wenn das Ereignis unter dem Einfluß eines Parameterwertes stattgefunden hat, welcher sich auf das Ereignis bezieht. Die zukünftige Wahrscheinlichkeit und die vergangene Wahrscheinlichkeit brauchen also nicht gleich zu sein.
Die HYPOTHESEN 56 sind Theorien, die die SYMPTOME und SYNDROME erklären können; sie werden zuerst im Netzwerk 58 gebildet. Normalerweise impliziert eine Hypothese die Vermutung des Fehlers bei einer Komponente oder einer Baugruppe. Die Hypothese kann durch detaillierte Beobachtung und Messung geprüft werden. Das Ergebnis der Prüfung einer HYPOTHESE kann sein, daß alle verdächtig ten Komponenten tatsächlich einwandfrei arbeiten, was impliziert, daß die HYPOTHESE hinsichtlich der Erklärung für den Ausfall der Vorrichtung nicht korrekt war. Alternativ kann durch die Prüfung der HYPOTHESE eine defekte Komponente aufgespürt werden. In diesem Fall kann eine empfohlene Reparaturmaßnahme mit der Hypothese verknüpft werden. Das System untersucht Hypothesen durch Rückwärtsverkettung zu einem einzelnen Ziel, das als Spitze eines Baums betrachtet werden kann. Der Baum umfaßt alle Prüfungen (oft in UND- oder ODER-Kombinationen) und zieht eine Schlußfolgerung bezüglich des Erfolgs der HYPOTHESE.
Es ist wichtig, die beiden Aspekte einer HYPOTHESE zu beachten. Ein Aspekt ist die Wahrscheinlichkeit, daß die Hypothese bei der Lösüng der diagnostischen Frage helfen kann. Dieser Aspekt ist ein Wert, der auf dem basiert, was normalerweise ein unvollkommener Beweis ist (z.B. aus der Klasse SYMPTOM). Er wird intern als eine Wahrscheinlichkeit betrachtet. Der andere Aspekt ist das nach der tatsächlichen Prüfung der Hypothese zu bestätigende oder zu widerlegende Ziel. Dieser zweite Aspekt bringt normalerweise unumstößliche und feststehende Daten mit sich, die von Messungen stammen.
NETZWERKE (50, 54, 58) sind eine Gruppe von Fakten, die bei Knotenpunkten miteinander verknüpft sind. (Viele der benutzten Aussagen sind in der Tat Knotenpunkte). Ein Knotenpunkt kann im Zusammenhang mit der Vorwärtsverkettung oder mit der Rückwärtsverkettung interpretiert werden.
Bäume sind spezielle Arten von Netzwerken, da sie einen einzigen Posten an der Spitze haben, der von Fakten auf einer darunterliegenden Ebene abgeleitet sein kann. Im Diagramm zur Darstellung des Diagnose-Modells sind Bäume mit willkürlich gewählter Größe symbolisch durch einen kleinen Baum mit zwei Knotenpunkten und drei Blättern dargestellt. In der Praxis können Bäume komplexer sein und auch darin von dem strengen Konzept eines Baumes abweichen, daß Knotenpunkt mehr als einen Stamm haben können. Dieses Merkmal ist mit der Gefahr einer kreisförmigen Beweisführung verbunden und sollte mit Vorsicht benutzt werden. Bäume können alle Daten in der Wissensbank frei benutzen.
Regeln sind Definitionen der Knotenpunkte in einem Baum oder Netzwerk. Dies können die Aussagen REGEL, SYMPTOM, SYMPTOMATTRIBUT, SYNDROM oder HYPOTHESE sein. Manchmal ist es die Vorbedingung einer Regel, die diese in das Netzwerk einbindet, oder es kann die Tatsache sein, daß die Aussage Fakten in einem Ausdruck kombiniert, oder auch beides. Aussagen, die einfach einen Fakt in einer direkt zugänglichen Weise (zum Beispiel durch eine FRAGE) definieren, sind Blätter des Netzwerkes. SYMPTOME sind oft, aber nicht unbedingt, Zweige des Netzwerks.
Die Prozedur der HYPOTHESENWAHL 62 berücksichtigt sowohl Wahrscheinlichkeit als auch Kosten; dies ergibt die "erwartete Effizienz" der HYPOTHESE. Die Wahrscheinlichkeit ist der erste oben beschriebene Aspekt der HYPOTHESE. Die Kosten sind als Zeitaufwand und Schwierigkeit bei der Untersuchung einer Hypothese zu interpretieren. Am Ende des Zusammentragens von Symptomen wird die Hypothese mit der höchsten erwarteten Effizienz provisorisch gewählt. Anschließend wird der Beweis hierfür überprüft. Gibt es fehlende Beweispunkte, insbesondere SYMPTOME, die bei der Erfassung aus den Menüs übersprungen wurden? Wenn dies der Fall ist, werden gerichtete Fragen zu allen solchen SYMPTOMEN gestellt, die zu den provisorisch gewählten HYPOTHESEN gehören. Anschließend werden die Hypothesen erneut hinsichtlich der erwarteten Effizienz bewertet. Oft wird immer noch die gleiche Hypothese die am besten zu wählende sein. In diesem Fall wird sie definitiv ausgewählt und ihr Ziel (der zweite Aspekt) wird initiiert. Es kann aber sein, daß eine andere Hypothese die ursprüngliche Hypothese überholt oder daß die ursprüngliche Hypothese tatsächlich in der erwarteten Effizienz abnimmt, weil das erhaltene Beweisergebnis für diese Hypothese negativ ist. Die ursprünglich provisorisch gewählte Hypothese kann entweder offengelassen oder bis zu einem späteren Zeitpunkt in der Rangfolge degradiert werden, oder sogar aus der weiteren Betrachtung ausgeschlossen werden. Wenn eine zweite Hypothese gewählt wird, wird der Prozeß des Fragens nach übersprungenen, aber hierfür relevanten Symptomen und der erneuten Bewertung der Hypothese wiederholt. Theoretisch kann dieser Prozeß bei einem Drittel und nachfolgenden Hypothesen stattfinden, ist aber garantiert finit.
Das System liefert zwei Prioritätsklassen für Hypothesen: DRINGEND und NORMAL. Alle DRINGENDEN Hypothesen, die in Frage kommen können, werden behandelt, bevor eine NORMALE Hypothese betrachtet wird. Innerhalb einer Prioritätsklasse werden die Hypothesen gewählt, wie oben beschrieben. Eine Beispielanwendung für die Klasse DRINGEND bei der Diagnose in einer Fabrik besteht darin, die unmittelbare Untersuchung jeder gefahrlichen Situation sichenustellen, für die es auch nur die geringsten Anzeichen gibt.
Das System versucht, nur eine einzige erfolgreiche Hypothese zu finden. Wenn dies erreicht ist und der zugehörige Reparatur- oder ein anderer operationeller Ratschlag gegeben ist, wird die ABSCHLIESSENDE ÜBERSICHT 46 ausgeführt. Wenn es weitere Fehler gibt, muß das System erneut gestartet werden, da viele vorhergehende Symptome eventuell verschwunden sind. In manchen Fällen gibt es eventuell keine zufriedenstellende Hypothese; in diesem Fall gibt sich das System geschlagen.
Figur 3 zeigt ein Blockdiagramm eines vereinfachten Diagnose-Modells mit exemplarischen Verknüpfungen zwischen Symptomen, Syndromen, Hypothesen und Hypothesen-Beweisbäumen. Das betreffende Modell bezieht sich auf einen Compact- Disc-Spieler mit Fehlfunktion. Die Symptomgruppe (mit Ausnahme der anfänglichen Eingabe "Irgendeine Fehlfunktion vorhanden") umfaßt die Symptome 70A: tut nichts (Lampe leuchtet nicht); 70B: Problem mit der Schublade (mechanisches Einführen der Platte nicht möglich); 70C: Fehleranzeige (sichtbar auf Frontplatte); 70D: Stoppen der Wiedergabe (nach einem guten Start); 70E: unvollständige Wiedergabe (überspringt Stücke, usw.); 70F: Verzerrung oder Interferenzen (in der Audio-Wiedergabe). Aus einem oder mehreren solcher Symptome 70A ... F können ein oder mehrere Syndrome gefolgert werden. Die Syndromgruppe umfaßt die Syndrome 72A: Gerät stromlos (keine oder unzureichende Stromversorgung); 72B: Schublade mechanisch (Schublade festgefahren); 72C: Schublade elektrisch (Bewegung möglich, wird aber nicht ausgeführt); 72D: Fokus nicht gefunden (Laser/Lesespiegel-Kombination kann nicht richtig positioniert werden); 72E: Spurfolgeproblem (der Spur wird nicht angemessen gefolgt); 72F: digitales Signal (nicht adäquat). Die Gruppe von Syndromen 72A ... F führt wiederum zu einer Gruppe von Hypothesen: 74A: Ausfall der Stromversorgung (es wird kein interner Strom erzeugt); 74B: Schublade verkantet (falsche Positionierung); 74C: kein Eingriff der Schubladenmechanik (Zahnstangengetriebe unwirksam); 74D: Ausfall des Schubladenmotors ; 74E: falsches Fokuspotential (Bezugsspannung falsch); 74F: Laser schwach; 74G: Folie lose (Art Flachbandkabel zur Übertragung von Signalen); 74H: Photodiode defekt; 74I: Arm verkantet. Die Gruppen von Symptomen, Syndromen und Hypothesen können - obwohl sie repräsentativ sind - mehr oder weniger unvollständig sein, was auch von dem Typ (der Komplexität) des Spielers abhängt. Außerdem können verschiedene Hypothesen eine Ansammlung von einer noch detaillierteren Fehlerhypothese darstellen. Es ist zu beachten, daß ein menschlicher Benutzer die Symptome (und Attribute, die in Figur 3 nicht dargestellt wurden) nur sehen würde. Die Darstellungen der Syndrome und der Hypothese brauchen nicht wahrnehmbar zu sein, obwohl sie dies sein könnten, zum Beispiel bei "Schublade verkantet", was auf jeden Fall ein makroskopisches Problem ist. Außerdem ist der dargestellte Satz von kausalen Verbindungen relevant, aber nicht einschränkend. Jetzt können die Hypothesen durch zusätzliche Symptombeweise gefestigt oder abgeschwächt werden, und sie werden bestätigt oder widerlegt, indem einer oder mehrere der Hypothesen-Beweisbäume 76 durchlaufen werden. Die Verknüpfung von Symptomen, Syndromen und Hypothesen auf jeder Ebene kann sein: eins zu eins (oberste Reihe), eins zu vielen (zweite Reihe), viele zu eins oder gemischt. Die Verknüpfung von Hypothesen zu Hypothesen-Beweisbäumen ist im allgemeinen eins zu eins. In besonderen Fällen kann eine Hypothese durch zwei oder mehrere separate Bäume (welche natürlich verschmolzen werden können, um nur einen einzigen Baum darzustellen) bestätigt oder widerlegt werden.
Figur 4 zeigt einen Ablaufplan für eine grundlegende Beweisführungsstrategie, die nach der Initialisierung (80) die folgenden Phasen umfaßt:

Phase 1

Die ANFÄNGLICHE ÜBERSICHT (82) ausführen, zum Beispiel die Typnummer und/oder das Herstellungsdatum des betrachteten physikalischen Objektes eingeben und alle Informationen, die für nützlich gehalten werden, aber die in keinen anderen Teil des Ablaufplans passen.

Phase 2

Mit Hilfe eines Menüs pro Gruppe Symptome aufrufen (84). Dies erfolgt durch Darstellen eines Menüs, das jedes Symptom in der Gruppe enthält, so daß der Benutzer etwas über ein Symptom aussagen kann, indem er seine Nummer eingibt. Eine detaillierte Frage zu diesem Symptom kann dann gestellt werden (optional). Der Benutzer kann mit Option 0 Menüs überspringen. Wenn die Antwort auf eine Symptom-Frage zu "Dämonen" führt (ein Standardausdruck, der bedingt aktivierbare Aktionen andeutet), insbesondere zu SYMPTOM- ATTRIBUTEN, die sich auf eines oder mehrere bestimmte Symptome beziehen,
* den Dämon auslt sen (insbesondere die dann notwendige gerichtete Frage stellen), sobald die Bedingungen für das Auslösen des Dämons erfüllt sind;
* Rückwärtsverkettung nach Bedarf durchführen, um alle erforderlichen informationen für einen Dämon zu erhalten.
Alle erhaltenen Daten werden unmittelbar durch Vorwärtsverkettung weitergeleitet. Abgesehen von dem Auslösen der Dämone gibt es bei diesem Zusammentreffen von Ereignissen bezüglich der Daten keine Rückwärtsverkettung. Insbesondere werden SYNDROM- und HYPOTHESEN-Wahrscheinlichkeiten inkrementell (neu) ausgewertet. REGELN und SYMPTOMATTRIBUTE werden auch vorwärtsverkettet.

Phase 2a

Alle relevanten Symptom- und Symptomattribut-Informationen zuerst an geeignete Syndrome weiterleiten und über diese weiter an eine oder mehrere geeignete Hypothesen, oder, in einem späteren Stadium, die Mutmaßung dieser Hypothesen verbessern (87).

Phase 3

Untersuchen, ob es in Frage kommende Hypothesen gibt (86), was mit einer Berechnung auf der Grundlage von quantitativen Eigenschaften erfolgt, zum Beispiel -posteriori-Wahrscheinlichkeit, Kosten der Verifizierung und Priorität. In Frage kommende Hypothesen haben einen Wahrscheinlichkeitswert, der über ihrem Standardvorgabe-Wert liegt. Unter diesen Hypothesen erfolgt die Auswahl einer bevorzugten Hypothese aufgrund der Wahrscheinlichkeit, daß diese Hypothese die Syndrome physikalischer Fehler und die diesbezüglichen Symptomattribut-Informationen erklären kann, und aufgrund der erwarteten Kosten, normalerweise ausgedrückt als Zeitaufwand für die Verifizierung der betreffenden Hypothese.
wenn: es keine in Frage kommenden Hypothesen gibt
dann: gehe zu Phase 7 (100)
sonst: fahre mit Phase 4 fort (88).

Phase 4

Auf der Basis der vorhandenen Syndrome die beste Hypothese auswählen (88). Diese Auswahl hängt von der Wahrscheinlichkeit ab, daß eine solche Hypothese sich bewahrheiten wird, von den Kosten (vor allem von dem Zeitaufwand) für die effiziente Untersuchung der Hypothese und von der Priorität der bestimmten Hypothese im Vergleich zu einer oder mehreren der anderen Hypothesen.

Phase 5 (90)

wenn: es fehlende Symptome für die gewählte Hypothese gibt,
dann: nach diesen Symptomen und Symptomattributen fragen, deren Auslöse- Bedingung erfüllt wird (92) und anschließend zu Phase 2a (87) zurückkehren. Dies kann die Wahl einer anderen Hypothese aus der Gruppe der Hypothesen nach sich ziehen oder auch nicht. Erneut kann das Fragen nach Attributen in Form von Dämonen erfolgen. Auf diese Weise ergreift das System die Initiative in der Rückwärtsverkettung auf der Grundlage einer gewählten Fehlerursachen- Hypothese zum Anfordern von fehlenden Symptom- oder Symptomattribut- Informationen.
Sonst: fortfahren.

Phase 6 (94)

Die Validität der Hypothese feststellen, was wiederum auf die Initiative des Systems hin mittels Rückwärtsverkettung erfolgt (96)
wenn: sich die Hypothese als zutreffend herausstellt
dann: eine Reparaturmaßnahme oder eine andere operationelle Maßnahme empfehlen und fortfahren (98)
sonst: Hypothesen-Wahrscheinlichkeit auf null setzen (102) und zu Phase 3 zurückkehren.

Phase 7

Die ABSCHLIESSENDE ÜBERSICHT ausführen (100), die darin bestehen kann, daß sich das System geschlagen gibt, daß eine statistische Auswertung des Ergebnisses vorgenommen wird oder anderes. Danach ist die Prozedur beendet (104).

BESCHREIBUNG EINES OPERATIONELLEN BEISPIELS

Die Tabellen 1A zeigen ein Beispiel für ein bestimmtes Fehlerdiagnoseverfahren, wie es für eine sehr elementare Darstellung einer Keksfabrik angewendet wird. Als Implementierungswerkzeug wurde die logische Programmiersprache Prolog gewählt. Eine ausführliche Beschreibung dieser Sprache ist in "Programming in Prolog" von W.F. Clocksen et al., erschienen im Springer Verlag, ISBN3-540-11046-1/0-387-11046- 1 zu finden. Allerdings ist auch die Konvertierung in die Sprache Pascal eine vorteilhafte Möglichkeit. In den Tabellen ist diese höhere Sprache transparent.
Der Schauplatz ist eine rudimentäre Schokoladenkeksfabrik, bei der ein mögliches Syndrom darin besteht, daß der Ofen gefährlich niedrig ist, was eine gefahrliche Situation ist, so daß die Fabrik evakuiert werden müßte. Es gibt zwei Symptome, die das Ofen-Syndrom nahelegen; eine "gelbe Flamme" und "dünne Schokolade", letzteres, weil die niedrigere Temperatur den Karamelisierungsprozeß verhindert, bei dem die Schokolade eindickt. Das Symptom der dünnen Schokolade wird jedoch normalerweise einfach durch unzureichende Zuführung von Kakao verursacht; es ist sicherlich nicht ratsam, in Panik zu geraten, sobald dieses Symptom beobachtet wird.
Es gibt eine Eins-zu-Eins-Abbildung zwischen dem Symptom "zu dünne Schokolade" und dem Syndrom "zu dünne Schokolade" sowie zwischen dem Syndrom "Ofen gefährlich niedrig" und der Hypothese "Ofen gefährlich niedrig". In einem umfassenderen System könnten diese Abbildungen einfach zu Eines-auf-viele- oder alternativ zu Viele-auf-eines-Abbildungen werden.
Die erste SYNDROM-Aussage ("Ofen gefährlich niedrig") zeigt, wie die beiden Symptome mit dem Syndrom "verbunden" sind. Das Symptom "dünne Schokolade" ist schwächer als das Symptom "gelbe Flamme" und die Stärken-Einstellungen sind so beschaffen, daß das definitive Fehlen der gelben Flamme den Effekt der definitiven Anwesenheit von dünner Schokolade mehr als aufhebt.
Die zweite SYNDROM-Aussage ("Schokolade zu dünn") entspricht ausschließlich dem ähnlich bezeichneten beobachtbaren Symptom in diesem Fall.
Die erste HYPOTHESEN-Aussage ("Ofen gefährlich niedrig") kann das "Ofen gefährlich"-Syndrom erklären, was bedeutet, daß es tatsächlich für die zu dünne Beschaffenheit der Schokolade und/oder die Gelbfarbung der Flamme verantwortlich sein kann. Die Hypothese wurde als DRINGEND gekennzeichnet, da sie eine möglicherweise gefährliche Situation beinhaltet, bei der die Fabrik evakuiert werden müßte. Der Beweisbaum ist eine einfache Frage (es hätte auch eine größere Baumstruktur sein können). Es ist zu beachten, daß diese Hypothese als dringend gekennzeichnet wurde.
Die zweite HYPOTHESEN-Aussage ("zu wenig Kakao") kann nur das Syndrom "zu wenig Kakao" erklären und damit nur für das Symptom "zu wenig Kakao" verantwortlich sein. Die Hypothese hat eine NORMALE Priorität. Der Beweisbaum ist wieder eine einfache Frage.
Betrachten wir jetzt, was geschieht, wenn das Sympiom "dünne Schokolade" - und nur dieses Symptom - eingegeben wird. Das System leitet sofort die Anwesenheit der Syndrome ("Ofen gefährlich niedrig" und "Schokolade zu dünn") und die Hypothesen ("Ofen gefährlich niedrig" und "zu wenig Kakao") ab. Die Hypothese "Ofen gefährlich niedrig" wird als dringliche Hypothese provisorisch gewählt. Für diese Hypothese fehlt allerdings ein Symptom, die gelbe Flamme. Nun wird nach dem Symptom gefragt. In den meisten Fällen wird die Antwort "nein" lauten, weil die häufigste Erklärung für dünne Schokolade nicht darin besteht, daß der Ofen gefährlich niedrig ist. Wenn "nein" geantwortet wird, macht die Stärke dieser negativen Aussage die Hypothese so unwahrscheinlich, daß sie nicht weiter betrachtet wird. Wenn jedoch der Benutzer eine gelbe Flamme beobachtet oder auch nur aussagt, daß er dies nicht weiß, wird die Hypothese aktiviert und der Beweisbaum wird untersucht, was hier zu der einzigen Frage bezüglich der Ofentemperatur führt. Nur wenn der Benutzer das Problem der niedrigen Temperatur angibt, wird die Alarm-Empfehlung gegeben. Wenn der Ofen dennoch in Ordnung ist, sondert das System die Hypothese aus und sucht nach anderen Hypothesen, die das Syndrom der dünnen Schokolade erklären können. Das System stößt auf die Hypothese "zu wenig Kakao", aktiviert sie und stellt die Frage bezüglich des Kakaovorrats. Da dies die einzige verbleibende Hypothese ist (und auch die wahrscheinlichste Erklärung für die dünne Schokolade), lassen Sie uns hier "ja" antworten. Die Empfehlung lautet, den Kakao-Vorratsbehälter aufzufüllen. Andernfalls gibt sich das System geschlagen.
Neben den Hypothesen "Ofen gefährlich niedrig" und "zu wenig Kakao" verfügt das System über die Hypothesen "zu wenig Mehl" und "zu wenig Zucker", aber die letzteren beiden sind vollständig von den beiden ersten getrennt und beeinflussen sich nicht gegenseitig.
Obwohl dieses Beispiel nur vier miteinander zusammenhängende grundlegende Posten (dünne Schokolade, gelbe Flamme, Ofen gefährlich niedrig und zu wenig Kakao) hat, ist die Variation im Verhalten des Systems
* nicht-trivial
* genau das gewünschte Verhalten
* nicht implementierbar als eine (nicht-redundante) Baumstruktur
* erzwungen durch den Inferenzmechanismus, nur implizit in dem erklärenden Stil der Wissensdarstellung.
Tabelle 1A ... zeigt als Beispiel in ausführlicher Weise das oben beschriebene spezielle Fehlerdiagnoseverfahren bezüglich der Keksfabrik. In Tabelle 1A werden zuerst unter "KONSTANT" verschiedene Zuweisungen ausgeführt. "ff" ist ein Papiervorschub-Code (Form Feed) oder Bildschirmlösch-Code, "sp5" bedeutet fünf Leerschritte, "crlf" bedeutet Wagenrücklauf, Zeilenvorschub, "fff" bedeutet dreifacher Papiervor schub, "hitreturn" - das Drücken der Eingabe- bzw. Return-Taste - führt zur Anzeige des nachstehend aufgeführten Ausdrucks; das gleiche gilt für die drei Bezeichnungen Standard-Postscript, Introtext und Outrotext. Anschließend sind vier partielle Prozeduren aufgeführt, die sich in diesem Beispiel selbst erklären. Die nächste Tabelle 1B listet zuerst die erste Gruppe von Symptomen physikalischer Fehler GROUP 1 auf (es gibt drei Symptome physikalischer Fehler). Jedes der Symptome physikalischer Fehler kann entweder alleine oder in Kombination abgefragt werden. Für einen der Bäume kann ein Fehlersymptomattribut hinzugefügt werden. Der letzte Teil der Tabelle enthält das zweite (seltener benutzte) Symptom physikalischer Fehler (in einem anderen Menü). Tabelle 1C enthält alle vier spezifizierten Syndrome physikalischer Fehler, von denen das erste schwach gekennzeichnet ist durch das erste Symptom physikalischer Fehler, aber stark gekennzeichnet ist durch das zweite Syndrom physikalischer Fehler. Das zweite Syndrom physikalischer Fehler ist stark gekennzeichnet durch sein einziges Symptom eines physikalischen Fehlers. Das dritte und das vierte Syndrom sind selbsterläuternd. In den Tabelle 1D,E sind die vier spezifizierten Hypothesen für die Ursache der physikalischen Fehler aufgeführt. Das erste Syndrom ist durch eine geringe Wahrscheinlichkeit, aber eine dringende Prioritat mit der ersten Hypothese verknüpft. Zur zusätzlichen Validierung wurde eine Regelbefragung angegeben und auch ein Ratschlag zur Milderung des Problems genannt. Die anderen drei Hypothesen sind von entsprechender Struktur und haben alle eine normale Priorität: Sie beziehen sich auf die effiziente Lieferung der erforderlichen Zutaten, und bei allen ist eine Regel-Verifizierung mit der zugehörigen Zutat verknüpft.

Texte in Figur 1:

Symptome Syndrome Hypothesen Hypothesen-Beweisbäume
tut nichts
Schubladen-Problem
zeigt Fehler an
stoppt die Wiedergabe
unstete Wiedergabe
Verzerrung oder Interferenz
Gerät stromlos
Schublade mechanisch
Schublade elektrisch
Fokus nicht gefunden
Spurfolge-Problem
Digitales Signal
Ausfall der Stromversorgung
Schublade verkantet
kein Eingriff
Ausfall des Schubladenmotors
falsches Fokuspotential
Laser schwach
Linse blockiert
Folie lose
Photodiode defekt
Arm verkantet

Text in Figur 2:

Hilfe-System
Symptom
Syndrombildungs-Netzwerk Syndrom
Hypothesenbildungs-Netzwerk
Symptomattribut-Netzwerk
Hypothesen-Auswahl
Hypothese
Anfängliche Übersicht
Abschließende Übersicht

Text in Figur 3:

Start
Anfängliche Übersicht
Sammeln von Symptomen über Menüs und von Symptomattributen über gerichtete Fragen
Weiterleiten von Symptom- und Symptomattribut-Informationen über Syndrome zu den Hypothesen
Gibt es noch in Frage kommende Hypothesen?
Beste Hypothese wählen
Sind alle relevanten Symptome bekannt?
Nach relevanten Symptomen und Symptomattributen fragen
Hypothese verifizieren
Hypothese ausschließen Hypothese korrekt?
Ratschlag erteilen
Abschließende Übersicht
Ende

Claims

1. Verfahren zur Durchführung einer rechnergestützten Diagnose von physikalischen Fehlern eines Objektes mittels eines Expertensystems unter Verwendung einer ersten Gruppe von Symptomen physikalischer Fehler, die jeweils mit mindestens einem Element einer zweiten Gruppe von Fehlersyndromen verknüft sind, welche ihrerseites jeweils mit mindestens einem Element einer dritten Gruppe von Fehlerursache-Hypothesen verknüpft sind, indem eine nicht-leere Teilgruppe der genannten ersten Gruppe und geeignete Symptomattribute für jedes gesammelte Element zusammengetragen werden (84), gekennzeichnet durch:

- das Weiterleiten (87) von solchen zusammengetragenen Symptomen physikalischer Fehler, die im Grunde Beanstandungen sind, und Symptomattributen, die mit den Symptomen zusammenhängende Fakten sind, über eine geeignete Verknüpfung zu einem Syndrom physikalischer Fehler der genannten zweiten Gruppe, das eine allgemeine Art von aus den Symptomen und den Symptomattributen zu ziehende Schlußfolgerung ist, und von dort über eine geeignete weitere Verknüpfung zu einer Fehlerursachen-Hypothese der genannten dritten Gruppe, die eine Theorie ist, welche die Symptome und Syndrome erklären kann, die mindestens einem gewählten Symptom eines physikalischen Fehlers entsprechen;

- das provisorische Wählen (88) einer bevorzugten Fehlerursachen-Hypothese unter den auf diese Weise durch die genannte Weiterleitung erreichten Hypothesen;

- das Abrufen (92) aller nicht gesammelten, aber verfügbaren Informationen über Symptome eines physikalischen Fehlers oder über Symptomattribute, die für die provisorisch gewählte bevorzugte Hypothese relevant sind;

- das definitive Wählen einer definitiven Fehlerursachen-Hypothese, die mindestens einen Teil aller so zusammengetragenen Symptome physikalischer Fehler und Symptomattribute erklärt, wobei eine sekundäre Fehlerursachen-Hypothese unter den auf diese Weise erreichten provisorisch beibehalten wird und die genannte definitive Fehlerursachen-Hypothese selektiv verifiziert / widerlegt wird (94/96) und im Falle einer Widerlegung der genannten definitiven Fehlerursachen-Hypothese zum provisorischen Auswählen einer Hypothese, zum Abrufen von Informationen und zum definitivem Auswählen einer Hypothese zurückgekehrt wird, bis entweder eine definitive Fehlerursachen-Hypothese verifiziert ist, um daraufhin einen operationellen Ratschlag für die genannten zusammengetragenen Symptome physikalischer Fehler auszugeben (98), oder alternativ bis nach der Wiederholung der genannten Schritte des provisorischen Auswählens einer Hypothese, des Abrufens von Informationen und des definitiven Auswählens einer Hypothese alle Fehlerursachen-Hypothesen, die die genannten Symptome physikalischer Fehler erklären könnten, erschöpft sind.

2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das genannte anfängliche Zusammentragen der Symptome physikalischer Fehler und der Informationen über zugehörige Symptomattribute ausschließlich auf dem Auswählen von Menü-Optionen auf einer physikalischen Anzeigeeinheit basiert, während nach der Wahl einer bevorzugten Fehlerursachen-Hypothese nur Symptome physikalischer Fehler, die mit der zuletzt gewählten bevorzugten Fehlerursachen-Hypothese verknüpft sind, abgefragt werden.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die genannte Weiterleitung ausschließlich in einer Vorwärtsrichtung unter Aktivierung von systemexterner Informationseingabe erfolgt, wobei die genannte Auswahl durch prozedurmäßige Berechnung erfolgt, während das Zusammentragen der genannten Symptomattribut-Informationen, das genannte Abrufen von Informationen und das genannte Verifizieren die Bewegung in Rückwärtsrichtung unter Aktivierung durch das System umfassen, und daraufhin eine sekundäre Vorwärts-Weiterleitung durch die genannte Verknüpfung ermöglicht wird.

4. Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, wobei die Weiterleitung der Symptome physikalischer Fehler und der Symptomattribut-Informationen über Syndrome physikalischer Fehler zur Fehlerursachen-Hypothese auf der Grundlage der Bayesschen Wahrscheinlichkeitstheorie erfolgt.

5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei bei der Auswahl einer bevorzugten Hypothese quantitativ diejenigen Hypothesen mit einer höheren Wahrscheinlichkeit in bezug auf ihre Verifizierung bevorzugt werden und diejenigen Hypothesen mit einem höheren erwarteten Verifizierungsaufwand quantitativ diskriminiert werden.

6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei Posten klassifiziert werden als "Konstanten", "Symptome physikalischer Fehler", gruppiert in "Gruppen von Symptomen physikalischer Fehler", "Symptomattribute", "Syndrome physikalischer Fehler", "Hypothesen für physikalische Fehler" und "Regeln", und durch diese gebietsspezifische Terminologie für Wissensklassen direkt dargestellt werden.

7. Verfahren nach Anspruch 6, wobei Elemente der genannten Wissensklassen und ihre wechselseitige Verknüpfung ausgearbeitet werden als zumindest mitgesteuert durch die Vorherrschaft ihrer starken vorgeschriebenen Eigenschaften gegenüber den schwächeren Eigenschaften, durch die Vorherrschaft deijenigen mit charakteristischen Eigenarten gegenüber den nicht-charakteristischen, durch die Vorherrschaft deijenigen mit ausreichenden oder erforderlichen Eigenschaften gegenüber denjenigen mit untergeordneten oder willkürlichen Eigenschaften, und durch die Vorherrschaft derjenigen mit geringen Validierungskosten über diejenigen mit hohen Validierungskosten.

8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei jede diagnostische Beweisführungsstrategie implizit in einer Experten-Benutzeroberfläche enthalten ist und nicht explizit darin ist oder mit den diagnostischen Wissensposten selbst verwoben ist.

9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, das zusätzlich zu der genannten bevorzugten Hypothese auch eine sekundäre oder nachfolgende Hypothese umfaßt, wobei durch Anfordern eines geeigneten weiteren Symptoms eines physikalischen Fehlers die genannte bevorzugte Hypothese im Falle eines bestätigenden Symptoms eines physikalischen Fehlers bestätigt wird oder alternativ die genannte bevorzugte Hypothese im Falle eines nicht-bestätigenden Symptoms eines physikalischen Fehlers degradiert wird, und zwar zugunsten beziehungsweise zuungusten jeder genannten sekundären oder nachfolgenden Hypothese, um in letzten Fall zu ermöglichen, daß die genannte sekundäre oder nachfolgende Hypothese im folgenden als definitive bevorzugte Hypothese fungiert, aber im ersten Fall die eigentliche bevorzugte Hypothese als definitive bevorzugte Hypothese beibehalten wird.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei mindestens ein Symptom eines physikalischen Fehlers auf der Basis von mindestens einem Signal erzeugt wird, das direkt von dem genannten Objekt abgeleitet wurde.

11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei sich der genannte operationelle Ratschlag auf die Behebung des Fehlers, Reinigung, Justierung, Objektaustausch, Objektausbau oder auf eine Reparaturanweisung bezieht.

12. Verfahren nach Anspruch 9, wobei die Auswahl der genannten bevorzugten Hypothese zumindest auch von der Wahrscheinlichkeit abhängt, daß sich eine solche Hypothese bewahrheiten wird.

13. Verfahren nach Anspruch 9, wobei die Auswahl der genannten bevorzugten Hypothese zumindest auch von den Kosten für die effiziente Untersuchung einer solchen Hypothese abhängt.

14. Verfahren nach Anspruch 9, wobei die Auswahl der genannten bevorzug ten Hypothese zumindest auch von der Priorität dieser Hypothese im Vergleich zu mindestens einer anderen Hypothesen abhängt.