面向远程诊断的AI-ESTATE智能诊断系统研究动态

缘述与　评论　文章编号：１６７１—４５９８ｆ２０１７）０４—０００１—０４　计算机测量与控制．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎ２ｔ＆Ｃｏ０１　７．２　５（ｎｔ４）ｒｏｌ　ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１ｌ一４７６２／ｔｐ．２０１７．０４．００１　中图分类号：ＴＰ１８３　文献标识码：Ａ　面向远程诊断的ＡＩ－－ＥＳＴＡＴＥ智能诊断　系统研究动态　姜会霞，范书义，王　成　（军械工程学院导弹工程系，石家庄０５０００３）　摘要：通过封装服务、规范标准服务，ＡＩ—ＥＡＴＡＴＥ为诊断系统的客户端和应用对象的扩展、测试与诊断的分离提供了条件，使　其更适合远程控制的诊断系统的构建；分析了武器装备远程故障诊断对知识重用与共享、软件互操作的需求，提出了面向远程诊断的ＡＩ　ＥＳＴＴＡＥ智能诊断系统构建的方法；研究了ＡＩ～ＥＳＴＡＴＥ智能诊断系统的基本结构和框架，讨论了ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ在发展过程中其服　务的变化对开放、远程智能诊断系统构建的影响；最新的ＡＩ～ＥＳＴＡＴＥ标准规范的服务更加强了对诊断过程的控制和效果评估，论文　采用状态图的方式分析了最新的ＡＩ—ＥＳＴＴＡＥ服务在远程故障诊断过程的作用，为符合ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ标准的远程故障诊断系统的开发　提供了方法。　关键词：ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ；远程诊断；服务；接口　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｔｒｅｎｄ　ｏｆ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ　Ｊｉａｎｇ　Ｈｕｉｘｉａ，Ｆａｎ　Ｓｈｕｙｉ，Ｗａｎｇ　Ｃｈｅｎｇ　（Ｍｉｓｓｉｌｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｏｒｄｎａｎｃｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ　０５０００３，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｙ　ｄｅｆｉｎｉｎｇ　ｔｈｅ　ｅｎｃａｐｓｕｌａｔｅｄ　ｓｅｒｖｉｃｅｓ　ａｎｄ　ｓｐｅｃｉｆｉｃ　ｓｔａｎｄａｒｄ　ｓｅｒｖｉｃｅｓ，ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ　ｐｒｏｖｉｄｅｓ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ　ｏｆ　ｕｓｅｒ　ａｎｄ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ　ｓｙｓｔｅｍ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｅｓｔ　ａｎｄ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｉｔ　ｍａｋｅｓ　ｔｈｅ　ｆａｃｉｌｉｔａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ　ｒｅｍｏｔｅ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｄｉａｇ－　ｎｏｓｉｓ　ｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎ　ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ，ｆｉｒｓｔｌｙ　ｉｔ　ｉｓ　ａｎａｌｙｚｅｄ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ｗｅａｐｏｎ　ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ　ｒｅｍｏｔｅ　ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ　ｓｙｓｔｅｍ　ｔｏ　ｒｅｕｓｅ　ａｎｄ　ｓｈａｒｅ　ｏｆ　ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ，ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｔｅ　ｔｈｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔＷＯ　ｏｒ　ｍｏｒｅ　ｓｏｆｔｗａｒｅ　ｓｙｓｔｅｍ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ　ｒｅｍｏｔｅ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＡＩ——ＥＳＴＡＴＥ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｎ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｃ　ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌ　ｃｏｎｃｅｐｔ　ａｎｄ　ｆｒａｍｅ　ｏｆ　ＡＩ——ＥＳＴＡＴＥ　ｉｓ　ｒｅ　ｓｅａｒｃｈｅｄ．Ｔｈｅｒｅ　ａｒｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｓｅｒｖｉｃｅｓ　ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ　ｓｔａｎｄａｒｄ．Ｔｈｅｓｅ　ｓｅｒｖｉｃｅｓ　ｂｒｉｎｇ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ａｆｆｅｃｔｉｏｎ　ｔｏ　ｏｐｅｎ　ｒｅｍｏｔｅ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ　ｓｙｓｔｅｍ．Ａｔ　ｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅ　ｌａｔｅｓｔ　ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　ｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｓ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｔＯ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　ｅｆｆｅｃｔ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔＯ　ａｎａｌｙｚｅ　ｔｈｅ　ｕｓａｇｅ　ｏｆ　ｔｈｅｓｅ　ｓｅｒｖｉｃｅｓ，ｔｈｅ　ｓｔａｔｅ　ｄｉａｇｒａｍ　ｏｆ　ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ　ｒｅａｓｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｉｓ　ａｎａ—　ｌｙｚｅｄ．Ｉｔ　ｐｒｏｖｉｄｅｓ　ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｒｅｍｏｔｅ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　Ｏ１３．ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ；ｒｅｍｏｔｅ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｓｅｒｖｉｃｅ；ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　０　引言　随着武器装备的复杂度越来越高，单靠武器装备的使用单　位的维修人员或者现场维修力量解决装备各层次的故障问题也　越来越难Ｌ１］。如何充分利用装备的各类信息和诊断策略，如何　远程支持装备的诊断过程，实现诊断资源的共享，提高装备诊　断和维修效率则是面临的关键问题。这就需要构建装备的远程　故障诊断系统，充分利用信息共享和诊断策略的综合与优化。　美军较早提出和应用了武器装备远程诊断的理念。随着美　军装备复杂程度的不断提升，特别是美军海外作战的现场需　求，为了使作战部队的装备维修人员获得急需的维修支持、故　备）发展计划，美国海军制定的ＣＡＳＳ（ｃｏｎｓｏｌｉｄａｔｅｄ　Ａｕｔｏｍａ—　ｔｅｄ　Ｓｙｓｔｅｍ，综合自动支持系统）发展计划，美国陆军制定的　ＩＦＴＥ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｆａｍｉｌｙ　ｏｆ　Ｔｅｓｔ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，集成测试设备系　列）发展计划。在美军装备维修保障改革中也特别指出了装备　维修、保障信息的远程共享。其注重利用网络技术开发可交互　的电子维护手册、远程支援维修系统、可穿戴式维修辅助系统　等。１９９５年美国国防部启动了几个主要计划，其中最主要的　是敏捷快速的全球作战支持（Ａｇｉｌｅ　Ｒａｐｉｄ　Ｇｌｏｂａｌ　Ｃｏｍｂａｔ　Ｓｕｐ—　ｐｏｒｔ，ＡＲＧＣＳ）先进概念技术验证（Ａｄｖａｎｃｅ　Ｃｏｎｃｅｐｔ　Ｔｅｃｈ—　ｎｏｌｏｇｙ　Ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ，ＡＣＴＤ）计划。ＡＲＧＣＳ采用多军种使　用的标准接口，围绕开放式体系结构、快速的可重新配置技术　和以网络为中心的故障诊断进行设计。在该计划推动下，美军　的下一代的自动测试系统体系架构规定指装备测试、诊断、维　障诊断信息，提高作战部队野战抢修能力，迫切需要建立远程　维修支援系统，如１９９３年开始的远程维修支援系统（ＴＭＡ—　ＩＮＴ）。美国各军种也针对开放式、信息共享、远程支援等装　备保障问题制定相应的发展计划，例如美国空军制定的ＭＡ—　ＴＥ（Ｍｏｄｕｌａｒ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｔｅｓｔ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，模块化自动测试设　护等采用的信息、服务标准。其中诊断数据和诊断服务标准采　用ＩＥＥＥ１　２３２标准ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　Ｅｘ—　ｃｈａｎｇｅ　ａｎｄ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｔｉｅ　ｔＯ　Ａｌｌ　Ｔｅｓｔ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ，全测试环境　人工智能交换与服务）［３－６］。　收稿日期：２０１６—０９～１２；修回日期：２０１６—１０—２４。　我国也在积极研究装备远程诊断系统建设与关键技术。文　作者简介　姜会霞（１９７５一）　女，河北鹿泉市人，博士，讲师，主要从　事故障诊断和军用自动测试系统方向的研究。　献［８］提出了关于海军舰船装备远程维修支援系统的构想，　论述了系统的总体构成和软件体系结构。文献［９］论述了装　・　２　・　计算机测量与控制　第２５卷　备远程协同诊断服务共享框架及其关键技术研究，提出了采用　Ｗｅｂ　Ｓｅｒｖｉｃｅｓ技术为核心实现诊断信息和服务共享。文献［１，　考虑如何在不影响传统测试语言的基础上，利用专家系统的优　势实现对测试过程和诊断过程的有效控制。这也就意味着，必　须要建立标准化的人工和机器接口。　１ｏ一１３］均针对信息共享、远程诊断提出了构建基于服务的远　程诊断体系结构，并详细分析其体系中各层次单元的功能划　分，服务种类，为远程诊断系统的实现提供了结构框架。　目前无论是美军的远程诊断系统还是我军的远程诊断系统　总体技术方向都是采用面向服务的方式实现，只是有的采用　作为ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ标准制定的重要成员Ｌｅｓｌｉｅ　Ａ．Ｏｒｌｉｄｇｅ　在文献［４］提出了通用专家系统模型接口体系结构，这也成　为了最早的ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ的概念结构框架。该结构将测试与　诊断系统分为专家系统用户、ＡＴＥ、测试软件、外部数据库、　知识库和通用专家系统模型。各模块之间通过接口实现通信。　专家系统可以独立于ＡＴＥ也可以嵌入至ＡＴＥ中。专家系统　作为整个系统的测试策略层开始进行系统的进程控制。但是该　Ｃ／Ｓ方式，有的采用Ｂ／Ｓ的方式，也有构建专用网络的形式。　在这些方式中也都是针对信息共享来解决远程诊断的问题。但　是各系统中如何对诊断信息进行标准化描述和诊断服务的类　型、定义的一致性都没有提出解决方法，限制了其开放性和共　享性。即使是美军ＡＲＧＣＳ计划中，也只是在体系结构中提出　了采用ＩＥＥＥ１２３２标准，但是目前还没有实现。因此武器装备　远程诊断中诊断信息的标准化描述、诊断服务的互操作是目前　开放式远程诊断系统实现的一个瓶颈。　ＩＥＥＥ１２３２标准ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　Ｅｘ—　ｃｈａｎｇｅ　ａｎｄ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｔｉｅ　ｔＯ　Ａｌｌ　Ｔｅｓｔ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ，全测试环境　人工智能交换与服务）通过定义诊断推理机与测试系统、用　户、知识库等系统间的接口，规范诊断知识描述为测试系统与　诊断系统分离，诊断知识可互换，诊断软件可移植提供了条　件，通过进一步的规范诊断过程的接口函数，使得与ＡＩ—ＥＳ—　ＴＡＴＥ兼容的系统更适合远程故障诊断系统。　１　ＡＩ－－ＥＳＴＡＴＥ功能与结构　ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ可以实现以下功能：１）推理机和测试系统　其他功能组件的接口标准化，确保测试系统各组件的互操作　性；２）测试相关知识的规范定义，满足测试、诊断知识的兼　容性；３）推理系统的最大兼容性；４）适合嵌入和外置式推理　系统与测试系统组件的互操作性；５）系统维护、保障和升级　费用的显著减少；６）维修专家知识的可移植性、重用和共享。　为了实现以上功能，ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ采用信息模型的方法　规范诊断知识和数据描述、规范推理机与测试系统、诊断用　户、测试信息知识库或其它数据库之间的各种接口服务描　述ｌ３　，如图１所示。　图１　ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ体系概念图　通过构建以上组件式体系结构，ＡＩ～ＥＳＴＡＴＥ可以满足　以下要求：一是诊断推理机之间的数据和知识交换，通过提供　可交换的文件即可满足；二是通过定义和规范诊断过程中的需　求服务实现测试环境下诊断推理机与其它组件之间的互操作。　２基于服务ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ体系结构的演变　在８Ｏ年代，专家系统广泛应用于美军的装备维护系统中，　大大降低了装备保障的费用并提高了其维护性。但是，随着专　家系统和专家系统的开发工具在当时美军自动测试设备　（ＡＴＥ）中越来越多的使用，也发现了测试与诊断系统知识与　被测对象数据紧密联系而带来的当被测对象改造或升级后，原　有的测试与诊断系统必须重新进行开发的问题。原有的测试与　诊断软件难以移植、诊断知识难以共享，开发过程重复。这就　促使了美军及其相关的测试设备生产厂，如ＡＡＩ公司，开始　框架并没有指出如何进行各模块的分离和通信。　随着基于知识的诊断系统、神经网络等新的智能诊断方法　的研究与运用，为了使ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ故障诊断体系结构具有　广泛的适应性，在ＩＥＥＥ１２３２—１９９５　ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ中将诊断　的中心统称为推理系统＿６］。尽管在该标准的名称中仍然重点包　含专家系统，但是在标准的上下文语义中，推理系统代表了所　有的能够综合各种知识得出诊断结论的诊断方法。此时，ＡＩ　ＥＳＴＡＴＥ标准包含了一系列的文档：ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１２３２—１９９５，　应用于自动测试设备的人工智能和专家系统试用标准；　ＩＥＥＥＰ１２３２．１，ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ数据和知识描述标准草案；　ＩＥＥＥＰ１２３２．２，ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ服务描述标准草案；　ＩＥＥＥＰ１３４７，应用于自动测试设备的人工智能和专家系统解释　草案。在该标准体系中明确提出了基于服务的诊断系统体系结　构。所有的单元或模块均通过服务实现相互的通信。但是除定　义了测试执行服务和用户接口服务的功能之外，该标准当时并　没有对服务的种类和模式特别是推理机的服务进行规范和定　义。在这一阶段，ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ提出了体系结构尽管可以使　诊断和测试分离，实现推理机对测试诊断系统的运行控制，但　是采用什么样的服务如何在应用系统中实际执行仍没有定义。　ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１２３２～１９９７标准即ＩＥＥＥ　１２３２．１一适用于所有　测试环境的人工智能交换和服务：数据和知识规范试用标准，　进一步的用一种纯文本语言ＥＸＰＲＥＳＳ语言规范了诊断知识、　测试数据等信息的描述。该标准的规范使得诊断知识和数据信　息不仅仅能够满足模块化体系结构的要求，还使得信息的一致　性交互成为可能，进而带来了推理系统能够充分利用各类知识　和数据实现各种诊断方法的最优组合。但是该标准在服务的规　范上并没有新的进展。　ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１２３２．２—１９９８即ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１２３２．２规范了诊断　推理机提供的服务标准＿９］。该标准规范了推理机的服务、协议　等的描述以确保在ＡＩ～ＥＳＴＡＴＥ兼容系统间的互操作性。这　些封装的服务用以驱动系统的测试和诊断。封装服务的模式使　得ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ故障诊断系统可以实现客户一服务器端模　式，从而满足分散式测试诊断系统需求。但是ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１２３２．２—１９９８的描述的服务类型更侧重与对诊断过程中知识　和数据的交换服务，而对诊断过程的系统状态和控制服务没有　规范。　ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１２３２—２００２采用基于组件的思想，规范了原有　的诊断模型管理服务和推理机的互操作服务，提供了对诊断过　程的历史状态、诊断过程的控制服务，从而进一步增强了诊断　推理机对诊断过程的操作与控制Ｄｏ］。　ＩＥＥＥ最新公布的是ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１２３２—２０１０［　。在诊断知识　描述方面，ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１２３２—２０１０在保留以前版本的实体描述　第４期　姜会霞，等：面向远程诊断的ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ智能诊断系统研究动态　・　３　・　的基础上，进一步扩展了对于诊断对象失效分布的描述，使得　ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ不仅能够描述诊断对象逻辑状态变化，还能描　诊断推理机组件包含了被测系统诊断过程中所需要实现推　理的各种服务，这些服务就构成了推理机与其它应用系统的接　口。在该结构中，所有的服务都是由ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ定义的信　息模型中的实体和类型构成的，客户端无需重新建立诊断单　述其概率数学模型；在服务定义方面，ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１２３２—２０１０　弱化了对模型中数据操作服务的标准化描述，加强了对模型运　行状态的管理以及对推理机操作过程的服务描述。这使得ＡＩ　—ＥＳＴＡＴＥ标准不仅仅提供了智能诊断知识的标准化描述，　元，只需要根据ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ的诊断模型的要求增加对象信　息即可完成诊断推理模型。诊断过程中，客户端通过调用诊断　推理机的诊断模型服务，返回诊断服务响应的方式实现与诊断　推理机的通信和被测对象的诊断。该方法通过共享诊断信息模　型和推理机服务，减轻了客户端系统开发的工作量，并允许客　户端的扩展。通信协议可由系统制定，例如ＴＣＰ／ＩＰ协议，而　还对故障诊断模型的建立、运行过程提供了标准化的控制　机制。　目前ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ规范的知识描述和服务规范的思想已　经逐步渗透到测试诊断域中系统的开发。国内跟踪和参与ＡＩ　ＥＳＴＡＴＥ标准的制订和验证的工作较晚，针对ＡＩ—ＥＳ　其内容的描述则是由ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ规范的服务属性决定。因　此该结构就可以构建为基于ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ的远程诊断系统。　ＴＡＴＥ标准本身的研究尚未见报道。在标准应用方面，航天测　控技术有限公司、东方信标有限公司开发的自动测试系统平台　控制服务可以实现对诊断过程的状态控制，主要包括创建　诊断序列服务类、模型加载服务类、结束诊断序列服务类。信　息服务用于客户端从诊断推理机请求诊断信息，如诊断结果。　响应服务则是诊断推理机从客户端接收服务的响应状态码。各　服务在诊断推理状态转移中的关系如图３所示。　将诊断推理的过程划分为５个状态：Ａ无会话等待、Ｂ无　软件采用了以ＩＥＥＥＩ２３２推理、诊断技术为核心的面向信号通　用自动测试、诊断软件架构。　３面向远程诊断ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ服务描述　远程故障诊断系统普遍采用基于服务一客户端的模式，　ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ推理机通过向客户端提供各类推理机操作服务　和过程控制服务实现对客户端的远程支持，如图２所示。这里　所指的客户端并不局限与诊断用户，还包括测试对象、维护系　模型准备、ｃ模型加载、Ｄ有效会话、Ｅ信息响应。在Ａ状态　时，诊断过程处于等待状态，应用系统可以启动一次诊断推　理。诊断用户通过ｉｎｉｔｉａｌｉｚｅＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＰｒｏｃｅｓｓ服务启动指定的　统、知识库等各组件。　客户商应Ｉ通信　测试系统的诊断会话，然后返回会话的名称，诊断过程进行到　用系统ｌ　ｌ协议　ｌ爨ｌｌ　Ａ　Ｉ　－服ＥＳ务Ｔ　Ｉ羹ｌ　　议ｌ装Ｉ　Ｉ　Ｂ状态。如果诊断系统通过ｐａｕｓｅＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＰｒｏｃｅｓｓ服务中止　了原有诊断推理的进程或通过ｓｅｔＣｈｅｃｋｐｏｉｎｔ服务设置了诊断　检测节点，则可以通过ｒｅｓｕｍｅＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＰｒｏｃｅｓｓ服务或ｒｅ—　客户商应ｌ通信　用系统ｎ　ｌ协议　信息服务　响应服务　控制服务　ｓｔｏｒｅｃｈｅｃｋｐｏｉｎｔ服务直接进行到Ｄ状态，按照原来保存的诊　断模型进行推理。Ｂ状态时，诊断诊断模型还未被加载，但是　允许加载被测对象的诊断推理的历史数据。当用户调用ｌｏａｄ—　ＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＭｏｄｅｌ服务或ｌｏａｄＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＭｏｄｅｌＦｒｏｍＬｏｃａｔｉｏｎ服　务时，推理机按照指定位置、指定名称对应的诊断模型加载到　诊断会话中，并转移至Ｃ状态。如果指定模型不存在则返回　图２基于服务的远程诊断系统概念结构　错误代码，并继续保留在Ｂ状态。ｃ状态用于确保在诊断推理　图３诊断过程状态图　・　４　・　计算机测量与控制　第２５卷　之前有可用的静态模型。通过服务ｓｅｔＡｃｔｉｖｅＭｏｄｅｌ服务将加载　的诊断模型激活并使诊断过程处于在推理会话状态Ｄ。Ｄ状态　准许用户通过ｇｅｔＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＲｅｓｕ１ｔｓ、ｇｅｔＴｅｓｔＯｕｔｃｏｍｅｓＦｒｏｍＤｉ—　ａｇｎｏｓｉｓＯｕｔｃｏｍｅ等服务向推理机请求调用诊断信息，推理机则　根据诊断推理的需要通过ｒｅｑｕｅｓｔＲｅｓｏｕｒｃｅｓＮｅｅｄｅｄ服务等向用　户发出诊断的资源信息。在诊断会话进行中，诊断推理机和用　户之间进入一次信息交互时，诊断过程进入信息响应状态。在　每次服务的响应完成时返回至Ｄ状态否则停留在Ｅ状态。所　有的状态均可通过ｃｌｏｓｅＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＰｒｏｃｅｓｓ服务结束诊断推理过　程并使系统进行到等待状态。上述服务的综合即可构成一个完　成的诊断过程。　４有待解决的问题　ＡＩ—ＥＳＴＴＡＥ标准通过规范诊断信息的标准化描述和推　理机诊断服务的结构定义，为面向服务的武器装备远程诊断体　系结构、知识共享和服务管理使用提供了良好的基础。但是要　开发满足所有武器装备应用的开放式、标准化、信息化、互操　作的远程诊断系统还有待于解决以下问题。　１）符合ＡＴＭＩ　标准的诊断信息的标准化描述。ＡＩ—ＥＳ—　ＴＡＴＥ标准在其提出之时，为了满足信息交换的一致性和跨平　台性采用了ＥＸＰＲＥｓｓ语言。这种语言不仅可以描述逻辑信息　还可以描述数学信息，这个特征有利于各种诊断方法的描述。　但是这种语言在测试诊断域的应用很少。目前网络环境下及其　测试诊断标准ＡＴＭＩ　均采用ＸＭＬ语言，这就使得采用ＥＸ—　ＰＲＥＳＳ语言的诊断信息描述很难与目前的开放式网络和测试、　维护信息描述难以一致。即使可以通过ＳＴＥＰ２１、ＳＴＥＰ２８标　准实现两种语言的转换，但是在应用时却不得不舍去对诊断数　学模型的内部语言描述的优势。因此如何构建符合ＡＩ—ＥＳ—　ＴＡＴＥ标准的诊断实体和数据类型ＸＭＩ　全信息和约束描述是　远程诊断系统实现中必须要面临的问题。　２）诊断推理机服务的选择和优化。远程诊断不仅要实现　诊断信息的共享还希望实现诊断推理模型可移植、互操作。目　前ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ标准的参与人Ｊｏｈｎ　Ｗ．Ｓｈｅｐｐａｒｄ在验证标准　中所提出的服务的可实现性和对远程诊断效率的提升验证。在　其进行的推理机模型管理服务验证中发现要实现这些服务，系　统的开发非常复杂，因此建议适当使用模型管理服务。之后其　重点对典型推理机互操作服务进行了演示验证。因此这些服务　在构建某领域的远程诊断系统时，必须要进行服务的选择和　优化。　３）诊断对象测试深度的体系化。远程诊断要实现远程推　理机的共享，其有效性的前提是要能够提供足够的测试资源、　测试信息。因此就必须在武器装备研制阶段进行测试性的总体　结构设计，处理好机内测试和机外测试截面的协同性，并对野　战环境、基地级的层次划分、测试资源配套进行综合设计。　４）信息接口的标准化。远程诊断在实现诊断资源共享时，　必须要考虑诊断对象与网络、远程资源的信息的互连、互通，　这就必须符合信息接口、信息描述、信息驱动的全系统一　致性。　５）诊断信息安全与快速通信。目前较多使用的远程诊断　体系结构主要是Ｂ／Ｓ和ｃ／ｓ模式。两种模式都采用了面向服　务的思想。Ｂ／Ｓ模式信息的共享性和分布性较好，但是速度和　安全性上需要进行复杂的设计。ｃ／ｓ的安全性能可以很容易保　证，响应速度快，但是更适合局域网，对客户端具有应用软件　和操作系统软件的限制。如何协调开放性、安全性和快速性是　构建远程诊断系统体系必须面临的问题。　５　总结　ＡＩ—ＥＳＴＴＡＥ智能诊断知识和服务交换标准针对知识的　共享、重用和软件互操作规范了诊断知识和数据描述以及推理　机对外的接口服务，为测试与诊断的分离提供了方法。随着　ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ推理机服务的不断发展和变化，使其已经由早　期的侧重于诊断静态模型的构建服务向着控制和管理整个测试　诊断过程、评估各种资源等方向发展。其标准的服务规范更适　合于远程故障诊断系统的构建和扩展。依据该架构开发的远程　故障诊断系统可以实现诊断知识的共享，提高故障诊断的效　率，减少故障诊断系统开发、更新的费用。　参考文献：　［１］多丽华．装备远程协同诊断服务共享模式及关键技术研究［Ｄ］．　长沙：国防科学技术大学．　Ｅ２］赵建军，姚跃亭，杨　阳，等．导弹武器装备综合测试诊断系统　体系结构研究及应用［Ｊ］．计算机测量与控制，２００８，ｌ６（９）：　１２２９一ｌ２３２．　［３］杨锁昌．ＡＴＳ体系结构及ＲＴＳ关键技术研究［Ｄ］．石家庄：军械　工程学院，２０１２．　［４］王成．面向信号的ＡＴＳ软件平台关键技术研究［Ｄ］．石家庄：　军械工程学院，２００８．　ｒ５］ＩＥＥＥ．ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１６７１．ＩＥＥＥ　Ｔｒｉａｌ—Ｕｓｅ　Ｓｔａｎｄａｒｄ　ｆｏｒ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｔｅｓｔ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＡＴＭＬ）ｆｏｒ　Ｅｘｃｈａｎｇｉｎｇ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｔｅｓｔ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ　ａｎｄ　Ｔｅｓｔ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｖｉａ　ＸＭＬ　ｒＳ］．２００６．　ｒ６］ＩＥＥＥ　Ｐ１６３６．１／Ｄ１．２，Ｓｔａｎｄａｒｄ　Ｓｏｆｔｗａｒｅ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ｆｏｒ　Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ａｎａｌｙｓｉｓ（ＳＩＭＩＣＡ）：Ｅｘｃｈａｎｇｉｎｇ　Ｔｅｓｔ　Ｒｅｓｕｌｔｓ　ｖｉａ　ｔｈｅ　Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＸＭ［　）ＥＳ］．２００４．　［７］Ｃｕｒｒｙ　Ｐ　Ａ，Ｂｕｒｄｅｎ　Ｊ，Ｌｕｎｄｙ　Ｇ　Ａ．Ｎｅｘｔ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｔｅｓｔ　Ｓｙｓｔｅｍ（ＮＧＡＴＳ）Ｕｐｄａｔｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　ＡＵＴＯＴＥＳＴＣＯＮ　２００６：ｌ８—２２．　［８］杨武，宋胜锋，李启元．关于海军舰船装备远程维修支援系统　的构想［Ｊ］．舰船电子工程，２００５，２５（６）：５４—５６．　［９］多丽华，杨拥民．装备远程协同诊断服务共享框架及其关键技术　研究［Ｊ］．设备管理与维修，２００６（３）：３５—３７．　［１Ｏ］范利花，杨占才，王　红．基于Ｗｅｂ　Ｓｅｒｖｉｃｅ的综合诊断信息系　统实现方法研究［Ｊ］．测控技术，２０１１，３０：２２８—２３１．　［１１］杨武，宋胜锋，李启元．关于海军舰船装备远程维修支援系统　的构想［Ｊ］．舰船电子工程，２００５，２５（６）：５４—５６．　［１２］雷文韬．基于多信号模型的装备远程诊断系统［Ｄ］．成都：电子　科技大学，２０１２．　［１３］吕　勇，李友荣．基于Ｂ／Ｓ模式的设备远程诊断中心的体系结构　及应用［Ｊ］．机床与液压，２００５（６）：１７９—１８２．　［１４］彭新潮，王昌宝，冯雪刚．装备故障远程诊断服务系统的设计　［Ｊ］．通信对抗，２００６（２）：４７—４９．　［１５］邹劲松，李宗娟．武器装备远程诊断网络体系结构研究［Ｊ］．微　计算机信息，２００８，２４（３—１）：１１５—１１７．　［１６］李盘靖．远程协同故障诊断关键技术及其应用研究［Ｄ］．西安：　西北工业大学，２００６．　［１７］姜会霞，郑思龙，李柯．基于ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ的开放式故障诊　断系统体系结构［Ｊ］．计算机测量与控制，２Ｏ１３，２１（１２）：　３１６６—３１６８．　（下转第１１页）　第ｄ期　张　佳：基于ＤＳＰ的航空电源ＢＩＴ系统研究　ｊ没汁　表１　地面实验虚警率数据　闽值诊断　笫一组　１　９．ｏ　Ｉ！（、总线、ＣＡＮ总线每次收／发完成后产生中断，这样町以使　Ｉ）Ｓｔ　实现类似多线程的一　作办式，提高Ｊ二作效率，缩短响应　【Ｉ１ｆ　。　Ｉ、ＭＳ３２０Ｆ２８３３５用于３个定时器，本设计中ＴＩＭＥＯ作　为收发趣时汁数器使用．ＴＩＭＥＲ１作为周期ＢＩＴ定时器，　¨ＭＥ２作为系统时钟渊懂。外设功能没计完牛后，添加至　Ｉ）ＳＩ　ＢＩ｛）Ｓ系统．这样就屏蔽Ｊ　底层驱动差异，减少总线上数　第：：组　销－ｔｉｔ　过程诊断　１３．０　知识诊断　８．（　１７．５　ｌ６．６　１　１．　１　０．４　２．８　据响心趣时／ｆ　一致．数据冗余处理小一致的问题，提高维护效　率．降低曩复开发维护Ｉ　作鞋。通信数据包采用非阻塞式发　送．嵌　采用握手通信千ｕ超时重发机制。此外为厂降低不必要　的数据蕈传【　用总线带宽和处理开销，数据包采用应用层应答　包米判断数据是否成功达到目的节点。　由数据可知，ｊ种不Ｍ的诊断算法中。知识诊断的虚警率　最低，而儿随着测试次数的增加．训练样本增多，其虚警率明　下降。在ＩｊＩＴ系统｝乇期使用的条件下，基于神经网络算法　的知识型诊断策略　ｌ彳『显若的优势。　４试验结果与分析　埘乜机＝：７欠电源进行地面仿真实验，考察不同诊断策略的　５　结束语　采用ＴＭＳ３２ＯＦ２８２，３５型　的Ｉ）Ｓｔ　，结合ｊｔ　ＡＩ）转换、Ｉ！（、　总线及ｃＡＮ总线通信能力，采用中断工作的方式可以实现高　效率的飞机二次电源Ｉ３Ｉ－ｒ功能．实现对飞机二次电源的工作　高压直　流电源　监测效果。地面　控机作为Ｌ位机．提供２７０　Ｖ高压直流电模　拟飞机发电机，实验条件如图６所示。　ｆ　位机　状态的实时峪拄。在ＢＩＴ系统一ｔ１采ＪＨ神经网络　法町以火幅　降低虚警率．提商叮靠性与稳定性。对于航空、航天等对二次　电源可靠性要求较高的场合具有一定的参考价值。　参考文献：　Ｉ　巨ｊ　豳　４／　］ｂ，／一　Ｉ７　ｎ　［１］朱新宇，彭卫东．多电　机及其技术应用［Ｊ］中国民航飞行学院　学报，２００７。１８（６）：８—１１．　数据采集　［２］刘少伟，郑文荣．ＢＩＴ技术发展与应用研究［Ｊ］．国外电子测量技　术，２０１１．３０（５）：２３—２５，２８．　／Ｌ———』＼　＼ｒ———１／　啼　［３］同江，蔡远文，伯　伟，等．ＢＩＴ技术的发展现状与应用分析　ＣＡＮ总线　调试器　ＢＩＴ监控　模块　飞机二　次电源　［Ｊ］．兵工自动化，２００８，２７（４）：５—７．　［４］黄根全．航空电源故障特征提取与故障诊断研究［Ｉ）］．西安：西　北　】：业大学，２００５．　ＪｇｌＥｓ］￣ｄ，图６地面测试实验　向Ｂｒｒ监控模　分刷写人阈值诊断、过程诊断和知识　Ｔ’次电源监控系　［诊断三种不同的算法・然后分别进行三组实验：第一组实验在　不同算法条件下分别进行１００次ＢＩＴ测试；第二组进行２００次　测试，第三组进行５００此测试。实验后整理各次实验的虚警　率．数据如表ｌ所示。　神　９泓　ｉ　ｉ　曲　韭　妇　ｉ　［６］刘震．．青　１　２，）舢：７０　－７　２．　智能ＢＩＴ诊断方法研究及其在多电Ｅ机电源系统中的应　用［Ｄ］西安：西北工业大学．２００７．　［７］程建兴．史仪凯．基于多传感器数据融合的飞机电源系统故障诊断　［Ｊ］．火力与指挥控制，２０１２，３７（８）：１８４—１８７．　９　９　口　ｉ　９　辨　＿　辩　９　ｊ　，　（上接鞯４页）　［１８］姜会霞．Ｆ　成．李　岩．Ａ１一ＥＳＴＡ　ＦＥ智能诊断系统研究　ｓｉｓ　Ａｒｒｉｖｅｓ［Ａ］．ＩＥＥＥ　ＳｙｓｔｅｎＩＳ　Ｒｅａｄｉｎｅｓｓ＂Ｉ＇ｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　［Ｃ］．ＩＥＥＥ　ＡＵ　Ｉ、（）＇ＦＥＳ　Ｉ、Ｌ、（ＩＮ　１　９９６．ＵＳＡ：ＩＥＥＥ．１　９９６：６１　６７．　［Ｊ］．计‘算机测量与控制，２０ｌ２．２０（８）：２０６８—２０７０．　［１　９］ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１　２３２—２０１　０，ＩＥＥＥ　Ｓｔａｎｄａｒｄ　ｆｏｒ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　Ｅｘｃｔ１ａ【ｌｇ　Ｉ１Ｉ１（ｔ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｉ＇ｉＰ　ｔ（）Ａｌｌ　Ｔｅｓｔ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ（ＡＩ　ＥＳ　ＦＡ　Ｉ、Ｅ）Ｉｓ］．　［２（】］Ｏｒｌｉｄｇｅ　Ｉ　Ａ．Ａ１　ＥＳ　ＦＡ　ＦＥ—Ａ　Ｓｔａｎｄａｒｄ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　１９９０ｓ　ａｎｄ　Ｂｅ　１２４］Ｓｈｅｐｐａｒｄ　Ｊ　Ｗ．Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｉｎｇ　ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ　ｍｏｄｅｌｓ　ｆｏｒ　ｓｙｓｔｅｍ　ｔｅｓｔ　ａｎｄ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ［Ａ］．ＩＥＥＥ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｒｅａｄｉｎｅｓｓ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｃｏｎｆｍｅｎｃｅ　ＩＥＥＥ　ＡＵ—Ｉ（）ＴＥＳＴ（’（）Ｎ　ｌ　９９３［Ｃ］．　ＵＳＡ：　ＩＥＥＥ，　１　９９３：　３４３　３４９．　２５　１　ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１　２３２．１　１９９７，ＩＥＥＥ　Ｔｒｉａｌ—Ｕｓｅ　Ｓｔａｎｄａｒ（１　ｆｏｒ　Ａｒｔｉｆｊｅｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　Ｅｘｃｈａｎｇｅ　ａｎｄ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｔｉｅ　ｔＯ　Ａｌｌ　Ｆｅｓｔ　Ｅｎｖｉｒｏｎｎ１ｅｎｔｓ　ｙｏｎｄ　Ｉ　Ａ］．ＩＥＥＥ　ｓｙｓｔｅｍ　Ｒｅａｄｉｎｅｓｓ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．ＩＥＥＥ　ＡＵ　Ｉ、（）ＴＥＳＴ（、（）Ｎ　１９９１　ｒ　Ｃ］．　Ａｎａｈｅｉｍ．ＣＡ．ＵＳＡ：ＩＥＥＥ，　ｌ　９９１：２　ｉ３—２４９．　（ＡＩ—ＥＳＴＡ～Ｉ　Ｅ）：Ｉ）ａｔａ　ａｎｄ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ［ｓ］．　Ｌ２６］ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１２３２—２００２．ＩＥＥＥ　Ｓｔａｎｄａｒｄ　ｆｏｒ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　Ｅｘｃｈａｎｇｅ　ａｎｄ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｆｉｅ　ｔｏ　ＡＩ１　Ｔｅｓｔ　Ｅｎｖｉｒ０ｎｎ１ｅｎｔｓ（ＡＩ—ＥＳ　［２１］Ｌｅｓｌｉｅ　Ａ．Ｏｒｌｉｄｇｅ．ＩＥＥＥ　Ｐ１２３２　ＡＩ—ＥＳ—Ｉ　Ａ　ＦＥ　Ｔｈｅ　Ｓｔａｎｄａｒｄ　ｆｏｒ　Ｔｅｓｔ　Ｒｅｌａ￣ｅｄ　Ａ１一Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　Ｔａｋｅｓ　Ｓｈａｐｅ［Ａ］．ＩＥＥＥ　ｓｙｓｔｅｍ　Ｒｅａｄｉｎｅｓｓ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．ＩＥＥＥ　ＡＵＴＯＴＥＳＴＣＯＮ　１９９２　ＴＡＴＥ）Ｉｓ］．　Ｌ２７　ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　１　２３２．２一ｌ　９９８，ＩＥＥＥ　Ｔｒｉａｌ—Ｕｓｅ　Ｓｔａｎｄａｒｄ　ｆｏｒ　ＡｒｔｉｆｉｃｉａＩ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　Ｅｘｃｈａｎｇｅ　ａｎｄ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｔｉｅ　ｔｏ　Ａ１１　Ｉ＇ｅｓｔ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ　［　］．ＵＳＡ：ＩＥＥＥ，１９９２：３２９—３３４．　ｒ２２］ＩＥＥＥ　Ｓｔｄ　ｌ２３２—１　９９５，１ＥＥＥ　Ｔｒｉａｌ　Ｕｓｅ　Ｓｔａｎｄａｒｄ　ｆｏｒ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｘｐｅｒｔ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｔｉｅ　ｔｏ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｔｅｓｔ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ　（ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ）：Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ［ｓ］．　［２８］Ｇｉａｒｌａ　Ａ　Ｊ，Ｍｅｅｃｈ　Ｄ．ＡＩ—Ｅｓｔａｔｅ　ｍｏｄｅｌ　ｅｄｇｉｎｇ　ｉｎ　ａ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ｂａｓｅｄ　ＡＴＳ［Ａ］．１ＥＥＥ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　Ｒｅａｄｉｎｅｓｓ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ＩＥＥＥ　ＡＵ　’Ｉ　’Ｏ　ＦＥＳ　ＦＣ（）Ｎ　２００　１［Ｃ］．Ｖａｌｌｅｙ　Ｆｏｒｇｅ．ＰＡ，Ｕｎｉｔｅｄ　Ｓｔａｔｅｓ：ｊＥＥＥ，２００１：６７９—６９（）．　（ＡＩ—ＥＳ　Ｉ、Ａ　Ｉ＇Ｅ）：（）ｖｅｒｖｉｅｗ　ａｉ１ｄ　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ　ｒＳ］．　２３］（）ｒｌｉｄｇｅ　Ｉ　Ａ．Ａｎ　Ｏｖｅｒｖｉｅｗ　ｏｆ　ＩＥＥＥ１２３２　ＡＩ—ＥＳＴＡＴＥ　Ｔｈｅ　Ｓｔａｎｄａｒｄ　ｆｏｒ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ　Ｂａｓｅｄ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｔｅｓｔ　ａｎｄ　Ｄｉａｇｎｏ一