### 用CLIPS实现基于二叉树知识的汽车故障诊断
#### 一、引言
随着汽车技术的不断发展，汽车已经成为了集机械、电子、液压等多学科于一体的复杂系统。在车辆不解体的情况下准确地诊断出故障原因和位置，对于维修人员来说是一个巨大的挑战。特别是在我国，由于历史原因，短期内很难培养出大量的高素质维修专家。因此，利用计算机技术和人工智能手段，开发出能够快速准确地诊断汽车故障的专家系统变得尤为重要。
#### 二、CLIPS语言简介及其在汽车故障诊断中的应用
CLIPS（C Language Integrated Production System）即C语言集成生产系统，是由美国宇航局在1985年推出的一种专门用于编写基于规则的专家系统程序的语言。CLIPS语言的设计目标包括低成本、良好的可移植性以及易于与其他操作系统集成等特点。此外，它的语言风格简洁明快，使得用户学习和使用起来非常方便。这些特点使得CLIPS语言在专家系统工具领域中脱颖而出。
#### 三、基于二叉故障树的汽车故障诊断推理
##### 3.1 二叉故障树概述
二叉树是一种层次化的数据结构，其中的每个节点都可以存储特定的信息或知识，通过分支将这些节点连接起来。在故障诊断领域，通常会将故障现象作为二叉故障树的根节点，而将各种可能的故障原因作为子节点分布在不同的层级上。这种结构清晰地展示了故障现象与故障原因之间的逻辑关系，有助于更有效地识别和定位故障。
##### 3.2 基于二叉故障树的故障诊断推理流程
在故障诊断过程中，专家系统会根据预先定义的二叉故障树结构进行递归式的推理。系统首先询问关于故障现象的一系列问题，然后根据用户的回答选择继续探索的路径。例如，在诊断汽车发动机点火线圈的故障时，系统可能会先询问“点火线圈负极接柱端搭铁试火，有火吗？”这样的问题，根据用户的回答（是或否），系统将进一步追问相关问题，直至找到故障的根本原因。
#### 四、事实的表示与规则的组成
为了在CLIPS中实现上述故障诊断推理，需要对故障树中的各个节点进行适当的表示。作者提出了一种自定义模板`node`，用于表示二叉故障树中的每一个节点：
- `name`：节点的唯一标识符。
- `type`：节点类型，分为“answer”（答案节点）和“decision”（决策节点）两种。
- `question`：仅适用于决策节点，表示询问的具体问题。
- `yes-node`和`no-node`：分别表示当用户回答“是”和“否”时所指向的下一个节点。
- `answer`：仅适用于答案节点，表示针对当前故障的诊断结果。
通过这种表示方式，专家系统可以有效地组织和利用故障诊断所需的各种信息。例如，在处理发动机点火线圈故障时，可以创建一个名为`root`的决策节点，并设置相应的属性。
#### 五、程序设计与知识学习
为了使故障诊断程序具有学习能力，作者提出了一种方法，即将从每次运行中获得的新信息存储下来，以便下次运行时可以直接调用。具体而言，可以使用CLIPS中的`load-facts`命令加载之前存储的事实集合，而在程序结束时则使用`save-facts`命令保存新产生的信息。这些信息会被保存在一个名为`fault.dat`的文件中，以便后续使用。
通过使用CLIPS语言实现基于二叉故障树的汽车故障诊断推理，不仅能够有效提高故障诊断的准确性，还能大大减轻知识表示和获取的难度，对于促进汽车维修行业的智能化发展具有重要意义。
