Zusammenfassung
Dieser Beitrag beschreibt unsere bisherigen Erfahrungen bei der Entwicklung eines Expertensystems zur Diagnose schiffstechnischer Anlagen im Rahmen des Projekts SHOPSY.1 Maritime Einrichtungen sind komplexe, sicherheitsrelevante Anlagen, die im Falle einer Störung ein hohes Risikopotential in sich bergen, von dem erhebliche Gefahren nicht nur für Menschen und Material, sondern auch für die gesamte Umwelt ausgehen. Aus diesem Grund ist es erforderlich, intelligente, entscheidungsunterstützende Systeme in bestehende Leitsysteme zu integrieren, die in der Lage sind, Gefahrensituationen korrekt einzuschätzen und die Vollständigkeit bei der Fehlersuche zu garantieren.
Unser Ansatz sieht eine modellbasierte Vorgehensweise vor, die, wie wir zeigen werden, zur Störfallanalyse in derartigen Anlagen geeignet ist. Alf der Basis einer tiefen Modellierung der Anlagen kann erreicht werden, daß das Diagnoseverfahren auf objektivierbaren physikalischtechnischen Zusammenhängen beruht. Dadurch werden Verifizierbarkeit und Erweiterbarkeit entscheidend unterstützt. Zur Anlagenmodellierung werden qualitative Beschreibungstechniken verwendet, die die Vorteile einer vereinfachten Systemsicht bieten, ohne die Nachteile einer nicht-deterministischen Verhaltensanalyse zur Folge zu haben. Auf Grundlage einer taxonomisch fundierten, objektorientierten Wissensrepräsentation kann eine klar konzipierte, generische Lösung für Diagnoseprobleme angeboten werden.
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Literatur
F. Puppe: Einführung in Expertensysteme; Springer; Studienreihe Informatik, 1988
P. Struß: Model-Based Diagnosis — Progress and Problems; in: Proc. 3. Internationaler GI-Kongreß Wissensbasierte Systeme, München, S.320–331, Oktober 1989
A. Bäcker, S. Kockskämper, B. Neumann, H. Reetmeyer, G. Nicklas: Modellbasierte Diagnose in der Schiffsleittechnik, in: VDI-Berichte Nr. 855, 1990
Projektinterne Unterlagen
B. Kuipers, D. Berleant: Using Incomplete Quantitative Knowledge in Qualitative Reasoning; in: Proc. AAAI-88, S. 324–329, 1988
J. de Kleer, B.C.Williams: Diagnosis With Behavioral Modes, in: Proc. UCAI ’89, S. 1324–1330
P. Struß, O. Dressier: ‘Physical Negation’ — Integrating Fault Models into the General Diagnostic Engine; in: Proc. UCAI ’89, S. 1318–1324
K.L. Downing: Diagnostic Improvement Through Qualiative Sensitivity Analysis; in: Proc. AAAi-87, Seattle, 1987
J. de Kleen Causal and Teleological Reasoning in Circuit Recognition; in: TR-529, AI-Lab., MIT, Cambridge, 1979
M. Neitzke: Modeling Physical Systems with Relative Descriptions of Parameters; in: Proc. ECAI ’92, Wien 1992
D.S. Weld: Theories of Comparative Analysis, the MIT Press, Cambridge, 1990
Projektin teme Kommunikation
J. de Kleer, B.C.Williams: Diagnosing Multiple Faults; in: Artificial Intelligence 32 (1987) S. 97–130
R. Rehbold: Integration modellbasierten Wissens in technische Diagnostik-Expertensysteme, Dissertation, Universität Kaiserslautern/FB Informatik, 1991
Ph.Dague, O.Raiman, PhJDevfcs: Troubleshooting: When Modeling is the Trouble; in: Proc. AAAI-87, S. 590–595
G.Friedrich, G.Gottlob, W. Nejdl.: Physical Impossiblity Instead of Fault Models, Proc. AAAI-90, S.331–336
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Kockskämper, S., Neumann, B., Josub, A., Müller, H. (1993). Die Anwendung modellbasierten Schließens bei der Diagnose schiffstechnischer Anlagen. In: Puppe, F., Günter, A. (eds) Expertensysteme 93. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-78073-8_3
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