本发明涉及一种专家系统，更具体地涉及用于处理与大型人工系统相关的知识的一种专家系统。

对于在一个知识库中存储人类专家的知识并作出与人类专家所作的相似的判断的专家系统已经提出过多种多样的方法。

当前，最流行的推理方法是一种所谓的生成系统（production  system）。而另一方面则通常采用帧来表示知识。

在某些这种生成系统中，所用的方法是实行正向推理。在其它生成系统中，所用的方法则是实行反向推理。

用于实行正向推理的生成系统是一种模拟人的认识与动作周期的系统。

即，这种生成系统识别当前的状态然后确定下一步动作的内容。

附图中的图2的示出这种生成系统的一般结构。

如图2所示，该生成系统一般包括一个知识库201和一台推理机202。在知识库201中包括多条规则203，多个知识表示，多个帧204，以及一个工作区205。

规则203包含一个条件项，它包括用于识别存储在帧204或工作区205中的状态的条件指令，以及一个说明所要执行的动作的指令项。

使用这些规则，推理机重复三个步骤，即匹配过程206， 矛盾判定207与动作208，以执行一次推理。

推理机202中的匹配过程206是检索具有与存储在工作区203或帧205中的当前状态相匹配的条件指令以及将匹配规则与状态值汇集成一个集合作为一个矛盾集合209的步骤。矛盾判定207是从所得到的矛盾集合209中选择一条要执行的规则的步骤。动作208是根据所选择的规则的指令项的说明执行诸如更新工作区或帧的内容的步骤。

表示知识的帧是用于系统地与层次地表示与一个知识处理目标相关的信息的帧。

图3示出了其中的与一个电路的元件相关的知识是层次地以帧表示的一个例子。

在图3中，具有最高级的帧301定义了级的属性为电器元件。

在示出的例子中，电器元件的帧定义该电器元件级有两个槽，即制造公司名302及生产日期。

此外，在这一帧301前面的较低级帧304，305，306定义更具体类别项目的级，诸如电阻器304，线圈305及电容器306。

电阻器304的帧定义这一级的寄存器既具有作为存储电阻器的类型的槽的电阻器307的类型且具有作为存储电阻器的电阻值的槽的电阻值槽308。

从而实际地表示有关个别元件的实例帧309，310如下所述：

实例帧309的元件R1以电阻器作为级，从而具有电阻器的类型与电阻值，这些是在电阻器级中定义的槽。

在实例帧309中的元件R1的电阻器级304是隶属于电器元件301的较低的级，从而也继承具有两个槽（即定义在电器元件级中的制造公司302与生产日期303）的电器元件301的属性。

然后将一个公司的实际名字及其它信息存储在各自的槽中以表示有关一个个别电器元件的信息。

这些帧是存储在系统地存储上述数据的一个数据库中并且能够存储一个专用于这些帧的过程进程。

图4示出了由一个称作demon（特征）的函数与一个称作method（方法）的函数存储的专用于该帧的一个过程进程的例子。

在图4中，在帧fr1中定义3槽S11与S12并各自以值10和5存储。

在槽S11中，具有字符“when-changed”（“变化时”）的过程funcl定义为一个demon，而在槽S12中，具有字符“when-asked”（提问时”）的过程Func2定义为一个demon。

字符“when-asked”表示当存储在该槽中的槽值从外部引用时被启动，而字符“when-changed”表示槽值被更新启动。

所以，当槽S11的值被更新时，过程func1以槽S11 的值作为一个变量被启动。

也在图4中，func3是一个称作method（方法）的过程，它是一个只在帧fr1中有效的过程。

方法func3是通过给出作为一个外部源向该帧fr1传送信息的方法“func3”的名字来启动的。

执行过所定义的过程之后，方法func3返回执行结果的值作为对发送信息的帧或规则的一个答复。

如上所述，一个生成系统是一个简单但非常一般的技术。由于帧能够系统地表示知识，当前在专家系统中是广为采用的。

然而传统的生成系统与帧是假定为应用于一个实际上大型的工厂或者一个人工的大型系统，诸如一个电力网，通过网络或者连输网中的，所以达不到实用的推理速度。

这些问题现在将一个一个地更详细地说明。

（1）称作匹配过程的条件判断所需的时间增加

生成系统的一个推理周期是简单的且能用于通的目的。假定这一推理周期是渐进地在一台计算机上实现时，用于判断条件的计算量随帧的数月的增加而成指数地增加。

相应地，迄今已提出了用于提高生成系统的条件判断率的各种算法。

一种典型的算法便是RETE算法。最近，例如，公布了一种改进RETE算法的TREAT算法。

在Forgy，c.l：RETE，一种用于多槽式/匹配问题多目标模式的快速算法，人工知识，卷19，17-37页 中讨论了RETE看法在Mrianker，D.P：TREAT，用于人工知能生成系统中的一种更好的匹配算法，AAAI-87，42-47页中讨论了TREAT算法。

此外，这些算法在日本推理处理学会学报上一篇文章中进行了说明（第29卷第5号467页）。

简言之，条件判断算法，包括RETE算法，的一个特点是通过事先对规则进行分析以提供具有共同条件从句的一组规则，构成一个称作“RETE网络”或“规则网络”的一个数据流图并共同地使用该流图用于计算个别的条件从句，来减少条件判断的次数。这种条件判断算法的另一个特性是在计算条件判断的中间结果时采用只重新计算受到前面的执行步骤影响的部分并现将该部分与前面的推理周期以前所保单的中间结果中未改变的中间结果相结合。

这一RETE算法的推进观在将结合图5中所示的一条简单规则进行描述。

在图5中，在前面附加？的一个项表示一个变量，而在前面附加@的一个项表示指定的槽中的一个值。一个箭头指示一个要代替的值。在规则中的条件码中的？FR1与？FR2为分别表示帧的名字的变量，而？V是要被槽“valve”（“值”）的值所代替的一个变量。所以，规则1表示规则：如果存在一帧？FR1而其中的级为C1，槽“limit”（槽类型标识号）的值为10，且如果存在一个其中的级为C2的帧？FR2，槽‘limit’的值为20，且槽‘value’的值大于？V （即，大于？FR1的@value），则执行指令部分。

规则2  表示下述规则：如果存在一个其中的级为C1的帧？FR1，槽“limit”（槽类型标识号）的值为10，并且如果存在一个其中的级为C2的帧？FR2，槽“limit”的值为20，且槽“value”的值小于？V（即小于？FR1的@value），则执行指令部分。

且，存在帧｛f11，f12，f13，f14，f21，f22，f23，f24，｝如图5中所示｛f11，f12，f13，f14｝。如属于级C1，且｛f21，f22，f23，f24｝属于级C2。

图如作为一个规则网络示出了图5中的规则的条件部分。

现在将结合图6对RETE算法进行描述。在规则网络中，其中要进行判断的独立的条件的从句的部分用一个节点表示。

在图6中，601指定为一个作为入口的路由节点，一个要被判断的帧由这一节点流入该规则网络;602是一个判断帧的级是否为C1的节点。以及603是一个判断帧的级是后为C2的节点。

604指定为一个，判断槽“limit”的值是否为10的节点，以及605指定为一个判断槽“limit”的值是否为20的节点。

606指定为一个判断是否？FR1的槽“value”的值小于？FR2的槽“value”的值的节点;以及607指定为一个判断否？FR1的槽“value”的值大于或等于？ FR2的槽“value”的值的节点。

节点602至605称作“内部节点”（“intranodes”而节点606与607则称作“中间节点”（“internodes”

将要判断的一个帧的集合｛f11，f12，f13，f14，f21，f22，f23，f24｝从路由节点601流入规则网络;与在各节点上的条件判断相匹配的帧存储在该节点中并经由一条支路传输到下一个节点。

608指定为与节点601的条件判断相匹配的一组帧;609指定为与节点603的条件判断相匹配的一组帧;610指定为与节点604的条件判断相匹配的一组帧;以及611指定为节点605的条件判断相匹配的一组帧。

中间节点606组合了通过内部节点604，605的条件判断的帧，以判断与规则1的条件相匹配的一组帧。节点606上的算术运算是通过一个连接运算以得两个帧集合的组合，运算的结果由612指示。

612所示的第一组帧（f11，f21）示出f11与规则1的第一条件子名的帧名？FR1相匹配，而f21与规则1的第二条件子句帧名？FR2相匹配，而规则1的条件部分被它们的组合所满足。

在各节点上所存储的一组帧中，存储在内部协点上的帧称作“α存储器”，而存储在中间节点上的帧则称作“β”存储器。

现在假定帧f12，f23，f24的槽值由采用一条规则如图7中所示地变化。

在这一情况下，在RETE算法中，更新后的帧被从规则网络中的α存储器与β存储器中删除掉，此时则使被进一步更新的帧从路由节点流入规则网络;以进行重新计算并重建中间存储器（α存储器与β存储器）。

图8示出了完成这一重建工作后的各节点的改变了的中间存储器。

由于在前一周期的中间结果被规则执行显著地改变的这种应用领域中，重建这一中间存储器所需的计算量是增加着的，RETE算法不足以显示其效率。

为了从α存储器与β存储器中删除被更新的帧，必须得到帧所存储的节点。这一点通常可以通过使该帧保持其原来的值流经规则网络而从所到达的节点的存储器中删除有关该帧的数据来实现。然后，使赋于更新后的值的帧流入网络中。

在中间存储器的重建工作中，被更新的帧的数目越多，计算量将明显地增加得越多。部分地由于一个实用的大型工厂或者一个诸如电力，通信或连输网络的人工大型系统是包含大量部件的系统，以及部分地由于对应于属于一个级的各种标准化部件种类的大量实例帧的存在，如果在每一个推理周期中更新了由大量的帧所表示的同一标准的部件，必然地会由于重建中间存储器的处理时间的增加而会增加推理时间。

为了这一目的，提出了TREAT算法。这一算法并不维护β存储器而只维护作为中间存储器的α存储器使得在每一个推理周期的一个动态连接算术运算得以优化以导致存储器管理率的改 进。通常，由于在实际时间中在推理中执行一条规则所引起的状态值的更新很大，所以TREAT算法是被认为适合于实时处理的一种高速条件判断算法。

然而，假定在一个大型人工系统中采用了TREAT算法，将α存储器作为中间存储器管理增加了重建这一中间存储器所需的计算量，从而推理时间的增加依然是不可避免的。

由于该中间存储器，这些算法具有大量的帧，从而不适用于大量的帧的数据要被更新的系统。

现在将参照一个实际推理过程来加以说明，具有大量的帧的一个大型人工系统及在每一个推理过程大量的帧的数据被更新的特征。

图9示出了对一个电力系统中各种设备的电源路线。901指定为一个电源;902，一个开关;以及903，904，905为接受电源的设备。一台设备904经由另一台设备903接受电力。

对于各设备，有必要定义如图9中所示的帧，这样增加了帧的数目。

在各帧中，名为“voltage”（电压”）的槽表示该设备是否接受电力的状态。名为“supply”（“供应“）的槽表示从该设备进一步将电力供应给它们的一组设备。

在这一情况中，推理过程所要确定的是，将要考虑当开关902失灵时哪一台设备将会仃止工作。

用规则来实现这样一种推理过程，作出判断电力故障的规则 将如“如果槽‘voltage’的值为‘Nil’（‘零’）并且如果存储在槽‘supply’中的帧的槽‘voltage’的值为‘present’（‘存在’），则用‘Nil’替换该帧的槽‘voltage’”。

上述方法也可用于;在这一情况中，假定为该槽‘voltage’定义了个具有称作‘when-changed’的字符的demon，并且值‘Nil’替换了槽‘voltage’则发送请求用值‘Nil’替换存储在槽‘supply’中的每一帧的槽‘voltage’的信息。

从而在推理过程中，大量的帧的槽‘voltage’被相继更新。

判断电力故障的推理过程是在给定有关目标系统的构造较少信息与知识的情况下，识别该目标系统的状态。如上所述，在一个大型人工系统中，有许多帧。并且大量的帧的数据被单个的推理过程所更新。

（2）状态识别所需时间的增加

用在一个实际人工系统的一个专家系统中，不论其目的如何，总有一个掌握这样一个实际人工系统的状态的步骤。在一个实用系统中。每时每刻其状态是变化着时;在进行一次恰当的推理中，从这种变动中引起知识的更新是不可避免的;

在一个传统的专家系统中，如果根据一条指令等从外部启动一次推理，一台推理首先取得外部状态值，然后使用这些外部数据作出对状况的判别机，这时为原来的目的作出一次推理。否则， 如果在推理执行中存必要去掌握状况时，则要对外部状态值进行检索及识别。

根据，例如“基于广义规则判别故障部分的专家系统”，日本电机工程师学会，1988，PE-88-26，所公开的技术，在一个电力系统中执行一次故障部分的推理过程中，先检验各断电器的状态以确定前一步的状态。从而通过推理得到与识别各断电器所保护的部分。

所以，在一个存在大量状况需要掌握的大型系统中，判别状况要占用一个不能容许的长时间。

（3）由于根据组合视点的知识的复杂性带来的推理机的高负荷。

在用于一个实际大型系统的专家系统中，随着推理目的的复杂化，即使对于相似的目标系统，相同的知识表述式也不能永运使用，因而需要各种知识表达式。这一问题现在将结合图10进行说明。

图10（a）是一个电路图（系统图），它示出一个电力系统包括一个变电所A，一个变电所B，以及连接这两个变电所A，B的一条输电线C。在各变电所A，B中有一对母线a，b。在各对母线a，b与输电线C之间没有开关LS1-LS4与断路器CB1-CB2，连同用作电流测量设备的电流变流器CT1-CT4。

为了作出在这一系统中的一个故障判别的推理，各设备必须表示成如图10（6）中的帧。

为了对作出用于在这一系统中的改变与设备的连接的状态的系统损伤的计划进行推理，又不需要任何测量设备，以至于各个设备需要表示成如图10（C）的帧。

此外，为了进行电力流的计算，即，计算电力的分配，另需要关作为节点的母线及关输电线的知识，如图10（d）所示。

在前面的例子中。知识表示方法适用于各种目的。在一个实际的专家系统中，通常这些目的是综合提出的。

在这一情况中，为此如果知识表示与实例帧是为每一目的定义的话系统越大，帧的数目的以及用于判定一个生成系统的条件的步骤的计算量的增加也越大，从而导致推理时间的增加。

同时，如果各种不同目的是由少量的实例帧来完成的，则规则变得复杂且数量增加使得达到目的以前要进行的推理步骤的数目增加。

如上面所讨论的，在一个应用于实际大型系统的专家系统中，由于复杂的知识，推理机将承受高负荷，从而增加推理时间。

在一个实用系统中，像图10的开关LS1，LS2等的状态这些目标数据是频繁地更新的。在这一情况下，不但需要更新存储被更新的状态值的槽值。而且也需要更新所有相关的状态值使得不致出现任何矛盾。这是个一严重的问题，尤其是对于采用实时处理的一个专家系统而言;然而，在一个生成系统中，还不知道解决这一问题的能够满足要求的方法。

因此，当应用在一个实际大型系统时，传统生成系统将而随推理时间的增加。

在诸如电力系统或通信系统这样的公用系统中，推理时间的增加意味着在出现故障时恢复时间的增加，这是一个严重的问题。

所以，本发明的一个目的是提供一个专家系统，它即使应用在一个大型系统时也能以减少专家系统中的推理机的负荷来使高速推理成为可能。

根据本发明的第一方面，提供了处理一个目标系统的知识的一个专家系统，包括一个知识库，它包含在每个元素中描述目标系统的一个元素的知识的一组单元知识元素的一个单元知识元素描述层;以及一个或多个配置在上述单元知识元素描述层之上的作为一个或多个上层的概括知识元素描述层，每一层包括一组概括的知识元素，在各元素中相对低层中的知识是以抽象或概括方式重组的。

从而，关于一个知识处理目标系统的知识是根据处理目的以抽象或概括的描述提供的，提供一个容易使用的知识库。

此外，一个知识元素属性所属的层对于该知识库的用户可以是可见的也可以是隐蔽的。如果是可见的，有可能一层一层地提供知识，从而使得对该知识库的使用更为方便。

由于知识库中概括的知识元素形式的知识是可以使用的，专家系统中的推理机所执行的只需要简单的推理规则，从而实现了高速推理。

根据本发明的第二方面，提供一个专家系统，包括：

（a）用于存储用帧表示的知识的一个知识库，各帧具有一个或多个槽，在各槽中知识表示为一个槽值;以及

（b）一个索引装置包括

（ⅰ）用于根据帧中所述槽的种类按照槽值管理所述帧的管理装置，

（ⅱ）根据槽值更新的内容对所述管理装置的管理内容进行重新组织的重新组织装置，作为更新槽值的一种背景处理，以及

（ⅲ）从一个指定的槽的类型中及关于槽值的指定信息中检索一组所述帧的检索装置，在这些帧中，与指定的信息相关的所述槽值是存储在所指定类型的槽中的。

由于这些装置，有可能方便地按照槽来进行推理。

由于前述重新组织装置根据更新的内容重新组织管理装置的管理内容，作为由更新槽值启动的一个背景处理，从而可以执行高速推理。

图1是示出根据本发明的一个第一实施的例子的一个方框图;

图2是示出一个传统的专家系统的一个方框图;

图3是示出帧的结构的图;

图4示出在一个帧中所的典型方法与典型槽;

图5示出典型规则与帧;

图6是示出根据RETE算法的一个规则网络的结构的图;

图7示出由于执行规则所致帧的改变;

图8是展示由于执行规则所致的中间存储器的改变的一个规则网络的图;

图9示出帧的改变的典型影响;

图10（a）至10（d）示出对应于一个电力系统中的推 理目的的各种知识表示;

图11为示出一个槽值索引装置的结构的图;

图12示出帧典型定义;

图13为示出索引装置的详细结构的图;

图14为示出具有特殊评价标准的索引装置的结构的图;

图15为示出索引装置的结构的图，其中按照元素的集合表示槽值;

图16是示出使用索引装置的一个推理装置的框图;

图17是示出根据本发明的一个第二实施例的专家系统的框图;

图18是示出用于第二实施例中的一条规则的结构的图;

图19是示出根据第三实施例的专家系统的专家的框图;

图20是一个系统的框架图，一个电力流计算过程是为这一系统执行的;

图21示出表示构成一个系统的设备的帧的结构，一个电力流计算过程是为该系统执行的;

图22是示出电力流计算过程经过组合过程后的系统的图;

图23示出用于找出提交给合过程的母线的一条规则;

图24示出组合过程后的帧;

图25示出可以概括的用于定位一台变流器的规则;

图26是示出根据第四实施例的一个专家系统的框图;

图27是示出一个详细的层的图，在其中各种设备是以设备级来定义的;

图28是示出一个详细的层的图，在其中各种设备是按照功能与互相连接来表示的;

图29是示出变流器级的一个详细的层的图;

图30是示出根据一个第五实施例的一个交互式电力系统分析系统典型显示屏幕的框图;

图31与32是示出表示一个电力系统的典型显示幕的图;

图33是示出在屏幕上的图形及一帧的坐标关系的图;以及

图34示出第五实施例的专家系统的操作方式。

当本发明在一个知识以许多数据帧表示的专家系统中实施时，本发明的原理将是特别有用的。

首先，描述一下专家系统中的知识处理方法。

知识处理方法有三个主要特征，归纳入如下：

（1）本系统具有二种操作模式，即前台处理和后台处理。在本说明书中，“后台处理”这一术语是指帧中的槽值因（比方说）外部事件的变化和显式指令而更新时开始的一种事件一引发一型推理过程，而“前台处理”这一术语是指当给出显式的目标请求时因要求而开始的一种指令一引发一型推理过程。

在本实施例中，当外部状态值变化时，在推理期间通过执行形势判断推理轻推理器的负荷，这样就能实现高速推理。

在后台处理的推理过程中，如果判定某个事件已发生，就能开始前台处理，因为该事件就是一个触发信号。

（2）在知识库中提供了帧索引装置，对于具有相同的标识名的槽的一组帧而言，索引装置将根据帧槽值来存贮这些帧。

推理机装有一个条件判断装置，该装置在条件判断步骤中用于计算规则中的条件部分的各个条件子名的判断值，作为对索引装置的查询。

换句话说，条件判断不是由占有中间存贮器的规则网络完成的，而是使用可以很容易重新构成的索引装置来完成判断的，这是因为帧是按每种帧槽的顺序来排列的。

另外，当各帧的状态发生变化时，各帧的判断和存贮已由后台处理预先更新，因此，在实际推理中就能高速进行条件判断。

在大的系统中，存贮在表示系统的组成单元的帧的具体槽中的槽值是离散的。并且其中槽值的种类的数量相对较少，所以上述这种构成就特别有效。

举个例子来说，根据“基于普通规则判别故障部分的专家系统”日本电子工程师学会，PE-88-26所揭示的在故障部分推理期间不工作的断电器由条件制断逐个进行重新组织。而在本实施例的索引装置中，部分地由于在具体的断电器对应的帧中提供了表示工作/不工作的槽的原因，同时部分地也由于各个帧是（比方说）按槽值加以管理的原因，推理机不必为每个槽值都进行这样的条件判断。

（3）在一个帧系统中，每个均由一组帧构成的一个或多个概括的知识元素描述层是按层次结构排列的，每个描述层存贮着概括的知识单元数据，其中较低层中的在贮知识可以根据目的以概括或者抽象方式重新组成。最低层为一单元知识元素描述层，包括一组存贮构成逐家系统要达到的目标的元素的数据的实例帧。

概括知识元素描述层中的各帧是根据这些帧所用来达到的目的来定义的。一般来说，在一个用于特定目标的专家系统中，推理中所使用的根据的、抽象的知识表达式是有限的。基于这个目的，在后台处理国可以预先把知识进行概括或者抽象。这样，在预定的有规律的处理中，不进行任何推理上可以快速执行概括或者抽象工作。

最底层存贮着与期望使用专家系统的目标系统的实际状态值相对应的存贮数据的单元知识元素。这一层的上面的一层表示依次从该单元知识元素层中的知识中得到的抽象状态值。

这样，对应于各种推理过程中的各种观点级别的知识荷分层次地加以存贮，这样就总能减少推理机的负载，实现推理效率的增高。

此外，通过把帧分配层，推理机的规则可以把帧局限为条件判断的目标。也就是说，由于规则能指定由最听判断的区域，因此有可能进一步减轻推理机的负荷。

另外，例如，这个概括知识元素描述层中的帧的更新可以在后台方式下执行。

下面来描述根据本发明的第一个实施例的专家系统。

图1中，参考数字1表示一个推理机，通常可由一台计算机来实现，2表示一个工作区，3表示具有层次结构的帧系统，4a至4d表示提与构成一个目标系统的外部设置有关的信息的装置，5a至5d是表示这些设置的知识的实例帧，6为在帧系统3中的最底层次的知识描述层，帧系统3可以设置成一个专家系 统开发支持系统，加一个域的外壳。由该帧系统提供的每一帧都作为一个知识库存贮在计算机的存贮器中。

7和8分别表示一个定义在最底层6之上的一个知识描述层并且它存贮最底层6的状态值的概括知识。

图1中只示出了二个层次7和8。实际层层Ω貌皇艿秸飧 具体例子的限制。

9至13表示定义在较上面层次中的帧。帧系统3中的帧之间的箭头表示着参考下面层次中的帧的状态来确定上面层次中的帧的状态值的推理过程。举个例子来说，箭头14、15表示帧9的状态值是分别由帧5a、5c的状态值来确定的。箭头16则表示帧12的状态是由帧9的状态确定的。

这些箭头所指示的推理过程可以通过在前台处理中对规则的条件部分中的条件进行判断的结果来执行，或者可以通过在后台处理中改变槽值而从特征开始的一种方法来执行。

17表示一个用于管理系统状态以及存贮表示当帧系统3中的一帧呈现出一个特殊状态时发生某事件的装置。箭头18，19表示了事件发生的方式，当帧13呈一种指定的状态时，表示该事件的标志20通过过程18存入管理装置17中。标志21是帧11变化时由过程19存贮到管理装置17中的。

由推理机，在前台方式不执行的推理由用不管现与土层装置的接口的控制装置22发出的指令或类似信息所启动的，或者当一个特定的标志存入管理装置17中时也启动这种推理。

图1中的14至16表示后台方式下的推理，特别示出了概 括帧9，10和12的更新。这些更新通过如更新的概括帧9的特征或者由帧4a，4b所更新的实例帧5a，5b的特征，即数据的更新来实例的。通过使用一个目标帧系统来实现更新工作，就能灵活地适应专家系统的变化，另外，扩展性能与维护性能也极佳。

23表示一个根据槽值进行索引装置。当推理机1执行条件判断步骤和检索符号某一具体的槽的条件的帧时，索引装置23就被该推理机1所调用。

另外，即使当该帧的槽值更新时，索引装置也将被启动，以便进行索引信息的更新。

图11示意性地示出了索引装置23。

图11所示，索引装置23包括一个槽的名字表1101，一个槽值评价方法表1102，一个槽值表1103和帧的集合数据1104。

图12中示出了一个典型的帧，图13中示出了与槽的类型为S1的槽（该槽称作S1槽）相连接的索引装置23的一部分。

现在，要获得满足条件“S1＝2”的那些帧。

首先，从槽的名字表中检索帧槽S1的指针。该指计在槽值评价方法表1102指出一个与槽S1对应的表。通过由推理机指定的必要的槽值（这里只有有称为槽值）评价种类，选择指示“VALUE（值）”的指针。

从这个指针，可以参考关于槽S1的槽值的槽值表1103 的一个表。

现在，因为要定位一个“S1＝2”的帧，因此，在槽值表中要定位的关键字值为2。以与关键字的为值2有关的存贮指针中，可以看出要定位的帧是在帧的集合表1104中的帧的集合｛f2，f3｝。

槽值表中的“ALL（全部）”表示定义S1的所有的帧，而“NULL（空）”则表示槽值还没有被定义的那些帧。

有了这种结构，也能很容易地检索其它的槽的条件。

例如，如果条件是“S1≠2”，则从“S1＝2”的｛f2，f3｝和ALL的｛f1，…，f7｝之间的差可以得到｛f1，f4，f5，f5，f7，｝。同样，从“ALL”和所有的帧的集合1110之间的差。可以得到“S1没有定义的帧”的条件，象｛f8，f9｝。＊

另外，例如通过对帧的集合进行诸如逻辑“与”或者逻辑“或”等算术运算还可以得到“S1＝5，或者S1＝8”的多值条件。在这种情况下，得到的是与各值对应的下列帧的集合

S1＝5∶｛f6｝

S2＝8∶｛f7｝

的“或”操作的结果，即｛f6，f7｝。

如果条件为“S1＞0”，通过对“S12或5或S8”的或运算，得到｛f2，f3，f6，f7｝这一集合，在具有S1的最大值的帧”的条件下，可以检索槽值表的最大值。

下面更详细地描述槽值评价方法表1102。

如果条件为“S1＞0”，则有许多其值S1＞0的槽，有时同样的条件在推理过程中被多次重复使用。因此，人们希望对S1的值使用不同的评价标准，而不是简单的槽值评价。

这样，就需要有与各个评价标准对应的多个槽值表。槽值评价方法表1102是这样的一个表，即从中能选出查询所需的槽值表。

在“S1＞0”的情况下，通过提供与S1的值的符号相对应的槽值1120，可以很容易地检索出满足如S＞0和S＜0等条件的帧。

下面讲述一个槽值为复数的情况，作为关于单个槽值的多种评价准则的例子，下面是复数a+bi的评价准则：

（1）值（a，b）

（2）实部a

（3）虚部b

（4）相位arctg（b/a）

（5）距离（a+b）

图14中示出了根据所有上述提到的评价准则用于图12的帧中的槽S2的具有槽值表的检索装置。

从槽的名字表1101中可以检索S2的槽值评价方法1402。要想得到的帧的集合可以从与选定的评价方法对应的槽值表1403中得到。

图14中，各个槽值表是冗余的。例如值的每个格式均可从二个表‘实’表和‘虚’表中查出。如果值的实数部分值和虚数 部分的值已预先按照实际的值排序，则‘实’表可以省略。

槽值评价方法和槽值表怎样构成，这是在考虑了检索效果和存贮器和余量的基础上由用户选定或者系统自动判别的。

上面的对复数的思考方式可以扩展到一般的矢量值。

下面描述当槽值为一集合时的索引装置的结构。

图15中示出了一个索引装置，其中的S3为一集合的值。一个集合中的值可以简单地为该集合中的所有元素的任意组合。图12中的帧的槽值表与图15中的表1504类似。

如果这个集合值只有少量组合（以下称之为组合值），则这种组合值表不会有什么问题。一般情况下，对于n个元素就会有n个组合值，因此，在许多元素的情况下这种制表技术是不行的。一般对组合值很难设定排序标准。

为了检索集合值，确定了一个元素1505和一个数量表1506。在元素表1505中，各个元素值是评价准则，在数量表1507中，集合元素的数量是评价准则。从这二个表可以很容易对下列槽的条件进行检索。

（1）a∈S3

（具有包括a的S3的帧）

从元素表1505的a中可以很清楚地注意到结果应为｛f1，f5，f7，f9｝。

（2）a，b∈S3

（具有包括a，b的S3的帧）

从元素表1505中a和b之和可以清楚地看到结果应为 ｛f5，f7，f9｝。

（3）S3＝｛a，b｝

（其集合为｛a，b｝的帧）

从上面（2）中得到的帧集合和数量表1506中2的帧集合的“或”，可以得到｛f5，f7，f9｝∩｛f2，f8，f9｝＝｛f9｝

（4）S3＝空集

从数量表1506的0处，可以得到｛f3｝。

下面结合附图16来描述推理周期中条件判断步骤中索引装置23的使用方式。

图16中，1601表示一个用于存贮在知识库中的规则的条件部分的装置。

规则中的条件部分1601作为条件指令行1602来存贮，并由条件部分执行装置1603来执行。

各个条件指令行1602是用于执行在规则的条件部分中所定义的条件判断的指令行。它们的算法可以用中间语言来描述，由解释程序或者经编译的机器语言来执行。

条件部分执行装置1603参考索引装置23来执行存贮在条件部分1601中的这个条件指令行，并把结果存贮在规则和帧的不相容集1604中。

从不相容集1604中选择一个待执行的示例之后，推理机1从指令部分1605中选出一个合适的指令行1606并加以执行。与条件指令行1602一样，指令行1606可以为中间 语言或者是经编译的机器语言。

指令行1606对帧系统3中指定的槽值进行更新。

帧系统3对一个槽值双其对应的特征处理和方法进行更新，并把更新后的信息传送到索引装置23中。

帧系统3中的1607是被指令行1606更新的帧，1608是一个具槽值被帧1607中的方法所更新的帧。1609和1610则分别表示把更新信息通知给索引装置23。

本实施例具有下列优点：

（1）由于帧系统中的知识表示可以以层次结构来表示一个目标的知识组成，推理过程中所需的状态抽象可以系统地加以定义。

由于与实际设备对应的实例帧处于众多帧的最底层中，因此在以外部信号源输入数据之前不需要任何处理，从而减轻了推理机的负荷。

（2）由于存在着两类处理（即前台处理和后台处理），因此，随着目标系统的状态改变而发生的知识库的可调整性的维护过程可以和给定目的的推理过程分离开来，这样可使推理规则的定义简化。另外，由于在目标状态发生变化时推理库的调整由后台处理来完成，因此当前台处理的推理开始时，对目标状态的识别过程已经完成。也就是说，推理机的负荷被减轻了，所以推理可在高速前台处理中完成。

（3）由于对条件的判断可由不占网络中的规则的暂时存贮器的索引装置来完成，即使在具有许多同一级的实例帧的大型系 统中也可以容易地实现高速判断。也就是说，对帧的管理的更新可以通过根据被更新的槽的种类来更新索引装置中的槽表的方式来实现。并见更新槽值表要比利新组织规则网络的暂时有贮器容易执行。

（4）在人工的大系统中，由于作为每层中的帧的槽值存贮在槽中的状态值是有限的，因此，根据槽值来检索存贮状态值的帧的索引装置可以高速度地对连接多个条件子句的规则的条件部分进行判断。

下面结合图17和18描述根据第二个实施例的专家系统。

在第一个实施例中，描述了只使用槽值的索引装置来进行条件判断的推理装置。在第二个实施例中，部分帧沿用常规的规则网络，其余的帧的条件判断则用索引装置来完成。

图17中，帧系统3中包括索引装置23和规则网络管理装置1701。

帧集合1702处于索引装置23的管理之下，帧集合1703处于规则网络管理装置1701的管理之下，而帧集合1704则处于这二个装置23，1701的共同管理之下。

规则网络管理装置1701管理着常规的规则网络，其中帧1703以暂时存贮器中的数据的形式被存贮。在本实施例中，所有的常规规则均由构成规则网络的规则网络管理装置1701来管理。

定义在知识库中的帧的类型有二种（如集合帧1702和集合帧1703）是适宜的。

帧1702主要用在后台方式下的推理中，当目标系统的状态一改变，槽值就开始被更新。帧1703是那些被普通规则网络的规则的条件部分所参考的帧。

如图18所示，在本实施例中使用的规则的条件部分1801中，提供了只有帧集合1703中的帧才被描述这样一个条件。在规则的指令部分1802中，可以描述帧1702和1703的操作。

在这种情况下，赋予索引装置的检索条件可以用作规则的执行过程。例如，在规则中定义了这样的执行过程，即“得到所有槽的值为A的帧，然后给所有这些帧发出信息”，赋予索引装置的指令将是读“得到所有槽的值为A的帧”。

下面描述本实施例的工作情况。如果目标系统的状态改变，则表示目标系统的组成元素实例帧中的槽值将在后台方式的推理过程中更新，然后是帧集合1702中上层中的帧被更新。由于帧集合1702的部分帧集合1704也属于帧集合1703，因此，当部分帧集合1704中的帧被更新时，处于规则网络管理装置管理下的规则网络的暂时的存贮器也被更新。

当前台方式下的推理开始时，推理机通过使用规则网络管理装置1701的规则网络，进行不相容鉴别而得到一个不相容的集合，然后再执行所选择的规则。如果在规则的指令部分中存在帧集合1702的运算，则规则网络的暂时存贮器将被更新。如果帧集合1703有运算，即以信息的形式执行推理过程。如果帧1704在对帧1703的处理的派生不被更新，则暂时存贮 器也将被刷新。

本实施例具有下面优越的结果：

1.由于被修改的帧相对来说很少，并可看成来自保持在规则网络的暂时存储器中的许多规则的条件部分，具有这动特征的帧的推理可以以前台操作方式高速地执行。

2.由于频繁地更新帧，并运用于通过层次结构的帧系统来管理的后台操作方式，识别目标系统的状态的推理能的高速执行。

3.因为从规则网络的暂时存储器中能够消除频繁修理的帧，采取利用规则网络的条件算法的判断特征的高速推理可以执行。

现在将结合图19描述应用在用于完成功率流计算的系统上的专家系统的第三个实施例。

在图19中，标号1是推理机;标号23是索引装置;标号1901是功率流计算装置。

目标电系统的基本系统数据6定义在帧系统的低层。

这里假定称为系统的功率流计算。

如果将适于功率流计算的表示给予在上层里的系统数据6，则功率流计算装置1901将根据这个系统数据执行一种处理，并返回结果。

如果系统数据7还未被定义，或者如果基本数据6的状态被改变了，则必须对上层的基本数据7重新定义。

图19的结构能够将表示的系统数据给予帧系统3，而该表示可由功率统计算装置1901，推理机1和索引装置23进行处理。

图20是表示一个目标电系统的略图，对此执行一个功率流计算过程。

图21示出了构成图20的目标系统的装置的帧表示。

现在在功率流计算所需要的系统数据比自图20给出时已预先简化了。

在该系统中，把母线“B  B和功率传输线”进行电连接，它们都涉同一电压级，考虑到电路计算实际上必须把它们表示为一个单节点。

另外，由于把两个变化器1Tr和2Tr用于并联操作，实际上必须把1Tr和2Tr表示为一个单节点，这种实际上将多个装置放到一块的操作叫做“组合”。

图22表示组合成这样的表示后的图20的系统。以便采用功率流计算装置1901。

图23表示作为组合标准的定位母线的规则。

满足第一条件2301的装置类的条件的母线可以从索引装置23得到。

通过集合的余集来获得第二条件，该槽的“连接”并不是空的，即“元素的数目是0”的集合的互余集位。

如果将这一规则用在图20的系统中，第一条件是｛B0，B1，B2，B3｝第二条件是｛B1，B2，C1｝，满足图23的规则的帧将是从这两个条件的逻辑与得到的｛B1，B2｝。当用这样获得的帧作为标准而跟踪到相同电压的帧时，这种母线的组合将终止。

组合之后，将节点名字置为一个槽的“节点”作为与同一节点相联装置的帧的标志。

可将不是组合目标的母线本身作为一个单节点。

图24表示置为槽的“节点”之后的帧，变压器的槽“电源一则装置”和“负载一侧装置”的节点名称而改变。

现在将讨论作为组合的下一步，并联变压器的组合。

由于变化器1Tr和2Tr在组合之后连接到同一节点，所以必须把它们相加。

如果注意到变化器1Tr，那么2Tr是一个相加的目标，而3Tr不是一个目标。

图25表示用于检索可相加的并联变压器的规则，如果变压器1Tr是一个目标，从槽值可得到电源一侧装置和负载一侧装置，并联变压器可由索引装置、根据这些值、从第二条件来确定。因此，将并联变压器放到一起是可能的。从上述过程，请求功率流计算装置的系统数据7表达式的结构被完成了。

该第三实施例具有下面的优越结果。

如果没有索引装置，那么为了同图23的规则匹配的帧检索就要随着帧数目的增加而增加。作为构成被控制的实际目标电力系统的数据的帧的数目是成百上千的，很难达到实时在线控制。

由于检索帧的系数不受帧的数目的影响，在实施例设有索引装置，它既适用于电力系统的控制又适用于大规模数据系统的控制。

现在将描述第四个实施例，在这里系统的服务中断是由采用 专家系统的层间信息传送的推理来识别的。

图26中的标号3表示一个具有多层的帧系统。

该帧系统3代表电力系统。2601是代表由电力传输的分方站和信息构成的系统的一层;2602是表示装置和相互连接的功能的系统的一层;2603是表示由装置构成的系统的一层;2604是输入/输出装置，用于存取帧系统的内容。

如果目标系统的装置的状态更新时，通过输入/输出装置2604更新了层2603的装置的状态，那么层间的信息传送将开始执行一个推理。

现在将描述用于抓住因系统故障的服务中断的状态的这种推理。

图27是表示层2603的详图，其中将装置等的装置级来加以定义。在图27中，2711、2713、2716和2718是处于闭合状态的开关;而2712、2714、2715和2727是断开状态的开关。

当由于母线2722的故障而改变装置的状态时，CB（断路器）2703、CB2701和CB2706进入跳闸状态，所谓跳闸状态就是来自断电器的指令将断路器断开的状态。

与功率传输线2732有关的电压信息变为零。将信息的这个变化传送到上层2602。

图28是上层2602的详图，当给出CB2703的状态已变为跳闸状态的通知时，功率的转输线2802和母线2812之间的连接变为断路状态。

同样，CB2701的跳闸信息将母线2811和母线2912之间的连接变为断开状态，CB2706的跳闸信息将母线2812与电力传输线2804之间的连接也变为为开状态。

把电力传输线2732的电压信息传送给上层2602的电力传输线定义2804，在电力传输线定义2804中的信息也被更新为“无电压”。将这些层里的状态变化传输到更上层2601中。

图29是表示叫做分站级层的最上层2601的详图。

通过更新层2602中的状态也更新了层2601中信息。将层2602里母线2812的连接的变化信息传送给分站2901，去设置层2601里分站2901中的状态变化信息。将来自电力传输线2804的电压信息传送到电力输线2912。

从而将电力传输线2912变到一个不能供电的状态。根据上述的信息，其中状态的变化信息已置入的分站2901将被估计为故障的原因。

此外，由于电力传输线2912处于不能供电的状态，可以即刻得出结论，分站2903完全停止了。部分地由于在电力传输线2911和分站2902中无状态变化信息，且部分地由于电源供电正常。则可以得出仍保持正常状态的结论。因此不必判断分站2912是否停止了供电，应知道，只需检查分站2901就能掌握详细的系统状态。

然后，将下面的指令的层2601发给层2602一个指令是将分站2901下的层2602的指令的状态作出详细的决定 的指令。另一个指令是分站2903下的所有装置都停止供电的指令。

根据这些指令，从层2602中母线2811和母线2812的连接状态判断“电压”，因为这里有接收了电源所以认为母线2811是处于“充电”的。因为无来自任何地方的电源所以认为母线2812是停止供电了。可以即刻判断与分站2903相连的母线2814和负载2822停止供电了。

进一步，将上述的信息从层2602传输给装置做层2601上，从而确定了每个装置的电压状态。

第四实施例具有下面的优越结果：

（1）因为在目标系统中的信息是由层间信息传输而自动概括或提取，所以可以高效率处理目标电力系统的大量数据。

（2）第二个优越的结果是改善了数据的积木性。可以根据各个数据本身获取的信息来处理各个层的每个数据。所以很容易修改和扩展系统数据。

（3）第三个优越的结果是可以容易地了解系统的结构，每个层的数据表示和指令的传输与掌握人的系统很相似，所以容易很直观地了解。

（4）第四个优越结果是系统具有可并行性。假设由计算机来实现该系统，因为每一层和数据单元的操伤是高度独立的，所以很容易使它们与各自的计算处理单元对应。因为并行处理，可得到高度的处理能力。

现在描述第五个实施例，此中将本发明的专家系统用到规划 一电力系统的装置的损伤计划的交互系统上。

在图30中，标号3000表示在本实施例中所用的计算机;标号3001是显示器。

标号3002是用于控制整个计算机3000的控制装置;标号3003是用于管理与人信息的输入/输出的接口管理装置;标号3004是推理机;标号3005是一帧系统;标号3006用于执行与目标电力系统的信息的输入/输出的接口管理装置;标号3007是一分析程序库，其中有控制装置3002或推理机所用的各种数值的计算程序。

在帧系统3005中，有对于目标电力系统的结构分层构造的帧。3008是一个代表系统组成的层;3009是表示在分站和电站中母线连接的一层;3010是一个表示单个装置的组成的层。

此外，通过显示器3001上的多个窗口3011a，3012a和3013a来指示这些层的状态。

图31表示典型的显示屏3011a-3013a。在窗口3011a中，电站A和分站B，C代表一个部分系统。标号3101是将分站B和C相互连接的电力传输线;标号3012代表在分站C中的母线。

在窗口3012a中，代表分站C中实际母线的连线3012的状态，母线3103-3106通过开关3108-3110互相连接。

因为开关3108-3110都是闭合的，在电路的计算 中可把总线3103-3106看作单个母线（节点），如窗口3011a中的母线3102所示。开关3111-3113将各个电力传输线与对应的母线相连。

3013表示最底层的显示窗口，其中显示实际装置的状态的及与它的连接。窗口3012a的开关3107是由窗口3013中的开关3114、断路器3115和开关3116表示的。此外，开关3111由窗口3013a中的开关3117，断路器3118，开关3119和开关3120组成的。实际上将开关3111分别经过开关3119和3120连接到母线3103和3105上。根据开关3119和3120的状态，可将电力传输线3101显示在窗口3012中，在某些时刻它连接到母线3103上，而另一些时刻它连接到母线3105上。

电力的传输线的这种连接依赖于在帧里的最低装置层3010中的开关的状态。

因此，如果在装置层3010里改变了开关的状态，则一定会把这种变化反映到上层的状态上。

例如，如图32的所示，当断路器3121、3115断开时，将开关3119从闭合状态变到断开状态，而开关3120却由断开状态变为闭合状态，表示各个装置的状态的显示也立刻改变，如图32的窗口3011b中所显示的那样。正如表示连接层3009的窗口3012b中所显示的，电力传输线3101连接的母线也必定从3103变为3105，开关3107和3109的显示也一定从闭合状态变为断开状态。在系统图里所 示的窗口3011b中，有一个将母线分开为两个的显示。

现在将结合图33来描述用于提供上述功能的第五实施例中的知识表示及其操作的内容。

在该实施例中，表示在显示屏上所显示装置的图表对应于个帧。

在图33中，3013a是在其中显示装置3010的一个窗口;3115b是一个对应于断路器3115a的帧。在帧3115b中，有定义的槽（视图）代表被显示的窗口“位置”表示在窗口中断路器3115a被显示的位置，“断开/闭合”（“open/close”）表示断开或闭合的状态，等等。

3001表示在3103a中的鼠标器的光标。通过用这个光标选择一个目标装置，并通过选择上托菜单3302的一个功能菜单来开始在3013a中所显示的装置的操作。

例如，如果选择在菜单3302中的“断开”，将指示断开/闭合状态为断开状态的信息传输到帧3115b。通过这个信息，将槽“断开/闭合”的槽更新为“断开”。在这个槽中，通过属性“变化时”（“when-changed”）来确定特征fx（），并且fx（）根据“断开/闭合”的状态改变在3013a中被显示的窗口3115a的显示。

图34表示这个系统的操作，在图34中，3012a表示连接层的窗口;3107a是一个连接层的开关;3013a是一个装置的层的窗口;3115是一断路器;3401表示用于管理鼠标器的光标3301的显示输入管理装置，识别由光标 3301选择的目标和由光标3301选择的菜单以确定要执行的信息，并对该目标发怖信息。

正如上面结合图33所述的，当通过鼠标器选择了断路器3115a，命令开关断开时，将命令开关断开的信息3402传送给帧3115b。当帧3115b接到该信息并执行了由该信息所定义的操作之后，将把图形3115a的显示从“闭合”改变为“断开”的请求送到显示器3001的输出管理装置3403中，使之执行图形的重画3404。

另外，帧3115b将帧3115b中的“断开/闭合”状态已变化的信息发送给嗔嗔档闹。常保保矗狻（15）常保保叮夂 3107b。307b表示连接层3009的一个帧，它代表从装置层3114b、3115b、3116b中抽象出的一个开关。在帧3107b中，涉及属于3107b的装置3114b、3115b、3116b的信息，和当装置3114b、3115b、3116b中任一个断开时断开开关3170b的方法，这二者都被定义了，开关3107b将被断开，并将对输出管理装置3403给出一个图形3107a的显示的状态将从“闭合”变为“断开”的信息。

如上所述，在本实施例中，当单个装置的状态改变时，抽象出的上层的状态自动地改变，并且显示也被改变。

该第五实施例具有下面的优越结果：

根据人对系统具有的各种观测点的别级，从总系统的表示到单个装置的表示的知识表达可被分层地显示在显示装置上。代表 帧系统中的单个装置和抽象的装置单元两者的帧分别对应于显示屏上被显示的图形。部分地因为单个帧的状态可被快速地显示在屏幕上，部分地因为数据变化在显示屏上能够可见地执行，可以实现的表示其错误极少。

由于当单个装置的状态改变时，该单个装置所属于的抽象帧的状态更新了，自动地维护了具体数据和它的抽象数据之间的可调性，使得能够实现帧系统的可调性的维护。

因为对应于单个帧的每一状态的图形元素是作为一个特征在每一帧中建立的，是与其它图形元素无关的，使之有可能简化图形管理，以便于功能的改变和校正。

如上所述，根据本发明使之能够提供一种专家系统，它能进引高速地推理，甚至在大型系统中也能如此。