A Failure probability based troubleshooting expert system for complex mechanical systems

Abstract

ÖZET Karmaşık bir mekanik sistemin arıza giderilmesi işlemi son derece zaman alıcı ve emek isteyen bir iştir. Uzman sistem teknolojisi uzun süreden beri teknisyen ve mühendislere arıza tesbiti ve bakım konularında yardımcı olmaktadır. Bu tezde parçaların bozuk olma olasılığına dayalı bir yaklaşımın arıza tesbiti uzman sistemlerinin geliştirilmesinde ne şeklide kullanılabileceği, ve bu yaklaşımın varolan arıza tesbit ve giderici uzman sistemlerinde kullanılan yaklaşımlara göre kazandırdıkları incelenecektir. Sonuçların gösterilmesi amacıyla Airbus A-310 yolcu uçağının arıza tesbitinde kullanılmak üzere bir uzman sistem geliştirilmiştir. Bu yapılırken eldeki arıza tesbiti el kitaplarından, ortalama ömür verileri ve her bir uçağın bakım bilgilerinden faydalan ılmıştır. Arıza tesbiti el kitabındaki temel arıza tesbiti ağacından hareketle, parçaların son değiştirilme tarihleri ve ortalama ömürleri kullanılarak, arıza tesbiti ağacında bulunulan yere bağlı olan parçaların bozuk olma ihtimalleri hesaplanmakta ve ağacın geri kalan kısmı akıllı bir yöntemle, kullanıcıya mümkün olduğunca az soru sorularak taranmaktadır,

iv ABSTRACT The troubleshooting process of a complex mechanical system is time consuming and laborious, Expert System technology has been used for a long time in this area to aid technicians and engineers in locating faults and maintaining systems. In this thesis it is shown how a failure probability based approach can be used to implement an expert system for troubleshooting mechanical systems, and the reason for choosing this approach over other solutions used in available diagnostic and troubleshooting expert systems is explained. A sample expert system for the troubleshooting of the Airbus A-310 commercial aircraft is developed to illustrate the results. For implementation purposes the available Troubleshooting Manuals, Mean Time Between Failure data, and the Maintenance Record of each aircraft are utilized. Starting off with the basic troubleshooting tree in the Troubleshooting Manual, Last Removal Date and Mean Time Between Failure data are used to calculate the failure probabilities of the parts connected to the relevant node of the troubleshooting tree, and by using these probabilities the rest of the tree is traversed in an intelligent manner to locate the faulty part requiring minimum user intervention.