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随着我国农村经济的快速发展以及国家农机购置补贴惠农政策的全面实施，全国尤其是广东省的农业机械拥有量快速上升。但是，我国农机维修业维修人员匮乏及技术水平普度较低等问题成为农机普及推广的制约因素。根据广东省人大议案“关于扶持农业机械化发展议案”项目的子项目“广东省农业机械专家系统的开发”的要求，本文将最新人工智能技术应用于农业机械故障诊断领域，研究和开发农业机械故障诊断专家系统作为解决上述问题的有效途径之一。 本文以拖拉机故障诊断为研究对象，把人工智能领域的研究热点“本体技术”作为专家系统的知识表示技术，提出了基于本体的拖拉机故障树推理、基于本体的拖拉机故障诊断案例推理和人工诊断三种推理诊断方式，研究了基于本体的拖拉机故障树推理的知识表示、推理算法和解释机制、基于本体的拖拉机故障诊断案例推理的知识表示技术以及推理算法，设计和实现了一个原型系统以验证研究结果。 通过上述研究，本文获得如下研究成果： (1)在充分地调研、搜集并掌握拖拉机故障诊断知识的基础上，设计和构建了拖拉机故障诊断本体。该本体包括三部分内容：拖拉机结构本体、拖拉机故障树本体和拖拉机故障诊断案例本体。在拖拉机结构本体部分，设计了isPartOf和hasPart对象属性，可以方便地表达拖拉机部件之间的整体与局部关系。在拖拉机故障树本体部分，设计了isReasonOf和isResultOf对象属性，用于表达拖拉机故障现象与故障原因以及不同层次故障之间的因果关系，实现了“从原因到结果”和“从结果到原因”的双向推理。在拖拉机案例本体部分，设计了故障现象三元组用于表达拖拉机故障诊断案例的特征，实现了基于本体的拖拉机故障诊断案例推理。 (2)在研究现有本体推理算法和分析拖拉机故障树数据结构的基础上，设计了有向无环图数据结构及基于本体的拖拉机故障树推理算法。该算法可以在有向无环图中利用图结点之间的因果关系实现由故障现象到故障原因的推理。 (3)在研究传统专家系统解释机制和本体解释机制的基础上，设计了逆向推理解释法。该算法利用拖拉机故障树结点之间的因果关系，对正向推理结果进行逆向追溯，为正向推理的结果提供解释。 (4)在研究传统的案例检索匹配技术和基于本体的语义相似度算法的基础上，设计了基于语义相似度的拖拉机故障诊断案例匹配算法，用实例对算法的有效性进行了验证。该算法将故障现象三元组作为故障现象的特征向量，又将故障现象向量作为案例的特征向量，在计算两个案例的相似度时，该算法首先用基于本体的语义相似度算法计算三元组成员的语义相似度，然后计算故障现象特征三元组的相似度，最后计算案例的相似度。 (5)在研究专家系统的组成结构和软件架构的基础上，设计和实现了基于本体的拖拉机故障诊断专家系统的原型系统。原型系统采用B/S结构，运用目前最流行的轻量级Java EE技术SSH和主流的本体应用开发技术OOP，实现了基于本体的拖拉机故障树推理、基于本体的拖拉机故障诊断案例推理和人工诊断三种推理诊断方式。