產生式系統的問題求解本質是一個使動態事實庫轉移到滿足推理中止條件的過程。通常一條產生式規則的前提部分可以是能和事實庫進行匹配的任何模式，若一條規則的前提部分被匹配，則該規則被稱為可用的，否則為不可用的。一條規則的使用結果是產生一個結論或一個行動，并把這個事實或行動加進動態事實庫中，從而使動態事實庫發生轉移。推進可分為正向和逆向，本系統采用正向推理，來控制知識推理的運行，還使用模糊集合論、可能性理論進行聯合推理。

　　首先對數據進行檢測，初步分離到三個子系統中，自動地解析出數據所包含的意義及其事件發生的可能性程度，再根據數據解析出來的意義，自動啟動推理規則，查明原因，找出故障源。因數據是連續的，一個檢測點不正常，并不能馬上判斷出是否將有故障發生，還要查看前幾個周期的數據，看是否有異常，得出生產運行的趨勢，然后提供決策。為使操作員容易從抽象的數據中得出某些有意義的結論，我們對歷史數據進行保留，并提供圖象形式，使其盡快做出反應，采取必要的措施，把故障在線地排除掉，以保證生產的正常運行。把上面的推理過程可概括如下：

　　（1）取出規則的前提條件中的模糊概念與事實匹配。（2）激活匹配的規則，計算相應的匹配度。（3）若有多條規則被激活，沖突消解策略為最大匹配原則。（4）計算結論的可信度。基于對數據的實時處理要求，系統應具有一定的智能，即自學能力，在系統運行了一段時間后，根據對以往數據的推理結果，直接對現行數據做出正確與否的判斷，并對故障數據給出決策方案。對有故障前兆的數據才做進一步的推理，給出一個控制方案，使其能以最優狀態運行。

(完)