在现代工业与信息技术深度融合的背景下，维修专家系统作为智能制造和设备运维的重要支撑工具，正逐步从传统的知识驱动模式向智能化、自适应的方向演进。其中，案例库作为维修专家系统的核心组成部分，承载着大量历史故障数据、诊断过程与解决方案，是系统实现精准推理和决策的关键资源。近年来，随着人工智能、自然语言处理和机器学习等技术的发展，维修专家系统的案例库不再依赖人工录入和静态维护，而是实现了自动化扩充，显著提升了系统的实用性与响应能力。

案例库的自动扩充，本质上是将新发生的维修事件转化为结构化、可检索的知识条目，并将其无缝集成到现有知识体系中的过程。这一过程通常包括数据采集、信息提取、知识表示、质量评估与存储更新等多个环节。首先，在设备运行过程中，传感器、日志系统、工单管理系统以及现场工程师的操作记录会持续产生大量原始数据。这些数据通过接口实时接入维修专家系统，构成案例库扩充的数据源。例如，当某台数控机床出现主轴过热报警时，系统不仅会记录报警代码，还会同步采集当时的运行参数、环境温度、操作人员输入的初步判断以及最终的维修措施。

接下来，系统利用自然语言处理（NLP）技术对非结构化文本进行语义解析。比如，工程师填写的维修报告中可能包含“更换了轴承并清理了润滑通道”这样的描述，系统能够识别出关键实体（如“轴承”、“润滑通道”）、动作（“更换”、“清理”）以及故障现象（“主轴过热”），进而将其转化为标准的知识三元组形式，如（故障现象：主轴过热 → 原因：轴承磨损 → 措施：更换轴承）。这一过程大大减少了人工标注的工作量，同时提高了知识转化的效率和一致性。

更为重要的是，系统通过机器学习模型对新案例与已有案例进行相似度匹配，判断其是否为已知问题的新实例，或是全新的故障模式。若为前者，系统可自动归类并补充细节；若为后者，则触发“新案例入库”流程，并可能提示专家审核。这种机制既保证了知识库的稳定性，又保留了对未知问题的开放性。此外，一些先进的系统还引入了增量学习机制，使得模型能够在不重新训练全量数据的前提下，动态吸收新案例的特征，持续优化自身的诊断能力。

在案例入库后，系统还会进行自动的质量评估。这包括检查案例的完整性、逻辑一致性以及与其他案例的冲突情况。例如，若某案例声称“断电即可解决伺服驱动器报警”，但同类案例普遍需要更换驱动模块，则系统会标记该案例为低可信度，并交由人工复核。这种基于规则与统计相结合的验证机制，有效防止了错误知识的传播，保障了案例库的整体可靠性。

值得一提的是，自动扩充并不意味着完全脱离人工干预。实际上，许多系统采用了“人机协同”的策略：系统自动推荐新案例的分类与标签，由领域专家进行确认或修正，随后反馈结果用于优化自动分类模型。这种闭环学习机制使得案例库在不断增长的同时，也不断提升其专业性和准确性。

从应用效果来看，具备自动扩充能力的维修专家系统已在多个行业展现出显著优势。在轨道交通领域，某地铁公司通过部署此类系统，将常见故障的平均诊断时间缩短了40%以上；在风电运维中，系统通过对上千台风电机组的维修记录进行自动学习，成功预测了多起潜在齿轮箱故障，避免了重大停机损失。这些实践表明，案例库的自动化扩充不仅是技术进步的体现，更是提升运维效率、降低维护成本的关键路径。

展望未来，随着边缘计算、数字孪生和大模型技术的进一步成熟，维修专家系统的案例库将更加智能和主动。系统或将具备跨设备、跨场景的知识迁移能力，能够从一个行业的维修经验中提炼通用规律，并应用于另一个看似无关但本质相似的领域。届时，案例库将不再仅仅是“历史记录的集合”，而是一个持续进化、自我完善的知识生命体，真正实现从“辅助决策”到“自主决策”的跨越。