专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，旨在模拟人类专家的知识和推理能力，用于解决特定领域的问题。其原理主要包括知识表示、推理机制和解释机制。

1. 知识表示：专家系统通过将专家的知识转化为计算机可理解和处理的形式，以便系统能够利用这些知识进行推理和决策。常用的知识表示方法包括规则、框架、语义网络、产生式系统等。规则是最常用的知识表示方法，它由条件和结论组成，描述了问题领域中的因果关系。

2. 推理机制：专家系统利用推理机制对知识进行推理和推断，以解决问题或提供决策支持。推理机制可以分为前向推理和后向推理两种。前向推理从已知事实出发，逐步应用规则进行推理，最终得出结论。后向推理则从目标出发，逆向应用规则，寻找满足目标的条件。

3. 解释机制：专家系统能够解释其推理过程和结果，使用户能够理解系统的决策依据和推理路径。解释机制可以通过展示推理过程、提供推理路径、解释规则的使用等方式来实现。

专家系统的工作流程一般包括知识获取、知识表示、推理和解释等步骤。知识获取是指从领域专家获取知识，并将其转化为计算机可处理的形式。知识表示将获取到的知识进行适当的表示和组织。推理是根据已有的知识和用户提供的问题或目标进行推理和推断。解释是将推理结果以易于理解的方式呈现给用户。

专家系统的优点包括能够利用专家知识解决复杂问题、提供高质量的决策支持、能够存储和传播专家知识等。然而，专家系统也存在知识获取困难、知识更新维护成本高等问题。因此，在实际应用中需要综合考虑专家系统的适用性和可行性。