基于模型的候选故障诊断求解方法及诊断空间单调性研究

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1、万方数据THESDUDYoNCANDIDATEDIAGNOSISSOLVINGMETHoDSANDMoNoToNICITYoFCANDIDATEDAIGNOSISSPACEINMoDEL．BASEDDIAGNOSISThesisSubmiRedtoZhejiangNormalUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofScienceinEngineeringbyWangXiao(ComputerSoftwa

2、re&Theory)ThesisSupervisor：AssociateProfessorXiangfuZhaoMay10，2014万方数据基于模型的候选故障诊断求解方法及诊断空间单调性研究摘要基于模型的诊断(Model．baseddiagnosis，MaD)作为一项灵活性高的推理技术，克服了传统专家诊断方法的缺点，极大地推动了人工智能向前发展。近年来，随着系统集成化、自动化程度日益提高，对系统的可靠性和可维护性需求也日益增加，基于模型诊断的应用也得到了广泛推广，并且向着智能化方向发展。目前，利用

3、MBD可进行电路系统故障查找和排除、医学诊断系统研究、网络通讯系统故障诊断，大型汽车、轮船故障诊断等。早期的专家经验为传统故障诊断提供了基本方法，不足在于专家经验更新慢并且不易获得，一旦系统发生改变，专家经验就很难再次使用。而MBD则不依赖系统结构，所建立的模型与整个系统是独立的，可移植性好、可重复利用率高。系统建模是用合适的语言来表征系统结构，冲突识别是找出系统中同时工作会存在冲突的部件集，候选产生是从冲突部件集中找到所有可能的故障元件，诊断鉴别是通过增加测量点排除非故障部件，从而确定最终的故障

4、部件。基于模型的故障诊断正是由以上四个过程组成的。要对系统建模，需要选择合适的方法，这样有利于所建立的模型能正确表征实际系统。目前，一阶逻辑语言描述法是系统建模使用率最高的方法。候选产生即产生所有极小碰集的过程，被证明为NP．完全问题，许多学者为优化计算而进行了不懈的研究。然而这些算法都有各自的不足之处，例如：由于剪枝可能丢失正确解，或者需要建立树或图等较复杂的数据结构。针对这些问题，文中提出了CHS—tree(Cardinality—basedHittingSettree)方法，在该方法的求解过

5、程中，每次选择当前集合簇中势最小的集合进行扩展，并借助于集合簇中元素出现的频率作为辅助判断，可以不断降低问题求解规模，通过递归的方法找到所有极小碰集。该方法适用于元件规模较大，各元素出现频率较高的数据。通过对最小势的选择，以及相关集合的化简，使得产生较少的中间结点，在某些情况下，万方数据其效率也高于当前效率最高的Boolean方法。诊断鉴别是MBD中最后一个关键步骤，其核心是通过在适当的位置增设测量点，排除非故障元件，挖掘出真正的故障元件集，进而进行有针对性的故障排查。本文深入研究了测量点的选择优

6、化问题，通过逻辑推理与验证的方法，分析了候选诊断空间大小随新测量点的单调性变化关系，同时证明了若增加相关测量点，可导致诊断空间单调递减，这为实际进一步选择优化的测量点提供了基本理论依据。关键词：基于模型的诊断；极小碰集；候选空间；测量点Ⅱ万方数据THESDUDYONCANDIDATEDIAGNOSISSOIⅣINGⅣ匝THODSANDMONOTONICITYOFCANDIDATEDAIGNOSISSPACEINMODEL—BASEDDIAGNOSISABSTRACTModel—baseddiagn

7、osisOvmD)isbasedontherelatedtechnologiestosupportthedevelopmentofartificialintelligence．AsahiIghflexibilityofreasoningtechnology,itisreplacingthemethodbasedonexpertdiagnosisoffaults；andgreatlypromotesthedevelopingofartificialintelligence．Inrecentyears

8、，withsystemintegration，automationdegreeisincreasing，andthedemandedreliabilityandmaintainabilityofthesystemisalsoincreasing．Theapplicationsofmodel-baseddiagnosisarealsowidelyspread．Atpresent，theUSeofMBDtroubleshootingandcircuitsystemcanberuledo