结合伪故障度的基于模型诊断方法研究

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时间:2019-05-16

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1、分类号:TP31单位代码:10183研究生学号:2015532054密级:公开吉林大学硕士学位论文吉结合伪故障度的基于模型诊断方法研究ResearchonModel-BasedDiagnosisbasedonPseudo-Failure-Degree作者姓名:智华云专业:计算机软件与理论研究方向:模型诊断指导教师:董韫美教授培养单位:计算机科学与技术学院2018年5月结合伪故障度的基于模型诊断方法研究ResearchonModel-BasedDiagnosisbasedonPseudo-Failure-Degree作者姓名:智华云专业名称:计

2、算机软件与理论指导教师:董韫美教授学位类别:工学硕士答辩日期:年月日未经本论文作者的书面授权,依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人,均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用(但纯学术性使用不在此限)。否则,应承担侵权的法律责任。吉林大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均

3、已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿声明研究生院:本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容,愿意将本人的学位论文委托研究生院向中国学术期刊(光盘版)电子杂志社的《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿,希望《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》给予出版,并同意在《中国博硕士学位论文评价数据库》和CNKI系列数据库中使用,同意按章程规定享受相关权益。论文级别:√硕士□博士学科专业:计算机软件与理论论文题目:结合伪故障度的基于模型诊

4、断方法研究作者签名:指导教师签名:年月日作者联系地址(邮编):吉林省长春市吉林大学前卫南区南苑六舍542室(130012)作者联系电话:13756941032摘要摘要结合伪故障度的基于模型诊断方法研究百度无人驾驶汽车的推出和棋圣李世石在“人机大战”中以1:4惨败于Google的AlphaGo事件的发生,使得人工智能迅速被大众所熟知。作为人工智能(ArtificialIntelligence,AI)领域的一个重要分支——基于模型诊断(Model-BasedDiagnosis,MBD),自从该问题被提出,就一直备受科学家的青睐,越来越多的学者参与

5、到该问题的研究当中且成果显著。目前,基于模型诊断已经被广泛应用于航空航天诊断、芯片诊断、汽车故障诊断、电网等领域。基于模型诊断的主要思想是根据待诊断设备的内部组织架构以及相应的行为来诊断该设备,从设备的模型和实际行为出发推理出故障组件,解释设备的预期行为和实际观测之间的不同。理论上,基于模型诊断问题有两个研究方向:1)溯因诊断,该方法求解效率较高,能快速求出设备的诊断解,但如果待诊断设备不符合要求,可能会丢失诊断解;2)基于一致性诊断,和溯因诊断相比,该方法的缺点是求解效率慢,优点是能遍历整个诊断空间,求出系统所有诊断解。故在算法实现上,基于

6、模型诊断也有两类算法:完备性算法和非完备性算法,Reiter提出的著名算法HS-Tree就是非完备算法,虽然该方法因剪枝方式不合理出现了漏解情况,但是它为基于模型诊断的后续研究提供了思路。研究发现,基于模型诊断通过预期处理可以转换成可满足问题求解,而可满足问题已被相关学者证明是NP问题,故研究基于模型诊断问题对于NP问题的求解有着良好的启发作用。近年来,很多学者对国际SAT算法竞赛热情高涨,参与竞赛者众多,这使得SAT求解器发展十分迅速,故将SAT求解器和集合枚举树结合起来求诊断解问题是一个比较好的方向。本文在对基于模型诊断问题求解方法LLB

7、RS-Tree深入研究的基础上,根据电路组件的拓扑结构信息、系统的观测行为和预期行为之间的差异以及集合枚举树的特点,首次提出了组件静态伪故障度和动态伪故障度的概念。计算所有组件的静态伪故障度,并根据静态伪故障度从大到小对组件重新排序,生成新的枚举树;并且在遍历到新的诊断解时,更新相关组件的动态伪故障度,动态建立新的枚举树,从而能较快地搜索到极小诊断解,删除大量冗余解,较大程度地减少SAT求解器的调用次数。实验结果表明,随着诊断系统中组件个数的增多以及极小诊断I摘要解长度的增加,提出的方法较LLBRS-Tree方法效率提升明显。关键词:基于模型

8、诊断,静态伪故障度,动态伪故障度,枚举树,极小诊断解IIAbstractAbstractResearchonModel-BasedDiagnosisbasedonP

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