離散事件系統基於模型的分散式線上診斷方法研究

《離散事件系統基於模型的分散式線上診斷方法研究》是依託浙江師範大學，由趙相福擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：離散事件系統基於模型的分散式線上診斷方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：趙相福
• 依託單位：浙江師範大學

項目摘要

基於模型的診斷為人工智慧領域中一個十分重要的研究分支，已在太空飛行器故障檢測等許多重大領域中獲得了成功套用。隨著研究的深入和套用的迫切需要，離散事件動態系統基於模型的診斷引起越來越多研究和工程人員的關注。一方面，線上診斷對動態系統來說是非常重要的。另一方面，實際系統規模太大使得集中式診斷的複雜性劇增，難以實際套用。因而研究離散事件系統的分散式線上診斷具有極其重要的理論與現實意義。 本項目首先針對傳統後驗的分散式增量診斷方法，通過在每個子系統設定合理的觀測時間視窗以實現局部線上診斷，通過設計合理的全局更新策略及時求解全局診斷；其次，提出p-診斷合成理論與技術解決不完備模型下的分散式診斷難題，進一步完善不完備模型下基於模型的診斷理論與方法；最後實現一個分散式診斷原型系統。 預期成果將極大豐富和發展離散事件系統基於模型診斷的理論與方法，顯著提高其在實際大規模離散事件系統故障診斷中的實用性。

結題摘要

複雜離散事件系統（DESs）故障診斷是一個重要的研究課題。本項目主要（1）提出了使用有向無環圖DAG表示不確定觀測序列並進行線上診斷推理的Joint_DAG方法，可方便地套用於分散式系統診斷中；（2）提出了基於連線（join）等價關係的分散式極小診斷的表示和求解方法，大大提高了效率，甚至高達多個數量級；（3）提出了DESs建模的兩種不完備性，解決了分散式診斷中由於部件獨立建模而導致的不徹底診斷；（4）提出了離散事件系統極小診斷的概念及相關理論和方法，關注更可能的故障信息；（5）提出了一種基於上下文相關的語義模式的層次診斷方法，降低診斷複雜性，並提高了診斷的表達能力；（6）提出了一種基於衝突的DESs診斷方法，避免了對無關事件的搜尋及判斷，從而降低了診斷搜尋空間。此外，提出一種改進的基於模式的故障診斷方法、提出了一種考慮行為分層的高層離散事件系統模型、深入研究了基於模型的診斷候選空間隨不同類別測量點的單調變化關係、提出了一種基於集合勢擴展產生所有極小候選診斷的方法CHS-tree、提出了結合動態定理證明器產生所有診斷的方法、提出了一種基於動態節點極大度產生極小診斷的方法、提出了一種利用標誌傳播來求解故障診斷的方法、提出了一種基於矩陣模型計算極小候選診斷的方法、分析了基於智慧型世界模型的診斷、研究了可用於判定診斷的基於半擴展規則的並行定理證明方法等。