离散事件系统下基于模型诊断方法的若干问题研究

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在离散事件系统环境下,研究基于模型诊断问题。主要包括离线过程中的可诊断性判定及诊断编译;在线诊断方法及诊断确认以及在不同条件下的诊断方法三类。在可诊断判定方法中,提出用逆向编译方法对模型进行编译,将可能发生故障进行预先判断,并且模拟在线过程判断可诊断性,在判断过程中通过剪枝提高效率。提出离线过程中判断故障可诊断性及故障集合可诊断性的方法,并研究该类可诊断性的性质。研究在不完备模型中的可诊断性判断问题及诊断问题,在从物理系统到逻辑系统映射不完全的一类不完备模型上,提出对这类不完备模型的可诊断性判定方法,并进行诊断。通过在线的诊断判断不完备事件的出现,并根据时序将不完备模型添加到模型中,增量地判断可诊断性,或进一步得到诊断结果。提出一种增量的诊断方法,通过加入概率来选择增量诊断中的候选诊断,同时提出一种带有回溯的增量诊断方法,进一步提高增量诊断效率。并充分利用每一次增量诊断的结果。
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