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结合LID算法和CMM方法，提出了基于扩展相似度空间的案例推理多机器人系统故障恢复方法．其核心思想是通过故障特征提取错误节点，进而得到错误节点的扩展相似度空间，然后在扩展相似度空间范围内，直接按错误节点发生概率的大小推测故障．该方法不必严格依节点深度递进的次序推测故障，揭示了某些故障具有自然多发性的事实．给出了扩展相似度空间方法的推理模型和算法流程，并进行了实例仿真．结果表明扩展相似度空间方法的平均推测次数少于LEAF方法，缩短了多机器人系统故障恢复时间．