诊断器简化方法和安全可诊断性方法研究

发布时间：2023-04-04 23:04

　　随着科技进步,社会不断发展,互联网、供电系统、汽车等大型复杂系统与人们的日常生活联系更加紧密。当下这些系统功能更加全面,系统研发的投资更多,系统的使用频率更高,系统规模也不断扩大。这不仅增加了系统的复杂性和系统间的耦合程度,还增加了出现故障的可能性,故障是指系统与其正常或预期行为之间的偏差。无论拥有多么先进的设计,如何改进硬件及软件技术,或者如何系统地训练操作人员,都不能确保故障不会发生。实际上,考虑到系统的各个子系统、组件和进程之间的复杂交互,甚至可以认为系统故障的发生是不可避免的,故障诊断方法应运而生。基于模型诊断是故障诊断方法之一,具有不依赖具体的专家经验,也不面向具体的设备,可复用性好,移植灵活,方便维护,可以判定的故障更全面这些优点,是人工智能领域热门的研究方向。基于模型诊断是使用有限状态自动机等方法,将系统建模为对应逻辑系统,获得系统的预期数据,然后根据观测到的数据得到实际系统数据,与预期数据比较看是否存在差异,若存在差异,则需要判断系统具体出现了哪些故障,导致差异发生。基于模型诊断最早对离散事件系统构建全局诊断器的方法,通过判定诊断器中是否存在故障不确定状态环来确定待诊断...

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究意义
    1.2 研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 本文组织结构
第2章 相关工作简介
    2.1 故障诊断问题
    2.2 故障诊断方法
    2.3 离散事件系统
    2.4 可诊断性及判断方法
    2.5 本章小结
第3章 DESs安全可诊断性分析
    3.1 预备知识
    3.2 简化诊断器
        3.2.1 诊断器简化算法
        3.2.2 完备性证明
        3.2.3 举例说明
        3.2.4 结论
    3.3 DESs安全可诊断性
        3.3.1 DESs安全可诊断性算法
        3.3.2 安全诊断性证明
    3.4 复杂性分析
    3.5 举例分析
    3.6 实验与分析
    3.7 本章小结
第4章 分布式DESs安全可诊断性分析
    4.1 预备知识
    4.2 分布式DESs简化校验器
        4.2.1 分布式DESs全局模型简化校验器生成算法
        4.2.2 实例
    4.3 分布式离散事件系统安全诊断性
    4.4 复杂性分析
    4.5 实验与分析
第5章 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 工作展望
参考文献
作者简介及科研成果
致谢



本文编号：3782226