组合电路的模型诊断问题研究
发布时间：2021-01-05 01:46
模型诊断（Model-Based Diagnosis,MBD）问题是人工智能领域的重要研究方向之一,可追溯至1987年De Kleer、Williams和Reiter的具有重要性标志意义的工作。到目前为止,MBD问题已发展到利用多种不同的模型进行建模,如离散事件模型、定性模型、不完全因果模型和混合模型。并且其成果也成功应用到多个领域,如航天航空、汽车制造、电信网络、燃气轮机条件监测、软件验证、以及电路的诊断和故障排除。基于一致性的组合电路MBD方法以逻辑公式形式对系统进行建模,旨在高效率获取所有诊断以及高质量的健康态。本文主要针对单观测诊断方法及其延伸而来的多观测诊断方法、健康态方法进行研究,以达到提高求解效率和求解质量的目的。主要内容如下:1)结合SAT技术来解决MBD问题作为直接诊断方法的重要方式之一,因其求解特征,在解决MBD问题过程中还需其它结构的辅助以生成候选解空间,如集合枚举树,并利用SAT（Satisfiability）求解器来判断候选解是否为诊断。但该类方法存在对候选解空间的冗余解进行一致性检测的不足,因此,本文提出结合SAT的分组式诊断方法（Grouped Diagn...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：132 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 组合电路模型诊断方法的研究现状
1.2.1 组合电路MBD方法分类
1.2.2 组合电路直接诊断方法研究现状
1.3 本文主要研究内容和贡献
1.4 本文论文结构
第2章 组合电路的模型诊断
2.1 相关基本知识
2.1.1 MBD基本概念
2.1.2 SAT和 MaxSAT基本定义
2.2 结合SAT/MaxSAT的组合电路MBD
2.2.1 结合SAT的组合电路MBD
2.2.2 结合MaxSAT的组合电路MBD
2.2.3 两种方式的区别
2.3 本章小结
第3章 基于SAT的分组式诊断方法
3.1 引言
3.2 结合集合枚举树的基于SAT模型诊断
3.2.1 基本定义
3.2.2 LLBRS-Tree算法思想
3.3 GD算法
3.3.1 基本概念
3.3.2 元件分组方法
3.3.3 结合元件分组的诊断方法
3.4 实验结果
3.4.1 实验环境
3.4.2 实验数据
3.5 本章小结
第4章 基于MaxSAT的区域化抽象诊断方法
4.1 引言
4.2 基于分层抽象的MBD
4.2.1 基本定义
4.2.2 分层抽象化诊断过程
4.3 ZD算法
4.3.1 基本定义
4.3.2 区域化抽象诊断方法
4.3.3 传播拓展方法
4.3.4 完备性分析
4.3.5 区域化抽象诊断方法与分层抽象诊断方法
4.4 实验结果
4.4.1 实验环境
4.4.2 实验数据
4.5 本章小结
第5章 结合多观测提高健康态质量方法
5.1 引言
5.2 基本定义
5.3 结合多观测和诊断差异度提高健康态质量的方法
5.3.1 基本概念
5.3.2 IHSD算法流程
5.4 相关工作
5.5 实验结果
5.5.1 实验环境
5.5.2 质量评价标准
5.5.3 实验数据
5.6 本章小结
第6章 增量的多观测极小诊断方法
6.1 引言
6.2 组合电路多观测MBD
6.2.1 基本定义
6.2.2 求解极小精确诊断的两种完备算法
MO算法"> 6.3 IMBDMO算法
6.3.1 基本定义
MO算法流程"> 6.3.2 IMBDMO算法流程
6.3.3 相关工作
6.4 实验结果
6.4.1 实验环境
6.4.2 实验数据
6.5 本章小结
第7章 总结和展望
7.1 本文工作总结
7.2 未来工作展望
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢
本文编号：2957772
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：132 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 组合电路模型诊断方法的研究现状
1.2.1 组合电路MBD方法分类
1.2.2 组合电路直接诊断方法研究现状
1.3 本文主要研究内容和贡献
1.4 本文论文结构
第2章 组合电路的模型诊断
2.1 相关基本知识
2.1.1 MBD基本概念
2.1.2 SAT和 MaxSAT基本定义
2.2 结合SAT/MaxSAT的组合电路MBD
2.2.1 结合SAT的组合电路MBD
2.2.2 结合MaxSAT的组合电路MBD
2.2.3 两种方式的区别
2.3 本章小结
第3章 基于SAT的分组式诊断方法
3.1 引言
3.2 结合集合枚举树的基于SAT模型诊断
3.2.1 基本定义
3.2.2 LLBRS-Tree算法思想
3.3 GD算法
3.3.1 基本概念
3.3.2 元件分组方法
3.3.3 结合元件分组的诊断方法
3.4 实验结果
3.4.1 实验环境
3.4.2 实验数据
3.5 本章小结
第4章 基于MaxSAT的区域化抽象诊断方法
4.1 引言
4.2 基于分层抽象的MBD
4.2.1 基本定义
4.2.2 分层抽象化诊断过程
4.3 ZD算法
4.3.1 基本定义
4.3.2 区域化抽象诊断方法
4.3.3 传播拓展方法
4.3.4 完备性分析
4.3.5 区域化抽象诊断方法与分层抽象诊断方法
4.4 实验结果
4.4.1 实验环境
4.4.2 实验数据
4.5 本章小结
第5章 结合多观测提高健康态质量方法
5.1 引言
5.2 基本定义
5.3 结合多观测和诊断差异度提高健康态质量的方法
5.3.1 基本概念
5.3.2 IHSD算法流程
5.4 相关工作
5.5 实验结果
5.5.1 实验环境
5.5.2 质量评价标准
5.5.3 实验数据
5.6 本章小结
第6章 增量的多观测极小诊断方法
6.1 引言
6.2 组合电路多观测MBD
6.2.1 基本定义
6.2.2 求解极小精确诊断的两种完备算法
MO算法"> 6.3 IMBDMO算法
6.3.1 基本定义
MO算法流程"> 6.3.2 IMBDMO算法流程
6.3.3 相关工作
6.4 实验结果
6.4.1 实验环境
6.4.2 实验数据
6.5 本章小结
第7章 总结和展望
7.1 本文工作总结
7.2 未来工作展望
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢
本文编号：2957772
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