基于模型诊断的若干问题研究

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随着电子技术的快速发展,混合电路系统的集成度和复杂度也不断提高,这给电路的故障诊断带来了全新的挑战。近二十年来,一些关键性的大型现代化设备出现重大故障,造成了重大的损失,为避免这些严重性灾难事件的发生,诊断问题越来越受到研究人员的重视。基于模型的诊断理论快速发展成熟,为我们提供了一种对系统进行合理诊断的有效途径。基于模型的诊断是指对一个给定的系统,通过系统模型与对系统行为的观测,确定系统是否按照预期行为运行。本文主要针对静态模型下的诊断方法,以及离散事件系统下的最小测试集计算,系统模型化简,系统的可诊断性等,进行如下研究:(1)基于静态模型的诊断算法:应用基于假设的真值维护系统(ATMS)的相关技术,阐述了利用元件与输出端的关联信息来解决诊断问题从而找到可选择的合理诊断解的方法。提出了以元件与输出端的关联信息对系统模型的理论域进行分层抽象的双层模型诊断技术。该模型包含了和系统输出有关的元件信息,在故障产生时通过这些关联信息来直接获得与故障相关的元件集合从而获得极小诊断,避免了传统的诊断方法中对系统极小冲突集的求解和由极小冲突集求解极小碰集的繁琐过程,因而提高了求解效率。我们还将该方法应用到MFMC的求取当中,因此我们的方法有着更好的灵活性和应用性;(2)在混合电路中,电路的测试与诊断已经被广泛的研究,但系统最小测试集的计算依旧是该领域的关键和困难问题。而近些年发展起来的离散事件系统理论为数字信号和模拟信号电路的测试提供了一个统一的建模方法,在离线模型中,故障被定义为状态而非事件,而故障的表征被定义为事件。因此诊断过程就是通过观察表征来不断划分不同状态集合直到得到最优分区(区分出故障)为止。为了在DES模型上寻找到最小的测试集,本文提出了基于离散事件系统提出了一种新的计算“更精细”划分的算法,进一步,本文给出了一种全新的计算极小测试集的方法,该方法能够同步计算出了最优分区和极小测试集,有很高的效率;(3)针对系统模型呈指数级爆炸增长的趋势,本文提出了一种模型化简的方法,给出了基于有限状态自动机的化简不可观测事件以及合并冗余状态的规则。该方法化简了确定可观测事件系统中所有不可观测事件,同时不改变原系统模型的可观测轨迹集合。降低了系统模型的规模,减少了可诊断性算法和在线诊断算法执行中对模型的冗余探索,极大地提高了算法执行效率。以往对于DES模型中不可观测事件的处理局限于在算法中动态删除或者忽略,使算法增加了许多冗余操作,大规模系统可诊断性判别效率低,同时也不符合在线诊断对实时性的要求。我们这里利用自动机模型的相关性质,提供了一个新的化简模型的方法,化简了系统中的不可观测事件,提高了在其上执行算法效率。本模型虽然为可诊断性判别算法及在线诊断算法提供了一个合适的模型,但如何解决一般性问题是今后研究的方向。(4)同时我们给出了两种不同的判断系统可诊断性的方法,矩阵化DES模型的分类算法和逆向Twin-Plant模型诊断方法,这两种算法应用局部完全向前探索模型的思想,无需全局求解,有很高的效率。具体的说,我们的方法只考虑子路径上的路径比较情况而无需考虑全局模型的全部路径比较情况,因此算法的执行时间被大大缩短了,同时更容易在实际模型中应用。
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景及现状第10-16页
        1.1.1 故障诊断简介第10页
        1.1.2 基于模型的诊断方法综述第10-16页
    1.2 本文主要工作第16-17页
    1.3 本文组织结构第17-19页
第2章 基于静态模型中部件与输出关系的大规模系统诊断第19-41页
    2.1 引言第19-21页
    2.2 基本概念第21-23页
    2.3 基于部件与输出关系的单故障诊断求解第23-29页
    2.4 双层模型第29-31页
    2.5 基于双层模型的多故障诊断求解第31-34页
    2.6 实验结果及分析第34-35页
    2.7 MFMC 诊断方法的改进第35-39页
        2.7.1 MFMC 相关定义定理第36页
        2.7.2 缩减观测数和元件数第36-37页
        2.7.3 极小基数诊断算法第37-39页
    2.8 相关工作及结论第39-41页
第3章 离散事件系统下的极小测试集的计算研究第41-54页
    3.1 引言第41-42页
    3.2 基本概念第42-45页
        3.2.1 基于 DES 的离线诊断模型第42页
        3.2.2 CONJUNCTION 运算与更精细第42-44页
        3.2.3 应用实例第44-45页
    3.3 CONJUNCTION_1 算法用于极小测试集的计算第45-50页
        3.3.1 CONJUNCTION_1 算法第45-47页
        3.3.2 基于 CONJUNCTION_1 算法求取极小测试集第47-50页
    3.4 流行算法比较及实例分析第50-53页
        3.4.1 CONJUNCTION 算法与 CONJUNCTION_1 算法比较第50-52页
        3.4.2 GETminOES 算法与流行算法的比较第52页
        3.4.3 应用实例第52-53页
    3.5 相关工作及结论第53-54页
第4章 离散事件系统下的模型化简问题研究第54-62页
    4.1 引言第54-55页
    4.2 基本概念第55-57页
    4.3 离散事件系统的模型化简第57-61页
        4.3.1 问题引入第57-58页
        4.3.2 化简规则第58-61页
    4.4 结论第61-62页
第5章 离散事件系统下的可诊断性测试与优化第62-77页
    5.1 引言第62-63页
    5.2 可诊断性第63-65页
    5.3 Twin-Plant 模型第65-66页
    5.4 逆向 Twin-Plant 模型算法第66-72页
        5.4.1 逆向 Twin-Plant 模型第66-71页
        5.4.2 可诊断性判断算法第71-72页
    5.5 可诊断性优化算法第72-76页
    5.6 相关工作及结论第76-77页
第6章 结束语第77-79页
    6.1 本文工作总结第77-78页
    6.2 未来工作展望第78-79页
参考文献第79-84页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第84-85页
致谢第85页
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