【摘要】：2015年,“阿爾法”圍棋戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍,人工智能成為了大家討論的熱門話題。隨著人類社會(huì)的進(jìn)步,人工智能逐漸成為我們生活中一個(gè)重要的領(lǐng)域。越來(lái)越多的智能設(shè)備為社會(huì)的發(fā)展而被應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)生活中,然而,一旦一個(gè)設(shè)備發(fā)生故障,就可能引起不可估量的損失和災(zāi)難。故障診斷是人工智能一個(gè)重要的研究分支�；谀Ｐ驮\斷是被廣泛運(yùn)用的故障診斷方法之一,該方法主要通過將系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與行為模型以及實(shí)際行為與預(yù)期行為進(jìn)行對(duì)比,從而推理出系統(tǒng)的診斷結(jié)果。離散事件系統(tǒng)的故障診斷近幾年得到了越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注,本文圍繞離散事件系統(tǒng)的故障診斷問題展開研究,主要貢獻(xiàn)包括:首先,利用粗糙集理論解決離散事件系統(tǒng)中的故障診斷問題,用信息系統(tǒng)和決策系統(tǒng)表示離散事件系統(tǒng),通過實(shí)際觀測(cè)完善不完備模型,在決策系統(tǒng)中,提出了離散事件系統(tǒng)可診斷的充分必要條件,并基于粗糙集理論的性質(zhì),在不改變系統(tǒng)可診斷性的前提下,提出了極小化系統(tǒng)可觀測(cè)事件的算法;其次,應(yīng)用概率邏輯的方法診斷隨機(jī)離散事件系統(tǒng),提出了邏輯診斷器,通過邏輯診斷器和歸結(jié)原理,判定隨機(jī)離散事件系統(tǒng)的A-可診斷性和AA-可診斷性;最后,提出了分布式隨機(jī)離散事件系統(tǒng)的故障診斷方法,并提出了同步隨機(jī)診斷器,用于描述分布式隨機(jī)離散事件系統(tǒng)A-可診斷的充分必要條件。本文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:利用粗糙集理論解決離散事件系統(tǒng)的故障診斷問題,有效提高了診斷效率;使用概率邏輯方法對(duì)隨機(jī)離散事件系統(tǒng)中判定可診斷性的算法進(jìn)行了改進(jìn);首次對(duì)分布式隨機(jī)離散事件系統(tǒng)進(jìn)行診斷問題的研究。
[Abstract]:In 2015, Alpha beat the European go champion and artificial intelligence became a hot topic. With the progress of human society, artificial intelligence has gradually become an important field in our life. More and more intelligent devices are applied to the actual production and life for the development of the society. However, once a device breaks down, it may cause incalculable losses and disasters. Fault diagnosis is an important branch of artificial intelligence. Model-based diagnosis is one of the widely used fault diagnosis methods. This method inferences the diagnosis results of the system by comparing the structure of the system with the behavior model and the actual behavior with the expected behavior. In recent years, more and more scholars have paid more and more attention to the fault diagnosis of discrete event systems. The main contributions of this paper are as follows: first of all, The problem of fault diagnosis in discrete event system is solved by rough set theory. The discrete event system is represented by information system and decision system. The sufficient and necessary conditions for the diagnosis of discrete event systems are proposed. Based on the properties of rough set theory and without changing the diagnosability of the systems, an algorithm for minimizing observable events is proposed. The method of probabilistic logic is used to diagnose the stochastic discrete event system. The logic diagnostics is put forward. The A- diagnosability and AA- diagnosability of the stochastic discrete event system are determined by logic diagnostics and resolution principle. In this paper, a fault diagnosis method for distributed stochastic discrete event systems is proposed, and a synchronous random diagnoser is proposed to describe the necessary and sufficient conditions for A- diagnosability of distributed stochastic discrete event systems. The main innovations of this paper are as follows: using rough set theory to solve the fault diagnosis problem of discrete event system effectively improves the diagnosis efficiency and improves the algorithm of judging diagnosability in stochastic discrete event system by using probabilistic logic method. The diagnosis of distributed stochastic discrete event systems is studied for the first time.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TP277

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8 邢清華;劉付顯;;關(guān)于離散事件系統(tǒng)異步仿真中時(shí)鐘管理機(jī)制的理論探討[A];1994中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1994年

9 張豐;王眾托;;離散事件系統(tǒng)監(jiān)控的受控序貫決策過程模型[A];1993中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1993年

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7 陳曉亮;基于Petri網(wǎng)的離散事件系統(tǒng)混或診斷和監(jiān)督控制研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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8 劉俊萍;離散事件系統(tǒng)與模糊離散事件系統(tǒng)的可控性及可觀測(cè)性關(guān)系研究[D];陜西師范大學(xué);2008年

9 楊芳;離散事件系統(tǒng)中基于模型診斷的符號(hào)化計(jì)算[D];吉林大學(xué);2012年

10 王曉宇;針對(duì)離散事件系統(tǒng)的基于模型故障診斷改進(jìn)方法的研究[D];吉林大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：2290108