本文關(guān)鍵詞：離散事件系統(tǒng)中基于極小觀測(cè)的故障診斷方法研究

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【摘要】：近年來,工業(yè)事故頻繁發(fā)生,給人們的生命及財(cái)產(chǎn)安全帶來了隱患。同時(shí),為了提高系統(tǒng)故障的診斷效率,故障診斷與預(yù)防問題成為了很多專家及學(xué)者的研究課題。診斷最早出現(xiàn)于醫(yī)學(xué)上,通過對(duì)病癥的觀察判定患者所患的疾病�，F(xiàn)實(shí)生活中,大部分的領(lǐng)域都與診斷有著密切的聯(lián)系。例如大型網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、航天器系統(tǒng)、車載系統(tǒng)、軟件測(cè)試等。一般的故障診斷方有故障樹、故障字典、專家系統(tǒng)、基于模型診斷等,其中基于模型診斷方法具有覆蓋故障類型廣泛、很強(qiáng)的設(shè)備獨(dú)立性、且易于維護(hù)和更新等優(yōu)勢(shì)。故基于模型診斷方法成為不少學(xué)者研究的方向�；谀Ｐ驮\斷方法主要是將實(shí)際系統(tǒng)建模為邏輯系統(tǒng),將實(shí)際系統(tǒng)的觀測(cè)行為與邏輯系統(tǒng)的預(yù)期行為進(jìn)行比對(duì),根據(jù)兩者間的差異來進(jìn)行系統(tǒng)故障的判定�；谀Ｐ驮\斷方法中經(jīng)典的診斷器方法,通過對(duì)系統(tǒng)建立全局診斷器,根據(jù)全局診斷器中是否存在模糊狀態(tài)構(gòu)成的環(huán)路來判定系統(tǒng)的可診斷性,并進(jìn)行故障判定。由于該方法不適應(yīng)于大型復(fù)雜系統(tǒng),之后學(xué)者提出改進(jìn)方法,例如局部診斷器等�；谀Ｐ驮\斷中的twin plants方法,通過對(duì)預(yù)診斷器進(jìn)行同步操作,來進(jìn)行故障診斷,是一種多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)故障診斷的方法,有效地彌補(bǔ)了診斷器方法在時(shí)間復(fù)雜度上的不足。為了更好地提高故障診斷的效率,通過減小系統(tǒng)規(guī)模,將全局的系統(tǒng)模型劃分為多個(gè)局部模型,分別對(duì)各個(gè)局部模型進(jìn)行故障的診斷,然后再結(jié)合各個(gè)局部診斷結(jié)果,求解系統(tǒng)全局的故障診斷結(jié)果。根據(jù)系統(tǒng)劃分方式不同,分為分布式故障診斷以及分散式故障診斷。兩者均是將整個(gè)系統(tǒng)劃分為若干個(gè)局部小的系統(tǒng)。不同之處是分散式故障診斷中各個(gè)局部小系統(tǒng)間不存在通訊事件,而分布式故障診斷中,各個(gè)局部系統(tǒng)間存在通訊事件。為了進(jìn)一步提高故障診斷效率,學(xué)者們提出了分層故障診斷和增量診斷。分層診斷首先將整個(gè)系統(tǒng)先進(jìn)行分層,然后對(duì)于不同層次進(jìn)行診斷,最后得到整個(gè)系統(tǒng)的診斷。增量診斷是考慮局部診斷間的關(guān)聯(lián),將前一個(gè)局部診斷結(jié)果輸出作為下一個(gè)局部診斷的輸入,依次得到整個(gè)系統(tǒng)的診斷。以上基于模型診斷中的故障診斷方法,均未從觀測(cè)極小化角度,對(duì)判定故障的可觀測(cè)事件序列進(jìn)行研究。本文考慮在判定故障的可觀測(cè)事件序列上進(jìn)行極小化,目的是取得判定故障的極小可觀測(cè)序列。本文提出了一種基于觀測(cè)的故障診斷方法,即故障的極小觀測(cè)序列模型,通過離線建立系統(tǒng)模型相對(duì)應(yīng)的判定故障的可觀測(cè)事件序列集,并將故障的極小觀測(cè)序列模型應(yīng)用于在線診斷中。通過實(shí)驗(yàn)?zāi)M在線診斷過程,與不使用該模型進(jìn)行故障診斷情況下對(duì)比,記錄系統(tǒng)故障的診斷時(shí)間,說明基于觀測(cè)的故障診斷方法的有效性和優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：離散事件系統(tǒng) 基于模型診斷 極小觀測(cè)序列模型
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP277
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的主要工作及組織結(jié)構(gòu)12-14
• 1.3.1 本文的主要工作12-13
• 1.3.2 本文的組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 相關(guān)工作簡介14-21
• 2.1 故障診斷問題14
• 2.2 故障診斷方法14-16
• 2.3 基于模型診斷方法16-17
• 2.4 離散事件系統(tǒng)17-18
• 2.5 可診斷性及判定方法18-20
• 2.6 本章小結(jié)20-21
• 第3章 故障可觀測(cè)模型21-30
• 3.1 預(yù)備知識(shí)21-22
• 3.2 故障可觀測(cè)模型22-27
• 3.2.1 故障可觀測(cè)模型的生成算法22-26
• 3.2.2 相關(guān)證明26
• 3.2.3 結(jié)論26-27
• 3.3 舉例分析27-28
• 3.4 本章小結(jié)28-30
• 第4章 基于觀測(cè)的故障極小觀測(cè)序列模型30-43
• 4.1 預(yù)備知識(shí)30-32
• 4.2 故障的極小觀測(cè)序列模型32-36
• 4.2.1 故障的極小觀測(cè)序列模型的生成算法32-34
• 4.2.2 性質(zhì)及證明34-35
• 4.2.3 結(jié)論35-36
• 4.3 舉例分析36-38
• 4.4 故障判定流程38-39
• 4.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)39-41
• 4.6 本章小結(jié)41-43
• 第5章 總結(jié)與展望43-45
• 5.1 總結(jié)43
• 5.2 展望43-45
• 參考文獻(xiàn)45-48
• 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果48-49
• 致謝49

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王曉宇;歐陽丹彤;趙劍;;不完備模型下的離散事件系統(tǒng)診斷方法[J];軟件學(xué)報(bào);2012年03期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 趙相福;離散事件系統(tǒng)基于模型診斷的若干問題研究[D];吉林大學(xué);2009年

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本文編號(hào)：671563