結(jié)合偽故障度的基于模型診斷方法研究

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1、分類號(hào)：TP31單位代碼：10183研究生學(xué)號(hào)：2015532054密級(jí)：公開吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文吉結(jié)合偽故障度的基于模型診斷方法研究ResearchonModel-BasedDiagnosisbasedonPseudo-Failure-Degree作者姓名：智華云專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論研究方向：模型診斷指導(dǎo)教師：董韞美教授培養(yǎng)單位：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院2018年5月結(jié)合偽故障度的基于模型診斷方法研究ResearchonModel-BasedDiagnosisbasedonPseudo-Failure-Degree作者姓名：智華云專業(yè)名稱：計(jì)

2、算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：董韞美教授學(xué)位類別：工學(xué)碩士答辯日期：年月日未經(jīng)本論文作者的書面授權(quán)，依法收存和保管本論文書面版本、電子版本的任何單位和個(gè)人，均不得對(duì)本論文的全部或部分內(nèi)容進(jìn)行任何形式的復(fù)制、修改、發(fā)行、出租、改編等有礙作者著作權(quán)的商業(yè)性使用（但純學(xué)術(shù)性使用不在此限）。否則，應(yīng)承擔(dān)侵權(quán)的法律責(zé)任。吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交學(xué)位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均

3、已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：日期：年月日《中國(guó)優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》投稿聲明研究生院：本人同意《中國(guó)優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》出版章程的內(nèi)容，愿意將本人的學(xué)位論文委托研究生院向中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（光盤版）電子雜志社的《中國(guó)優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》投稿，希望《中國(guó)優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》給予出版，并同意在《中國(guó)博碩士學(xué)位論文評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)》和CNKI系列數(shù)據(jù)庫(kù)中使用，同意按章程規(guī)定享受相關(guān)權(quán)益。論文級(jí)別：√碩士□博士學(xué)科專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論論文題目：結(jié)合偽故障度的基于模型診

4、斷方法研究作者簽名：指導(dǎo)教師簽名：年月日作者聯(lián)系地址（郵編）：吉林省長(zhǎng)春市吉林大學(xué)前衛(wèi)南區(qū)南苑六舍542室（130012）作者聯(lián)系電話：13756941032摘要摘要結(jié)合偽故障度的基于模型診斷方法研究百度無(wú)人駕駛汽車的推出和棋圣李世石在“人機(jī)大戰(zhàn)”中以1:4慘敗于Google的AlphaGo事件的發(fā)生，使得人工智能迅速被大眾所熟知。作為人工智能（ArtificialIntelligence，AI）領(lǐng)域的一個(gè)重要分支——基于模型診斷（Model-BasedDiagnosis，MBD），自從該問題被提出，就一直備受科學(xué)家的青睞，越來(lái)越多的學(xué)者參與

5、到該問題的研究當(dāng)中且成果顯著。目前，基于模型診斷已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于航空航天診斷、芯片診斷、汽車故障診斷、電網(wǎng)等領(lǐng)域?；谀Ｐ驮\斷的主要思想是根據(jù)待診斷設(shè)備的內(nèi)部組織架構(gòu)以及相應(yīng)的行為來(lái)診斷該設(shè)備，從設(shè)備的模型和實(shí)際行為出發(fā)推理出故障組件，解釋設(shè)備的預(yù)期行為和實(shí)際觀測(cè)之間的不同。理論上，基于模型診斷問題有兩個(gè)研究方向：1）溯因診斷，該方法求解效率較高，能快速求出設(shè)備的診斷解，但如果待診斷設(shè)備不符合要求，可能會(huì)丟失診斷解；2）基于一致性診斷，和溯因診斷相比，該方法的缺點(diǎn)是求解效率慢，優(yōu)點(diǎn)是能遍歷整個(gè)診斷空間，求出系統(tǒng)所有診斷解。故在算法實(shí)現(xiàn)上，基于

6、模型診斷也有兩類算法：完備性算法和非完備性算法，Reiter提出的著名算法HS-Tree就是非完備算法，雖然該方法因剪枝方式不合理出現(xiàn)了漏解情況，但是它為基于模型診斷的后續(xù)研究提供了思路。研究發(fā)現(xiàn)，基于模型診斷通過預(yù)期處理可以轉(zhuǎn)換成可滿足問題求解，而可滿足問題已被相關(guān)學(xué)者證明是NP問題，故研究基于模型診斷問題對(duì)于NP問題的求解有著良好的啟發(fā)作用。近年來(lái)，很多學(xué)者對(duì)國(guó)際SAT算法競(jìng)賽熱情高漲，參與競(jìng)賽者眾多，這使得SAT求解器發(fā)展十分迅速，故將SAT求解器和集合枚舉樹結(jié)合起來(lái)求診斷解問題是一個(gè)比較好的方向。本文在對(duì)基于模型診斷問題求解方法LLB

7、RS-Tree深入研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)電路組件的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息、系統(tǒng)的觀測(cè)行為和預(yù)期行為之間的差異以及集合枚舉樹的特點(diǎn)，首次提出了組件靜態(tài)偽故障度和動(dòng)態(tài)偽故障度的概念。計(jì)算所有組件的靜態(tài)偽故障度，并根據(jù)靜態(tài)偽故障度從大到小對(duì)組件重新排序，生成新的枚舉樹；并且在遍歷到新的診斷解時(shí)，更新相關(guān)組件的動(dòng)態(tài)偽故障度，動(dòng)態(tài)建立新的枚舉樹，從而能較快地搜索到極小診斷解，刪除大量冗余解，較大程度地減少SAT求解器的調(diào)用次數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨著診斷系統(tǒng)中組件個(gè)數(shù)的增多以及極小診斷I摘要解長(zhǎng)度的增加，提出的方法較LLBRS-Tree方法效率提升明顯。關(guān)鍵詞：基于模型

8、診斷，靜態(tài)偽故障度，動(dòng)態(tài)偽故障度，枚舉樹，極小診斷解IIAbstractAbstractResearchonModel-BasedDiagnosisbasedonP