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通过诊断图分析的快速诊断算法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:《计算机学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]广东商学院数学与计算科学学院,广州510320, [2]暨南大学计算机系,广州510632, [3]中山大学软件研究所,广州510275, [4]华南师范大学计算机学院,广州510631
  • 相关基金:本课题得到国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2005CB321902)、国家自然科学基金(60773201)、国家自然科学基金国际合作项目(60911130005)、暨南大学引进人才启动基金、广东高校优秀青年创新人才培育项目(LYM08017)、广东省科技计划项目(20078010400068)和广东省产学研结合项目(20078090400095)支持.
中文摘要:

基于模型诊断的主要思想是:根据系统的逻辑模型以及系统的输入,通过逻辑的推理理论能推导出系统在正常情况下的预期行为,如果观测到的系统实际行为与系统预期行为有差异,则说明系统存在故障.当系统故障时,可通过逻辑的推理理论来确定引发故障的元件集合.由于经典的基于模型诊断采用的是逻辑推理的手段来产生诊断集合,这导致了传统的基于模型诊断算法的效率非常低下.文中在原有模型诊断基础上,重新定义了诊断,并提出了一种用于诊断的诊断图的数据结构.在此基础上给出了一种基于诊断图分析的快速诊断算法.由于文中的诊断方法是一种过程化的方法,与Reiter的模型诊断的基于逻辑的方法有着本质的不同.因此,文中的方法能很好地克服经典模型诊断效率过低的问题,为诊断问题的求解带来新的前景.实验结果证明了这种新的诊断方法的高效性.

英文摘要:

Given the logical model of system and its input, when an observation of system's be havior conflicts with the way the system meant to behave, we can determine those components of the system which, when assumed to be functioning abnormally, will explain the discrepancy between the observed and correct system behavior. That is the main idea of model-based diagnosis. The classic diagnosis method is very inefficient because its diagnosis procedure is based on logical reasoning. In this paper, the authors redefine the diagnosis, and introduce a new procedure-based rather than logic-based approach to compute diagnosis based on constructing and analyzing a compact structure which we call a diagnostic graph. It is shown that it is a better choice since the search made by this approach is fundamentally different from the search of classic model-based one. So the approach in this paper can provide a new perspective on the diagnosis problem. Finally, the effectiveness of this methodology is demonstrated by the experimental results.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433