模型不完备情形下离散事件系统诊断方法的研究

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

60973089

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

欧阳丹彤

完成单位：

吉林大学

中文关键词：

基于模型的诊断; 离散事件系统; 不完备模型; 增量诊断; 可诊断性;

其他语种关键词：

model-based diagnosis; discrete-event systems; incomplete system model; incremental diagnosis; diagnosability

项目类型：

面上项目

语种：

中文

开始日期：

2010-01-01

结束日期：

2012-12-31

中文摘要：

基于模型诊断是为了克服传统诊断方法的严重缺陷而兴起的智能推理技术，对整个人工智能领域的研究起着重要推动作用。起初，该方法主要针对静态系统。随着研究的深入和应用的迫切需要，离散事件动态系统的基于模型诊断引起越来越多学者关注，它可作为开展从混合系统到纯粹的连续动态系统的基于模型诊断研究的基础。但以往所有工作均假设系统模型是完备的，实际中不完备模型情形下的基于模型诊断依然是有待解决的重要问题。 本项目即探索模型不完备情形下离散事件系统的基于模型诊断理论与方法。针对传统的系统模型与观测自动机的同步积，通过引入适当的匹配度来表达系统的完备程度，提出不完备模型下的诊断表示理论，并深入研究其与经典理论之间的关系；提出不完备模型下的可诊断性分析方法；在此基础上，提出各种增量诊断方法，并提出分层诊断方法以提高诊断的效率。 项目的预期成果将丰富和发展离散事件系统基于模型诊断的理论与方法，显著提高其实用性。