对基于模型的诊断过程的形式化

本文对基于模型诊断的过程进行了形式化,论证了它与本原蕴涵/蕴涵式的直接关系,从而将该理论结果与实现联系起来.进一步指出该结果具有一般性,不仅能够计算已知部件的部分故障行为方式时的基于模型的诊断,还能够计算已知每个部件的各种故障行为方式下的基于模型的诊断.以往对基于一致性的中心诊断过程、中心溯因诊断过程的形式化仅仅是文中所给出的形式化的特殊情形.     

基于一致性的中心诊断及中心溯因诊断

本文对溯因诊断的过程和中心溯因诊断的过程进行了刻画。将求中心溯因诊断的过程清晰地分为与领域有关的冲突识别及与领域无关的候选产生两大步骤。不仅指出了基于一致性的中心诊断与中心溯因诊断之间的关系，而且论证了中心溯因诊断与本原蕴含／蕴含式的直接关系。显示出基于一致性的中心诊断空间和中心溯因诊断空间不仅可同时计算，而且可用ＡＴＭＳ这类算法来计算，从而将我们的理论结果与实现联系起来。     

基于扩展的因果理论的鉴别诊断

许多学者将因果关系这一概念应用于基于模型的诊断领域.然而,他们的研究只局限于简单因果理论.该文提出的扩展的因果理论则包容了更多的信息,指出了扩展的因果理论的诊断空间小于等于相应简单因果理论的诊断空间.另外,还将扩展的因果理论用于测试领域,证明了对于封闭的扩展的因果理论,溯因鉴别诊断等于基于一致性鉴别诊断.这一结果可应用于测试选择的策略.     

一种面向可靠云计算的自适应故障检测方法

提出了一种保障云系统可靠性的自适应故障检测方法。首先基于步进指标搜索算法和指标空间分离技术进行云指标提取, 得到最能刻画云行为和健康状况的最大关联性标准和最小冗余度标准, 然后使用最小封闭球体将云指标数据点从数据空间映射到内核空间进行降维, 最后将低维数据输入故障检测器。故障检测器在内核空间产生一个能够容纳数据的最小封闭球面, 确定潜在故障, 如果以前故障历史无法获得, 则故障检测器通过寻找与其他状态存在明显不同的云健康状态来确定故障。当检测结果被云运营商验证后, 要么被判定为真实故障, 要么被判定为正常状态（虚警）。实现了一种故障检测原型系统, 并在校园云计算环境下展开实验。实验结果表明, 与其他现有故障检测技术相比, 该方法的检测更高效、更准确。     

视频侦查中犯罪分子反常行为的识别及应用

犯罪是犯罪分子在特定时间下、特定空间内实施的违法行为。反常行为是犯罪嫌疑人在整个犯罪过程中所表现出来的一系列不正常现象。由于视频监控具有客观性和真实性,记录了犯罪嫌疑人在特定时间下、特定空间内的反常行为。犯罪嫌疑人的反常行为能够为案件侦破确定方向、缩小范围、锁定犯罪嫌疑人。本文首先研究了视频侦查中犯罪分子各种反常行为产生的原因,其次给出了视频侦查中犯罪分子各种反常行的识别方法,最后总结了视频侦查中犯罪分子各种反常行在侦查破案中的应用。     

主元空间中故障重构的故障识别（英文）

基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)统计过程监控方法,由于其不需要数学模型,因此目前在过程监控领域获得了广泛应用,但这也限制了其在故障诊断方面的能力。针对此问题,本文从故障子空间与PCA监控模型的角度,利用故障重构技术,对基于PCA的T~2统计量进行重构,获得了主元子空间中T~2统计量的故障可重构性理论条件,提出了具体的故障识别指标和诊断算法,解决了基于主元子空间故障重构技术的故障诊断问题,弥补了Dunia等人的方法只在残差子空间中讨论故障重构与识别问题。通过对双效蒸发过程的仿真监控,表明了所获得的理论条件、故障识别指标和诊断算法能对传感器故障和过程故障进行有效地识别,证实了所获理论、识别指标和诊断算法的有效性。     

一种基于神经网络在线逼近器的非线性鲁棒故障诊断方法

针对一类不确定非线性动态系统，提出了一种基于神经网络在线逼近结构的鲁棒故障 检测方法．该方法通过构造神经网络通过在线逼近结构学习非线性故障特性来监测动态系统 的反常行为,当故障发生时，在线估计器可逼近各种可能的未知故障，然后对其进行诊断和 适应．神经网络权重的在线学习律没有持续激励的要求，并采用Lyapunov稳定性理论保证了 闭环误差系统一致最终有界稳定．     

智能故障诊断方法及其应用

基于第一原理的一致性故障诊断原理,提出以二分相容检验为基础的最大正常故障诊断理论。该理论融合一致性故障诊断与溯因诊断的核心原理,弥补了基于模型的智能故障诊断理论中矛盾集构造研究的薄弱环节,减少相容性检验的对象,缩小诊断空间,提高诊断的准确性,具有较好应用性。应用实例验证了该理论的有效性。     

基于模型的机载燃油系统故障诊断研究

针对某型号飞机的燃油系统进行故障诊断,应用基于模型的故障诊断算法,采用离散的状态变量描述系统行为和功能,基于一致性算法判定系统当前行为是否正常以及冲突搜索算法对异常进行诊断.诊断过程引入故障可能性概率的函数Rank,避免了传统穷举方法,有效提高了算法的效率.诊断结果能够很好地涵盖单故障以及多故障组合,同时也能满足系统进行实时故障诊断的要求.     

含故障模式的值传递诊断及其完备性讨论

基于模型的诊断是人工智能领域一个活跃的研究方向.基于值传递的诊断是一种高效的故障诊断方法,但在一般情况下不完备,且系统模型仅描述元件的正常行为.扩充了基于值传递的系统模型,可以描述系统元件的多种故障模式;重新定义了诊断,明确了该模型下得到的诊断与一致性诊断和溯因诊断之间的关系;同时,指出了值传递与真实诊断的关系,为诊断测试提出了新的思路;最后,给出了值传递诊断方法的完备的充分条件,对推进值传递诊断方法的实际应用有积极意义.     

基于结构的弱诊断模型

本文首先给出一种弱诊断模型，利用系统的结构信息，快速得到系统的弱诊断，在不丢失解的情况下缩小诊断空间，以提高诊断效率。对仅知道系统的整体功能和物理结构系统，无法进行一致性诊断或更强的诊断，我们仍然可以对其进行弱诊断。其次，我们给出了弱诊断、一致诊断、溯因诊断间的关系。最后，根据诊断和真正故障元件集合间的关系，定义了诊断的可采纳性，并证明了弱诊断、一致诊断是可采纳的。     

Multiple models of physical systems — Modeling intermittent faults,inaccuracy, and tests in diagnosis

Diagnosis as a real human activity of problem solving, involves many actions and reasoning steps that seem to conflict with the use of exact, formal, and complete models of physical systems in model-based diagnosis. This paper focuses on demonstrating that some features occurring in practical diagnostic tasks, namely coping withintermittent faults, inaccurate models and observations, and testing, can be incorporated in consistency-based diagnostic systems. The basis is established by an extension to consistency-based diagnosis that enables the use of multiple models and hypothetical reasoning. It provides a sound theoretical foundation for building systems that can reflect simplifications and plausible inferences in multiple models, rather than using implicit, hard-wired heuristics, and relate the various models by logical links which clearly determine the underlying assumptions and the impact of a model shift on the diagnostic result.     

Conflicts versus analytical redundancy relations: a comparative analysis of the model based diagnosis approach from the artificial intelligence and automatic control perspectives

Two distinct and parallel research communities have been working along the lines of the model-based diagnosis approach: the fault detection and isolation (FDI) community and the diagnostic (DX) community that have evolved in the fields of automatic control and artificial intelligence, respectively. This paper clarifies and links the concepts and assumptions that underlie the FDI analytical redundancy approach and the DX consistency-based logical approach. A formal framework is proposed in order to compare the two approaches and the theoretical proof of their equivalence together with the necessary and sufficient conditions is provided.     

A rough set-based fault ranking prototype system for fault diagnosis

Fault diagnosis is a complex and difficult problem that concerns effective decision-making. Carrying out timely system diagnosis whenever a fault symptom is detected would help to reduce system down time and improve the overall productivity. Due to the knowledge and experience intensive nature of fault diagnosis, the diagnostic result very much depends on the preference of the decision makers on the hidden relations between possible faults and the presented symptom. In other words, fault diagnosis is to rank the possible faults accordingly to give the engineer a practical priority to carry out the maintenance work in an efficient and orderly manner. This paper presents a rough set-based prototype system that aims at ranking the possible faults for fault diagnosis. The novel approach engages rough theory as a knowledge extraction tool to work on the past diagnostic records, which is registered in a pair-wise comparison table. It attempts to extract a set of minimal diagnostic rules encoding the preference pattern of decision-making by domain experts. By means of the knowledge acquired, the ordering of possible faults for failure symptom can then be determined. The prototype system also incorporates a self-learning ability to accumulate the diagnostic knowledge. A case study is used to illustrate the functionality of the developed prototype. Result shows that the ranking outcome of the possible faults is reasonable and sensible.     

ECRH系统中央控制器异常诊断设计与仿真

异常诊断是ECRH控制系统中存在的一大问题。由于控制回旋管的信号繁多,且控制实时性要求高,一般延迟要求在微秒量级。一旦发生故障,控制系统会立即关闭各高压电源以保护回旋管。想要查找异常发生的原因,只能将各信号均接入示波器,并且等待该故障再次发生时被示波器捕获,这样不仅难以定位异常,而且耗时耗力。针对以上问题,设计了ECRH系统中央控制器的异常诊断逻辑,该诊断逻辑主要基于正常的回旋管控制流程,通过判断回旋管控制流程的走向以及各种检测输入信号来诊断异常发生的原因。将诊断逻辑与正常的回旋管控制逻辑嵌入到同一片FPGA芯片中,并发运行。时序仿真结果表明,在故障发生时能够立即输出异常信号给计算机,实现了实时在线故障检测和诊断,使整个电子回旋共振加热控制系统更加智能化。