不完备离散事件系统的可诊断性

在离散事件系统的建模过程中,由于系统行为的复杂,存在物理系统向逻辑系统映射的不完全性,因此产生了不完备模型的概念.提出在模型不完备的前提下,判断模型可诊断性的方法.提出可诊断性的在线判定方法,同时将不完备的行为加入模型,使模型完备.用经典的双树方法判断离线可诊断性,根据观测序列的时序及语言的前缀判断并处理不完备行为.提出判定不完备行为的方法,向模型中添加不完备行为,并根据不完备行为增量地在双树中判定在线可诊断性.通过在线的可诊断性判定,当前系统能够得到在有限观测内唯一判定故障发生与否的结论.该方法适用于具有离散性质的系统.     

不完备离散事件系统的当前状态不透明性

本文针对不完备系统模型,研究不完备离散事件系统的当前状态不透明性.根据系统的实际输出与预测输出之间的差异,构建了一个具有学习功能的学习诊断器.这种学习诊断器不仅能够模拟系统的状态转移,而且还可以将系统缺失的状态信息通过学习得到恢复.通过引入集合覆盖理论处理由学习诊断器得出的结果,提出了一种基于学习诊断器的不完备离散事件系统当前状态不透明性的验证算法.     

不完备信息系统的Rough集扩充方法

本文就目前Rough集直接处理不完备信息系统的Rough集模型进行讨论、归纳与总结,有利于对不完备信息系统的Rough集扩充方法的认识,对在不完备信息系统下拓展Rough集有所启示和参考。     

基于扩展窗口的时序不完备诊断方法研究

离散事件系统诊断中,由于系统复杂度较高,对系统建模时要获得系统的完备行为非常困难。传统的诊断方法往往基于模型完备的假设,在模型不完备时会出现得不到诊断解释的问题。针对模型定义不完备中的一种情况——事件顺序定义不完备,提出了一种基于扩展窗口的时序不完备诊断方法,该方法利用相关事件无序信息,在增量诊断时通过动态改变观测窗口大小,结合两个观测窗口的观测序列,在一定程度上解决了不完备的诊断问题。该方法不仅扩展了模型完备条件的约束,得到了合理的诊断结果,而且改进了观测延迟导致的观测乱序情况,扩大了模型诊断的适用范围。最后,通过算法分析和实验结果证明该诊断方法在复杂度较低的情况下能够得到合理的诊断结果。     

不完备信息系统下的不确定性度量方法

在不完备信息系统中,不确定性度量是Rough Set理论中的一个难题。文中通过分析现有完备信息系统的不确定度量方法以及不完备信息系统的特性,提出了广义相似关系,并以之为基础给出了一个直接度量不完备信息系统不确定性的方法。通过实例分析,验证了该方法的有效性。     

不完备信息系统下的变精度粗糙集模型及其知识约简算法

1 引言 Z.Pawlak提出的粗糙集理论,提供了一种新的知识获取手段,但是,应用经典粗糙集理论的一个重要前提是它的处理对象必须是完备信息系统。现实中,由于数据采集能力不足等原因又使得大量的信息系统是不完备的,因此需要对经典粗糙集理论进行必要的扩充。目前有两种扩充方法,一是间接处理方法,即先通过一种方式将不完备信息系统转化为完备信息系统,再使用针对完备信息系统的方法对其进行处理;二     

不完备信息系统中集对粗糙集模型

粗糙集理论在数据挖掘中的成功应用已成为近来人工智能领域研究的热点,人们将经典粗糙集中的等价关系放宽后使粗糙集理论的运用更加广泛,但在不完备信息系统中的运用仍受到限制。在已有的集对粗糙集模型的基础上,提出了针对不完备系统更加有效的集对粗糙集模型,通过实例说明了这种模型的可行性和有效性,使粗糙集模型在一定程度上得到了推广。     

不完备信息系统的粗糙集分解方法

针对处理不完备信息系统时利用完备化方法会引起不同程度的知识失真等缺点,提出了一种不完备信息系统分解方法。该方法不需事先对系统进行完备化,而是基于粗糙集模板评价函数选择模板,利用模板逐层从不完备系统中提取完备子集。结合粗糙集理论来构造中间变量,依据中间变量分解不完备信息系统以简化规则集。对得到的规则集逐层进行推理和决策分析。以汽轮发电机组的振动故障诊断数据为实例给出了该方法的具体实现过程,验证了该算法在处理不完备信息系统时的有效性。     

不完备多模型混合系统故障诊断的粒子滤波算法

针对模型不完备的混合动态系统故障诊断问题提出了一种粒子滤波算法. 系统未建模动态利用未知故障模式描述, 当存在未知模式时, 常规的粒子滤波器算法存在发散现象. 本文分析了常规粒子滤波器发散的原因, 提取了两个基于粒子集合的统计量: 粒子集的规格化因子 W 以及最大后验概率估计状态的信度 B. 在此基础上设计了检测未知故障模式的阈值逻辑, 即当 W 几乎为0且 B 较小时离散状态为未知故障模式. 在一定假设下从理论上证明了算法的正确性. 通过不完备的非线性混合系统诊断问题验证了算法的有效性.     

不完备信息系统的粒计算方法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法．不完备信息系统的直接处理也是粗集研究的一个重要内容．本文结合粒计算的处理方法给出了不完备信息系统的粒表示、粒运算规则和粒分解算法，同时结合粗集中的属性约简问题，提出了不完备信息系统在粒表示下属性必要性的判定条件，并给出了严格的证明．     

在不完备信息系统中的一种粗集扩充模型

对已有的基于不完备信息系统的粗集拓展模型进行分析比较,进而提出一种改进的限制容差关系模型。主要思想是考虑到人的主观要求,在容差类的划分中加入一个插值,再利用这些类得到上下近似集,最后通过实例说明该模型是符合客观实际的。     

针对动态系统的多故障诊断模型与优化算法

一般的静态故障诊断模型无法描述状态随时间变化的系统,为此用隐马尔可夫模型对动态变化的系统状态进行建模,给出了动态多故障诊断问题的形式化描述;该问题的目标函数是典型的集合覆盖问题,属于NP难解问题。通过将原始目标函数转化为若干个独立的子问题,并分别用动态规划算法进行求解,有效实现了动态系统的多故障诊断;与现有的方法相比,该方法在不影响检测率和隔离率的前提下,执行时间短,计算复杂度低,优化效果明显。     

基于孔洞填充的残缺三维模型检索

残缺的三维模型和完整的三维模型在拓扑结构上存在差异,为提高检索方法的鲁棒性,提出基于孔洞填充的残缺三维模型检索方法。通过基于径向基函数的孔洞填充方法对残缺三维模型进行孔洞填充,构造残缺模型对应的完整填充模型;构建填充模型中每个数据点的近邻矩阵,通过求解矩阵获得该点的曲率值;以聚类中心对每个数据点的影响为聚类标准改进[K]-menas算法,对填充模型的数据点进行聚类,引入C_DIS相似度量模型,对不同模型按类别进行匹配检索。实验结果表明,能有效检索出与待检索模型相似的三维模型。     

基于不完备信息系统的灰度优势粗糙近似模型

为解决不完备信息的偏好决策问题,多种优势关系及其相应的粗糙集模型被提出并证实其实用性. 然而在实际情况中,只要存在缺失值那么无论使用何种方法对比出来的优势关系都存在一定的不确定性. 基于此,本文分析了影响灰度大小的因素,定义了优势关系中灰度和差异系数的概念并给出了计算方法,建立了两对象间进行对比的灰度度量. 提出了基于灰度的优势关系及其粗糙集近似模型. 与广义扩展优势关系和扩展优势关系相比,基于灰度优势关系的粗糙集模型近似分类精度和质量均有提高. 最后通过实例证明了灰度优势关系及其粗糙近似模型的实用性.     

基于系统参考模型的混合故障诊断技术研究

为满足复杂系统的故障诊断需求,提出了一种基于系统参考模型的混合故障诊断方法。针对不同系统中各节点的多种故障模式和交联关系,采用定性和定量的方法建立混合故障诊断参考模型。首先构建系统对象的故障元模型,然后建立对应的领域模型,最后基于故障诊断推理机实现对系统当前故障的诊断。通过构建某飞行数据设备的故障诊断模型,并进行仿真验证,结果表明该方法可以实时准确地判定系统故障,为提高复杂系统故障诊断的效率、提升系统运行安全提供了有效保障。     

机载系统通用故障诊断与预测模型构建研究

通过研究国外先进机载系统故障诊断与预测系统,分析机载系统故障的形成及特性和故障诊断的内容及其难点以及故障诊断过程中不确定性的来源。针对目前机载系统健康管理存在的问题,明确给出了系统健康状态管理的内涵;结合机载系统通用特性,提出了一种通用的机载系统故障诊断与预测模型,并给出了该模型各功能模块的定义。以某型航空发动机系统为例,验证了所提出模型的有效性,为研究机载健康管理系统提供了理论支持。     

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。