[发明专利]一种离散事件系统的反向遍历诊断方法

说明书

技术领域

本发明专利涉及一种离散事件系统的反向遍历诊断方法，尤其涉及一种离散事件系统的动态诊断方法，属于模型诊断技术领域。

背景技术

离散事件系统基于模型的诊断自20世纪90年代中期Sampath等人具有开创意义的研究以来，受到越来越多研究和工程人员的重视，成为基于模型诊断领域的一个热点研究课题，取得了许多的研究成果和应用。特别是最近几年，在AI，JAIR，IJCAI，AAAI，ECAI等人工智能国际权威顶级杂志及会议上，发表了许多DESs基于模型诊断的论文。另外，欧美一些国家从九十年代初期开始每年举行一次诊断原理会议(DX)中，最近几年也有许多关于离散事件系统基于模型诊断的论文。在大规模离散事件系统如电力传输网络，大型通讯网络等也已经取得了成功的应用；如大型VHDL程序的故障检测与定位，大型异步离散事件系统的诊断，网络通讯故障诊断，汽车故障诊断，燃气轮机监控等。

关于离散事件系统的诊断研究，现在主要有美国密歇根大学Lafortune教授等主要从监控理论研究离散可诊断性等问题；法国雷恩大学Cordier教授等主要研究在线增量诊断及可诊断性问题；意大利布雷西亚大学Lamperti教授等主要研究主动系统诊断问题(后验及在线诊断)；加拿大多伦多大学Wonham教授等主要从全局一致性研究分布式诊断问题；澳大利亚国立大学的一些学者也在研究增量诊断及可诊断性分析的新方法。

离散事件系统的模型故障诊断方法在大型工业系统、航天系统的系统监控和故障处理方面有着广泛的应用，扩展的诊断方法可以应用于软件编译和故障处理等方面。本发明专利涉及一种离散事件系统的反向遍历诊断方法。

发明内容

本发明的主要目的提供一种离散事件系统中反向遍历的诊断方法，实现对离散事件系统的动态诊断，本方法中设计了合理的传感器选择位置，同时也给出了适合动态诊断的合理时间窗口，最后给出离散事件的反向遍历诊断方法。

结合附图，说明如下：

一种离散事件系统中反向遍历的诊断方法，至少包括如下步骤：

步骤1：根据系统中元件的行为模式及元件间的关系，建立系统的模型自动机；

步骤2：在系统中选择合适位置，加入便于诊断所需的传感器，监控系统中相应位置的行为模式；

步骤3：对所有的传感器，建立每个传感器在系统中监控部件的自动机，并结合系统的模型自动机合成系统观测自动机；

步骤4：根据最大传输延迟的相关性质，设计仅满足在线诊断需要的时间窗口，使得实际发出的观测能够按照实际顺序及时处理；

步骤5：系统运行后，在每个时间窗口内根据当前状态和观测，用自动机的反向遍历方法进行诊断。

所述的步骤2选择合适位置至少包括：

步骤a：根据系统中部件间的连接结构，给出所有候选位置；

步骤b：对于所有的候选位置，结合每个候选位置对应元件的复杂程度，给出每个位置对应元件的复杂权重和每个位置加入传感器的成本权重；

步骤c：结合成本权重和复杂权重给出加入传感器的位置。

所述的步骤4根据最大传输延迟的相关性质，设计仅满足在线诊断需要时间窗口的方法至少包括：

步骤d：对于每个传感器，在系统测试运行时，给出每个传感器相应的传输延迟；

步骤e：选择所有传输延迟中最大的传输延迟，为系统的时间窗口；

步骤f：在每个时间窗口内都可以接收到每个传感器在此时间窗口内发出的监测状态，进而可以进行在线诊断；

所述的步骤5基于反向遍历的诊断方法至少包括：

步骤g：根据当前时间窗口内的观测和自动机间的转移关系，进行反向遍历；

步骤h：在反向遍历到当前状态的前一状态时，检查此状态是否到达初始状态或中间状态，如果没有到达，转步骤g；

步骤i：步骤h中反向遍历得到的状态如果为初始状态，则给出相应路径及其故障信息；如果为中间状态，则根据此中间状态给出相应的路径及其诊断信息，最后并将此窗口内得到的观测和诊断信息加入到中间状态列表；

步骤j：如继续诊断，转步骤g，进行下一时间窗口中观测的诊断；否则，退出。

本发明的有益效果：

本发明将提高离散事件系统的诊断效率，显著提高其实用性，也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，丰富和发展离散事件系统基于模型诊断的理论与方法。

附图说明

图1为本发明结构示意图；

图2为本发明流程示意图；