一種離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的診斷方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的診斷方法，其目的是為了解決離散事件系統(tǒng)故障診斷中模型為事件不完備模型時(shí)得不到診斷結(jié)果的問題。技術(shù)方案針對(duì)離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的特點(diǎn)，將其分為未定義轉(zhuǎn)移和未定義突發(fā)事件兩種類型，并在此基礎(chǔ)上，針對(duì)上述兩種類型分別發(fā)明了基于相關(guān)事件信息診斷算法和基于相關(guān)遷移狀態(tài)診斷算法。結(jié)合上述兩種算法，發(fā)明了一種離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的診斷方法來改進(jìn)現(xiàn)有方法中將其統(tǒng)一表示為模型事件不完備度而造成漏診和誤診問題。該方法中還包括了基于觀測(cè)序列改進(jìn)不完備模型的算法，在診斷過程中通過向模型中添加未定義轉(zhuǎn)移，并補(bǔ)充觸發(fā)轉(zhuǎn)移的未定義事件，從而使系統(tǒng)模型的完備性逐步得到改進(jìn)。
【專利說明】
一種離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的診斷方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及離散事件系統(tǒng)事件不完備模型故障診斷領(lǐng)域，尤其涉及一種不完備模型故障診斷方法。
【背景技術(shù)】
[0002]離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的診斷方法，是離散事件系統(tǒng)事件不完備模型診斷領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。在基于模型的診斷中，建立完備的模型是診斷的基礎(chǔ)，然而由于系統(tǒng)邏輯復(fù)雜度和物理復(fù)雜度的不斷增加，準(zhǔn)確、完備地描述系統(tǒng)非常困難，甚至是不可能的。
[0003]在模型可診斷假設(shè)的基礎(chǔ)上，為解決不完備模型診斷問題，根據(jù)導(dǎo)致模型不完備的原因?qū)⒉煌陚淠Ｐ痛笾路譃樗念?時(shí)序不完備模型、因果不完備模型、信息不完備模型及事件不完備模型。針對(duì)時(shí)序不完備模型的時(shí)序不完備診斷方法，使用為模型增加時(shí)序信息的方法診斷該類不完備模型。該方法在一定程度上是有效的，但對(duì)于事件序列有特殊要求或者發(fā)送順序與接收順序不一致的情況則效果較差。因果不完備模型，在分布式系統(tǒng)中由于忽略各個(gè)部件之間的因果關(guān)系而導(dǎo)致模型不完備。該方法主要被用于使用因果圖來建立模型的系統(tǒng)故障診斷中，因此常故障傳播及部件因果圖來解決該類不完備模型診斷的問題的方法，適用于分布式系統(tǒng)且可以重構(gòu)分布式系統(tǒng)，但復(fù)雜度較高，適用范圍較小。信息不完備模型，由于系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行時(shí)通訊信息不完備而導(dǎo)致診斷所需信息不完備，主要發(fā)生于分布式系統(tǒng)中。事件不完備模型，由于某些會(huì)影響診斷結(jié)果的突發(fā)事件在建模過程中未被考慮而導(dǎo)致模型不完備。對(duì)于事件不完備模型，由于其在建模時(shí)出現(xiàn)的概率較高，因此對(duì)于診斷結(jié)果的影響較多。現(xiàn)有的診斷方法中給定完備度的方法最為常見，在診斷時(shí)人為給出模型完備度的“P-診斷”方法由于依賴于給定的完備度，對(duì)于給定較合理不完備度的系統(tǒng)診斷效果較好，但對(duì)給定完備度不太合理的系統(tǒng)診斷效果較差。另外，根據(jù)觀測(cè)序列中的未定義事件將診斷結(jié)果劃分為兩段的診斷方法，由于其診斷結(jié)果被分為兩段，其診斷精確性較差，且該方法和基于學(xué)習(xí)不完備模型一樣，僅對(duì)于未定義事件診斷方法是有效的，對(duì)于未定義轉(zhuǎn)移的診斷方法則無效。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了克服現(xiàn)有診斷方法中因未考慮到導(dǎo)致事件不完備模型的原因而導(dǎo)致得不到候選診斷結(jié)果的問題，同時(shí)克服受人為給定完備度的影響造成的漏診和誤診問題，同時(shí)改進(jìn)原系統(tǒng)不完備模型，發(fā)明了一種離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的診斷方法。該方法將事件不完備模型分為未定義轉(zhuǎn)移和未定義突發(fā)事件兩種不完備模型，并在此基礎(chǔ)上，針對(duì)上述兩種類型分別提出了基于相關(guān)事件信息診斷算法和基于相關(guān)迀移狀態(tài)診斷算法。結(jié)合這兩種算法設(shè)計(jì)發(fā)明一種離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的診斷方法。此外，為完善系統(tǒng)不完備模型，將基于觀測(cè)序列改進(jìn)不完備模型的算法加入到該方法中，在診斷過程中不斷改進(jìn)系統(tǒng)不完備t旲型。
[0005]本發(fā)明為解決離散事件故障診斷時(shí)由于事件模型不完備而得不到診斷結(jié)果的問題所采用的技術(shù)方案:離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的診斷方法，其特點(diǎn)包括下述步驟:
[0006](a)根據(jù)基于模型的診斷方法要求，首先為系統(tǒng)建立有限自動(dòng)機(jī)模型，同時(shí)要根據(jù)系統(tǒng)模型構(gòu)建診斷時(shí)所用到的診斷器模型。
[0007]其中，診斷器的表達(dá)方式為事件對(duì)應(yīng)發(fā)生該事件后由原狀態(tài)可到達(dá)的轉(zhuǎn)移狀態(tài)，診斷器中包括狀態(tài)的故障標(biāo)志:非故障狀態(tài)為N，故障狀態(tài)為F。
[0008](b)根據(jù)基于模型的診斷方法要求，需要獲得系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的觀測(cè)序列，其中包括可能的可觀測(cè)事件序列和不可觀測(cè)序列。對(duì)于離散事件系統(tǒng)，系統(tǒng)實(shí)際的輸出可對(duì)應(yīng)與被觀測(cè)到的系統(tǒng)狀態(tài)，由于輸出特征是離散的，因此，系統(tǒng)受到外界的干擾的情況是可接受的，只要干擾的程度保持在不改變輸出的限定范圍內(nèi)即可。
[0009](c)為觀測(cè)序列構(gòu)建有限自動(dòng)機(jī)模型，采用同步診斷策略將診斷模型與觀測(cè)序列進(jìn)行同步，當(dāng)候選診斷結(jié)果為空時(shí)，判斷其不完備類型，若屬于未定義轉(zhuǎn)移類型則轉(zhuǎn)到步驟d，否則若屬于未定義突發(fā)事件類型則轉(zhuǎn)到步驟e ;當(dāng)候選結(jié)果不為空時(shí)繼續(xù)接受新的觀測(cè)序列，轉(zhuǎn)到步驟b。
[0010](d)采用基于事件信息診斷算法，計(jì)算可能的診斷結(jié)果，通過后續(xù)觀測(cè)及候選診斷結(jié)果進(jìn)行推理，最后確定可能的未定義轉(zhuǎn)移。
[0011](e)采用基于相關(guān)迀移狀態(tài)診斷算法，計(jì)算可能的診斷結(jié)果，通過后續(xù)觀測(cè)及候選診斷結(jié)果進(jìn)行推理，最后確定未定義突發(fā)事件及可能觸發(fā)的未定義轉(zhuǎn)移。
[0012](f)采用基于觀測(cè)序列改進(jìn)系統(tǒng)模型的算法，為模型增加可能的轉(zhuǎn)移和原模型為定義的突發(fā)事件。在添加未定義事件時(shí)根據(jù)其原狀態(tài)和目的狀態(tài)判斷該事件為非故障事件或者故障事件。
[0013](g)最后診斷方法返回的結(jié)果是得到的候選診斷結(jié)果和改進(jìn)的原模型。
[0014]本發(fā)明的有益結(jié)果是:由于將事件不完備模型分為未定義轉(zhuǎn)移和未定義突發(fā)事件兩種，分別給出了基于事件信息診斷算法和基于相關(guān)迀移狀態(tài)診斷算法，解決了因未考慮到導(dǎo)致事件不完備模型的原因而導(dǎo)致得不到候選診斷結(jié)果的問題。該方法避免了人為給定完備度時(shí)由于和原模型完備度誤差較大而造成的漏診和誤診的影響。另外，現(xiàn)有方法中均未考慮到該進(jìn)原不完備模型的問題，該方法在診斷過程中，根據(jù)觀測(cè)序列來添加可能的未定義轉(zhuǎn)移和可能的突發(fā)事件及其觸發(fā)的轉(zhuǎn)移，逐漸改進(jìn)原有不完備模型的完備性。
[0015]下面結(jié)合附圖和實(shí)例對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)說明。
【附圖說明】
[0016]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說明:
[0017]圖1為系統(tǒng)實(shí)例G的有限自動(dòng)機(jī)t旲型不意圖；
[0018]圖2為系統(tǒng)實(shí)例G的診斷器示意圖；
[0019]圖3為離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的診斷方法框架示意圖；
[0020]圖4為離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的診斷方法流程示意圖；
【具體實(shí)施方式】
[0021]參照?qǐng)D1、圖2、圖3、圖4，本實(shí)施例以離散事件系統(tǒng)的事件不完備模型為對(duì)象，給出方法具體步驟如下:
[0022]第一步，根據(jù)基于模型的診斷方法要求，首先為系統(tǒng)建立有限自動(dòng)機(jī)模型，同時(shí)要根據(jù)系統(tǒng)模型構(gòu)建診斷時(shí)所用到的診斷器模型。其中，診斷器的表達(dá)方式為事件對(duì)應(yīng)發(fā)生該事件后由原狀態(tài)可到達(dá)的轉(zhuǎn)移狀態(tài)，診斷器中包括狀態(tài)的故障標(biāo)志:非故障狀態(tài)為N，故障狀態(tài)為F。在建模時(shí)主要使用工具進(jìn)行建模，同時(shí)可以檢測(cè)模型的可診斷性，模型的建立應(yīng)該盡可能的完備。
[0023]第二步，根據(jù)基于模型的診斷方法要求，需要獲得系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的觀測(cè)序列，其中包括可能的可觀測(cè)事件序列和不可觀測(cè)序列。對(duì)于離散事件系統(tǒng)，系統(tǒng)實(shí)際的輸出可對(duì)應(yīng)與被觀測(cè)到的系統(tǒng)狀態(tài)，由于輸出特征是離散的，因此，系統(tǒng)受到外界的干擾的情況是可接受的，只要干擾的程度保持在不改變輸出的限定范圍內(nèi)即可。在線讀取觀測(cè)序列需要設(shè)定窗口的大小，窗口大小一般需要根據(jù)系統(tǒng)的傳輸能力而定。
[0024]第三步，為觀測(cè)序列構(gòu)建有限自動(dòng)機(jī)模型，采用同步診斷策略將診斷模型與觀測(cè)序列進(jìn)行同步，所得到的路徑或者軌跡作為候選診斷結(jié)果，在當(dāng)前觀測(cè)窗口中，若候選診斷結(jié)果為空時(shí)，判斷其不完備類型，若屬于未定義轉(zhuǎn)移類型則轉(zhuǎn)到步驟d，否則若屬于未定義突發(fā)事件類型則轉(zhuǎn)到步驟e:當(dāng)候選結(jié)果不為空時(shí)繼續(xù)接受新的觀測(cè)序列，轉(zhuǎn)到步驟b。
[0025]第四步，采用基于事件信息診斷算法，計(jì)算可能的診斷結(jié)果，通過后續(xù)觀測(cè)及候選診斷結(jié)果進(jìn)行推理，最后確定可能的未定義轉(zhuǎn)移。該方法根據(jù)診斷器中事件對(duì)應(yīng)的可到達(dá)狀態(tài)，來確定從當(dāng)前狀態(tài)經(jīng)該事件觸發(fā)可能到達(dá)的目的狀態(tài)，目的狀態(tài)可能不止一個(gè)，因此計(jì)算得到的為可能的轉(zhuǎn)移集合，將這些轉(zhuǎn)移加入到暫時(shí)的添加到TN(需要增加的可能的轉(zhuǎn)移函數(shù)集合)中，并且將轉(zhuǎn)移函數(shù)的標(biāo)志sign設(shè)置為O (O為非有效轉(zhuǎn)移函數(shù)狀態(tài)，I為有效轉(zhuǎn)移函數(shù)狀態(tài))，因?yàn)楦鶕?jù)后續(xù)的觀測(cè)序列，有些轉(zhuǎn)移函數(shù)可能會(huì)被排除在候選診斷結(jié)果之夕卜，為了保證最后改進(jìn)的原模型是正確有效的，這里設(shè)置sign標(biāo)志值為O。
[0026]第五步，采用基于相關(guān)迀移狀態(tài)診斷算法，計(jì)算可能的診斷結(jié)果，通過后續(xù)觀測(cè)及候選診斷結(jié)果進(jìn)行推理，最后確定未定義突發(fā)事件及可能觸發(fā)的未定義轉(zhuǎn)移。由于事件為突發(fā)事件，計(jì)算其診斷器中得到的可到達(dá)狀態(tài)集合為空，因此，需要尋找后續(xù)觀測(cè)序列中的非未定義突發(fā)事件，通過尋找其可到的目的狀態(tài)集合，然后計(jì)算其目的狀態(tài)集合的前向狀態(tài)，來確定未定義突發(fā)事件可能到達(dá)的狀態(tài)集合，該方法根據(jù)診斷器中事件對(duì)應(yīng)的可到達(dá)狀態(tài)其前向狀態(tài)，來確定從當(dāng)前狀態(tài)經(jīng)該未定義突發(fā)事件觸發(fā)可能到達(dá)的目的狀態(tài)，前向狀態(tài)和目的狀態(tài)可能都不止一個(gè)，因此計(jì)算得到的為可能的轉(zhuǎn)移集合，將所有可能的轉(zhuǎn)移加入到暫時(shí)的添加到TN(需要增加的可能的轉(zhuǎn)移函數(shù)集合)中，并且將轉(zhuǎn)移函數(shù)的標(biāo)志sign設(shè)置為O (O為非有效轉(zhuǎn)移函數(shù)狀態(tài)，I為有效轉(zhuǎn)移函數(shù)狀態(tài))，因?yàn)楦鶕?jù)后續(xù)的觀測(cè)序列，有些轉(zhuǎn)移函數(shù)可能會(huì)被排除在候選診斷結(jié)果之外，為了保證最后改進(jìn)的原模型是正確有效的，這里設(shè)置sign標(biāo)志值為O。
[0027]第六步，采用基于觀測(cè)序列改進(jìn)系統(tǒng)模型的方法，為模型增加可能的轉(zhuǎn)移和原模型為定義的突發(fā)事件。在添加未定義事件時(shí)根據(jù)其原狀態(tài)和目的狀態(tài)判斷該事件為非故障事件或者故障事件。在上述事件不完備模型診斷方法中，為了擴(kuò)展和完善現(xiàn)有不完備模型，在假設(shè)系統(tǒng)模型中狀態(tài)完備的情況下，該方法利用觀測(cè)序列完善系統(tǒng)模型的算法，將原來不屬于模型的突發(fā)事件及其觸發(fā)的轉(zhuǎn)移和未定義轉(zhuǎn)移均添加到模型中。在添加到模型之前首先應(yīng)該確定該事件的類型。按照事件可能觸發(fā)的轉(zhuǎn)移中狀態(tài)的類型推導(dǎo)出該事件的類型，一般可以分為以下幾種情況:(1)若該事件觸發(fā)的轉(zhuǎn)移中前后狀態(tài)均非故障狀態(tài)，則該事件應(yīng)該為正常事件；(2)若轉(zhuǎn)移中原狀態(tài)為故障狀態(tài)而目的狀態(tài)為非故障狀態(tài)，則該事件更可能為正常事件；(3)若轉(zhuǎn)移中原狀態(tài)和目的狀態(tài)均為故障狀態(tài)，則該事件可被看作故障事件；(4)若轉(zhuǎn)移中原狀態(tài)為正常狀態(tài)而目的狀態(tài)為故障狀態(tài)，則該事件被確定為故障事件。由于該判斷方式僅僅是根據(jù)當(dāng)前局部信息做判斷，還需要考慮模型的各個(gè)方面以確定，則將這四種情況劃分為兩類:可能故障行為和可能正常行為。
[0028]第七步，最后診斷方法返回的結(jié)果是得到的候選診斷結(jié)果和改進(jìn)的原模型。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種離散事件系統(tǒng)事件不完備模型的診斷方法，其特征在于包括下述步驟: (a)首先為系統(tǒng)建立有限自動(dòng)機(jī)模型，其中包括系統(tǒng)的行為、狀態(tài)及由行為所觸發(fā)的狀態(tài)的轉(zhuǎn)移，同時(shí)根據(jù)行為觸發(fā)轉(zhuǎn)移可到達(dá)的目標(biāo)狀態(tài)來構(gòu)造診斷器模型。 其中，診斷器的表達(dá)方式為事件對(duì)應(yīng)發(fā)生該事件后由原狀態(tài)可到達(dá)的轉(zhuǎn)移狀態(tài)，診斷器中包括狀態(tài)的故障標(biāo)志:非故障狀態(tài)為N，故障狀態(tài)為F。 (b)根據(jù)診斷系統(tǒng)要求，需要獲得系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的觀測(cè)序列，該觀測(cè)序列是系統(tǒng)發(fā)生的事件的集合，該集合包括可能的可觀測(cè)事件序列和不可觀測(cè)序列。對(duì)于離散事件系統(tǒng)，系統(tǒng)實(shí)際的輸出可對(duì)應(yīng)與被觀測(cè)到的系統(tǒng)狀態(tài)，由于輸出特征是離散的，因此，系統(tǒng)受到外界的干擾的情況是可接受的，只要干擾的程度保持在不改變輸出的限定范圍內(nèi)即可。 (C)如步驟(a)為觀測(cè)序列構(gòu)建有限自動(dòng)機(jī)模型，采用同步策略將診斷模型與觀測(cè)序列進(jìn)行同步，當(dāng)候選診斷結(jié)果為空時(shí)，判斷其不完備類型，若屬于未定義轉(zhuǎn)移類型則轉(zhuǎn)到步驟山否則若屬于未定義突發(fā)事件類型則轉(zhuǎn)到步驟e ;當(dāng)候選結(jié)果不為空時(shí)繼續(xù)接受新的觀測(cè)序列，轉(zhuǎn)到步驟b。 (d)采用基于事件信息診斷算法，將事件可觸發(fā)到達(dá)的狀態(tài)暫時(shí)作為可到達(dá)的狀態(tài)集合，通過后續(xù)觀測(cè)及候選診斷結(jié)果進(jìn)行推理，最后確定可能的未定義轉(zhuǎn)移。 (e)采用基于相關(guān)迀移狀態(tài)診斷算法，首先計(jì)算觀測(cè)中非未定義事件觸發(fā)的轉(zhuǎn)移，找到該轉(zhuǎn)移集合的原狀態(tài)集合，將該原狀態(tài)集合作為未定義事件觸發(fā)的目的狀態(tài)集合，通過后續(xù)觀測(cè)及候選診斷結(jié)果進(jìn)行推理，最后確定未定義突發(fā)事件及可能觸發(fā)的未定義轉(zhuǎn)移。 (f)采用基于觀測(cè)序列改進(jìn)系統(tǒng)模型的算法，將觀測(cè)到未定義事件添加到原模型中，并為模型增加未定義轉(zhuǎn)移。在添加未定義事件時(shí)根據(jù)其原狀態(tài)和目的狀態(tài)判斷該事件為非故障事件或者故障事件。 (g)最后診斷方法返回的結(jié)果是得到的候選診斷結(jié)果和改進(jìn)的原模型。
【文檔編號(hào)】G06K9/62GK105956598SQ201510647064
【公開日】2016年9月21日
【申請(qǐng)日】2015年9月26日
【發(fā)明人】朱怡安, 柴瑞亞, 張黎翔
【申請(qǐng)人】朱怡安, 柴瑞亞, 張黎翔