【摘 要】
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智能诊断问题是人工智能领域中一类重要的应用问题，随着现实中对于动态系统安全性和可靠性要求的提高，针对离散事件系统的诊断方法受到了越来越多的关注。离散事件系统的特性是
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智能诊断问题是人工智能领域中一类重要的应用问题，随着现实中对于动态系统安全性和可靠性要求的提高，针对离散事件系统的诊断方法受到了越来越多的关注。离散事件系统的特性是状态离散，并且状态的变化由事件驱动，而动态诊断就是对这一类事件驱动系统的诊断。本文针对离散事件系统的故障诊断问题，提出了关联性动态诊断的方法。该方法根据观察值找出关联的故障事件，通过故障事件找出可能的故障，排除掉不可能的故障，然后枚举相应的故障集，获得故障序列假设，通过剪枝规则再对故障序列假设进行剪枝处理，最后验证故障序列假设是否与系统的观察一致。本文主要的工作及成果如下：给出了关联性动态诊断的形式化定义和模型；论证了关联故障事件集和极小诊断的关系，说明了关联性动态诊断求解极小诊断的方法；给出了关联性动态诊断的主要算法，给出了求解系统所有诊断和极小诊断的算法，并分析了这些算法的复杂度；实验部分实现了关联性动态诊断算法，分别求解了系统的所有诊断和极小诊断；分析了剪枝规则对枚举空间的影响，通过数据说明了本文剪枝规则的实用性；对比可满足性的动态诊断算法，实验数据体现了关联性的算法在求解诊断的过程中更加省时，验证了本文算法的高效性。
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