基于模型诊断学习2-创新互联
假设产生基本任务：已知一个差异，决定出哪些部件可能失灵能够导致该差异。好的产生器的标准：完备的：能够产生出所有可能的假设；非冗余的：能够对每一假设只产生一次；有知识的：几乎不产生那些最后被证实为不正确的假设。当有多个差异时，首先对每一个差异都产生一个可疑部件集，若为但故障诊断，则将这些部件集合取交，若是多个故障诊断，则求集合覆盖，即找到能覆盖（解释）所有差异的部件的子集。
假设测试，基本任务：对假设产生过程中每一个假设进行测试，看看哪个能解释对设备所做的所有观测。其中测试方法有：故障模型模拟测试，约束暂停，GDE，DART，通过验证的假设测试。
故障模型模拟测试的基本思想：对由产生器产生的可疑部件，枚举出所有的故障模型模拟。测试的结果是：一个假设集，指出了每一个可疑部件可能以哪一个方式失灵。与故障字典有些相似，要求故障行为表是完备的。
约束暂停，基本思想是：将每一个部件的行为模型化为一个约束集。测试一个可疑部件看它是否与设备的所有观测相一致，暂停假设产生中可疑部件的约束，保留其它部件的约束，然后加入观测值并让化简后的网络运行至静止状态。若暂停了可疑部件的约束暂停，网络仍不一致，那么排除了该可疑部件。约束不暂停可以理解为部件正常工作，它的部件特性是不变的，暂停约束技术的性质：不仅指出了一可疑部件是否是一个一致的候选，还能指出候选终端的征兆；假设测试的能力和它推出征兆的能力取决于传播机制的能力；约束暂停技术不要求描述部件是如何失灵的；使用约束暂停技术对多故障假设亦适用。
GDE是有de kleer提出的，基本思想：适用ATMS（基于假设的真值维护系统）该系统既传播值又传播假设。GDE的诊断过程，step1：构造冲突：每当在电路的同一点出现两个不同的预言时，则取这两个预言所依赖的所有假设（取并）作为冲突部件集。冲突部件集指出该集合中至少有一个部件是失灵的。step2候选产生：产生一个能处理所有冲突部件集的候选集。单故障假设可通过对冲突部件集取交而产生，多故障可由大量的集合覆盖产生。
DART（设计自动推理工具）用一阶逻辑表示，诊断过程：step1：从设备的模型和观测到的征兆出发演绎出具有如下形式的命题：AB（C1）析取AB（C2）析取....AB（Cn）。step2：检查是否只有一个可疑部件。因为该方法是用于单故障诊断。DART的特点：适用了独立于设备的语言进行描述设备；使用了独立于设备的推理过程；推理过程完备（推理过程完备不意味着诊断过程完备，也不意味着预测机制完备，也不意味着模型完备）。
通过例证的假设测试，确证：测量值与预期值相符，也叫测量值证实了预测值。原则，与一确证相关的任一部件都是无罪的？不正确。因为可能出现故障掩盖（该设备虽然接受了不正确的输入，但输出却与其接受正确输入时的预期值相同）。
假设辨别，基本任务：当有多个假设通过了测试时，如果辨别这些假设以找到真正的诊断。方法有：探测，测试。探测中讲到折半探测点。
本文标题：基于模型诊断学习2-创新互联
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