模型未知的离散事件系统故障诊断方法OA北大核心CSTPCD
Fault diagnosis of discrete event systems with unknown models
针对离散事件系统模型难以建立的大型实际系统,无法对其进行有效故障诊断的问题,提出一种基于主动学习的故障诊断方法.首先,为获取到的系统事件日志添加正常/故障标签,并将日志集划分为训练集和测试集,提出一种基于抽象技术的迭代算法提取训练集中日志的故障特征样本.然后,通过故障特征样本构造初始故障识别器,并利用测试集中的日志检验识别器的准确性.仿真结果表明,该故障诊断算法使得模型未知下诊断精度更高.最后,实例说明系统模型未知下故障诊断算法的应用.与现有研究…查看全部>>
Aiming at the problem that it is difficult to model DES(discrete event systems)for large-scale real systems and it is impossible to carry out effective fault diagnosis,this paper proposed a fault diagnosis method based on active learning.Firstly,the method added normal/fault labels to the acquired system event logs,divided the log set into a training set and a test set,and proposed an iterative algorithm based on abstraction technique to extract fault featur…查看全部>>
张志恒;王德光
贵州大学电气工程学院,贵阳 550025贵州大学电气工程学院,贵阳 550025
计算机与自动化
离散事件系统故障诊断主动学习抽象技术故障特征
discrete event systemsfault diagnosisactive learningabstract technologyfault features
《计算机应用研究》 2024 (4)
1008-1014,7
贵州省教育厅青年科技人才成长资助项目(黔教合KY字[2022]138号)贵州省省级科技计划资助项目(黔科合基础-ZK[2022]一般103)贵州省教育厅创新群体资助项目(黔科合支撑[2021]012)
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