DE19717716C2 - Verfahren zur automatischen Diagnose technischer Systeme - Google Patents
Verfahren zur automatischen Diagnose technischer SystemeInfo
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- DE19717716C2 DE19717716C2 DE19717716A DE19717716A DE19717716C2 DE 19717716 C2 DE19717716 C2 DE 19717716C2 DE 19717716 A DE19717716 A DE 19717716A DE 19717716 A DE19717716 A DE 19717716A DE 19717716 C2 DE19717716 C2 DE 19717716C2
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Description
- a) Gegeben ein technisches System, eine Menge von Diagnosen und eine Menge von Si tuationen. Berechne die Werte, die bestimmte Parameter unter den vorliegenden Dia gnosen und Situationen annehmen können.
- b) Sicherheitsanalyse: Gegeben ein technisches System und eine Menge von kritischen Werten für bestimmte Parameter. Berechne die Situationen und Diagnosen, unter de nen diese Werte angenommen werden können.
- a) Modellbasierte Generierung eines Fehlerbaums (das wird in vielen Fällen von Kontroll behörden erwartet).
- b) Anbindung an eine entscheidungsbaumbasierte Diagnoseeinrichtung: Im Gegensatz zu modellbasierten Diagnoseeinrichtungen sind entscheidungsbaumbasierte Diagno seeinrichtungen leichter echtzeitfähig und damit breiter anwendbar für die on-board- Diagnose.
- 1. Automatische Akquisition von Maßnahmen und ihren Abhängigkeiten für das gesamte System aus der Kenntnis der Komponententypen und dem komponentenorientierten Systemmodell
- 2. Bestimmung der Meßbarkeit oder Zugänglichkeit eines Parameters
- 3. Bestimmung der Meß- oder Zugänglichkeitskosten eines Parameters
- 4. Bestimmung des Kosten-Nutzen-Verhältnisses eines Parameters
- 5. Bestimmung der Situation, aus der der Parameter resultiert, der die geringsten Meß- oder Zugänglichkeitskosten hat
- 6. Bestimmung der Situation, aus der der Parameter resultiert, der das beste Kosten-Nut zen-Verhältnis hat
- 7. Bestimmung der Möglichkeit, einen bestimmten Wert an einem Parameter einzustellen
- 8. Bestimmung der Möglichkeit, ob bestimmte Werte an einem Parameter auftreten kön nen
- 9. Bestimmung der Einstellkosten eines Wertes an einem Parameter
- 10. Bestimmung der Einstellkosten einer neuen Situation aus einer Ausgangssituation
- 11. Bestimmung der Situation, aus der der Parameter resultiert, der die geringsten Meß- oder Zugänglichkeitskosten hat, relativ zu einer Ausgangssituation
- 12. Bestimmung der Situation, aus der der Parameter resultiert, der das beste Kosten-Nut zen-Verhältnis hat, relativ zu einer Ausgangssituation
Kosten aus modularen Bausteinen zu gewinnen, um einen effizienten Wissenserwerb der Kosten zu ermöglichen für alle Problemstellungen, die durch modellbasierte Diagnosesoftware gelöst wer den können
und dabei im Falle, daß die Diagnosesoftware eine Inferenzmaschine enthält, die auch Inferenzen über die Zeit zuläßt, sowie ein RMS, eine effiziente und flexible Schnittstelle und Steuerung zwi schen RMS und Inferenzmaschine zu verwenden, die es ermöglicht, auch Inferenzen für verschie dene Zeitpunkte wiederzuverwenden und die Berechnungen nur für durch eine externe Steuerung vorgegebene Zeitpunkte durchzuführen
und dieses im besonderen dazu zu verwenden, Entscheidungsbäume bestehend aus Entschei dungsknoten und Ergebnisknoten aus rein modellbasiertem Wissen zu erzeugen.
- 1. Für frei wählbare Einstellparameter sind Wertbelegungsmaßnahmen definiert. Diese Maßnahmen bewirken, daß der betreffende Eingabeparameter einen bestimmten Wert erhält.
- 2. Für abgeleitete Parameter sind Beobachtungsmaßnahmen definiert. Diese Maßnah men fragen den aktuellen Wert der entsprechenden Parameter ab.
- - einen für den Parameter p, auf den sich die Maßnahme bezieht,
- - und einen für die Voraussetzung der Maßnahme.
Beispiel nichtwissensbasierter Diagnose
DAVIS, Randall: Diagnostic Reasoning Based on Structure and Behavior. Artificial Intelli gence 24(1), pp. 347-410, 1984, auch in: [1], pp. 376-407.
Grundlagen der modellbasierten Diagnose
DE KLEER, Johan: An Assumption Based Truth Maintenance System. Artificial Intelligence 28, pp. 127-162, 1986.
Originalarbeit Atms
DE KLEER, Johan/WILLIAMS, Brian: Diagnosing Multiple Faults. Artificial Intelligence 32 (1), pp. 97-130, 1987, auch in: [1], pp. 100-117.
Originalarbeit GDE
DE KLEER, Johan/FORBUS, Ken: Focusing the ATMS. Proceedings of the 7th National Con ference on Artificial Intelligence (AAAI '88), pp. 193-198, Saint Paul (MN, USA) 1988
Fokussierendes Atms
DE KLEER, Johan/WILLIAMS, Brian: Diagnosis with Behavioral Modes. Proceedings of the 11th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI '89), pp. 1324-1330, Detroit (MI, USA) 1989, auch in: [1], pp. 124-130.
GDE, Abduktiver Ansatz, Diagnosestrategien
DE KLEER, Johan: Focusing on Probable Diagnoses. Proceedings of the 9th National Con ference on Artificial Intelligence (AAAI '91), pp. 842-848, Anaheim (CA, USA) 1991.
GDE, Abduktiver Ansatz, Diagnosestrategien
DRESSLER, Oskar: Problem Solving with the NM-ATMS. Proceedings of the 9th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI '90), pp. 252-258, Stockholm (Sweden) 1990.
Fokussierendes Atms
DRESSLER, Oskar/FARQUHAR, Adam: Putting the Problem Solver Back in the Driver's Seat: Contextual Control of the ATMS, Lecture Notes in AI 515, Springer Verlag, 1990.
Fokussierendes Atms
DRESSLER, Oskar/FREITAG, Hartmut: Prediction Sharing Across Time and Contexts, Pro ceedings of the 12th National Conference on Artificial Intelligence (AAAI '94), pp. 1136-1141, Seattle (WA, USA) 1994.
Atms mit Wiederverwendung zeitlicher Berechnungen
DRESSLER, Oskar/STRUSS, Peter: Back to Defaults: Characterizing and Computing Diag noses as Coherent Assumption Sets, Proceedings of the 10th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI '94), Amsterdam (Netherlands) 1994.
Diagnosestrategien
DRESSLER, Oskar/STRUSS, Peter: Model-Based Diagnosis with the Default-Based Diag nosis Engine: Effective Control Strategies that Work in Practice. Proceedings of the 11th European Conference on Artificial intelligence (ECAI '94), Amsterdam (Netherlands) 1994.
Diagnosestrategien
FORBUS, Ken/DE KLEER, Johan: Building Problem Solvers. MIT Press, 1993
Lehrbuch Inferenzmaschine mit RMS
FRIEDRICH, Gerhard/GOTTLOB, Georg/NEIJDL, Wolfgang: Physical Impossibility instead of Fault Models. Proceedings of the 8th National Conference on Artificial Intelligence (AAAI '90), pp. 331-336, Boston (MA, USA) 1990, auch in: [1], pp. 159-164.
Abduktiver Ansatz
FRIEDRICH, Gerhard/NEIJDL, Wolfgang: Choosing Observations and Actions in Model- Based Diagnosis / Repair Systems. Proceedings of the KR '92, pp. 489-498, 1992.
Benutzung von Maßnahmen
HAMSCHER, Walter/CONSOLE, Luca,/DE KLEER, Johan (Editors): Readings in Model- Based Diagnosis, Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo (CA, USA) 1992
Sammlung und Aufarbeitung von Originalarbeiten zur modellbasierten Diagnose
STRUSS, Peter/DRESSLER, Oskar: Physical Negation: Integrating Fault Models into the General Diagnostic Engine. Proceedings of the 11th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI '89), pp. 1318-1323, Detroit (MI, USA) 1989, auch in: [1], pp. 153-158.
Abduktiver Ansatz
STRUSS, Peter: What's in SD? Towards a Theory of Modeling for Diagnosis. Working Notes of the 2nd International Workshop on Principles of Diagnosis, Technical Report RT/DI/91-10-7, pp. 41-51, Torino (Italy) 1991, auch in: [1], pp. 419-449.
Granularität der Modellierung
STRUSS, Peter: Testing for Discrimination of Diagnosis. Working Notes of the 5th Interna tional Workshop on Principles of Diagnosis, pp. 312-320, New Paltz (NY, USA) 1994.
Systematischer Testvorschlag
SUN, Ying,/WELD, Daniel: A Framework for Model-Based Repair. Proceedings of the 11th National Conference on Artificial Intelligence (AAAI '93), pp. 182-187, USA, 1993.
Benutzung von Maßnahmen
TATAR, Mugur: Combining the Lazy Label Evaluation with Focusing Techniques in an ATMS. Proceedings of the 11th Europeàn Conference on Artificial Intelligence (ECAI '94), Amsterdam (Netherlands) 1994.
Fokussierendes Atms
TATAR, Mugur: Diagnosis with Cascading Defects. Working Papers of the 6th International Workshop on Principles of Diagnosis (DX '95), pp. 107-114, Goslar (Germany) 1995.
Diagnose mit Berücksichtigung der Zeit
TATAR, Mugur/IWANOWSKI, Sebastian: Efficient Candidate Generation in a Model-Based Diagnostic Engine, Technical Report F3S-95-003, Daimler-Benz Research Berlin (Ger many) 1995.
Kandidatengenerierer
Claims (33)
auf der Grundlage lokaler Maßnahmen in komponentenorientierten Systemmodellen,
wobei bei lokalen Maßnahmen der jeweils ermittelte Parameter und die Parameter der Maßnahmenvoraussetzung alle zu derselben Komponente des technischen Systems gehören, und bei dem die Gültigkeit einer Maßnahme in einem vorgegebenen Wertekontext, dessen Werte sich auf beliebige Parameter des Systems beziehen dürfen, berechnet wird,
indem diese Werte mit Hilfe einer Inferenzmaschine durch das System propagiert werden bis hin zu den Parametern der Maßnahmenvoraussetzung.
mit ihren globalen Abhängigkeiten in einem komponentenorientierten System durch Definition von lokalen Maßnahmen für Komponententypen und Verbinden von Instanzen der entsprechenden Komponententypen für jedes Paar von benachbarten Komponenten des Systems
mit der Eigenschaft, daß
die Verbindung durch die Angabe der zu verbindenden Ports und Parameter der benachbarten Komponenten spezifiziert wird,
wobei
- a) die zu verbindenden Parameter p1 und p2 durch eine eindeutige Kopie p ersetzt
werden,
wobei p in jeder Maßnahme, die für p1 oder p2 definiert ist, anstelle von p1 bzw. p2 eingesetzt wird, ebenso in jeder Menge von vorausgesetzten Werten für die Maßnahme, oder - b) dem Systemmodell eine in jedem Fall zu erfüllende Constraint hinzugefügt wird, die verlangt, daß die Werte von p1 und p2 gleich sind.
die Gültigkeit einer Maßnahme gleichzeitig in Abhängigkeit von verschiedenen vorgegebenen Wertekontexten berechnet wird,
wobei die Abhängigkeit der durch das System propagierten Parameterwerte von den verschiedenen Wertekontexten durch ein Reason Maintenance System verwaltet wird.
die Meßbarkeit oder Zugänglichkeit eines Parameters p in Abhängigkeit von vorausgesetzten Werten an Systemparametern, die im Systemmodell p benachbart sind,
durch die Definition einer lokalen Maßnahme festgelegt wird,
wobei, wenn die Meßbarkeit oder Zugänglichkeit eines Parameters von einer logischen Disjunktion von Wertekontexten bezüglich p benachbarter Parameter abhängt,
für jeden dieser Wertekontexte eine eigene lokale Maßnahme definiert wird.
die Meß- oder Zugänglichkeitskosten eines Parameters p
in Abhängigkeit von vorausgesetzten Werten an Systemparametern, die im Systemmodell p benachbart sind, berechnet werden,
wobei dann, wenn die Meß- oder Zugänglichkeitskosten eines Parameters von einer logischen Disjunktion von Wertekontexten von bezüglich p benachbarter Parameter abhängen, wobei die Kosten für jeden Wertekontext unterschiedlich sein dürfen, für jeden dieser Wertekontexte eine bewertete lokale Maßnahme definiert wird,
und dann, wenn eine bewertete Maßnahme in einem Wertekontext gültig ist, die Meß- oder Zugänglichkeitskosten des Parameters in diesem Wertekontext die Kosten dieser Maßnahmen sind.
mit einem unabhängig von den Kosten ausgerechneten Nutzwert und einer vorgegebenen Kosten- Nutzen-Heuristik
für mindestens einen Parameter ein Kosten-Nutzen-Verhältnis bestimmt wird.
mindestens einmal aus mehreren vorgegebenen Wertekontexten und einer vorgegebenen Parametermenge der Wertekontext gefunden wird, aus dem der Parameter resultiert, der die geringsten Meß- oder Zugänglichkeitskosten hat,
indem
aus einer Menge von vorgegebenen Wertekontexten, wobei die Werte sich auf beliebige Parameter des Systems beziehen, und
einer Menge von vorgegebenen Parametern
für jeden Wertekontext S und jeden Parameter p die Meß- oder Zugänglichkeitskosten von p in Abhängigkeit von S berechnet werden,
dadurch für S der Parameter p(S) bestimmt wird, der die geringsten Meß- oder Zugänglichkeitskosten in Abhängigkeit von S hat, und
dadurch der Wertekontext S ermittelt wird, für den die Meß- oder Zugänglichkeitskosten von p(S) minimal sind.
mindestens einmal
aus mehreren vorgegebenen Situationen und
einer vorgegebenen Parametermenge
die Situation bestimmt wird, aus der der Parameter resultiert, der die geringsten Meß- oder Zugänglichkeitskosten hat.
aus mehreren vorgegebenen Wertekontexten,
einer vorgegebenen Parametermenge und
einer gegebenen Kosten-Nutzen-Heuristik
derjenige Wertekontext bestimmt wird, aus dem der Parameter resultiert, der das beste Kosten- Nutzen-Verhältnis hat,
indem aus einer Menge von vorgegebenen Wertekontexten, wobei die Werte sich auf beliebige Parameter des Systems beziehen,
einer Menge von vorgegebenen Parametern und
einer Kosten-Nutzen-Heuristik
für jeden Wertekontext S und jeden Parameter p das Kosten-Nutzen-Verhältnis von p in Abhängigkeit von S berechnet wird,
dadurch für S der Parameter p(S) bestimmt wird, der das beste Kosten-Nutzen-Verhältnis in Abhängigkeit von S hat,
und dadurch der Wertekontext S ermittelt wird, für den das Kosten-Nutzen-Verhältnis von p(S) optimal ist.
mindestens einmal
aus mehreren vorgegebenen Wertekontexten,
einer vorgegebenen Parametermenge und
einer gegebenen Kosten-Nutzen-Heuristik
diejenige Situation bestimmt wird, aus der der Parameter resultiert, der das beste Kosten-Nutzen- Verhältnis hat,
wobei als Wertekontexte Situationen vorgegeben werden.
mindestens einmal die Möglichkeit bestimmt wird, ob
bei einem vorgegebenen Wertekontext, dessen Werte sich auf beliebige Parameter des Systems beziehen dürfen,
bestimmte Werte an einem Parameter auftreten können,
wobei die Möglichkeit, ob ein Wert an einem Parameter p in Abhängigkeit von vorausgesetzten Werten an Systemparametern, die im Systemmodell p benachbart sind, auftreten kann,
durch die Definition einer lokalen Wertbelegungsmaßnahme festgelegt wird
und, wenn die Möglichkeit, ob ein Wert an einem Parameter p auftreten kann, von einer logischen Disjunktion von Wertekontexten bezüglich p benachbarter Parameter abhängt,
für jeden dieser Wertekontexte eine lokale Wertbelegungsmaßnahme definiert wird.
mindestens einmal bei der Sicherheitsanalyse eines technischen Systems
für jeden Parameter p des technischen Systems und für alle seine kritischen Werte Wertbelegungsmaßnahmen definiert werden,
das Verfahren nach Anspruch 11 auf eine Menge von vorgegebenen Wertekontexten S angewendet wird und
für jeden Wertekontext S und jeden Parameter p bestimmt wird, ob kritische Werte an p anliegen können.
mindestens einmal die Möglichkeit bestimmt wird, ob
bei einem vorgegebenen Wertekontext, dessen Werte sich auf beliebige Parameter des Systems beziehen dürfen,
ein Parameter auf einen bestimmten Wert eingestellt werden kann,
wobei die Einstellbarkeit eines Wertes an einem Parameter p in Abhängigkeit von vorausgesetzten Werten an Systemparametern, die im Systemmodell p benachbart sind, durch die Definition einer lokalen Wertbelegungsmaßnahme festgelegt wird
und, wenn die Einstellbarkeit eines Parameters p von einer logischen Disjunktion von Wertekontexten bezüglich p benachbarter Parameter abhängt, für jeden dieser Wertekontexte eine lokale Wertbelegungsmaßnahme definiert wird.
mindestens einmal
bei einem vorgegebenen Wertekontext, dessen Werte sich auf beliebige Parameter des Systems beziehen dürfen,
die Einstellkosten eines Wertes an einem Parameter p bestimmt werden,
wobei die Einstellkosten dieses Wertes in Abhängigkeit von vorausgesetzten Werten an Systemparametern, die im Systemmodell dem Parameter p benachbart sind, durch die Definition einer bewerteten lokalen Wertbelegungsmaßnahme folgendermaßen festgelegt werden:
- a) wenn die Einstellkosten eines Wertes an einem Parameter p von einer logischen Disjunktion von Wertekontexten bezüglich p benachbarter Parameter abhängen (wobei die Kosten für jeden Wertekontext unterschiedlich sein dürfen), dann wird für jeden dieser Wertekontexte eine bewertete lokale Wertbelegungsmaßnahme definiert,
- b) ist eine bewertete Wertbelegungsmaßnahme in einem Wertekontext gültig, dann sind die Kosten dieser Wertbelegungsmaßnahme die Einstellkosten des Wertes an dem betreffenden Parameter in diesem Wertekontext.
mindestens einmal aus einer vorgegebenen Ausgangssituation die Einstellkosten einer anderen Situation bestimmt werden,
indem ausgehend von einer vorgegebenen Ausgangssituation A und einer vorgegebenen Zielsituation Z
für jeden freien Inputparameter p des Systems die Einstellkosten für den Wert, den der Parameter p in Z hat,
in Abhängigkeit von A berechnet werden
und aus dem daraus resultierenden Kostenvektor mit den Kosten aller freien Inputparameter p durch Anwendung einer Vektornorm die Einstellkosten von Z bestimmt werden.
- 1. aus einer vorgegebenen Ausgangssituation und
- 2. einer vorgegebenen Menge von Zielsituationen und
- 3. einer vorgegebenen zweidimensionalen Kostenausgleichsheuristik
- a) die Meß- und Zugänglichkeitskosten eines Parameters p in einer Situation Z, wenn sich das System in der Ausgangssituation A befindet, durch die vorgegebene zweidimensionale Kostenausgleichsheuristik definiert werden, wobei als Kosten die Einstellkosten von Z aus A und die Meß- und Zugänglichkeitskosten von p in Abhängigkeit von Z verwendet werden, und
- b) für jede vorgegebene Zielsituation Z und jeden Parameter p die Einstellkosten aus der
Ausgangssituation gemäß dem Verfahren nach Anspruch 15 berechnet werden,
dann gemäß dem Verfahren nach Anspruch 5 mit Z als Wertekontext die Meß- und Zugänglichkeitskosten von p in Abhängigkeit von Z berechnet werden,
dann mit der vorgegebenen Kostenausgleichsheuristik die Gesamtkosten der Meß- und Zugänglichkeit von p in Situation Z, wenn sich das System in Situation A befindet, berechnet werden
und diejenige Zielsituation Z ermittelt wird, aus der der Parameter resultiert, der die geringsten unter den eben errechneten Gesamtkosten hat.
- 1. aus einer vorgegebenen Ausgangssituation und
- 2. einem vorgegebenen Kandidatengenerierungsverfahren zur Berechnung von Nachfolgersituationen, beruhend auf einer Ordnungsrelation zwischen den Situationen, und
- 3. einer vorgegebenen zweidimensionalen Kostenausgleichsheuristik
aus der der Parameter resultiert, der die geringsten Meß- oder Zugänglichkeitskosten in S hat, wenn das System sich in der Ausgangssituation befindet,
wobei als Zielsituationen die Ausgangssituation und die durch die vorgegebene Kandidatengenerierungsheuristik berechneten Nachfolgersituationen verwendet werden.
- 1. aus einer vorgegebenen Ausgangssituation,
- 2. einem vorgegebenen Kandidatengenerierungsverfahren zur Berechnung von Nachfolgersituationen, beruhend auf einer Ordnungsrelation zwischen den Situationen,
- 3. einer vorgegebenen zweidimensionalen Kostenausgleichsheuristik und
- 4. einer vorgegebenen Kosten-Nutzen-Heuristik
aus der der Parameter resultiert, der das beste Kosten-Nutzen-Verhältnis in der Zielsituation hat,
wenn das System sich in der Ausgangssituation befindet,
wobei
- a) das Kosten-Nutzen-Verhältnis bzgl. einer vorgegebenen Kosten-Nutzen-Heuristik eines Parameters p in einer Situation Z, wenn sich das System in der Ausgangssituation A befindet, durch eine zweidimensionale Kostenausgleichsheuristik bestimmt wird, wobei als Kosten die Einstellkosten von Z aus A und das Kosten-Nutzen-Verhältnis bzgl. der vorgegebenen Kosten-Nutzen-Heuristik von p in Abhängigkeit von Z verwendet werden, und
- b) für jede vorgegebene Zielsituation Z und jeden Parameter p die Einstellkosten aus der
Ausgangssituation gemäß dem Verfahren nach Anspruch 15 berechnet werden,
dann gemäß dem Verfahren nach Anspruch 5 mit Z als Wertekontext das Kosten- Nutzen-Verhältnis bzgl. der vorgegebenen Kosten-Nutzen-Heuristik von p in Abhängigkeit von Z berechnet werden,
dann mit der vorgegebenen Kostenausgleichsheuristik die Gesamtbewertung des Kosten-Nutzen-Verhältnisses von p in Situation Z, wenn sich das System in Situation A befindet, berechnet wird, und
schließlich die Zielsituation Z ermittelt wird, aus der der Parameter resultiert, der die optimale unter den eben errechneten Gesamtbewertungen hat.
- 1. aus einer vorgegebenen Ausgangssituation,
- 2. einem vorgegebenen Kandidatengenerierungsverfahren zur Berechnung von Nachfolgersituationen, beruhend auf einer Ordnungsrelation zwischen den Situationen,
- 3. einer vorgegebenen zweidimensionalen Kostenausgleichsheuristik und
- 4. einer vorgegebenen Kosten-Nutzen-Heuristik
aus der der Parameter resultiert, der das beste Kosten-Nutzen-Verhältnis in der Situation S hat, wenn das System sich in der Ausgangssituation befindet, wobei
als Zielsituationen die Ausgangssituation und die durch die vorgegebene Kandidatengenerierungsheuristik berechneten Nachfolgersituationen verwendet werden.
- 1. das fokussierende Reason Maintenance System durch zwei verschiedene externe Foki für die getrennte Verwaltung der Abhängigkeiten der Parameterwerte von Wertekontexten von zwei verschiedenen Typen gesteuert wird,
- 2. der eine externe Fokus die permanenten Annahmemengen (genannt permanenter Fokus) und der andere externe Fokus die zurückziehbaren Annahmemengen (genannt zurückziehbarer Fokus) enthält,
- 3. eine Inferenzmaschine mit einem beliebigen Steuerungsmechanismus arbeitet, der die externen Foki kontrolliert,
- 4. das fokussierende Reason Maintenance System mit einem internen Fokus arbeitet, der alle logisch konjunktiven Verknüpfungen von Annahmemengen des permanenten Fokus mit Annahmemengen des zurückziehbaren Fokus enthält und der bei Veränderungen eines der externen Foki automatisch aktualisiert wird.
bei der automatischen Fehlersimulation und Diagnose statischer technischer Systeme mindestens einmal Berechnungen für verschiedene von der Inferenzmaschine gewählte Zeitpunkte wiederverwendet werden
und mindestens einmal das Reason Maintenance Systems auf die von der Inferenzmaschine gewählten Zeitpunkte fokussiert wird,
indem die Zeitpunkte als Situationen beschrieben werden und alle von der Inferenzmaschine ausgewählten Situationen in den permanenten Fokus gelegt werden.
mindestens einmal Berechnungen für verschiedene von der Inferenzmaschine gewählte Zeitpunkte wiederverwendet werden
und mindestens einmal das Reason Maintenance Systems auf die von der Inferenzmaschine gewählten Zeitpunkte fokussiert wird,
indem die Inferenzmaschine eine Registrierung verwendet, in der zu jedem zu betrachtenden Zeitpunkt die zugehörigen Situationen und die zugehörigen Zustandsmengen abgespeichert ist, und für jeden Zeitpunkt hintereinander die zugehörigen Situationen in den permanenten Fokus und die zugehörigen Zustandsmengen in den zurückziehbaren Fokus gelegt werden.
- 1. aus einer vorgegebenen Ausgangssituation,
- 2. einer vorgegebenen Menge von Zielsituationen und
- 3. einer vorgegebenen zweidimensionalen Kostenausgleichsheuristik
der die geringsten Meß- oder Zugänglichkeitskosten in der Zielsituation hat, wenn das System sich in der Ausgangssituation befindet,
indem das fokussierende Reason Maintenance System zur Wiederverwendung von Berechnungen für verschiedene von der Inferenzmaschine gewählte Zeitpunkte verwendet wird
und das Reason Maintenance System auf die von der Inferenzmaschine gewählten Zeitpunkte fokussiert wird.
- 1. aus einer vorgegebenen Ausgangssituation,
- 2. einem vorgegebenen Kandidatengenerierungsverfahren zur Berechnung von Nachfolgersituationen, beruhend auf einer Ordnungsrelation zwischen den Situationen, und
- 3. einer vorgegebenen zweidimensionalen Kostenausgleichsheuristik
der die geringsten Meß- oder Zugänglichkeitskosten in S hat, wenn das System sich in der Ausgangssituation befindet,
indem ein fokussierendes Reason Maintenance System nach einem der Verfahren der Ansprüche 23 oder 24 zur Wiederverwendung von Berechnungen für verschiedene von der Inferenzmaschine gewählte Zeitpunkte verwendet wird
und das Reason Maintenance System auf die von der Inferenzmaschine gewählten Zeitpunkte fokussiert wird.
- 1. aus einer vorgegebenen Ausgangssituation,
- 2. einer vorgegebenen Menge von Zielsituationen
- 3. einer vorgegebenen zweidimensionalen Kostenausgleichsheuristik und
- 4. einer vorgegebenen Kosten-Nutzen-Heuristik
der die geringsten Meß- oder Zugänglichkeitskosten in S hat, wenn das System sich in der Ausgangssituation befindet,
indem ein fokussierendes Reason Maintenance System nach einem der Verfahren der Ansprüche 23 oder 24 zur Wiederverwendung von Berechnungen für verschiedene von der Inferenzmaschine gewählte Zeitpunkte verwendet wird
und das Reason Maintenance System auf die von der Inferenzmaschine gewählten Zeitpunkte fokussiert wird.
- 1. aus einer vorgegebenen Ausgangssituation,
- 2. einem vorgegebenen Kandidatengenerierungsverfahren zur Berechnung von Nachfolgersituationen, beruhend auf einer Ordnungsrelation zwischen den Situationen, und
- 3. einer vorgegebenen zweidimensionalen Kostenausgleichsheuristik und
- 4. einer vorgegebenen Kosten-Nutzen-Heuristik
indem ein fokussierendes Reason Maintenance System nach einem der Verfahren der Ansprüche 23 oder 24 zur Wiederverwendung von Berechnungen für verschiedene von der Inferenzmaschine gewählte Zeitpunkte verwendet wird
und das Reason Maintenance System auf die von der Inferenzmaschine gewählten Zeitpunkte fokussiert wird.
das verwendete fokussierende Reason Maintenance System in seinem permanenten Fokus zur gleichen Zeit nur jeweils eine der Situationen enthält,
für die noch keine Meßwerte eingegeben worden sind,
und der permanente Fokus anfangs mit denjenigen Situationen belegt wird, für die bereits Meßwerte eingegeben worden sind, und
dann eine Iteration über die übrigen Situationen durchgeführt wird,
die daraus besteht, daß in jedem Iterationsschritt
- 1. die im letzten Iterationsschritt dem permanenten Fokus hinzugefügte Situation aus dem permanenten Fokus entfernt wird und
- 2. genau eine neue Situation dem permanenten Fokus hinzugefügt wird.
Schritt 1: Start mit der Diagnosemenge F, die nur die Diagnose enthält, daß alles in Ordnung ist, und einer Anfangssituation S. Erzeugung eines Ergebnisknotens mit Ausgabe F.
Schritt 2: Wenn F sicher genug ist, Abbruch des Verfahrens für diesen Zweig des Durchlaufs. Anderenfalls Anwendung eines Verfahrens, um aus S und einem vorgegebenen Kandidatengenerierungsverfahren zur Berechnung von Nachfolgersituationen beruhend auf einer Ordnungsrelation zwischen den Situationen und einer vorgegebenen zweidimensionalen Kostenausgleichsheuristik und einer vorgegebenen Kosten-Nutzen- Heuristik die Situation S' zu finden, aus der der Parameter resultiert, der das beste Kosten-Nutzen-Verhältnis in S' bezüglich F hat. Das Ergebnis sei der Modellparameter p und die Situation S'. Erzeugung eines Entscheidungsknotens für die Maßnahmen, in Situation S' zu gehen und p zu messen.
Schritt 3: Für jeden möglichen Wert x von p in S':
Berechnung der Auswirkungen von x und der daraus resultierenden Diagnosemenge F. Erzeugung eines Ergebnisknotens mit Ausgabe F. Weiter mit Schritt 2 (für jeden Wert x).
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