【摘 要】
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离散事件系统（DES）是由一系列状态和事件组成的动态数学模型。随着通信和传感技术的快速发展,现代工业系统规模越来越大,系统在运行时难免会出现故障。为保证系统可靠性,控制工程师应设计一个能在正常范围内安全运行的系统,并在系统故障发生前,尽可能预测出即将发生的故障,以采取相应措施,对故障进行规避。因此,对DES发生故障前的预测问题的研究具有重要价值。随着计算机领域的快速发展,计算机集群式的算力得到大幅
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离散事件系统（DES）是由一系列状态和事件组成的动态数学模型。随着通信和传感技术的快速发展,现代工业系统规模越来越大,系统在运行时难免会出现故障。为保证系统可靠性,控制工程师应设计一个能在正常范围内安全运行的系统,并在系统故障发生前,尽可能预测出即将发生的故障,以采取相应措施,对故障进行规避。因此,对DES发生故障前的预测问题的研究具有重要价值。随着计算机领域的快速发展,计算机集群式的算力得到大幅增强,随机离散事件系统被提出,工业系统内大量离散事件的发生具有不确定性,事件在计算时带有概率属性。同时故障不再仅限于单一的错误事件,也可以是由多个事件组成的事件串。本文将随机离散事件系统的事件可观性延伸到分布式可观的框架中,研究其模式故障协同预测及其可靠性问题。对于将故障定义为模式故障的分布式随机离散事件系统（DSDES）的协同可预测性问题,通过构建协同预测器实现可以实现对DSDES模式故障的协同预测。首先根据DSDES的特性将模式故障协同可预测性的概念进行形式化定义,通过构造模式故障识别器来识别系统中发生的模式故障。根据模式故障识别器事件相对于分布式站点的可观性来构造模式故障协同预测器,证明了该模式故障协同预测器与DSDES的模式故障协同可预测性相等价的条件,并在此基础上得到一个具有多项式复杂度的算法,实现了对DSDES的模式故障预测。最后利用一个在工业控制方面的例子来实际应用本章所提出的算法。对于DSDES模式故障协同预测的可靠性问题,本文提出了DSDES的k-可靠模式故障协同可预测性。先给出其形式化定义,再根据上述构造的协同预测器,提出验证k-可靠模式故障协同可预测性的等价条件。最后,通过多项式复杂度的应用型算法,根据输入输出来判断是否系统是否具有6)-可靠模式故障协同可预测性。
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