基于时序逻辑规则的动态故障树紧缩马尔可夫链构建

本文研究的主题是"用时序和逻辑规则形成动态故障树的紧缩Markov链"，它在计算机科学特别是故障诊断和可靠性分析领域具有重要意义。传统的故障树分析方法可能需要枚举所有可能的时序状态，形成完整的Markov链，这在大型系统中可能导致状态空间过大，甚至面临组合爆炸的问题，即计算复杂度急剧增加。为解决这个问题，作者借鉴了静态故障树中的最小割集(Minimum Cut Set, MCS)概念，提出了一种紧凑的解决方案。 MCS思想旨在通过找出系统中最关键的路径或连接，来减少状态空间，保留那些对系统失效影响最大的状态组合。在这个过程中，作者利用二元决策图(Binary Decision Diagram, BDD)技术，首先构建出基于逻辑规则的动态系统的MCS。逻辑规则在这里扮演了核心角色，它们定义了动态逻辑门的行为和交互，使得MCS的提取更为精确。 接着，作者引入时序规则，这些规则描述了事件之间的先后顺序和条件依赖，使得从MCS到紧缩Markov链的转换更为高效。通过结合逻辑规则和时序关系，研究者可以确保即使在压缩过程中也不会丢失关键的信息，同时大大减少了分析的复杂性。 这项研究的实际应用案例表明，这种方法不仅有效避免了组合爆炸，而且能准确地捕捉到动态故障树的潜在失效模式，从而提高了系统故障诊断和可靠性的分析效率。研究团队由郑显举、谢志萍和罗航三位学者组成，他们分别在计算机软件与理论、计算机测控技术和故障诊断等领域有着丰富的经验和深入的研究。 这篇论文探讨了如何通过利用时序和逻辑规则优化动态故障树的故障分析过程，生成更为简洁且不失效率的紧缩Markov链模型，这对于大型复杂系统的故障预测和预防具有重要的实践价值。