混合系统MBD建模与诊断策略比较

混合系统基于模型诊断建模问题研究(2008年)探讨的是在现代复杂系统中日益增长的需求，特别是在航天生态系统的背景下，如何有效地利用基于模型的诊断(MBD)技术来提高动态系统，尤其是混合系统的故障检测和诊断能力。混合系统，定义为包含连续生产过程和离散事件的动态系统，其复杂性使得传统的故障诊断方法显得不足，因此MBD作为一种智能诊断推理技术应运而生。 该论文的核心内容包括两种混合系统建模方法的介绍和比较。首先，它概述了MBD的基本原理，即通过监测系统的运行状态，识别与预设模型之间的偏差，形成故障假设，然后构建系统的数学模型。这种方法强调了模型在故障诊断中的关键作用，因为模型可以作为系统行为的抽象表示，帮助识别异常情况并预测可能的故障。 文中特别关注了混合键合图(Hybrid Bond Graph, HBG)这一建模工具，它是MBD应用于混合系统中的一个重要手段。混合键合图结合了连续系统和离散事件的特性，通过图形化的形式清晰地展示了系统的动态行为和交互关系，有助于理解和分析故障传播路径。 作者通过对航天生态系统的真实案例进行建模，深入解析了混合键合图的基本原理，证明了其在复杂系统故障诊断中的实用性。通过这种方法，系统不仅可以检测到故障，还能进行故障追踪，最终实现故障隔离和鉴别，这对于保障现代系统的可靠性与安全性至关重要。 这篇论文不仅提供了混合系统建模的理论基础，还通过实例展示了MBD技术在实际应用中的优势，为自动化控制领域的故障检测和诊断提供了新的解决方案。它的研究成果对于提升动态系统的故障管理能力，降低潜在风险，具有重要的理论和实践价值。