Fault Diagnosis for Large Petri Nets
George Jiroveanu · Ghent University Academic Bibliography (Ghent University) · 2006
Dit proefschift behandelt het ontwerpen van algoritmes voor foutdiagnose voor grote en complexe systemen die gemodelleerd worden als Petri-netten.De toestand van het systeem evolueert onder de invloed van gebeurtenissen.Een gebeurtenis in het systeem stemt overeen met de uitvoering van een transitie in het Petri-netmodel.De toestand van het Petri-netmodel wordt beschreven door het aantal tokens in de verschillende plaatsen in de netwerkgraaf.Een transitie kan uitgevoerd worden -en de corresponderende toestandsverandering is mogelijk -als de ingangsplaatsen van die transitie genoeg tokens bevatten.De evolutie van het systeem wordt extern waargenomen door sensoren die het uitvoeren van sommige transities detecteren.Sommige van de nietwaarneembare transities worden beschouwd als fouten (b.v.kortsluitingen in een transmissienet).Bedoeling van dit proefschrift is om algoritmes te ontwerpen die de waargenomen rij transities gebruiken om te bepalen of er al dan niet fouten optraden (met zekerheid opgetreden, of misschien opgetreden).Foutdiagnose gebeurt in twee stappen.Eerst wordt nagerekend welke rijen van opeenvolgende transities toegelaten zijn volgens het Petri-netmodel, voor een gekende begintoestand van het systeem, en zo dat de waargenomen transities overeenstemmen met de waarneembare transities in de gegenereerde rij.Dit kan bijvoorbeeld gerealiseerd worden door, vertrekkend uit de begintoestand van het systeem, alle mogelijke rijen transities te genereren, en die rijen te verwerpen welke niet overeenstemmen met de waargenomen transities.Nadien wordt nagekeken of alle toegelaten rijen, of sommige toegelaten rijen, transities bevatten die fouten voorstellen.Dit probleem is computationeel moeilijk op te lossen via een gecentraliseerde, monolithische berekeningsmethode wegens de exponentiële groei van de toestandsruimte van een groot Petri-net.In dit proefschrift tonen we aan dat volledige enumeratie kan vermeden worden door enkel die rijen transities te genereren die zeker moeten uitgevoerd worden om de waargenomen rij gebeurtenissen te verklaren.Dit verkleint de verzameling van minimale verklarende rijen aanzienlijk, en we tonen aan dat die verzameling volstaat om die fouten te detecteren die, gegeven een rij waarnemingen, zeker plaats hadden.