基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真

定性仿真是系统仿真技术中的重要研究和应用方向,同时也是人工智能技术的一个重要方面。近年来,随着现代计算机技术的日新月异,使得基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真研究和应用取得了显著进展。SDG模型能够表达复杂的因果关系,具有包容大规模潜在信息的能力,因此特别适合于过程系统危险评价(PHA)、危险识别与故障诊断。SDG模型结构简单,易于建立和修改。然而高质量的SDG模型必须采用经验数据和定量动态仿真检验和校正。采用SDG模型进行定性仿真的关键技术是高效双向推理“引擎”,由计算机软件自动完成。目前,在计算机辅助过程系统危险评价方面,SDG是最有效的方法;在过程系统故障诊断方面,其完备性较好,但诊断分辨率尚待提高。今后的研究应解决:定性仿真和定量仿真相结合;SDG自动建模;通用推理软件平台;大系统高分辨率故障诊断等问题。