基于G-KRA模型的物理系统建模过程解析

### 基于G - KRA模型的物理系统建模过程解析 #### 1. 模型推理研究现状与G - KRA模型引入 在基于模型的推理领域，主要的研究工作集中在物理系统的定性建模和定性推理范式上。一些方法利用结构和行为知识来支持诸如预测、诊断等多种任务，还有些研究者专注于基于功能和目标知识的定性推理理论。同时，为提高推理过程的有效性和效率，同一系统的多模型协作问题也日益受到关注。然而，这些方法未能深入研究所提出的方法与一般抽象理论之间的关系。 在此背景下，引入了基于KRA模型并对其进行扩展的G - KRA模型。该模型旨在展示如何在基于模型的诊断（MBD）中，利用各种知识对物理系统进行建模，并借助通用抽象理论自动生成同一系统的不同知识模型。期望通过在G - KRA框架内形式化物理系统在MBD中的建模过程，为探索更丰富、更完善的抽象类型以应用于MBD任务开辟道路。 #### 2. G - KRA模型在MBD知识建模中的应用 G - KRA模型的建模过程可分为两个相关阶段：基础建模和抽象建模。基础建模使用基础知识（结构和行为知识），基于某种本体和表示假设推导出系统的基础模型，相对简单直观；抽象建模则利用其他知识（如功能知识、目的论知识）自动为同一系统构建更抽象的模型。 ##### 2.1 通用KRA抽象模型定义 - **定义1**：初级感知P是一个五元组，P = (OBJ, ATT, FUNC, REL, OBS)。其中，OBJ包含在W中考虑的对象类型，ATT表示对象的属性类型，FUNC指定一组函数，REL是对象类型之间的一组关系。 - **定义2**：设P为初级感知，A为感知W的主体，Oa为数据库。A预定义了Oa中具有某些抽象类型的对象。A的抽象感知定义为P* = δa(P, Oa)，其中δa表示抽象感知映射。 - **定义3**：给定初级感知P、抽象对象数据库Oa和抽象感知映射δa，通用表示框架R*是一个四元组(P*, D*, L*, T*)。其中，P* = δa(P, Oa)是抽象感知，D*是数据库，L*表示一种语言，T*指定一个理论。 ##### 2.2 基础建模 初级感知可作为W的基础模型。首先要定义模型的本体，根据上述知识确定在模型中要表示的真实系统内容。同一世界的不同基础模型之间存在表示链接和本体链接。然后选择合适的结构和行为知识，在框架R内构建初级感知P，进而构建W的基础模型。 以液压系统诊断任务为例，该系统包含四种类型的组件：管道、阀门、三通节点和泵，同时将连接组件的端口（内部端口）或连接组件与环境的端口（外部端口）视为模型必须指定的实体。假设阀门状态已知（V1打开，V2关闭），容积泵PM1处于活动状态，输送恒定流量Fk。选择对液压系统进行定性行为表示。 构建图2中系统的基础模型如下： - OBJ = COMP ∪ {PORT}，COMP = {PUMP, PIPE, VALVE, THREE - WAY} - ATT = {ObjType: OBJ -> {pipe, pump, valve, three - way, port}, Direction: PORT -> {in, out}, THREE - WAY -> {2wayOut, 2wayIn}, Observable: PORT -> {yes, no}, State : VALVE -> {open, closed}} - FUNC = {Bpump : PUMP -> {ok, uf, of, lk}, Bpipe: PIPE -> {ok, lk}, Bvalve: VALVE -> {ok, so, sc}, Bthree - way: THREE - WAY -> {ok}} - REL’ = {port - of ⊆ PORT × COMP, connected ⊆ PORT × PORT} - OBS’ = {(PM1, P1, …, P6, V1, V2, TW1, TW2, t1, …, t13, t2’, …, t12), (ObjType(PM1) = pump, ObjType(P1) = pipe, …, ObjType(P6) = pipe, ObjType(V1) = valve, …, ObjType(TW1) = three - way, …, ObjType(t1) = port, …), (Direction(TW1) = 2wayOut, …, Direction(t1) = in, …), (Observable(t1) = yes, …), (State(V1) = open, State(V2) = closed), (port - of(t1, PM1), …), (connected(t2, t2’), …)} 以下是基础建模的流程图： ```mermaid graph TD; A[定义模型本体] --> B[确定表示内容]; B --> C[选择知识构建初级感知P]; C --> D[构建基础模型]; ``` ##### 2.3 抽象建模 在基础建模过程中感知到的两个或多个对象，从某些角度看可能具有相同的本质，因此可以将它们视为一个更抽象的对象。这是一个自动匹配过程，在此之前，必须根据某种主题知识手动构建抽象对象数据库，同时设计抽象映射以实现自动操作，从而生成适用于特定推理任务的更抽象模型。 #### 3. 抽象对象数据库与匹配过程 ##### 3.1 抽象对象数据库定义 使用Saitta和Zucker提出的框架R = (P, D, L, T)的概念来表示抽象对象。定义P为抽象对象感知，记为AOP，由于这里感知的不是特定系统而是一组抽象对象，因此不涉及观察OBS。还引入了一些假设对象表示来描述抽象对象的行为。框架R的其余部分将自动调整为AOD、AOL和AOT，形成与R含义不同的新框架AOR。 抽象对象感知AOP是一个四元组AOP = (A_OBJ, A_ATT, A_FUNC, A_REL)，各集合表示如下： - A_OBJ = {A_TYPEi|1 ≤ i ≤ N} - A_ATT = {A_Aj : A_TYPEj → Λj|1 ≤ j ≤ M} - A_FUNC = {A_fk : A_TYPEik × A_TYPEjk × ... → Ck|1 ≤ k ≤ S} - A_REL = {A_rh ⊆ A_TYPEih × A_TYPEjh |1 ≤ h ≤ R} 引入三种抽象功能对象：导管（conduit），使系统结构中从一点到另一点能够实现广义流（力、能量或信息等）；发生器（generator），使系统结构中从一点到另一点产生广义流；屏障（barrier），阻止系统结构中从一点到另一点