摘要： 提出了一个将MBD (基于模型的诊断) 方法用于数字电路故障诊断的应用方案， 并对该方案所涉及的冲突集候选搜索算法、冲突识别策略以及碰集算法的选择等进行了讨论。， 以一个经典的数字电路故障诊断为例， 同时结合数字电路的一组故障观测数据， 对该数字电路发生的故障做了故障诊断实验。

　　0 引言

　　早期的数字电路故障诊断主要是依靠工程技术人员自己的丰富经验和理论知识， 并借助一些常规的工具来完成的。随着系统日趋复杂以及计算机的迅速发展， 人工测试方法越来越不适用，于是人们开始采用人工智能算法来进行数字电路故障诊断。目前， 数字电路故障诊断的方法有布尔差分、支持向量机、神经元网络、Petri网矩阵法、系统法等。实际上得到的应用还是以故障诊断系统为多， 即系统法。虽然系统法能够较好的诊断出电路的故障， 但它也存在许多缺点， 如： 经验知识的获得不容易、开发周期长、移植性差、不能诊断经验之外的故障。

　　因此， 为了克服系统法的上述缺点， 部分国外学者提出用MBD方法来开发故障诊断系统。本文就是将MBD应用于数字电路的故障诊断。MBD方法的优点是推理过程与系统模型分开容易模块化、移植性好、理论上能够诊断所有故障等。

　　1 MBD的基本理论简介

　　1987年， Reiter用一阶语言描述了MBD理论。

　　后来又进一步地发展和完善了其中的一些理论。

　　下面简单地介绍一下该理论中所用到的几个基本概念：

　　定义1.1 ： 一个待诊断系统是用一个三元组(SD， OBS， COMP) 来表示， 其中SD为系统的模型描述一阶语句， OBS为系统的观测值一阶语句， COMP为组成系统的元件*。

　　定义1.2 ： 给定两个元件集Cp和Cn， 定义D(Cp， Cn) 为析取式：

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