定性仿真综述

定性仿真产生之后，在理论上出现了百家争鸣的局面，研究者们根据自己的见解提出了各自的建模和仿真理论。目前，基本可分为三个理论派别，即模糊仿真方法、基于归纳学习的方法和朴素物理学方法。

模糊数学方法可以解决模型信息与测量数据的不确定性，所以在定性理论中一般用来作为一种描述手段。最初，系统的定性值是采用区间模糊数的行为来描述的，英国的Qiang Shen进一步将其发展到用凸模糊数来描述定性值[4]，在数据表示上前进了一大步。此后，又有人在其基础上引入了概率论，来度量生成的多个行为的可信度。当前的模糊定性理论，在模糊数表示方面都存在一大弱点，那就是系统真实值与模糊量空间的映射问题，即如何确定描述系统的模糊量。

归纳推理法是定性仿真的一个新方向，它起源于通用系统理论，主要利用其中的通用系统问题求解（General System Problem Solve）技术。输入尽可能多的行为，通过归纳学习的方式，构造系统的定性模型，进行仿真研究。归纳推理法最突出的优势在于它完全不需要对象系统的结构信息，不需要预先提供任何模型。但是，这种方法需要采集大量的数据并处理和维护；而且，由于现实条件的限制，不能保证归纳的完备性。

朴素物理方法在理论和应用上发展得最为成熟，它兴起于一些人工智能专家对朴素物理系统的定性推理研究。根据建立系统定性模型的方法，又可分为很多派别，比较有影响的有：Seely Brown和John de Kleer提出的基于摿鲾的概念的理论，K. D. Forbus 的定性过程理论，B.J.Kuipers基于约束的用定性微分方程描述的定性仿真理论等。

2 定性仿真的应用

现在，定性仿真技术与物理、化工、生态、生物、社会等学科相互渗透、结合，在系统监测、故障诊断、系统行为分析、解释以及预测等方面发挥着越来越大的作用。 国外文献报导较多而且应用取得成效比较明显的应用领域主要有：工程和工业过程；电子电路分析和故障诊断；医药和医疗诊断；社会经济领域。 下面有选择地按照应用领域介绍其中比较典型的项目。

2.1 工程和工业过程

这里工程指传统的工程领域及一些工程设备，如蒸馏塔、高压锅炉、汽轮机等人造设备；工业过程指一些连续系统，如机械制造、发酵、化工过程和电站等 。这方面的应用项目比较多见。

ARTIST是欧洲的ESPRIT 计划中的一个项目[5]，项目领导者是苏格兰的Heriot-Watt大学的Leitch.R，完成于1993年7月。此项目建立了定性动态模型，应用于过程监测与故障诊断。Leitch等人建立了一个基于定性微分方程(QDE)和模糊量空间的定性仿真器： Fusim, 现已应用在输配电网络和化工厂蒸馏塔的过程监控、分析、诊断上。

ESPRIT计划中另一应用定性推理的重要项目是：TIGER工程-汽轮机的监测、诊断系统[6]。现已应用在 Exxon化工厂的大型工业汽轮机以及Dassault航空中心的宇宙飞船辅助动力单元。系统应用定性仿真来预测汽轮机启动及负载改变时的可能行为。

2.2 电子电路分析和故障诊断

定性仿真的一个很重要的应用领域便是电子电路分析和故障诊断。定性推理的先驱人物de Kleer早在1976年便开发了使用定性知识研究电子线路的系统 LOCAL，即根据电路部件已测知的正常行为和错误行为，分析实际行为和预测行为的不一致之处，然后指出电路的故障点。这种思想后来发展成了基于模型的故障诊断理论(model-based diagnosis therory)。时至今日，由于定性推理和仿真技术的不断进步，该应用领域的发展前景更为广阔。