使用混合动态贝叶斯网监控复杂物理系统
人工智能
2013-01-07 v1
摘要
逆水煤气变换系统（RWGS）是一个复杂的物理系统，旨在从火星上的二氧化碳大气中产生氧气。如果被送往火星，它将在无人监督的情况下运行，因此需要一个可靠的自动化监控与控制系统。RWGS呈现出许多现实世界系统的典型挑战，包括：噪声和偏差传感器、非线性行为、在不同时间粒度上显现的效应，以及许多重要量的不可观测性。本文我们使用一个混合（离散/连续）动态贝叶斯网络（DBN）对RWGS进行建模，其中每个时间片的状态包含33个离散变量和184个连续变量。我们展示了如何通过模型上的概率推理来跟踪系统状态。我们讨论了如何处理RWGS带来的各种挑战，提供了一套可能在广泛应用中有用的技术。特别地，我们描述了一个使用数值积分技术处理非线性行为的通用框架，扩展了成功的无迹滤波。我们还展示了如何使用不动点计算来处理在不同时间尺度上发展的效应，特别是在缓慢变化过程中发生的快速变化。我们使用从RWGS收集的真实数据测试了我们的模型，证明了混合DBN用于监控复杂现实世界物理系统的可行性。
引用
@article{arxiv.1301.0582,
title = {Monitoring a Complez Physical System using a Hybrid Dynamic Bayes Net},
author = {Uri Lerner and Brooks Moses and Maricia Scott and Sheila McIlraith and Daphne Koller},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.0582},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Eighteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2002)