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本研究以新一代飛機對機載軟件的高安全性和對預測與健康管理的需求為背景，針對實時嵌入式機載軟件的特點及其故障診斷與預測模型的復雜性，對基于軟件傳感器的采信信息源分類與獲取、故障診斷與預測方法進行研究，并在其中加入分層強化學習算法，本文的主要工作是將一個因子狀態(tài)，層次和模型的新型聯(lián)合，從而解決了兩個重要問題。第一，它顯示了模型如何可以不被因子狀態(tài)破壞而和層次結(jié)合。算法展示了自由模型學習下的最優(yōu)樣本復雜性；第二，我們的方法的聯(lián)合保留了基于模型學習的多項式樣本復雜性。最終，我們展示了第一個最優(yōu)樣本和計算復雜性的因子狀態(tài)強化學習算法，并將該算法應用到PHM故障診斷和預測系統(tǒng)中。
通過基于PHM的故障診斷系統(tǒng)的整體框架結(jié)構(gòu)，分別介紹了各個模塊的實現(xiàn)原理。將軟件傳感器應用于數(shù)據(jù)采集中，提高了數(shù)據(jù)采集的效率，很大程度上減少了數(shù)據(jù)損失率。在故障診斷模塊中，提出了基于日志的故障診斷系統(tǒng)框架，介紹了分層強化學習算法在故障診斷系統(tǒng)的實現(xiàn)，對系統(tǒng)工作流程進行了詳細的介紹。最終形成了DSHP分層強化學習的故障診斷的系統(tǒng)模型。并在bitflip域中對該分層強化學習算法進行測試，測試結(jié)果顯示DSHP是唯一在計算和樣例復雜度上為多項式增長的算法，將其應用與故障診斷模型中可以很好的完成故障診斷和識別。
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