题目：DUCG立体因果建模、逻辑推理及诊断决策研究

在复杂系统的事故状态下，根据实时故障情境迅速、准确地在故障早期定位故障根源、预测故障发展，并有针对性地制定故障恢复和系统保护策略，可有效避免故障级联、降低故障损失。然而，现实应用中各种模糊性、随机性和时变性等不确定性因素无处不在，加上大量强非线性的复杂机理现象，这些问题往往难以用任何解析模型进行精确描述和近似；此外，知识的不精确性、样本数据的不充分性、监测信息的不完备性以及计算的高度复杂性等更是加大了故障诊断与决策分析的难度。

结合上述问题，本文探讨了时序因果模型、逻辑推理基础理论、复杂故障传播网络演化特征分析和节点影响力评价等相关研究的进展和不足。基于此，论文瞄准“时变性”和“不确定性”这两大关键主题，所有工作均围绕这两个主题并依托复杂系统诊断与决策应用背景开展。论文的主要贡献和研究成果如下：

首先，为满足复杂系统的动态、实时和高可靠性的故障诊断需求，克服动态不确定因果图（Dynamic Uncertain Causality Graph, DUCG）及其它概率图模型的局限，本着严谨且实用的目标对DUCG进行了时序因果建模与推理理论扩充，构建了一套完整的新理论模型——立体DUCG（Cubic DUCG），真正采用动态手段处理动态问题：“逐步生长”的立体因果建模取消了时序模型中惯用的Markov假设限制，以穿越任意多时间片的因果连接准确地表达和拟合动态系统下故障的产生、演变和发展规律；以自然流畅的方式刻画和处理复杂动态负反馈问题；推理基于实时故障状态下的完整立体因果关系，而非条件独立性假设下的静态时间片累加方式，推理算法更严谨、更可靠；构建了因果约简、重合转换、逻辑吸收等方法以降低模型和推理的复杂性。

其次，为实现多赋值情况下不确定性知识的简洁表达及不完备信息下精确、高效的概率推理，本文进行了DUCG下权重逻辑推理（Weighted Logical Inference, WLI）算法及其数理基础的系统化研究。WLI采用权重系数的代数运算与因果事件的逻辑运算相融并存的运算方式，在信息的不完全性和命题真值空间的高维性等方面均突破了经典数理逻辑。为使其理论基础更为坚实，本文进行了WLI的规范化定义、推理算法补充、运算性质探析，就理论相容性和自洽性开展了详细论证，并给出了逻辑推理效率提升的事件级早期逻辑吸收策略。WLI可确保变量状态概率的自动归一性和链式推理的自我依赖性，算法分析及真实系统下的故障诊断实验结果表明其高效、准确、较少依赖于参数精确性和数据完备性等特征。

再次，为在系统实时运行中有效介入故障控制与系统恢复策略，本文提出了一种动态故障传播风险评估与适应性决策方法。利用诊断推理所得故障因果演化模型，结合不确定性推理及预测手段，开展复杂故障传播行为特征分析，通过测度网络中结构负载分布和节点因果影响的动态性和非同质性来识别关键故障传播节点，从而构建故障控制的最佳视角，形成适应时变性故障情境的最优化故障干预等决策依据。结合仿真网络环境及真实系统数据，综合评估了理论有效性和算法性能。

最后，本文结合1）数学算例、2）眩晕医疗诊断、3）复杂工业系统故障诊断与决策、4）核电模拟机平台上的动态故障诊断四个角度，以实证分析手段全方位地对所构建的动态因果建模、逻辑推理与诊断决策等理论方法进行了应用研究、实验验证和理论比较，并就数据缺乏、知识不完整、不精确等不确定性因素评价了理论正确性、鲁棒性及计算效率等综合性能。其中，本文构建了眩晕疾病医疗诊断模型并做了临床病例验证，研究了BPPV子型区分意义下的区分诊断推理算法和眩晕跌倒风险事件预测方法；开展了发电机系统故障因果建模及实时数据下的诊断推理与决策分析实验；基于核电站二回路系统诊断模型和模拟机实时故障数据，检验了Cubic DUCG建模及动态推理算法的有效性，特别其是对动态负反馈回路等复杂因果关系的表达与推理求解能力。