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On-the-fly Diagnosability Analysis of Labeled Petri Nets Using Minimal Explanations

机译：使用最少的解释对Petri网进行动态诊断性分析

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In this paper, an approach is developed for diagnosability analysis of discrete event systems (DESs) modeled by labeled Petri nets (LPNs). Our approach, which extends from the on-the-fly and incremental diagnosis technique, aims at improving the efficiency of diagnosability analysis by generating as less state space as possible. Thanks to the minimal explanation notion, our improved approach holds the existing advantages of on-the-fly technique, while generating less fault markings (FMs). In particular, when the system has many unobservable transitions/events, our approach can be more efficient with lower memory cost for diagnosability analysis.
机译：在本文中，开发了一种方法，用于通过标记Petri网（LPN）建模的离散事件系统（DES）的可诊断性。我们的方法是从动态和增量诊断技术扩展而来，旨在通过生成尽可能少的状态空间来提高可诊断性分析的效率。多亏了极少的解释概念，我们改进的方法保留了动态技术的现有优势，同时生成的故障标记（FM）更少。尤其是，当系统具有许多不可观察到的过渡/事件时，我们的方法可以以更低的内存成本进行更高效的诊断性分析。

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