medito a logic based meta diagnosis...

MEDITOa logic‐based meta‐diagnosis tool

Nuno [email protected]

Yannick Pencolé[email protected]

Michel [email protected]

1. Can we trust model‐based diagnosis?

2. A theory of meta‐diagnosis

3. Some diagnostic system’s potential abnormalities

4. MEDITO: a logic‐based meta‐diagnosis tool

5. Meta‐diagnosing an Airbus Landing Gear Extraction and Retraction System (LGERS)

6. Conclusions

11/3/2011 2MEDITO: a logic‐based meta‐diagnosis tool

Can we trust model‐based diagnosis (MBD)?



Présentateur

Commentaires de présentation

Ce transparent sert à dire que: Le modèle est une représentation idéale du système réel Les observations sont également des interprétations (soit perception, soit abstraction)

Structure of information (Ψ)

Real system


Présentateur




Real system

SystemDescription (SD)

Definition (Believed System) A believedsystem is a pair (DS,COMPS) where:1. SD, the system description is a set offirst order sentences.2. COMPS, is a finite set of constantsrepresenting the real‐world systemphysical units to diagnose.


Présentateur




Real system


Observations(OBS)


Definition (Observations) The set ofobservations, OBS, is a set of finite firstorder sentences.


Présentateur




Real system


Observations(OBS)



Definition (Health state) Let Δ be a setof components considered abnormal.The health state of a believed system,σ(Δ,COMPS\ Δ), is:

/\ c €Δ Ab(c) /\ c €(COMPS\Δ) ¬Ab(c)


Présentateur




Real system


DiagnosticAlgorithm (A )

Observations(OBS)



Definition (Health state) Let Δ be a setof components considered abnormal.The health state of a believed system,σ(Δ,COMPS\ Δ), is:

/\ c €Δ Ab(c) /\ c €(COMPS\Δ) ¬Ab(c)

Definition (Diagnosis) A diagnosis D, forthe diagnostic problem (DS,COMPS,OBS)is the set of all diagnosis hypotheses σsuch that:

SD ∪ OBS ∪ σIs satisfiable.


Présentateur




Real system



Observations(OBS)



Real system



Observations(OBS)

PossibleAbnormalities


Real

M1desc: ¬Ab(M1) => (v(x) = (v(a) +1) * v(c))

M2desc: ¬Ab(M2) => (v(y) = v(b) * v(d))

M3desc: ¬Ab(M3) => (v(z) = v(c) * v(e))

A1desc: ¬Ab(A1) => (v(f) = v(x) + v(y))A2desc: ¬Ab(A2) => (v(g) = v(y) + v(z))

SD

Ob1: v(a) = 1 /\ v(b) = 2 /\

v(c)= 3 /\ v(d) = 4 /\ v(e) = 5 /\

v(f) = 11 /\ v(g) = 22

OBS

A : {A1} , {M3} , {M1,M2} , {A1,M2}


Présentateur


Il peut y avoir des erreurs dans le modèle qui sont difficiles à identifier.

A theory of meta‐diagnosis



Présentateur


Le méta-modèle exprime les propriétés recherchées dans le modèle. On est donc dans un monde formel.

Diagnostic System: (SD,COMPS,OBS,A)


Observations(OBS) System

Description (SD)



Présentateur






Description (SD)


Meta‐systemdescription(M‐SD)

Definition (Meta‐System Description)The meta‐system description is a pair(M‐SD,M‐COMPS) where:1. M‐SD, the meta‐system description, isa set of first order sentences.2. M‐COMPS, is a finite set of constantsrepresenting the meta‐components ofthe diagnostic system.


Présentateur






Description (SD)



Meta‐observations(M‐OBS)


Definition (Meta‐Observations)The set of meta‐observations, M‐OBS, isa finite set of first order sentences.


Présentateur






Description (SD)






Definition (Meta‐health state) Let Φ bea set of meta‐components consideredabnormal. The meta‐health state π(Φ,M‐COMPS\Φ) is the conjunction:

/\ mc € Φ M‐Ab(mc) /\ mc € (M‐COMPS\ Φ)¬M‐Ab(mc)


Présentateur






Description (SD)




Meta‐diagnosticAlgorithm (M‐A )



Definition (Meta‐health state) Let Φ bea set of meta‐components consideredabnormal. The meta‐health state π(Φ,M‐COMPS\Φ) is the conjunction:

/\ mc € Φ M‐Ab(mc) /\ mc € (M‐COMPS\ Φ)¬M‐Ab(mc)

Definition (Meta‐Diagnosis) A meta‐diagnosis, M‐D, for the meta‐diagnosticproblem (M‐SD,M‐COMPS,M‐OBS) is theset of all meta‐diagnosis hypotheses πsuch that:

M‐SD ∪M‐OBS ∪ πIs satisfiable.


Présentateur



Real

¬M‐Ab(M1desc) => [¬Ab(M1)=>(v(x)=(v(a)+1)*v(c))]

¬M‐Ab(M2desc) => [¬Ab(M2) => (v(y) = v(b) * v(d))]

¬M‐Ab(M3desc) => [¬Ab(M3) => (v(z) = v(c) * v(e))]

¬M‐Ab(A1desc) => [¬Ab(A1) => (v(f) = v(x) + v(y))]¬M‐Ab(A2desc) => [¬Ab(A2) => (v(g) = v(y) + v(z))]

M‐SD

v(a)=1 /\ v(b)=2 /\ v(c)= 3 /\ v(d)=4

/\ v(e)=5 /\ v(f)=11 /\ v(g)=22

¬Ab(M1) /\ ¬Ab(M2) /\ ¬Ab(M3) /\

¬Ab(A1) /\ Ab(A2)

M‐OBS

M‐A: {M1desc} , {M2desc} , {A1desc}


Présentateur


Hypotèse :on peut vérifier (au moins partiellement) l’état de santé des composants (par exemple des diagnostics retournés par le diagnostiqueur).

Information (Ψ)

SD

A

OBS

AOBS SD

Information (Ψ)

M‐SDM‐OBS

M-A

Meta‐DiagnosisDiagnosis

Diagnosis and Meta‐Diagnosis are semantically different, butsyntactically the same. Therefore, diagnostic‐worldtechniques, algorithms and tools can be directly used inmeta‐diagnosis.


Some diagnostic systems’ potential abnormalities



Présentateur


Diagnostic valide: lorsque l’ensemble de diagnostics contient le diag réel. True observation: lié au fait qu’un capteur a un modèle.


of observations (Tarski, 1936)

Definition (Truth): Let Ω be the set of allstructures and Ψ e Ω the structure of rawinformation about the reality. Theobservations OBS are an ontological truth iff‘

s€Mod(OBS) t€Ω: (s t)/\(t<‐>Ψ).E E U|

Présentateur







of system description (Tarski, 1936)Definition (truth): Let Ω be the set of allstructures and Ψ e Ω the structure of rawinformation about the reality. A believedsystem is an ontological truth iff, for allontologically true OBS,

s€Mod(OBSUSD) t€Ω: (s t)/\(t<->Ψ).E E U|

Présentateur



of diagnoses

Definition (validity): Let σreal be the believedsystem health state such that for everyc€COMPS, if c is the image of r€R, 1) if r isnormal, σreal => ¬Ab(c), and 2) if r isabnormal σreal => Ab(c).A diagnosis, D, is valid iff σreal€D.





of system description (Tarski, 1936)Definition (truth): Let Ω be the set of allstructures and Ψ e Ω the structure of rawinformation about the reality. A believedsystem is an ontological truth iff, for allontologically true OBS,

s€Mod(OBSUSD) t€Ω: (s t)/\(t<->Ψ).E E U|

Présentateur



Theorem: If (SD,COMPS) is an ontologically true believedsysyem, then for every diagnostic problem (SD,COMPS,OBS) with ontologically true observations, everydiagnosis D is valid.


Présentateur


Théorème prouvé (pour un résultat qui est accepté intuitivement).

MEDITO: a logic‐based meta‐diagnosis tool


GUI

Database Management

Tool

Database

Meta-diagnoser

Core Algorithms

Parsing Tool

Model Tool


Data injection


1

Data injection


1

Data injection

2


Data exploitation


Présentateur


Les modules qui sont utilisés à chaque fois s’affiche en orange. 1) On indique les propriétés auxquelles on s’intéresse (ces propriétés sont appelées user-input hypotheses) 2)

Data exploitation

1


Présentateur



Data exploitation

1Parsing of user‐input text SD and M‐OBS into java objects.

2


Présentateur



Data exploitation


2

Creation of CHOCO model depending on user‐input

hypotheses.(Choco Team, 2010)

3


Présentateur



Data exploitation


2



3

Running of Zhao and Ouyang diagnostic

algorithms using CHOCO for consistency checking.(Zhao & Ouyang, 2006)(Zhao & Ouyang, 2007)

4


Présentateur



Data exploitation


2



3

Running of Zhao and Ouyang diagnostic

algorithms using CHOCO for consistency checking.(Zhao & Ouyang, 2006)(Zhao & Ouyang, 2007)

4

5


Présentateur



Meta‐diagnosing an Airbus LGERS


Présentateur


LGERS: Landing gear extraction and retraction system (A380)

Side 1 Side 2

CPIOM Z

CPIOM Y

CPIOM X

CPIOM W

RDCB

RDCA

RDCC

RDCD

Sensors

NLG / WLG / BLGActuators

EPDC 1 EPDC 2


Présentateur


Droite et gauche sont des redondances. NLG : Nose Landing Gear W : Wing Landing Gear B: Body Landing Gear EPDC: Electrical Power Distribution Center (envoie une partie des signaux (hight) aux actuators, l’autre partie (les low signals) vient des RDC (Remote Data Concentrators) CPIOM: Core Processing Input and Output Modules (it is an on-board Computer) Ceci est déjà une représentation !

Warn

ings

Main

tenance

Com

ponen

ts


For confidentiality issues, thebelieved system (BS) in thisslide is not a perfect copy ofAirbus’ LGERS BS (roughly with6000 nodes)

Présentateur


On distingue la faute matérielle (CPIOM ..) et les soft qui est hébergé par le computer. On veut expliquer les warnings. Les flêches dashed représentent tout ce qui n’est pas sur la figure. Warnings et « Maintenance », ce sont les symptômes On fait the closed world hypothesis. Ceci est le monde Airbus.


For confidentiality issues, thesituations presented in thisslide, although representative,are not Airbus’ real‐lifesituations.

Présentateur


Scénario: LGERSCTL1FAULT : on a perdu tout le contrôle des actuators, à travers du side 1. C’est donc le side 2 qui va contrôler mais on veut savoir ce qui se passe sur le side 1. Ici, on cherche juste à diagnostiquer le modèle (pas le diagnostiqueur) Le mechanic fait son diagnostic: c’est le CPIOMW qui est Ab (en testant les composants) L’algo de diag pour le meta-diagnostic est correct et complet.

Situation 1

CMSLGERSCTL1+2FAULT =

LGERSCTL1FAULT =

LGERSCTL2FAULT =



T

T

T

Présentateur



Situation 1


LGERSCTL1FAULT =

LGERSCTL2FAULT =

Line mechanic



T

T

T

Présentateur



Situation 1


LGERSCTL1FAULT =

LGERSCTL2FAULT =

Line mechanic

Ab(CPIOMW)

¬Ab(CPIOMX)

¬Ab(CPIOMZ)

¬Ab(SoftCPIOMXCOM)



T

T

T

T

Présentateur



Situation 1


LGERSCTL1FAULT =

LGERSCTL2FAULT =

Situation 2

LOSSCOM1XtoW =

Line mechanic

Ab(CPIOMW)

¬Ab(CPIOMX)

¬Ab(CPIOMZ)

¬Ab(SoftCPIOMXCOM)



T

T

T

T

Présentateur




Présentateur


Le meta-diagnostic dit que cette formule est fausse. … car si Ab(CPIOM W) est dans les choux, la COM est aussi perdue !

Where SD‐sentence4 is:

Ab(CPIOMX) v Ab(SoftCPIOMXCOM) <=> [LossCOM1AFDXDataFromXtoW=T]


Présentateur





L/G CTL 1+2Fault

L/G CTL 1Fault

L/G CTL 2Fault

Loss of COM1 AFDX data from

CPIOM X to CPIOM W

AND

OR

Loss of CPIOM Y

Loss of CPIOM Z

OR

CPIOM X Fault

Soft. CPIOM X COM Fault

CPIOM Y Fault

CPIOM Z Fault

OR


Présentateur





L/G CTL 1+2Fault

L/G CTL 1Fault

L/G CTL 2Fault

Loss of COM1 AFDX data from

CPIOM X to CPIOM W

AND

OR

Loss of CPIOM Y

Loss of CPIOM Z

OR

CPIOM X Fault

Soft. CPIOM X COM Fault

CPIOM Y Fault

CPIOM Z Fault

OR


Engineers later determined that lack ofpreconditions Ab(CPIOMW) vAb(SoftCPIOMWCOM) explained theSD‐sentence 4 abnormality

Présentateur



Conclusions


1. The theory of meta‐diagnosis provides a formal frameworkfor detecting and isolating abnormalities in diagnosticsystems.

2. MEDITO provides empirical proof supporting meta‐diagnosisclaim that any sound and complete diagnostic algorithm canbe used to solve a meta‐diagnostic problem.

3. The usage of MEDITO for treating an Airbus problem supportsthe usage of meta‐diagnosis in real‐world problems.

4. Meta‐diagnosis inherits from diagnosis complexity problems.This is why we plan, in future works, on using classical Model‐Based Diagnosis complexity management techniques such ashierarchical approaches.


Thank you for your attention


[1] REITER R. (1987). A theory of diagnosis from firstprinciples. In Artificial Intelligence, 32(1).

[2] DE KLEER J. and WILLIAMS B. C. (1987).Diagnosing multiple faults. In Artificial Intelligence,32(1).

[3] DAVIS R. (1984). Diagnostic reasoning based onstructure and behavior. In Artificial Intelligence,24(1‐3).

[4] BELARD N., PENCOLÉ Y. and COMBACAU M.(2011). A Theory of Meta‐Diagnosis: ReasoningAbout Diagnostic Systems. In IJCAI‐11 22ndInternational Joint Conference on ArtificialIntelligence.

[5] BELARD N., PENCOLÉ Y. and COMBACAU M.(2010). Defining and exploring properties indiagnostic systems. In DX‐10 21st InternationalWorkshop on Principles of Diagnosis.

[6] TARSKI A. (1936). The concept of truth informalized languages. In Logic, Semantics,Metamathematics. Oxford : Oxford University Press.

[7] CHOCO Team (2010). CHOCO: an open sourcejava constraint programming library. Researchreport, Ecole des Mines de Nantes.

[8] ZHAO X. and OUYANG D. (2006). A method ofcombining se‐tree to compute all minimal hittingsets. Progress in Natural Science, 16.

[9] ZHAO X. and OUYANG D. (2007). Improvedalgorithms for deriving all minimal conflict sets inmodel‐based diagnosis. In Proc. of the 3rd ICIC,.


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