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一种基于可预测元分析的故障诊断方法 基于可预测元元分析的故障诊断方法是技术领域的一种重要的诊断技术，也是现代计算机技术诊断的主要手段。故障诊断常常被赋予非常细致的故障独特性。由于故障表征的直接关联，一般而言，故障诊断方法需要考虑丰富的信息，计算量大，甚至容易出现诊断漏洞。 可预测元元分析作为一种有效的故障诊断技术，用于检测系统的状态，并实现故障的诊断。该方法基于可预测元（Predictive Element），通过分析系统在指定状态时可预测信号的变化，从而进行故障诊断。 可预测元元分析可以将系统分解为两个概念性组件，即基础单元（BPI）和可预测元（PE）。把任意给定输入信号作为基础单元输入，将输出信号分解为各个可预测元的模块，并将其视为连续的一系列状态改变。在可预测元的基础上，系统的参数建立端到端的变换关系，用以分析多元系统的行为，从而进行故障检测。 可预测元元分析能够更好地理解系统行为，进而能够更好地发现故障，一方面，可预测元可以将系统分解为多个子系统，有利于故障检测；另一方面，每个可预测元只对应一个行为，无需考量系统的每一个详细信息，因而提升效率。同时，该方法可以明确地表述系统的状态，将黑盒模型转变为白盒模型，更加清晰地表示故障的特征。 基于可预测元元分析的故障诊断方法具有故障定位准确，效率高以及诊断模型简单优势，因此得到了广泛应用，而且被广泛用于复杂计算机系统的故障诊断中。尽管把可预测元元分析和一般诊断方法相结合可能带来更好的诊断结果，但这一方法仍然为复杂系统的诊断提供了重要的支持。