ASP Diagnose Tool
asp-diag-tool
この研究は、プロジェクト H2020 826060 AI4DI - デジタル化産業のための人工知能の下で ECSEL JU によって支援されました。 AI4DI は、2019 年 5 月から 2022 年 4 月までの期間、「未来の ICT」プログラムに基づき、オーストリア連邦運輸イノベーション技術省 (BMVIT) から資金提供を受けています。詳細情報は https://iktderzukunft.at/en/ から取得できます。
定理ソルバー CLINGO 5.4.1 に基づく ASP モデル診断ツール。
「diagnose」は、CLNGO 5.4.1 として必要なライブラリをすべて含む実行可能ファイルです。このファイルは MAC OS 上でのみ実行可能です。 「diagnose_win.exe」は、CLNGO 5.4.1 を実行するためのすべてのライブラリを含む Windows システム用の実行可能ファイルです。
Python (python 3.6.15) スクリプトを呼び出して使用するには、 clingo (バージョン 5.4.1) のインストールが必要です。これは、環境ディレクトリ内の事前定義された提供ファイルに基づいて Conda 環境を作成することで実行できます。
cd environment
conda env create -f environment.yml
conda activate diagnose
ツールの Python インポートが必要な場合は、diagnostic.py クラスを使用して、関連する Python スクリプトにインポートできます。このクラスの引数「設定」ディクショナリは、main_diagnose.py にあります (オプションの引数を参照)。
| Argument | Argument | Description |
| ------ | ------ | ------ |
| --help | -h | show this help message and exit |
| --index | -i | index to identify actual call (E.g.: time, call counter, etc.) |
| --file | -f | load ASP model file |
| --path | -p | load ASP model directory path |
| --faultsize | -fault | size of faults to search |
| --hidediagoutput | -hidediag | hide diagnose output in terminal (no argument needed) |
| --output | -out | define output file name and path for CSV (overview result) and JSON (detailed results) / default path: actual directory and file name with date and time |
| --json | -j | JSON output file is written (no argument needed) |
| --csv | -c | CSV output file is written (no argument needed) |
| --answersets | -a | number of answer sets (0: all, 1: compute one answer set, 2: two answer sets, ... |
| --observation | -obs | add additional observation file to ground with ASP file (e.g.: example.pl) |
| --adapt | -adapt | adapt data (comment out all constraints ':- not no_ab(X)' |
| --strongfaults | -strongfaults | use argument to activate search for strong fault 'only' or 'without' constraints, if argument is not used strong faults constraints are not implemented. choices=["only", "without"] |
application/diagnose --index "0" --path data/asp_test_data --faultsize 3 --answersets 0 --output application/filename --json --csv --hidediagoutput --strongfaults "only"
python app/main_diagnose.py --index "*" --path data/asp_test_data --faultsize 3 --answersets 0 --output application/filename --json --csv --strongfaults "without"
python app/main_diagnose.py --index "1" --file testfile.pl --faultsize 3 --answersets 0 --output application/filename --json --csv
計算が完了したら、指定された出力 (--output) ファイル名とパスに基づいて、データを CSV (--csv) および JSON (--json) ファイルに保存できます。ツールが同じ出力ファイル名を使用してループ内で呼び出された場合、そのファイルは新しいデータで展開されます。これは、たとえば、時間依存システムで診断が実行され、タイムステップごとに診断が実行される場合に便利です。呼び出しを追跡するには、インデックス (--index) オプションを使用します。これにより、たとえば、相関タイムステップを追加してデータを識別することができます。 (例: 時間: 0.01 -> インデックス = 0.01、時間: 0.02 -> インデックス = 0.02、...)
CSV データ ファイルのヘッダー: "Index, Model,Time 0,Time 1,Time 2,Time 3,NoD 0,NoD 1,NoD 2,NoD 3,ASPDiagTime"
例えば：
Index,Model,Time 0,Time 1,NoD 0,NoD 1,ASPDiagTime
0,test_heater_circuit.pl,0.007652997970581055,0.009721755981445312,0,1,0.017589092254638672
1,test_heater_circuit.pl,0.007380962371826172,0.010998964309692383,0,0,0.018507003784179688
2,test_heater_circuit.pl,0.007673025131225586,0.0077838897705078125,0,0,0.015599727630615234
JSON ファイルには、ファイル名と詳細な診断結果の関連データが保存されます。
例えば：
[
{
"0": {
"test_heater_circuit.pl": [
{
"diag time": 0.007652997970581055,
"fault size": 0,
"diag found": 0,
"diag": [],
"observation": [
"val(int(tm),between(t_low, null),0)."
]
},
{
"diag time": 0.009721755981445312,
"fault size": 1,
"diag found": 1,
"diag": [
[
"ab(sw)"
]
],
"observation": [
"val(int(tm),between(t_low, null),0)."
]
}
]
}
},
{
"1": {
"test_heater_circuit.pl": [
{
"diag time": 0.007380962371826172,
"fault size": 0,
"diag found": 0,
"diag": [],
"observation": [
"val(int(tm),between(t_low, null),0).",
"val(int(tm),between(t_low, null),1)."
]
},
{
"diag time": 0.010998964309692383,
"fault size": 1,
"diag found": 0,
"diag": [],
"observation": [
"val(int(tm),between(t_low, null),0).",
"val(int(tm),between(t_low, null),1)."
]
}
]
}
},
{
"2": {
"test_heater_circuit.pl": [
{
"diag time": 0.007673025131225586,
"fault size": 0,
"diag found": 0,
"diag": [],
"observation": [
"val(int(tm),between(t_low, null),0).",
"val(int(tm),between(t_low, null),1).",
"val(int(tm),between(t_low, null),2)."
]
},
{
"diag time": 0.0077838897705078125,
"fault size": 1,
"diag found": 0,
"diag": [],
"observation": [
"val(int(tm),between(t_low, null),0).",
"val(int(tm),between(t_low, null),1).",
"val(int(tm),between(t_low, null),2)."
]
}
]
}
}
]
conda 環境を使用して、次のコマンドで関連 OS の実行可能ファイルをビルドします。
pyinstaller --onefile app/main_diagnose.py --name diagnose --distpath application/ --specpath application/ --hidden-import cffi
