发明创造名称：一种基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法
外观设计名称：
决定号：184865
决定日：2019-07-24
委内编号：1F237108
优先权日：
申请（专利）号：201510312479.7
申请日：2015-06-09
复审请求人：中国科学院合肥物质科学研究院
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：陈存敬
合议组组长：康红艳
参审员：闫周
国际分类号：F04B51/00(2006.01);G06F19/00(2011.01)
外观设计分类号：
法律依据：专利法第22条第3款
决定要点：如果一项权利要求所要求保护的技术方案与最接近的现有技术存在区别技术特征，但该区别技术特征被另一现有技术文件公开，并且上述区别技术特征的应用也没有产生预料不到的技术效果，则该权利要求所要求保护的技术方案不具备创造性。
全文：
本复审请求审查决定涉及申请号为201510312479.7，名称为“一种基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法”的发明专利申请（下称“本申请”）。本申请的申请人为中国科学院合肥物质科学研究院，申请日为2015年06月09日，公开日为2015年09月02日。
经实质审查，国家知识产权局原审查部门于2017年08月01日发出驳回决定，驳回了本申请，其理由是：权利要求1不具备专利法第22条第3款规定的创造性。驳回决定所依据的文本为：申请日2015年06月09日提交的说明书第1-68段（即第1-5页）、说明书附图图1-4（即第1-3页）、说明书摘要、摘要附图以及2017年04月18日提交的权利要求第1项。驳回决定中引用了如下对比文件：
对比文件1：“基于多层流模型和故障树的可靠性分析方法研究”，陈强等，《原子能科学技术》，第48卷增刊，第399-404页，2014年10月，公开日为：2014年10月31日；
对比文件2：“基于故障树最小割集的故障诊断方法研究”，朱大奇等，《数据采集与处理》，第17卷第3期，第341-344页，2002年9月，公开日为：2002年09月30日。
驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法，其特征在于，该方法同时具有直观性强、可读性好、易于检查维护和可量化、求解简单等特点，克服了传统基于多层流模型方法的警报分析故障诊断方法中阈值对诊断结果的影响，并具有可以同时识别单一部件和部件组合故障源的特点，从而提高了故障诊断的准确性，加快了故障诊断的速度，该方法实现步骤如下：
步骤(1)、建立系统的多层流模型；
步骤(2)、建立步骤(1)中的系统多层流模型的各个功能状态的因果子树；
步骤(3)、根据系统的实际故障表征，修正并简化步骤(2)中各个功能状态的因果子树，再建立系统的证据故障树；
步骤(4)、根据步骤(3)中获得的系统的证据故障树，求解系统的最小割集；
步骤(5)、根据步骤(4)中求得的系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表；
步骤(6)、根据步骤(5)中获得的部件或部件组合的混合排序列表依序对系统中的对应部件或部件组合进行故障诊断，从而达到减少经济投入和时间开销，提高系统故障诊断效率的目标；
所述步骤(3)中建立系统的证据故障树的方法如下：
1)选取系统中某一功能状态的因果子树模型，将其分支中用到的其他功能状态以其对应的因果子树分别代入并展开；
2)在代入并展开因果子树的过程中，如存在重复事件，需要截断该支的树形结构，从而消除逻辑环路，最终生成某一功能状态的完整因果树；
3)依次选取系统中所有需要处理的功能状态的因果子树模型，重复步骤1)-2)若干次，直到为所有功能状态都生成了完整因果树；
4)通过“与”门组合步骤3)中生成的所有完整因果树模型，形成系统的证据故障树；
所述步骤(5)中通过系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表的方法如下：
(A)根据获得的系统的最小割集分别计算各个割集的百分比重要度；
(B)根据获得的系统的最小割集分别计算所有割集中基本事件的FV重要度；
(C)根据步骤(A)和步骤(B)中获得的重要度信息，获得部件或部件组合的混合排序列表；
该基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法应用多层流模型和故障树最小割集方法对系统进行故障诊断，解决了单纯的通过故障树建模的方法中模型庞大复杂，不易理解、维护等缺点，因为多层流模型是一种系统功能模型且服从守恒原理，具有直观性强、可读性好、易于检查维护等特点；同时又解决了传统多层流模型不易量化、计算复杂的难点；
该基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法运用故障树中的最小割集和重要度等技术手段，对多层流模型进行定量分析，从而提高故障诊断的针对性，有效解决了警报分析法中阈值对诊断结果的影响；
该基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法通过对最小割集和基本事件重要度混合排序的方法可同时对造成故障状态的部件和/或部件组合进行识别，解决了现有故障诊断方法中仅能对单一故障源进行识别的问题，在故障链断裂的情况下也能快速对系统进行故障诊断，提高了故障诊断的准确性。”
驳回决定认为：权利要求1相对于对比文件1的区别特征为：一种故障诊断分析方法，步骤(6)、对系统中的对应部件或部件组合进行故障诊断，从而达到减少经济投入和时间开销，提高系统故障诊断效率的目标；所述步骤(3)中建立系统的证据故障树的方法如下：1)选取系统中某一功能状态的因果子树模型，将其分支中用到的其他功能状态以其对应的因果子树分别代入并展开；2)在代入并展开因果子树的过程中，如存在重复事件，需要截断该支的树形结构，从而消除逻辑环路，最终生成某一功能状态的完整因果树；3)依次选取系统中所有需要处理的功能状态的因果子树模型，重复步骤1)-2)若干次，直到为所有功能状态都生成了完整因果树；4)通过“与”门组合步骤3)中生成的所有完整因果树模型，形成系统的证据故障树；所述步骤(5)中通过系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表的方法如下：(A)根据获得的系统的最小割集分别计算各个割集的百分比重要度；(B)根据获得的系统的最小割集分别计算所有割集中基本事件的FV重要度；(C)根据步骤(A)和步骤(B)中获得的重要度信息，获得部件或部件组合的混合排序列表；该方法同时具有直观性强、可读性好、易于检查维护和可量化、求解简单等特点，克服了传统基于多层流模型方法的警报分析故障诊断方法中阈值对诊断结果的影响，并具有可以同时识别单一部件和部件组合故障源的特点，从而提高了故障诊断的准确性，加快了故障诊断的速度；该基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法应用多层流模型和故障树最小割集方法对系统进行故障诊断，解决了单纯的通过故障树建模的方法中模型庞大复杂，不易理解、维护等缺点，因为多层流模型是一种系统功能模型且服从守恒原理，具有直观性强、可读性好、易于检查维护等特点；同时又解决了传统多层流模型不易量化、计算复杂的难点；该基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法运用故障树中的最小割集和重要度等技术手段，对多层流模型进行定量分析，从而提高故障诊断的针对性，有效解决了警报分析法中阈值对诊断结果的影响；该基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法通过对最小割集和基本事件重要度混合排序的方法可同时对造成故障状态的部件和/或部件组合进行识别，解决了现有故障诊断方法中仅能对单一故障源进行识别的问题，在故障链断裂的情况下也能快速对系统进行故障诊断，提高了故障诊断的准确性。基于上述区别技术特征，本申请实际所要解决的技术问题是获得最小割集，减少经济投入和时间开销，提高系统故障诊断效率，建立证据故障树。而对比文件2已经公开了部分区别技术特征，而且其在对比文件2中所起的作用也是获得最小割集，减少经济投入和时间开销，提高系统故障诊断效率。因此，对比文件2给出了将上述区别技术特征应用于对比文件1以实现其目的的启示。而对本领域技术人员来说，建立系统的证据故障树采用1）-4）是本领域技术人员设计最小割集的常用技术手段，且这种基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法应用多层流模型和故障树最小割集方法对系统进行故障诊断的方法所获得的提高故障诊断的准确性、计算简单等技术特征和技术效果都是可以预料的。因此，在对比文件1的基础上结合对比文件2和上述常用技术手段得到该权利要求所要求保护的技术方案对本领域技术人员来说是显而易见的。因此，权利要求1不具有突出的实质性特点，不具备创造性。
申请人（下称“复审请求人”）对上述驳回决定不服，于2017年11月08日向国家知识产权局提出了复审请求，未对申请文件进行修改。复审请求人认为：（1）本申请减少诊断过程中经济投入和时间开销的核心技术并不在于通过最小割集重要度排序技术来实现，而在于提出的模块化诊断技术，即建立各系统功能状态的因果子树，包括正常、高、低三个状态；一旦检测器监测到功能异常状态，与故障相关的因果子树，即与系统监测到的异常状态相符因果子树联立，与故障无关的因果子树则不在诊断范围内。通过这种方式可以较大程度缩减诊断所需的模型规模，从而提高了诊断效率。对比文件1所提多层流模型和故障树模型的转换规则，本质上是实现多层流模型和故障树模型的互译，从而实现多层流模型的定量分析，在诊断效率上并没有提高。而对比文件2给出的基于最小割集的故障树诊断技术也没有在根本上提高诊断效率。基于以上分析，现有的多层流模型与故障树模型都无法实现模块化诊断；（2）本申请在将系统抽象成功能组成的基础上，针对每一个功能模块建立因果子树，以显示该功能模块和其他模块之间的因果关系。根据这些因果关系来选择与所检测到的故障相关的因果子树进行联立，从而生成证据故障树。一旦发生功能不健全或状态异常的情况，可根据事先建立的因果树模型快速追溯异常状态产生的原因，提高故障诊断效率。在这个过程中，多层流模型是现象，而系统功能是本质。仅仅将模块化诊断技术直接与多层流模型相结合也不能达到提高诊断效率的目的，必须将模块化诊断技术作用在系统功能上（即本申请方法），更不用说将基于故障树最小割集重要度排序的故障诊断方法与多层流模型相结合来达到提高诊断效率的目的。因此，将对比文件2与对比文件1进行简单的结合是达不到本申请效果的。
经形式审查合格，国家知识产权局于2017年12月01日依法受理了该复审请求，并将其转送至原审查部门进行前置审查。
原审查部门在前置审查意见书中认为，对比文件1公开了该安全注入系统可靠性分析方法，该方法包括实现的步骤与本申请权利要求1中的各个步骤相同，但没有公开步骤（3）中建立故障树的具体方法和步骤（5）中通过系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表的方法，而对本领域技术人员来说，建立系统的证据故障树采用权利要求1中的步骤1)-4)形成系统的证据故障树是本领域技术人员建立证据故障树的常用技术手段，而且，对比文件2公开了基于故障树最小割集的故障诊断方法，其作用也是获得最小割集，减少经济投入和时间开销，提高系统故障诊断效率。因此，对比文件2给出了将上述区别技术特征应用于对比文件1以实现其目的的启示。因此，在对比文件1的基础上结合对比文件2和本领域的公知常识得到权利要求1要求保护的技术方案对本领域技术人员来说是显而易见的，权利要求1不具备创造性。因而坚持驳回决定。
随后，国家知识产权局成立合议组对本案进行审理。
合议组于2018年09月17日向复审请求人发出复审通知书，指出：权利要求1中的特征“该方法同时具有直观性强、可读性好、易于检查维护和可量化、求解简单等特点，克服了传统基于多层流模型方法的警报分析故障诊断方法中阈值对诊断结果的影响，并具有可以同时识别单一部件和部件组合故障源的特点，从而提高了故障诊断的准确性，加快了故障诊断的速度”和“该基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法应用多层流模型和故障树最小割集方法对系统进行故障诊断，解决了单纯的通过故障树建模的方法中模型庞大复杂，不易理解、维护等缺点，因为多层流模型是一种系统功能模型且服从守恒原理，具有直观性强、可读性好、易于检查维护等特点；同时又解决了传统多层流模型不易量化、计算复杂的难点；该基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法运用故障树中的最小割集和重要度等技术手段，对多层流模型进行定量分析，从而提高故障诊断的针对性，有效解决了警报分析法中阈值对诊断结果的影响；该基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法通过对最小割集和基本事件重要度混合排序的方法可同时对造成故障状态的部件和/或部件组合进行识别，解决了现有故障诊断方法中仅能对单一故障源进行识别的问题，在故障链断裂的情况下也能快速对系统进行故障诊断，提高了故障诊断的准确性”均是对其请求保护方法的工作原理或技术效果的描述，这些特征均由该方法所包括的具体步骤体现或者产生，并不能使得该方法区别于不包含这些特征的技术方案，因此，这些特征不能对权利要求1请求保护的技术方案产生限定作用。在此基础上，本申请权利要求1与对比文件1的区别特征在于：所述步骤(5)中通过系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表的方法如下：(A)根据获得的系统的最小割集分别计算各个割集的百分比重要度；(B)根据获得的系统的最小割集分别计算所有割集中基本事件的FV重要度；(C)根据步骤(A)和步骤(B)中获得的重要度信息，获得部件或部件组合的混合排序列表。因此，本申请实际解决的技术问题是：为故障源搜寻提供具体可行的测试步骤，从而减少故障诊断的工作量、提高工作效率。但是，对比文件2已经公开了上述区别特征，而且其在对比文件2中所起的作用也是为故障源搜寻提供具体可行的测试步骤，从而减少故障诊断的工作量、提高工作效率。因此，对比文件2给出了将上述区别特征应用于对比文件1以实现其目的的启示。因此，权利要求1不具备专利法第22条第3款规定的创造性。针对复审请求人陈述的意见，合议组指出：复审请求人所强调的本申请的核心技术中“建立各系统功能状态的因果子树”已经被对比文件1公开，对比文件1所公开的方法并不是“多层流模型和故障树模型的互译”，而是和本申请一样，在多层流模型的基础上运用了故障树分析法，实现了对应功能状态的因果子树并以此针对性诊断故障，因此提高了诊断效率。由于复审请求人所认为的本申请权利要求1技术方案中的核心技术已经被对比文件1公开，因此所确定的“本申请实际解决的技术问题”与复审请求人所强调的核心技术不同，在这种情况下，对比文件2给出了利用上述区别特征可以提高诊断效率的技术启示，因此本领域技术人员在对比文件1的基础上结合对比文件2可显而易见地得到权利要求1的技术方案，权利要求1不具备创造性。
复审请求人于2018年10月30日提交了意见陈述书，并修改了权利要求书，删除了复审通知书中指出的对权利要求1保护范围不产生限定作用的特征，并根据说明书的内容在权利要求1中补入特征“针对供储水系统，该系统由泵、水箱及相关管道组成，泵抽水输至水箱，该系统存在如下故障模式：B1：电动泵运行故障；B2：水箱泄露；B3：管道堵塞；假设传感器在某时刻检测到如下故障信号：电动泵低流量（即F2低）；管道低流量（即F4低）；由此建立系统的证据故障树，求解该证据故障树，并计算所有割集与基本事件的重要度排序，其中重要度最高的项为B3P34′B1，经过分析可知，在功能单元F3显示正常的情况，基本故障Bl及B3发生的可能性最大”。复审请求人认为：①本申请步骤（2）中的多层流模型各个功能状态的因果子树包括正常状态和异常状态，其中异常状态又可分异常高状态，异常低状态；②本申请步骤（3）中的“实际故障表征”是指实际所监测系统所监测到的系统异常征兆。“修正并简化步骤（2）中各功能状态的因果子数，再建立系统的证据故障树”只指联立步骤（2）中所建立的，与征兆相关的因果子树，通过逻辑断环等手段，建立基于该征兆的证据故障树；③由于对比文件1中所给案例并没有提出故障征兆。因此，无法根据所给故障征兆判断故障源头。但是，按照本申请中的转换规则，假设对比文件1中的So1功能模块出现H征兆，可构建So1H状态的证据树；④本申请的故障诊断方法减少诊断过程中经济投入和时间开销的核心技术并不在于通过最小割集重要度排序技术来实现，而在于本申请中提出的模块化诊断技术。对比文件1所提多层流模型和故障树模型的转换规则，本质上是实现多层流模型和故障树模型的互译，从而实现多层流模型的定量分析，在诊断效率上并没有提高，而对比文件2给出的基于最小割集的故障树诊断技术也没有在根本上提高诊断效率。基于以上分析，现有的多层流模型与故障树模型都无法实现模块化诊断。将对比文件2与对比文件1进行简单的结合是达不到本申请效果的；⑤证据故障树是由本申请所提出的概念，其顶事件是由系统所监测出来的系统异常状态，证据故障树规模涉及与证据（系统所监测的异常状态）存在因果关系的功能状态。将表示系统各级征兆组合成为证据故障树的过程中，会存在大量的逻辑环路，需要根据实际情况判断该功能状态是始发状态还是导入状态，从而判断删除哪条分支，切断逻辑环路。该部分存在技术难点，并不是本领域的公知技术。⑥本申请所要解决的技术问题是解决复杂系统可靠性诊断过程中出现的不规范、不精确的问题。为解决上述目标所依赖的是本申请所保护的技术要点，即根据异常检测参数所在的功能模块快速实现诊断溯源，提出一种可读性好、快速求解的模块化诊断方法。
合议组于2019年02月22日向复审请求人发出复审通知书，指出：1.复审请求人在权利要求1中补入的特征导致权利要求1请求保护的技术方案不清楚，不符合专利法第26条第4款的规定。合议组认为复审请求人只能删除上述补入的特征，并在此基础上对权利要求1给出创造性意见；2.权利要求1相对于对比文件1和2的结合不具备专利法第22条第3款规定的创造性；3.针对复审请求人陈述的意见，合议组认为，①本申请原说明书和权利要求书中仅记载了“功能状态”、“非正常状态”（即异常状态）、“故障状态”（即异常状态），并未记载“异常状态又可分异常高状态，异常低状态”，也未针对各个功能状态如何建立因果子树进行任何说明。因此，复审请求人以此说明本申请权利要求1具备创造性的理由不能成立；②本申请原说明书和权利要求书中并未记载“实际故障表征”是指实际所监测系统所监测到的系统异常征兆，权利要求1的步骤（3）中建立系统的证据故障树的过程中也并未与“异常征兆”相关联；③根据本申请原说明书和权利要求书的记载，本申请也未说明“存在功能异常征兆和功能正常状态相连接的情况”，权利要求1请求保护的系统故障诊断方法也未对此进行任何限定。即使如复审请求人按照该意见陈述书中所陈述的规则建立对比文件1中So1H状态的故障树，其和对比文件1的图3所示的So1故障状态的因果子树相同；④复审请求人所强调的本申请的核心技术在于模块化诊断技术，但是，对比文件1的图3所示的故障树同样是模块化诊断技术，其同样将系统监测到的异常状态与相符的因果子树相关联，与故障无关的因果子树则不在诊断范围内。审查意见中所确定的“本申请实际解决的技术问题”是基于本申请权利要求1和对比文件1的区别特征确定的，由于区别特征为步骤（5），并不涉及复审请求人所强调的各个功能状态的因果子树以及证据故障树的建立，因此与本申请在申请文件中所强调的“要解决的技术问题”不同；⑤无论是否提出“证据故障树”这个具体概念，由对比文件1的转换规则所得到的故障树和根据本申请权利要求1中的步骤所得到的故障树是一致的，对比文件1中的故障树同样存在对逻辑环路的切断问题，例如G10、G12、G14、Bal3等均存在对分支删除或切断逻辑环路的问题，这些都和本申请是一致的；⑥对比文件1同样利用了多层流模型和故障树分析法，将异常检测参数所在的功能模块进行针对性诊断，从而快速实现诊断溯源，因此，复审请求人所强调的核心技术已经被对比文件1公开。复审请求人陈述的理由不具有说服力，合议组不予接受。
复审请求人于2019年04月08日提交了意见陈述书，并修改了权利要求书，在前次修改所补入的特征中加入“图4”以克服复审通知书所指出的权利要求1不清楚的问题，并根据说明书在权利要求1中补入特征“该方法应用多层流模型和故障树最小割集方法对系统进行故障诊断，解决了单纯的通过故障树建模的方法中模型庞大复杂，不易理解、维护缺点，因为多层流模型是一种系统功能模型且服从守恒原理，具有直观性强、可读性好、易于检查维护特点；同时又解决了传统多层流模型不易量化、计算复杂的难点；现有的多层流模型方法一般采用警报分析的方法进行故障诊断，该运用故障树中的最小割集和重要度技术手段，对多层流模型进行定量分析，从而提高故障诊断的针对性，有效解决了警报分析法中阈值对诊断结果的影响；该方法通过对最小割集和基本事件重要度混合排序的方法可同时对造成故障状态的部件和/或部件组合进行识别，解决了现有故障诊断方法中仅能对单一故障源进行识别的问题，在故障链断裂的情况下也能快速对系统进行故障诊断，提高了故障诊断的准确性”。
复审请求人认为：
（1）图4清楚说明了建立的证据故障树，并且补充了发明内容部分的相关特征；
（2）不同意通知书审查意见中提到的“对比文件1公开了建立各个功能状态的因果子树，虽然没有公开详细的建立因果子树形成故障树的方法，但将各个功能状态的因果子树进行修正简化系统的证据故障树的具体方法是本领域技术人员设计证据故障树的常用技术手段”，理由如下：①证据故障树是由本申请所提出的概念，其顶事件是由系统所监测出来的系统异常状态，证据故障树规模涉及与证据（系统所监测的异常状态）存在因果关系的功能状态。将表示系统各级征兆组合成为证据故障树的过程中，会存在大量的逻辑环路，需要根据实际情况判断该功能状态是始发状态还是导入状态，从而判断删除哪条分支，切断逻辑环路。该部分存在技术难点，并不是本领域的公知技术。②本申请所要解决的技术问题是解决复杂系统可靠性诊断过程中出现的不规范、不精确的问题。为解决上述目标所依赖的是本申请所保护的技术要点，即根据异常检测参数所在的功能模块快速实现诊断溯源，提出一种可读性好、快速求解的模块化诊断方法。③针对本申请权利要求书中的一些术语说明如下：本申请步骤（2）中的多层流模型各个功能状态的因果子树包括正常状态和异常状态，其中异常状态又可分异常高状态，异常低状态。本申请步骤（3）中的“实际故障表征”是指实际所监测系统所监测到的系统异常征兆。“修正并简化步骤（2）中各功能状态的因果子数，再建立系统的证据故障树”只指联立步骤（2）中所建立的，与征兆相关的因果子树，通过逻辑断环等手段，建立基与该征兆的证据故障树。根据对比文件1中的多层流模型和故障树模型的转换规则，对比文件1所给出的故障模型如对比文件1第403页的图3所示。但是，按照本申请权利要求1中的步骤（2）-（6）所述的转换规则，针对每一个多层流模型的节点建立功能流图，针对每个功能节点的正常状态或异常状态建立因果子树。由于可能存在异常征兆未监测到的情况，或者有些功能征兆无法监测。因此存在功能异常征兆和功能正常状态相连接的情况。一旦事故发生，根据实际情况监测到的征兆，进行组合，排序，断环，从而组合成新的证据树。由于对比文件1中所给案例并没有提出故障征兆。因此，无法根据所给故障征兆判断故障源头。但是，按照本申请中的上述转换规则，假设对比文件1中的So1功能模块出现H征兆，可构建So1H状态的证据树如下：
（3）本申请的故障诊断方法减少诊断过程中经济投入和时间开销的核心技术并不在于通过最小割集重要度排序技术来实现，而在于本申请中提出的模块化诊断技术，即建立各系统功能状态的因果子树，包括正常，高，低三个状态；一旦检测器监测到功能异常状态，与故障相关的因果子树，即与系统监测到的异常状态相符因果子树联立，与故障无关的因果子树则不在诊断范围内。通过这种方式可以较大程度缩减诊断所需的模型规模，从而提高了诊断效率。对比文件1所提多层流模型和故障树模型的转换规则，本质上是实现多层流模型和故障树模型的互译，从而实现多层流模型的定量分析，在诊断效率上并没有提高，而对比文件2给出的基于最小割集的故障树诊断技术也没有在根本上提高诊断效率。基于以上分析，现有的多层流模型与故障树模型都无法实现模块化诊断。而本申请所提方法只将与征兆相关的因果子树链接成证据故障树，从而缩减规模，提高诊断效率。因此，由于对比文件2应用对比文件1从而实现提高诊断效率的启示得到本申请是不成立的；
（4）本申请在于基于系统功能进行模块化诊断，在将系统抽象成功能组成的基础上，针对每一个功能模块建立因果子树，以显示该功能模块和其他模块之间的因果关系。根据这些因果关系来选择与所检测到的故障相关的因果子树进行联立，从而生成证据故障树。一旦发生功能不健全或状态异常的情况，可根据事先建立的因果树模型快速追溯异常状态产生的原因，提高故障诊断效率。在这个过程中，多层流模型只是系统功能的显示方式之一，它可以被任何一种功能建模方法所替代，多层流模型是现象，而系统功能是本质。仅仅将模块化诊断技术直接与多层流模型相结合也不能达到提高诊断效率的目的，必须将模块化诊断技术作用在系统功能上才能达到提高诊断效率的目的。因此，将对比文件2与对比文件1进行简单的结合是达不到本申请效果的。
合议组于2019年04月29日向复审请求人发出复审通知书，指出：1.在权利要求1中补入“图4”因不符合专利法实施细则第19条第3款的规定是不被允许的。而且即便考虑了图4中所示的内容，修改后的权利要求1仍然不能克服不清楚的缺陷，仍然不符合专利法第26条第4款的规定。合议组认为复审请求人只能删除上述特征，并在对此修改预期的基础上，对权利要求1继续给出创造性意见；2.权利要求1中根据说明书新补入的上述特征不能对权利要求1请求保护的技术方案产生限定作用，对权利要求1请求保护的方法是否具有新颖性、创造性的判断不起作用。在此基础上，权利要求1相对于对比文件1和2的结合不具备专利法第22条第3款规定的创造性；3.针对复审请求人陈述的意见，合议组认为：（1）复审请求人在权利要求1中补入“图4”因为不符合专利法实施细则第19条第3款的规定而不被允许，而且即便考虑了图4的内容以及说明书全文，在权利要求1中保留关于针对供储水系统的特征，则不可能克服其不符合专利法第26条第4款规定的缺陷；（2）复审请求人所强调的意见“对比文件1公开了建立各个功能状态的因果子树，虽然没有公开详细的建立因果子树形成故障树的方法，但将各个功能状态的因果子树进行修正简化系统的证据故障树的具体方法是本领域技术人员设计证据故障树的常用技术手段”是驳回决定中给出的针对性意见，在复审请求审查阶段的两次复审通知书中均未出现上述意见。而且复审请求人针对该意见所强调的上述具体理由①-③与其于2018年10月30日提交的意见陈述书中的相关意见完全相同，合议组的意见也与国家知识产权局于2019年02月22日发出的复审通知书中2.3的合议组意见⑤、⑥和①-③完全相同；（3）复审请求人陈述的上述理由（3）与其于2018年10月30日提交的意见陈述书中的相关意见基本相同，合议组的意见也与国家知识产权局于2019年02月22日发出的复审通知书中2.3的合议组意见④完全相同；（4）对比文件1所公开的故障诊断方法同样是基于安全注入系统的功能“高压安注回路提供足量冷却剂”和“低压安注回路提供足量冷却剂”进行模块化诊断，针对每一个模块建立因果子树，已经公开了复审请求人所强调的本申请基于系统功能进行模块化诊断的核心技术，上述审查意见中引用对比文件2仅用于说明现有技术中已经公开了基于故障树最小割集重要度排序的故障诊断方法来达到减少故障诊断的工作量、提高工作效率的目的。
复审请求人于2019年05月23日提交了意见陈述书，并修改了权利要求书，删除了前次修改补入权利要求1中的特征“该方法应用多层流模型和故障树最小割集方法对系统进行故障诊断，解决了单纯的通过故障树建模的方法中模型庞大复杂，不易理解、维护缺点，因为多层流模型是一种系统功能模型且服从守恒原理，具有直观性强、可读性好、易于检查维护特点；同时又解决了传统多层流模型不易量化、计算复杂的难点；现有的多层流模型方法一般采用警报分析的方法进行故障诊断，该运用故障树中的最小割集和重要度技术手段，对多层流模型进行定量分析，从而提高故障诊断的针对性，有效解决了警报分析法中阈值对诊断结果的影响；该方法通过对最小割集和基本事件重要度混合排序的方法可同时对造成故障状态的部件和/或部件组合进行识别，解决了现有故障诊断方法中仅能对单一故障源进行识别的问题，在故障链断裂的情况下也能快速对系统进行故障诊断，提高了故障诊断的准确性”，删除了根据说明书补入的特征“针对供储水系统，该系统由泵、水箱及相关管道组成，泵抽水输至水箱，该系统存在如下故障模式：B1：电动泵运行故障；B2：水箱泄露；B3：管道堵塞；假设传感器在某时刻检测到如下故障信号：电动泵低流量(即F2低)；管道低流量(即F4低)；图4由此建立系统的证据故障树，求解该证据故障树，并计算所有割集与基本事件的重要度排序，其中重要度最高的项为B3P34′B1，经过分析可知，在功能单元F3显示正常的情况，基本故障B1及B3发生的可能性最大”，并将特征“所述步骤(3)中建立系统的证据故障树的方法如下：……4)通过‘与’门组合步骤3)中生成的所有完整因果树模型，形成系统的证据故障树”和“所述步骤(5)中通过系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表的方法如下：……提高系统故障诊断效率的目标”分别移动到相应步骤（3）和步骤（5）之后。
复审请求人认为：
I.对比文件1结合对比文件2无法得到本申请权利要求1的技术方案。具体理由如下：（1）权利要求1与对比文件1的整体区别如下：对比文件1的创新点在于提出了MFM转化为故障树的方法，为快速建立故障树提供一种途径，实现了基于MFM的可靠性定性分析；权利要求1的创新点在于一种基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法。权利要求1和对比文件1所建立的故障树存在如下实质区别：i.本申请所建证据故障树的顶层事件为系统的实际故障表征，而对比文件1中所建故障树顶事件为对应MFM的主目标；ii.本申请所建证据故障树的底事件为系统不能展开的功能状态，而对比文件1所见故障树底事件为对应MFM的基本目标；iii．在建立方法方面，对比文件1所展示的故障树建立方法基于原有的MFM模型，而权利要求1所述方法基于系统所发生的故障征兆。二者存在本质上的不同；（2）权利要求1与对比文件2的整体区别如下：①对比文件2中是基于故障树最小割集的故障诊断方法，权利要求1创新性在于建立故障征兆的证据故障树，而并不在于证据故障树求解最小割集以及求得各底事件重要度的方法（属故障树分析方法中的公知技术），权利要求1的特征并未被对比文件2公开。②本申请权利要求1所提建立证据故障树的方法是对原MFM模型上的一种拓展，而非如对比文件1中那样将MFM转译成为另外的模型，且MFM生成证据故障树的方法是根据故障征兆所建立的，其和所监测到的系统状态是一致的，不需要考虑在转译过程中所造成信息丢失，因此可以提高系统的诊断速度和精确性；（3）对比文件1所提方法是将MFM模型转译成故障树模型，其本质上就是一种故障树模型，因此可以采用适用于故障树模型的分析方法；而本申请所提方法是在MFM方法上进一步发展而来，即使同一个系统，同一个故障，由于其所监测到的故障征兆不同，其所发展成的因果树也不相同，其所建立的因果树是类似“故障树”的树形逻辑图，因此也借鉴了故障树模型中最小割集的诊断方法，但并非基于传统最小割集进行故障诊断，因此对比文件1和对比文件2结合起来也达不到本申请权利要求同等效果；（4）对比文件1和本申请建树思路在本质上存在本质上的不同，对比文件1是通过内在的逻辑结构，提出一种MFM组成元素和故障树组成元素的转译方法。而本申请所提方法则是在原有MFM组成元素上进一步拓展而来，且所建立的证据故障树是根据所监测到的故障征兆，且本申请中将MFM组成元素拓展的方法更方便计算机编程，在复杂系统的诊断方面更具优势。
II.复审请求人不同意意见中提到的“对比文件1公开了建立各个功能状态的因果子树，虽然没有公开详细的建立因果子树形成故障树的方法，但将各个功能状态的因果子树进行修正简化系统的证据故障树的具体方法是本领域技术人员设计证据故障树的常用技术手段”，理由如下：①证据故障树是由本申请所提出的概念，其顶事件是由系统所监测出来的系统异常状态，证据故障树规模涉及与证据（系统所监测的异常状态）存在因果关系的功能状态。将表示系统各级征兆组合成为证据故障树的过程中，会存在大量的逻辑环路，需要根据实际情况判断该功能状态是始发状态还是导入状态，从而判断删除那条分支，切断逻辑环路。该部分存在技术难点，并不是本领域的公知技术；②本申请所要解决的技术问题是解决复杂系统可靠性诊断过程中出现的不规范、不精确的问题。为解决上述目标所依赖的是本申请所保护的技术要点，即根据异常检测参数所在的功能模块快速实现诊断溯源，提出一种可读性好、快速求解的模块化诊断方法；③针对本申请权利要求书中的一些术语说明如下：本申请步骤（2）中的多层流模型各个功能状态的因果子树包括正常状态和异常状态，其中异常状态又可分异常高状态，异常低状态。具体见本发明示例。本申请步骤（3）中的“实际故障表征”是指实际所监测系统所监测到的系统异常征兆。“修正并简化步骤（2）中各功能状态的因果子数，再建立系统的证据故障树”只指联立步骤（2）中所建立的，与征兆相关的因果子树，通过逻辑断环等手段，建立基与该征兆的证据故障树。根据对比文件1中的多层流模型和故障树模型的转换规则，对比文件1所给出的故障模型如对比文件1第403页的图3所示。但是，按照本申请权利要求1中的步骤（2）-（6）所述的转换规则，针对每一个多层流模型的节点建立功能流图，针对每个功能节点的正常状态或异常状态建立因果子树。由于可能存在异常征兆未监测到的情况，或者有些功能征兆无法监测。因此存在功能异常征兆和功能正常状态相连接的情况。一旦事故发生，根据实际情况监测到的征兆，进行组合，排序，断环，从而组合成新的证据树。由于对比文件1中所给案例并没有提出故障征兆。因此，无法根据所给故障征兆判断故障源头。但是，按照本申请中的上述转换规则，假设对比文件1中的So1功能模块出现H征兆，可构建So1H状态的证据树如下：
III.本申请的故障诊断方法减少诊断过程中经济投入和时间开销的核心技术并不在于通过最小割集重要度排序技术来实现，而在于本申请中提出的模块化诊断技术，即建立各系统功能状态的因果子树，包括正常，高，低三个状态；一旦检测器监测到功能异常状态，与故障相关的因果子树，即与系统监测到的异常状态相符因果子树联立，与故障无关的因果子树则不在诊断范围内。通过这种方式可以较大程度缩减诊断所需的模型规模，从而提高了诊断效率。对比文件1所提多层流模型和故障树模型的转换规则，本质上是实现多层流模型和故障树模型的互译，从而实现多层流模型的定量分析。在诊断效率上并没有提高。而对比文件2给出的基于最小割集的故障树诊断技术也没有在根本上提高诊断效率。基于以上分析，现有的多层流模型与故障树模型都无法实现模块化诊断。而本申请所提方法只将与征兆相关的因果子树链接成证据故障树，从而缩减规模，提高诊断效率。因此，由于对比文件2应用对比文件1从而实现提高诊断效率的启示得到本申请是不成立的。
IV.本申请在于基于系统功能进行模块化诊断，在将系统抽象成功能组成的基础上，针对每一个功能模块建立因果子树，以显示该功能模块和其他模块之间的因果关系。根据这些因果关系来选择与所检测到的故障相关的因果子树进行联立，从而生成证据故障树。一旦发生功能不健全或状态异常的情况，可根据事先建立的因果树模型快速追溯异常状态产生的原因，提高故障诊断效率。在这个过程中，多层流模型只是系统功能的显示方式之一，它可以被任何一种功能建模方法所替代，多层流模型是现象，而系统功能是本质。仅仅将模块化诊断技术直接与多层流模型相结合也不能达到提高诊断效率的目的，必须将模块化诊断技术作用在系统功能上才能达到提高诊断效率的目的。因此，将对比文件2与对比文件1进行简单的结合是达不到本申请效果的。
复审请求人于2019年05月23日新提交的权利要求书如下：
“1. 一种基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法，其特征在于，该方法实现步骤如下：
步骤(1)、建立系统的多层流模型；
步骤(2)、建立步骤(1)中的系统多层流模型的各个功能状态的因果子树；
步骤(3)、根据系统的实际故障表征，修正并简化步骤(2)中各个功能状态的因果子树，再建立系统的证据故障树；
所述步骤(3)中建立系统的证据故障树的方法如下：
1)选取系统中某一功能状态的因果子树模型，将其分支中用到的其他功能状态以其对应的因果子树分别代入并展开；
2)在代入并展开因果子树的过程中，如存在重复事件，需要截断该支的树形结构，从而消除逻辑环路，最终生成某一功能状态的完整因果树；
3)依次选取系统中所有需要处理的功能状态的因果子树模型，重复步骤1)-2)若干次，直到为所有功能状态都生成了完整因果树；
4)通过“与”门组合步骤3)中生成的所有完整因果树模型，形成系统的证据故障树；
步骤(4)、根据步骤(3)中获得的系统的证据故障树，求解系统的最小割集；
步骤(5)、根据步骤(4)中求得的系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表；
所述步骤(5)中通过系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表的方法如下：
(A)根据获得的系统的最小割集分别计算各个割集的百分比重要度；
(B)根据获得的系统的最小割集分别计算所有割集中基本事件的FV重要度；
(C)根据步骤(A)和步骤(B)中获得的重要度信息，获得部件或部件组合的混合排序列表；
步骤(6)、根据步骤(5)中获得的部件或部件组合的混合排序列表依序对系统中的对应部件或部件组合进行故障诊断，从而达到减少经济投入和时间开销，提高系统故障诊断效率的目标。”
在上述程序的基础上，合议组认为本案事实已经清楚，可以作出审查决定。
二、决定的理由
审查文本的认定
复审请求人在2019年05月23日答复复审通知书时提交了权利要求书的替换页，经审查，所作修改符合专利法第33条和专利法实施细则第61条第1款的规定。因此，本复审请求审查决定所针对的文本为：2019年05月23日提交的权利要求第1项，申请日2015年06月09日提交的说明书第1-5页、说明书附图第1-3页、说明书摘要、摘要附图。
关于专利法第22条第3款
专利法第22条第3款规定：创造性，是指与现有技术相比，该发明具有突出的实质性特点和显著的进步，该实用新型具有实质性特点和进步。
权利要求1请求保护一种基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法。经查，对比文件1是最接近的现有技术，其公开了一种基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统的可靠性分析方法（参见第400页左栏第1段至第404页左栏第3段、图1-3、表1-3），其中具体披露了以下技术内容：该可靠性分析方法可用于安全注入系统，该方法实现步骤如下：步骤(1)、建立该安全注入系统的多层流模型（见图2）；步骤(2)、建立该安全注入系统的多层流模型中的各个功能状态的因果子树；步骤(3)、根据安全注入系统的实际故障表征，修正并简化步骤(2)中各个功能状态的因果子树，再建立系统的证据故障树（见表1、表2、图3）；在步骤（3）中建立该安全注入系统的证据故障树的方法如下：1）选取系统中某一功能状态（如图3中“G1 Failure”表示“高压安注回路不能向一回路提供足量冷却剂”这一功能状态）的因果子树，将其分支中用到的其他功能状态（如图3中“G1 Failure”用到“G10 Failure”、“G12 Failure”、“G14 Failure”等）以其对应的因果子树分别代入并展开；2）在代入并展开因果子树的过程中，如存在重复事件（如图3中存在5个重复事件“G14 Failure”、2个重复事件“G10 Failure”、2个重复事件“G12 Failure”、2个重复事件“Bal2 Failure”和2个重复事件“Bal3 Failure”），需要截断该支的树形结构（图3中相应截断重复事件的树形结构，只保留上述重复事件中的一个展开因果子树），从而消除逻辑环路，最终生成某一功能状态的完整因果树；3）依次选取系统中所有需要处理的功能状态的因果子树模型，重复步骤1）-2）若干次，直到为所有功能状态都生成了完整因果树；4）通过“与”门组合步骤3）中生成的G1和G2的完整因果树模型（参见第402页左栏“2 多层流模型转故障树规则及实现”中的第3段），形成该安全注入系统的证据故障树。步骤(4)、根据步骤(3)获得的系统的证据故障树，求解系统的最小割集；步骤(5)、根据步骤(4)中求得的系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表（见表3）；步骤(6)、根据步骤(5)中获得的部件或部件组合的混合排序列表依序对系统中的对应部件或部件组合进行可靠性分析。
由此可见，本申请权利要求1与对比文件1的区别特征在于：所述步骤(5)中通过系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表的方法如下：(A)根据获得的系统的最小割集分别计算各个割集的百分比重要度；(B)根据获得的系统的最小割集分别计算所有割集中基本事件的FV重要度；(C)根据步骤(A)和步骤(B)中获得的重要度信息，获得部件或部件组合的混合排序列表。因此，本申请实际解决的技术问题是：为故障源搜寻提供具体可行的测试步骤，从而减少故障诊断的工作量、提高工作效率。
但是，对比文件2公开了基于故障树最小割集的故障诊断方法（参见第341-344页、图1-3、表1-3）：该故障诊断方法根据故障树求解系统的最小割集，根据获得的部件或部件组合的混合排序列表依序对系统中的对应部件或部件组合进行故障诊断，从而达到减少经济投入和时间开销，提高系统故障诊断效率的目标，通过系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表的方法如下：(A)根据获得的系统的最小割集分别计算各个割集的百分比重要度；（B）从候选的故障模式中可以看出，尽管底事件X3的发生概率只有0.1，小于底事件X1、X2和G的发生概率，但它在候选故障源中出现次数最多，说明其对顶事件的故障发生贡献较大，也是诊断时必须关注的因素（由此可知，对比文件2实质上公开了“根据获得的系统的最小割集分别计算所有割集中基本事件的FV重要度”）；(C)根据步骤(A)和步骤(B)中获得的重要度信息，获得部件或部件组合的混合排序列表。由此可见，对比文件2已经公开了上述区别特征，而且其在对比文件2中所起的作用也是为故障源搜寻提供具体可行的测试步骤，从而减少故障诊断的工作量、提高工作效率。因此，对比文件2给出了将上述区别特征应用于对比文件1以实现其目的的启示。
因此，本领域技术人员在对比文件1的基础上结合对比文件2即可显而易见地得到本申请权利要求1请求保护的技术方案，权利要求1请求保护的技术方案不具有突出的实质性特点和显著的进步，不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
对复审请求人相关意见的评述
复审请求人在意见陈述书中陈述了本申请权利要求1具备创造性的理由，具体为：
I.对比文件1结合对比文件2无法得到本申请权利要求1的技术方案。具体理由如下：（1）权利要求1与对比文件1的整体区别如下：对比文件1的创新点在于提出了MFM转化为故障树的方法，为快速建立故障树提供一种途径，实现了基于MFM的可靠性定性分析；权利要求1的创新点在于一种基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法。权利要求1和对比文件1所建立的故障树存在如下实质区别：i.本申请所建证据故障树的顶层事件为系统的实际故障表征，而对比文件1中所建故障树顶事件为对应MFM的主目标；ii.本申请所建证据故障树的底事件为系统不能展开的功能状态，而对比文件1所见故障树底事件为对应MFM的基本目标；iii．在建立方法方面，对比文件1所展示的故障树建立方法基于原有的MFM模型，而权利要求1所述方法基于系统所发生的故障征兆。二者存在本质上的不同；（2）权利要求1与对比文件2的整体区别如下：①对比文件2中是基于故障树最小割集的故障诊断方法，权利要求1创新性在于建立故障征兆的证据故障树，而并不在于证据故障树求解最小割集以及求得各底事件重要度的方法（属故障树分析方法中的公知技术），权利要求1的特征并未被对比文件2公开；②本申请权利要求1所提建立证据故障树的方法是对原MFM模型上的一种拓展，而非如对比文件1中那样将MFM转译成为另外的模型，且MFM生成证据故障树的方法是根据故障征兆所建立的，其和所监测到的系统状态是一致的，不需要考虑在转译过程中所造成信息丢失，因此可以提高系统的诊断速度和精确性；（3）对比文件1所提方法是将MFM模型转译成故障树模型，其本质上就是一种故障树模型，因此可以采用适用于故障树模型的分析方法；而本申请所提方法是在MFM方法上进一步发展而来，即使同一个系统，同一个故障，由于其所监测到的故障征兆不同，其所发展成的因果树也不相同，其所建立的因果树是类似“故障树”的树形逻辑图，因此也借鉴了故障树模型中最小割集的诊断方法，但并非基于传统最小割集进行故障诊断，因此对比文件1和对比文件2结合起来也达不到本申请权利要求同等效果；（4）对比文件1和本申请建树思路在本质上存在本质上的不同，对比文件1是通过内在的逻辑结构，提出一种MFM组成元素和故障树组成元素的转译方法。而本申请所提方法则是在原有MFM组成元素上进一步拓展而来，且所建立的证据故障树是根据所监测到的故障征兆，且本申请中将MFM组成元素拓展的方法更方便计算机编程，在复杂系统的诊断方面更具优势。
II.复审请求人不同意意见中提到的“对比文件1公开了建立各个功能状态的因果子树，虽然没有公开详细的建立因果子树形成故障树的方法，但将各个功能状态的因果子树进行修正简化系统的证据故障树的具体方法是本领域技术人员设计证据故障树的常用技术手段”，理由如下：①证据故障树是由本申请所提出的概念，其顶事件是由系统所监测出来的系统异常状态，证据故障树规模涉及与证据（系统所监测的异常状态）存在因果关系的功能状态。将表示系统各级征兆组合成为证据故障树的过程中，会存在大量的逻辑环路，需要根据实际情况判断该功能状态是始发状态还是导入状态，从而判断删除那条分支，切断逻辑环路。该部分存在技术难点，并不是本领域的公知技术；②本申请所要解决的技术问题是解决复杂系统可靠性诊断过程中出现的不规范、不精确的问题。为解决上述目标所依赖的是本申请所保护的技术要点，即根据异常检测参数所在的功能模块快速实现诊断溯源，提出一种可读性好、快速求解的模块化诊断方法；③针对本申请权利要求书中的一些术语说明如下：本申请步骤（2）中的多层流模型各个功能状态的因果子树包括正常状态和异常状态，其中异常状态又可分异常高状态，异常低状态。具体见本发明示例。本申请步骤（3）中的“实际故障表征”是指实际所监测系统所监测到的系统异常征兆。“修正并简化步骤（2）中各功能状态的因果子数，再建立系统的证据故障树”只指联立步骤（2）中所建立的，与征兆相关的因果子树，通过逻辑断环等手段，建立基与该征兆的证据故障树。根据对比文件1中的多层流模型和故障树模型的转换规则，对比文件1所给出的故障模型如对比文件1第403页的图3所示。但是，按照本申请权利要求1中的步骤（2）-（6）所述的转换规则，针对每一个多层流模型的节点建立功能流图，针对每个功能节点的正常状态或异常状态建立因果子树。由于可能存在异常征兆未监测到的情况，或者有些功能征兆无法监测。因此存在功能异常征兆和功能正常状态相连接的情况。一旦事故发生，根据实际情况监测到的征兆，进行组合，排序，断环，从而组合成新的证据树。由于对比文件1中所给案例并没有提出故障征兆。因此，无法根据所给故障征兆判断故障源头。但是，按照本申请中的上述转换规则，假设对比文件1中的So1功能模块出现H征兆，可构建So1H状态的证据树如下：
III.本申请的故障诊断方法减少诊断过程中经济投入和时间开销的核心技术并不在于通过最小割集重要度排序技术来实现，而在于本申请中提出的模块化诊断技术，即建立各系统功能状态的因果子树，包括正常，高，低三个状态；一旦检测器监测到功能异常状态，与故障相关的因果子树，即与系统监测到的异常状态相符因果子树联立，与故障无关的因果子树则不在诊断范围内。通过这种方式可以较大程度缩减诊断所需的模型规模，从而提高了诊断效率。对比文件1所提多层流模型和故障树模型的转换规则，本质上是实现多层流模型和故障树模型的互译，从而实现多层流模型的定量分析。在诊断效率上并没有提高。而对比文件2给出的基于最小割集的故障树诊断技术也没有在根本上提高诊断效率。基于以上分析，现有的多层流模型与故障树模型都无法实现模块化诊断。而本申请所提方法只将与征兆相关的因果子树链接成证据故障树，从而缩减规模，提高诊断效率。因此，由于对比文件2应用对比文件1从而实现提高诊断效率的启示得到本申请是不成立的。
IV.本申请在于基于系统功能进行模块化诊断，在将系统抽象成功能组成的基础上，针对每一个功能模块建立因果子树，以显示该功能模块和其他模块之间的因果关系。根据这些因果关系来选择与所检测到的故障相关的因果子树进行联立，从而生成证据故障树。一旦发生功能不健全或状态异常的情况，可根据事先建立的因果树模型快速追溯异常状态产生的原因，提高故障诊断效率。在这个过程中，多层流模型只是系统功能的显示方式之一，它可以被任何一种功能建模方法所替代，多层流模型是现象，而系统功能是本质。仅仅将模块化诊断技术直接与多层流模型相结合也不能达到提高诊断效率的目的，必须将模块化诊断技术作用在系统功能上才能达到提高诊断效率的目的。因此，将对比文件2与对比文件1进行简单的结合是达不到本申请效果的。
对此，合议组认为：
I.虽然本申请权利要求1的技术方案与对比文件1、对比文件2单独对比均存在区别，但是可以在对比文件1的基础上结合对比文件2得到，具体来说：（1）权利要求1和对比文件1都是对MFM和故障树的综合运用，都能够快速地诊断系统故障，对比文件1中故障树顶事件、底事件虽然分别对应的是MFM的主目标、基本目标，但并不是MFM的主目标、基本目标本身，实质上与本申请一样都是与之相对应的实际故障表征，因为对比文件1中基于MFM将其转化为故障树的时候考虑的是这些目标出现故障的情况如何通过因果子树判断故障原因，显然应当是对实际能够监测到的实际故障表征通过因果子树判断故障原因，因此，在建立方法方面本质上也是相同的，复审请求人所强调的本申请基于“所发生的故障征兆”和权利要求1中的“故障表征”明显是不同的，“故障表征”意味着系统实际显示出来并已被检测到的故障，而“故障征兆”意味着事先显露出来的迹象，也就是故障还未发生、还未监测到故障但表明将要发生故障的迹象，在原说明书和权利要求书中并无任何与“故障征兆”相关的记载，因此复审请求人据此陈述本申请与对比文件1不同的理由是缺乏事实依据的；（2）如前（1）中所述，本申请原申请文件中并无任何与“故障征兆”相关的记载，因此，复审请求人所强调的权利要求1创新性在于建立故障征兆的证据故障树是没有事实依据的，本决定以及之前的复审通知书引用对比文件2的目的仅在于说明权利要求1中未被对比文件1公开的“所述步骤(5)中通过系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表的方法”已经被对比文件2公开，并不是说对比文件2和本申请的创新点相同。而且，本申请权利要求1和对比文件1都是在MFM模型的基础上考虑各个功能状态而形成证据故障树，从而在出现功能异常的情况下通过因果子树迅速判断故障原因，复审请求人所强调的“MFM生成证据故障树的方法是根据故障征兆所建立的，其和所监测到的系统状态是一致的”恰恰说明“故障征兆”需要与“所监测到的系统状态”一致，那么就是和“所监测到的故障”一致才需要通过因果子树判断故障原因，因此，本申请和对比文件1提高系统的诊断速度和精确性的原因也是一致的；（3）对比文件1是在MFM模型的基础上将系统转化为故障树模型，这一点上与本申请是一致的，而且由于复审请求人所强调的“故障征兆”并未记载在原说明书和权利要求书中，因此不能以此来说明所建立的证据故障树与对比文件1不同，复审请求人所强调的故障树模型中最小割集的诊断方法则被对比文件2公开。总体来说，复审请求人所强调的本申请的创新点立足的“故障征兆”在原说明书和权利要求书中均未记载，在权利要求1中所体现的方法是可以在对比文件1的基础上结合对比文件2得到的。
II.复审请求人所强调的意见“对比文件1公开了建立各个功能状态的因果子树，虽然没有公开详细的建立因果子树形成故障树的方法，但将各个功能状态的因果子树进行修正简化系统的证据故障树的具体方法是本领域技术人员设计证据故障树的常用技术手段”是驳回决定中给出的针对性意见，在复审请求审查阶段的三次复审通知书中均未出现上述意见。而且复审请求人针对该意见所强调的上述具体理由①-③与其于2018年10月30日和2019年04月08日提交的意见陈述书中的相关意见完全相同，合议组的意见也与国家知识产权局于2019年02月22日发出的复审通知书中2.3的合议组意见⑤、⑥和①-③完全相同，具体如下：①无论是否提出“证据故障树”这个具体概念，由对比文件1的转换规则所得到的故障树和根据本申请权利要求1中的步骤所得到的故障树是一致的，对比文件1中的故障树同样存在对逻辑环路的切断问题，例如G10、G12、G14、Bal3等均存在对分支删除或切断逻辑环路的问题，这些都和本申请是一致的；②对比文件1同样利用了多层流模型和故障树分析法，将异常检测参数所在的功能模块进行针对性诊断，从而快速实现诊断溯源，因此，复审请求人所强调的核心技术已经被对比文件1公开；③本申请原说明书和权利要求书中仅记载了“功能状态”、“非正常状态”（即异常状态）、“故障状态”（即异常状态），并未记载“异常状态又可分异常高状态，异常低状态”，也未针对各个功能状态如何建立因果子树进行任何说明。因此，复审请求人以此说明本申请权利要求1具备创造性的理由不能成立。本申请原说明书和权利要求书中并未记载“实际故障表征”是指实际所监测系统所监测到的系统异常征兆，权利要求1的步骤（3）中建立系统的证据故障树的过程中也并未与“异常征兆”相关联。根据本申请原说明书和权利要求书的记载，本申请也未说明“存在功能异常征兆和功能正常状态相连接的情况”，在权利要求1请求保护的系统故障诊断方法也未对此进行任何限定。即使如复审请求人按照该意见陈述书中所陈述的规则建立对比文件1中So1H状态的故障树如上述图中所示，Tr1正常状态的因果子树中也均为正常状态，为了提高故障诊断效率Tr1正常状态的因果子树是可以消除的部分，那就和对比文件1的图3所示的So1故障状态的因果子树相同。实际上，对于对比文件1所应用的安全注入系统的故障诊断方法来说，由于其目的是提供足量冷却剂，因此，So1故障不会是由于下游Tr1故障导致，因此对比文件1就是根据实际故障修正并简化了So1的功能状态因果子树。因此，按照本申请的转换规则所得到的因果子树以及证据故障树和对比文件1中所得到的因果子树和证据故障树是相同的。
III.复审请求人陈述的上述理由III与其于2018年10月30日和2019年04月08日提交的意见陈述书中的相关意见基本相同，合议组的意见也与国家知识产权局于2019年02月22日发出的复审通知书中2.3的合议组意见④完全相同，具体为：复审请求人所强调的本申请的核心技术在于模块化诊断技术，但是，对比文件1的图3所示的故障树同样是模块化诊断技术，其同样将系统监测到的异常状态与相符的因果子树相关联，与故障无关的因果子树则不在诊断范围内。如复审请求人所举例的So1故障仅与So1本质故障和G3故障相关，而不诊断其它因果子树，且和本申请一样提高了诊断效率。前述审查意见中所确定的“本申请实际解决的技术问题”是基于本申请权利要求1和对比文件1的区别特征确定的，由于区别特征为步骤（5），并不涉及复审请求人所强调的各个功能状态的因果子树以及证据故障树的建立，因此与本申请在申请文件中所强调的“要解决的技术问题”不同。
IV.复审请求人陈述的上述理由IV与其于2019年04月08日提交的意见陈述书中的相关意见完全相同，合议组的意见也与国家知识产权局于2019年04月29日发出的复审通知书中2.3的合议组意见（4）完全相同，具体为：对比文件1所公开的故障诊断方法同样是基于安全注入系统的功能“高压安注回路提供足量冷却剂”和“低压安注回路提供足量冷却剂”进行模块化诊断，针对每一个模块建立因果子树，如复审请求人所举例的So1故障仅与So1本质故障和G3故障相关，显示了So1模块与G3模块的因果关系，根据这些因果关系来选择与所检测到的So1故障相关的因果子树进行联立，从而生成So1故障仅与So1本质故障和G3故障相关的证据故障树。一旦发生So1功能异常的情况，则可根据事先建立的So1证据故障树快速追溯异常状态产生的原因，仅查找是否存在So1本质故障和G3故障，从而提高了诊断效率。由此可见，对比文件1已经公开了复审请求人所强调的本申请基于系统功能进行模块化诊断的核心技术，上述审查意见中引用对比文件2仅用于说明现有技术中已经公开了基于故障树最小割集重要度排序的故障诊断方法来达到减少故障诊断的工作量、提高工作效率的目的，即对比文件2公开了本申请权利要求1中未被对比文件1公开的上述区别特征，且该特征在对比文件2中所起的作用与其在本申请中所起的作用相同，因此，对比文件2给出了将上述区别特征应用于对比文件1以解决相应技术问题并相应得到本申请权利要求1请求保护的技术方案的启示。
综上所述，复审请求人陈述的意见缺乏事实和法律依据，合议组不予支持。
基于上述事实和理由，合议组作出如下复审请求审查决定。
三、决定
维持国家知识产权局于2017年08月01日对本申请作出的驳回决定。
如对本复审请求审查决定不服，根据专利法第41条第2款的规定，复审请求人可以自收到本决定之日起三个月内向北京知识产权法院起诉。
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