基于优化模糊Petri网的矿井提升机故障诊断

为提高矿井提升机故障诊断的准确率,提出了一种基于优化模糊Petri网的矿井提升机故障诊断新方法。该方法首先利用动量BP网络对模糊Petri网的权值、阈值和可信度参数进行优化,然后使用优化好的模糊Petri网模型对矿井提升机进行故障诊断。测试结果表明,该方法对参数优化收敛速度快,故障诊断结果正确率高,有一定的实用价值。     

基于组合逻辑的故障诊断方法

针对复杂系统故障传播和故障分析的模糊性和不确定性,首先,在逻辑Petri网和模糊Petri网的理论基础上,根据逻辑Petri网的传值不确定性以及模糊Petri网对模糊信息的表示和推理能力的特点,提出模糊逻辑Petri网的概念及推理规则,考虑不同故障源对故障的影响程度,将概率信息引入模糊逻辑Petri网,对故障源赋予置信度,使故障诊断过程更符合实际。其次,利用模糊逻辑Petri网对故障诊断系统进行建模,用模糊逻辑Petri网描述了系统故障状态组合的逻辑关系,并进一步简化了系统模型的表达形式,具有良好的封装性、重构性和可维护性,在一定程度上缓解了状态组合空间爆炸问题。针对故障的传播性,采用可达性分析方法对故障信息的传播路径进行模拟论证,提高了故障诊断效率。最后,通过离心式压缩机故障诊断过程实例分析,验证了该方法的有效性和可行性,提高了故障诊断过程的准确性和高效性。     

抽水蓄能机组故障诊断的Petri网方法

Petri网可以利用图形语言对故障诊断系统的结构、功能及流程进行系统的分析和描述,与传统的故障诊断人工智能方法相比,具有简单直观,诊断速度快,准确度高的优点.文中介绍了Petri网的基本知识,给出了抽水蓄能机组故障诊断的Petri网建模方法,以抽水蓄能机组转子故障诊断为例给出了抽水蓄能机组故障诊断的Petri网模型.随着抽水蓄能机组故障类型与其征兆数据库的不断积累,该模型经进一步完善,可满足工程实际应用的要求.     

基于自适应神经网络加权模糊故障诊断研究

研究故障诊断问题;针对传统Petri网难以精确地描述故障现象和故障原因之间的复杂关系,基于模糊逻辑BP神经网络和传统Petri网模型结合,提出了一种新的自适应的加权模糊神经网络Petri网模型故障检测方法;该方法首先采用改进的BP神经网络算法对模型的权值进行训练,然后采用构造的自适应模糊Petri网模型对故障进行诊断;在柔性制造系统实例中进行了故障诊断,实验结果表明,该方法具有很强的故障推理能力以及自适应能力,能有效地对故障进行诊断,具有一定的实际应用价值。     

基于多征兆系统的模糊Petri网在风机故障诊断中的应用

针对风机系统故障征兆的不确定性和故障规则的冗余性,结合信息量和熵函数的概念,提出了一种基于多征兆系统的故障监测对象组的获取方法,利用监测对象的多征兆对故障知识库进行化简和分类,得到涵盖故障系统全部信息的简化故障规则,建立模糊Petri网模型用于风机的故障诊断.诊断仿真结果表明,基于故障监测对象组提取方法的模糊Petri网模型能够充分表征风机系统的故障,其推理过程接近人的思维活动,是一种有效的故障诊断方法.     

基于FRPN的水下机器人故障诊断

根据水下机器人系统故障特征的提取具有模糊性和并发性的特点,提出了一种新的基于模糊产生式规则推理的Petri 网模型—模糊推理Petri 网（Fuzzy Reasoning Petri Net,FRPN）,给出了有效的推理算法,并以极大代数矩阵算子进行了形式化表示。利用该模型为水下机器人故障系统进行建模,并分析得到系统中各部件故障发生的概率用以指导水下机器人维修中的故障排除。实验表明该模型具有直观、表达能力强和易于推理的优点。     

变电站故障诊断中的不确定性问题研究

在变电站故障诊断过程中,业务知识的表示与推理存在大量不确定性问题.通过对这些不确定性问题的分析,将业务规则量化后并映射到模糊Petri网.设计一种加权的模糊Petri网模型,对变电站故障信号的分析过程进行建模,模拟带有关联告警信号的组合故障的诊断过程.该模型可以对变电站设备故障中不具备完整现象描述的情况进行处理,且可有效降低信号误报和漏报时对推理结果造成的影响.     

新型Petri网故障诊断算法研究

Petri网是一种高效的离散事件动态系统建模工具。该文基于Petri网的基本原理,结合故障诊断问题的特点,对petri网在故障诊断中的应用进行了研究,提出了新型Petri网故障诊断算法。并以多轴机床为例建立了Petri网故障模型,分析了故障传播的机理,验证了该算法的有效性。     

模糊Petri网在航电总线系统故障诊断中的研究

航电总线系统结构复杂,各部件相互耦合,故障传播模式多样化。因此,为了处理故障诊断中不充分和模糊的信息,提出了将模糊Petri网应用到航电总线系统的故障诊断中,构建出其故障的传播模型,并在模型的基础上,给出有效的推理算法。表明利用模糊Petri网,可以建立航电总线系统的故障传播模式的模型,清晰地反映故障的产生、发展及影响。     

基于AFPN的舰船电子综合化系统总线故障诊断研究

针对舰船电子综合化系统总线故障诊断模糊性、不确定性的日益增强,且难以实现快速故障诊断的难题,提出一种基于自适应模糊Petri网(Adaptive Fuzzy Petri Net,AFPN)的舰船电子综合化系统总线故障诊断方法;在加权模糊Petri网(Weighted Fuzzy Petri Net,WFPN)的基础上,引入神经网络技术,给出了AFPN的形式化定义及学习算法;实例分析验证了所提方法的有效性,研究表明:AFPN模型具有很强的自适应能力和推理能力,克服了传统单纯依靠人工经验故障诊断的不确定性和偶然性,可以实现舰船电子综合化系统总线快速精确的故障诊断。