基于模糊Petri网的液压系统故障诊断研究

某型多用工程车负载敏感液压系统采用负载敏感节能技术,具有系统复杂、作业环境恶劣、故障多发、故障模糊性强等特点,对其进行故障诊断、推理定位一直是维修保障的重点与难点。该文利用模糊Petri网并行推理机制以及与故障树的映射关系,建立了基于故障优先级的反向推理诊断。诊断结果表明:模糊Petri网适合于故障多发、系统复杂、模糊性强的液压系统故障推理诊断。     

航天复杂系统的加权模糊Petri网故障诊断建模

针对模糊Petri网模型难以解决航天复杂系统故障诊断中存在的状态组合空间爆炸、故障关系不清晰、故障源对故障影响程度等问题,提出了基于加权模糊Petri网的故障诊断方法,同时定义了加权模糊Petri网转化成分层着色Petri网的规则。该方法将加权思想与模糊Petri网相结合,建立加权模糊Petri网模型;将加权模糊Petri网转换为分层着色Petri网模型;通过图形反向推理诊断思想实现加权模糊Petri网的知识表示与推理规则,诊断故障发生的原因。最后,对某航天测试系统的一级稳定系统中的放大器系统故障诊断实例进行了仿真,结果表明:该方法对本实例的应用效果较好,故障传播路径清晰,对于规则变化具有良好的适应性,为其他复杂系统的故障诊断提供了一定的参考。     

基于Petri网的复杂制造系统故障树分析

针对动态复杂制造系统故障诊断问题,提出了一种融合Petri网与故障树的系统故障建模方法.基于对偶和再吸收原则来简化Petri网模型,应用库所矩阵法对处理后的简单模型求其最小割集;基于Petri网优化建模的结果,运用OpenFTA故障树分析软件对其进行定量分析,求得各最小割集概率重要度,顶事件发生概率以及各底事件概率重要度.该模型在不锈钢方坯连铸机结晶器故障应用结果表明,与通常的故障树求解方法相比,对于复杂的故障树,用该集成模型可有效地进行故障树的定性、定量分析,节省计算时间成本,提高分析效率,并提高了故障诊断的正确性.     

基于Petri网的测试⁃故障诊断一体化模型研究

现有测试性模型对复杂装备进行分层建模时，不仅需要每层装备的故障模式、影响和危害性分析（failure mode， effects and criticality analysis，简称FMECA），还需要确定各故障模式之间的联系，增加了实际工作量和建模难度，与实际故障诊断脱节。为解决上述问题，提出一种基于Petri网的建模方法，将测试性模型与故障诊断模型相结合。首先，采用广义随机Petri网建立装备系统级的测试性模型，采用模糊Petri网（fuzzy Petri net， 简称FPN）建立子系统的故障诊断模型，完成系统到子系统的传递；其次，根据FMECA信息对故障统计数据进行处理，通过神经网络对参数进行调整学习和优化；然后，采用正向推理实现故障的准确预测，逆向推理结合最小割集完成故障定位；最后，以涡扇发动机风扇部件模型为例进行建模分析，并通过故障树和统计数据验证了模型的正确性和有效性。     

基于自适应模糊Petri网的雷达故障诊断方法研究

针对雷达设备越来越复杂,故障诊断难度逐渐增大的情况,提出一种基于自适应模糊Petri网(AFPN)的雷达故障诊断方法.在该方法中,首先根据雷达故障专家系统中常用的模糊产生式规则建立模糊Petri网,然后结合神经网络知识通过样本数据对模糊Petri网中的权值进行反复的学习训练,这样可以避免依靠人工经验设置带来的不确定性.当Petri网权值固定之后,根据故障征兆出现的概率通过故障推理最后找到故障起因.这种方法和传统的故障树方法相比,具有很多优势.     

基于Petri网的机动车故障诊断专家系统设计

鉴于传统机动车故障诊断过程的复杂性、低效率和对维修人员素质的高要求,设计了一种基于Petri网的机动车故障诊断专家系统。该系统融合了多渠道故障特征的信息库和专家诊断知识库系统,在对机动车故障诊断过程中,系统先进行故障树分析(FTA),再利用Petri网的关联矩阵求出所有最小割集,并把它们作为诊断规则存入专家知识库;再结合最小割集重要度优先级来推理,实现机动车故障的快速定位并给出故障维修方案。最后用实例验证了该系统的实用性。     

基于AFPN的汽车故障诊断研究

针对汽车故障诊断专家系统的知识具有动态性和不确定性的特点.提出了一种基于自适应模糊Petri网（AFPN）的汽车故障诊断方法。该方法首先根据模糊产生式规则建立相应的模糊Petri网模型,然后利用BP算法,通过样本数据对模糊Petri网中的权值等进行反复的学习训练,最后利用训练得到的参数和故障征兆发生概率对故障进行诊断。这种方法使知识库能动态更新,并可以避免依靠人工经验设置带来的不确定性。诊断结果表明,和传统故障树方法相比,该方法具有很多优点。     

基于模糊Petri网融合推理的装备故障诊断技术研究

研究了模糊Petri网应用于故障诊断中的正向推理方法,针对某型工程装备液压系统故障的特点,建立了基于模糊Petri网的故障诊断推理模型,并以液压系统压力不足故障为例,探讨了正向推理方法在系统级故障诊断中的应用。实现了故障征兆的信息融合,该推理方法适用于现场的快速故障诊断。     

基于模糊Petri网融合推理的装备故障诊断技术研究

研究了模糊Petri网应用于故障诊断中的正向推理方法,针对某型工程装备液压系统故障的特点,建立了基于模糊Petri网的故障诊断推理模型,并以液压系统压力不足故障为例,探讨了正向推理方法在系统级故障诊断中的应用。实现了故障征兆的信息融合,该推理方法适用于现场的快速故障诊断。     

基于模糊Petri网的飞机故障推理建模技术研究

将数学建模和可视化技术相互融合,将飞机部件间的逻辑关系量化并通过可视化的方式表达,建立基于特定机型的飞机故障推理系统,对飞机维修排故前期具有一定指导意义。首先介绍了Petri网的相关理论,着重阐述了模糊Petri网理论及其应用领域,提出把模糊Petri网理论应用于故障推理系统;在模糊Petri网理论的基础上实现基于模糊Petri网可视化建模飞机故障推理系统,实现在人机交互界面的模糊Petri网的可视化建模,并采用矩阵推理算法对建立的模糊Petri网模型进行故障推理。最后以飞机维修故障实例对该系统进行验证。     

基于改进模糊故障Petri网的复杂系统故障诊断与状态评价EI北大核心CSCD

为提高复杂系统的可靠性,在综合模糊Petri网和故障Petri网优点的基础上,提出了改进模糊故障Petri网的建模及推理方法。该模型定义了库所、托肯及变迁的着色规则,并结合模糊产生式理论,应用于复杂系统的故障推理,从而更加直观、明确地描述故障状态及信息。该模型的正向推理反映了故障传播的固有特性,采用基于智能点火判断矩阵的正向演绎算法,实现了故障状态快速、准确的智能评价。该模型的逆向推理为故障诊断过程,引入智能的逆向推理矩阵,并结合基于Petri网关联矩阵的最小割集诊断法,实现了模型中任意库所故障的逆向自动诊断,同时根据故障易发率得出最小割集优先顺序,提高故障诊断的效率。以数控机床进给系统的故障分析为例,验证了所提模型和方法的正确性与高效性。     

基于TS算法的FPN鱼雷电子系统故障诊断方法

针对鱼雷电子系统故障传播的连续性,以及故障征兆与故障原因之间的模糊不确定性特点,提出一种基于禁忌搜索算法的模糊Petri网的鱼雷电子系统故障诊断方法.该方法定义了一个十元组的模糊Petri网,给出了表示模糊产生式规则的三种基本的模糊Petri网模型,在此基础上采用禁忌搜索算法对模糊Petri网模型参数进行优化.当模糊Petri网模型参数得到优化后,根据库所信度的大小通过故障推理进行故障定位.将其应用到某型鱼雷电子系统的故障诊断系统中,结果表明,该方法能够有效的提高模型故障诊断能力,具有较强的实用性.     

基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统研究

为了诊断不确定性的门式起重机故障,在传统专家系统的基础上采用模糊Petri网来表示知识并进行逻辑推理进行故障诊断。在基于规则库的诊断基础上,运用模糊Petri网图形化的方法进行逻辑推理和知识表达,对故障信息的模糊性和不确定性进行表示和处理,并通过人机对话进行模糊量化。通过门式起重机故障诊断案例分析,结果基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统可以快速诊断门式起重机的故障。说明采用模糊Petri网的专家系统可以较好地快速诊断不确定性的门式起重机进行故障,具有一定的应用性。     

基于模糊Petri网的变电站故障诊断研究

变电站应用SCADA系统可以获得大量继电保护和断路器动作信息,然而这些信息可能是不完全不确定的,这限制了故障诊断的有效性和正确性。文章尝试使用模糊Petri网来处理SCADA系统获得的这些不确定信息,以期获得较好的并行处理性和容错性。在模糊Petri网的基本概念的基础上,阐述了搜索故障区域的方法,建立了故障诊断的模糊Petri网模型。运用文中所提出的方法进行了实例研究,仿真分析结果说明了方法的可行性。     

复杂系统故障传播与故障分析模型研究

针对复杂系统故障传播与故障分析的复杂性与不确定性,建立了一种复杂系统故障传播与故障分析模型,即模糊概率Petri网系统。该模型引入故障模式关联概率与置信度约束,用模糊概率Petri网完备地描述了子系统故障模式关联关系,并按照子系统之间的连接关系用消息库所和门变迁连接各模糊概率Petri网,最终形成整个复杂系统的模糊概率Petri网系统模型。模糊概率Petri网系统采用对象内置于Petri网和Petri网内置于对象相结合的方式,简化了模型的表达形式,具有良好的封装性、可重用性和可维护性。最后,以一个应用实例说明了模型的适用性。     

数控机床液压系统模糊故障树分析与诊断

利用模糊故障树方法构建了数控机床液压系统故障树,利用统计资料,建立故障集度矩阵,通过推论,确立故障原理隶属度,根据最大隶属度原则确定故障原因。该方法能提高故障诊断效率,为故障诊断专家系统的设计提供一种新的推理方法。     

单斗挖掘机液压系统故障分析和可靠性评估新法

以某型单斗挖掘机液压系统的故障分析及可靠性评估为目标,基于Petri网理论建立液压系统的故障Petri网模型,采用割集理论确定液压系统故障的所有割集,利用故障Petri网的定量计算能力求解液压系统的可用度指标数据。应用表明,与故障树法相比,故障Petri网在定性分析和定量计算方面具有优势。     

基于多源数据融合的电力系统故障诊断与评估平台开发

针对当前电力系统故障数据和信息分布在不同安全分区的问题,对符合安全防护规定的跨安全分区数据分类、关联和融合技术进行了研究,提出了基于多源数据融合的电力系统主网和配网故障智能诊断技术。在主网诊断过程中,充分利用故障状态量、电气量和时序信息等数据,并结合气象等外部要素情况,分析了故障原因;在配网评估过程中,综合利用电力生产管理系统(PMS)、调度管理系统(OMS)以及能量管理系统(EMS)的海量数据,发展了基于规则推理的配网故障诊断评估技术。并根据江苏电力系统实际情况,侧重电网运行信息、设备状态信息和环境监测信息深度融合与综合应用,开展了基于多源数据融合的电网故障诊断平台研究以及故障辅助分析系统的研制。研究结果表明:该系统综合利用了多源数据的冗余信息,可更快速和准确地实现故障智能诊断。     

基于Petri网的液压马达故障诊断

针对液压马达故障诊断中特征提取的瓶颈问题,提出一种基于Petri网的液压马达故障诊断方法。以叶片式液压马达为例,分析液压马达常见的故障及原因,利用Petri网的知识表示方法提取故障征兆和故障原因,建立基于petri网的液压马达故障诊断模型,经过Petri推理,结果表明该方法是有效的。     

多源异构知识环境下受电弓模糊智能故障诊断

针对动车组受电弓维护决策和智能诊断中知识多源异构以及维修记录缺失不完整和语义冲突等问题,提出异构信息融合和模糊智能诊断算法。针对受电弓诊断知识的多源异构特性及其不足,提出采用本地数据库资源描述框架(RDF)到全局RDF的转换和通过霍尔(Horn)逻辑刻画概念属性间的等价、包含或冲突关系,得到受电弓故障知识RDF(S)本体合并。基于知识融合结果和对受电弓系统的FMEA分析,建立受电弓故障树模型,并结合T-S模糊理论对其进行改进,引入模糊乘和最大/最小算子建立T-S模糊门,推理计算得到不完整缺失数据条件下故障树中各底事件的状态重要度及其对顶事件影响重要度排序。最后结合动车组实际运用中受电弓的故障诊断数据,证明了本文所提算法的合理性和有效性。