基于模糊Petri网的汽车故障诊断仿真研究

本文将Petri网和模糊推理相结合,建立故障诊断的模糊Petri网模型。其中,用FPN表示模糊产生规则,用Petri网的变迁激活规则进行故障诊断推理,从而分析出异常行为过程间的因果关系,推理出故障的原因及其可信度。以汽车故障诊断为例,建立了基于模糊Petri网的诊断模型。通过仿真分析,验证了模型的正确性和算法的有效性。     

基于矩阵运算的Petri网反向推理算法

通过对加权模糊Petri网模型和反向推理算法的研究,建立了加权模糊Petri网的关联Petri网推理模型。在此基础上,提出了基于矩阵运算的反向推理算法。通过实例对算法进行了检验,结果表明该算法具有解决复杂问题的并行推理能力、推理效率高、推理过程简单、容易实现。     

一种模糊Petri网的逆向知识推理方法设计实现

模糊Petri网是模糊产生式知识表示和推理的理想工具.针对基于模糊产生式规则的知识库,在已知决策目标的前提下,设计了该知识库的模糊Petri网模型及基于递归的逆向知识推理方法,并以实例时该方法进行了验证.对于任意指定的库所,通过该方法可以确定其模糊托肯值,即对应命题的模糊真值.该方法的逻辑表达力强,利于计算机实现,而且其逆向推理策略能有效减少计算空间,使计算在一个复杂的模糊Petri网系统的子系统中进行,提高了计算效率.     

一种新的基于直觉模糊Petri网的模糊推理算法

基于模糊Petri网的推理机制研究是模糊Petri网领域的热点问题之一。在基于直觉模糊Petri网模型框架下的推理过程中引入库所重排策略及可激活变迁判断公式,提出一种新的基于直觉模糊Petri网的模糊推理算法。通过与已有文献的推理算法的对比分析,在得到同样精确结果的前提下,本算法能够有效地简化推理过程,节省推理时间,降低算法的时间复杂度。     

基于着色Petri网模糊专家系统的研究

针对变电站无功控制模糊专家系统知识表示不确定性及规则数量多的特点,文章以模糊、着色Petri网为基础,提出了一种基于模糊着色Petri网的知识表示与规则获取方法。该方法利用Petri网的图形化环境特点,将模糊规则库的不同变量用不同的颜色加以区分,不同规则中的同一个变量用该变量的颜色集表示,构成一个模糊着色Petri网模型。充分利用着色Petri网的特点,对推理过程进行了仔细研究,并提出一种基于着色模糊Petri网的启发式搜索策略。将其用于变电站无功控制的模糊专家系统中,结果表明,基于着色Petri网的模糊知识表示和获取方法,对于大型、复杂变电站模糊专家控制系统是非常有效的。     

模糊Petri网及其在模糊推理中的应用

该文首先引入模糊Petri网(Fuzzy Petri Net)的定义，给出了一个九元模糊Petri网模型，并且详细介绍了模糊Petri网的激发规则。给出了产生式规则的模糊Petri网表示的三种模型，在此基础上提出了一种基于模糊Petri网的推理方法，最后使用模糊Petri网中知识表示和运行的基本算法解决了汽车质量检验和故障分析这一实际问题。实际应用证明基于模糊Petri网的产生式规则的推理具有知识表达能力强，处理不确定知识正确，推理过程简单直观，具有一定的智能推理能力，具有较强的实用价值。     

基于感知模糊Petri网的自动装弹机故障分析方法

坦克自动装弹机故障发生率高,原因复杂,为了缩短自动装弹机故障诊断时间,提高诊断准确度,在分析了自动装弹机内部原理及获取相关专家经验后,提出了一种基于感知模糊Petri网的故障诊断方法。结合自动装弹机的具体构造建立对应的PFPN故障模型,通过模糊Petri网表示故障传播过程,利用感知机误差反向传递方法学习有限的专家经验,确定Petri网络中触发事件的权值。通过正向推理,实现了对自动装弹机故障的准确判断。逆向推理结合最小割级方法,缩小排查范围,提高推理效率。以旋转故障机为例建立对应的 PFPN故障模型,与故障树模型诊断结果和历史诊断数据对比,验证该故障分析方法的合理性和有效性,实现了对自动装弹机的快速准确的故障诊断。     

基于多类别信息量的模糊Petri网故障推理策略

针对模糊Petri网推理模型膨胀、推理过程繁琐的问题,研究基于信息论方法的推理过程简化策略;利用自信息和熵函数的概念,提出了一种多类别故障特征信息量准则,给出了多类别故障特征信息量的具体计算方法;制定系统的故障推理策略时,首先选择故障信息量最大的故障特征进行测试,然后依据故障特征的测试顺序建立模糊Petri网模型,最后根据模糊Petri网模型进行故障推理;结论证明,该方法能够有效地进行故障推理,实现系统故障的动态和快速搜索。     

基于TCPN的产品协同设计过程时序逻辑推理研究

针对具有动态、并发、不确定性特点的协同设计过程的设计活动模糊时间推理问题,基于时间约束Petri网理论,建立一种产品协同设计过程模型及其时间约束关系模型.通过分析协同设计过程的时间约束类型,提出了协同设计活动间的时间约束触发规则与推理机制,以及不同触发规则下的时间运算关系;最后通过一个链式输送机协同设计过程实例,验证了文中模型的相关结果,并开发了一个基于时间约束Petri网的协同设计过程时序推理仿真系统.     

模糊空间Petri网的规则表示及动态推理

为便于表示模糊空间Petri网的状态变迁规则,根据空间关联影响区域分布现实特点,提出了空间模糊Petri网中的状态关联影响规则、变迁关联影响规则和多阈值激活规则。依据模糊产生式规则的特点,详细描述了10种具体的推理规则和表示组件,并以实例加以说明。在此基础上,结合模糊空间Petri网的特点提出了动态推理过程算法,可以实现各种空间状态规则因子的转化。动态推理的过程不仅可以获取某种“结果”,而且可以挖掘基于空间位置关联的中间状态及引起中间状态变化的事件,可以有效地指导风险过程预测和控制。     

基于扩展模糊Petri网的知识推理方法研究

为使模糊Petri网能够描述可变模糊隶属判据下的模糊知识,利用基准变换能较好地表达模糊隶属判据可变情况的特点,基于定性映射和定性基准变换对模糊Petri网进行了扩展,给出了扩展后网模型的形式定义和基本运行机制。通过利用定性映射描述模糊产生式规则,给出了一种新的知识表示模式和推理方法,新方法有利于构建模糊Petri网基于认知的学习机制。结果显示,该网模型具有较强的知识表达能力,适用于处理认知模糊不确定性知识,其推理过程能体现某些认知特性,尤其适用于构建以定性判断为特点的智能系统。     

基于FPN推理的多Agent网络故障诊断系统的研究

多Agent诊断系统是一种分布式系统,现已在故障诊断中得到广泛应用.提出一种基于FPN推理的多Agent网络故障诊断模型,该模型利用各部分Agent模块来完成故障诊断过程中的信息搜集与分析,故障的确定以及对故障的处理,其中故障的确定由模糊Petri网推理算法来完成.该模型综合了FPN推理算法的并行性以及多Agent技术对故障诊断与处理的智能性的特点,为实现网络故障的快速诊断提供了一条全新的思路.     

基于直觉模糊Petri网的加权直觉模糊推理

利用直觉模糊集合较好地表现不确定信息的能力和Petri网的并行处理能力,构建了直觉模糊Petri网模型。给出了输入权值、变迁阈值等多种约束条件下的直觉模糊推理算法。该算法将直觉模糊推理过程转化为矩阵的运算过程可充分利用直觉模糊Petri网的并行推理能力,有效地避免同一变迁不必要地重复激发从而节省推理时间。实例分析表明所给出的直觉模糊推理算法较已有算法更加合理并且高效。     

遗传神经网络故障诊断自适应Petri网模型

研究故障诊断优化问题。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,造成故障诊断难以精确,提出了将遗传算法、神经网络和传统Petri网模型结合,形成了一种改进的自适应的加权Petri网模型以及模型的构造算法,同时在此基础上,采用改进的遗传算法对神经网络模型的权值进行优化训练,并给出了采用构造的自适应模糊Petri网模型对故障进行诊断的具体步骤。仿真实例验证了算法的有效性,对柔性制造系统实例的故障进行诊断,验证了此自适应的加权模糊Petri网模型结合了Petri网和遗传算法的优点,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。     

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。     

基于模糊神经Petri网的故障诊断模型

Petri网是对具有产生式规则的故障诊断系统的有力建模工具，但其缺乏较强的学习能力．本文以Petri网的基本定义为基础，结合模糊逻辑和Petri网模型，定义了模糊Petri网模型，在此基础上引入人工神经网络技术，给出了人工神经网络的模糊Petri网表示方法，并针对工程机械故障诊断异步、离散等特点，提出并建立了故障诊断的模糊神经Petri网模型及其改进模型．基于模糊神经Petri网的故障诊断系统结合了Petri网和人工神经网络的优点，经过自学习后同时具有很强的推理能力和自适应能力．     

Predicting uncertain behavior of industrial system using FM—A practical case

As such the reliability of system is affected by many factors such as design, manufacturing, installation, commissioning, operation and maintenance. Consequently it may be extremely difficult if not impossible to model, analyze and predict the failure behavior of system.To this effect, the authors presented a structured framework which makes use of fuzzy methodology (FM), an approximate reasoning tool to deal with the imprecise, uncertain and subjective information related to system performance. The component related objective events are modeled with the help of the Petri net model of the system. Various parameters of managerial importance such as repair time, failure rate, mean time between failures, availability and expected number of failures are computed to quantify the uncertain behavior of system. Further, to improve upon the reliability characteristics of the system, in-depth qualitative analysis of unit is carried out using failure mode and effect analysis (FMEA) by listing all possible failure modes and their causes. A decision support system based on fuzzy set theory is developed to counter the limitations of traditional FMEA. The framework has been applied to model and analyze a real complex industrial system from paper mill.     

基于直觉模糊Petri网的故障诊断

故障诊断经常受到多种不确定性和模糊性因素的影响,针对不确定性的故障诊断问题,利用直觉模糊集较好的表达不确定性信息的优势和Petri网较好的并行处理以及图形处理问题的能力,构建了直觉模糊Petri网模型。由于将直觉模糊推理转化为矩阵运算的过程中有非隶属度参数的参与,因此推理结果可提供更多的信息。根据实际故障诊断中的模糊推理问题,给出了带有权值、阈值等参数条件下新的直觉模糊推理算法。通过获取和处理故障诊断中的不确定性和模糊性的知识,该算法将故障诊断过程转化为利用直觉模糊Petri网的直觉模糊推理过程。实际燃气轮机故障诊断模型案例表明了所给直觉模糊推理算法的有效性。