广义随机Petri网及性能分析

对Petri网理论在性能评价领域的应用进行了研究,在介绍广义随机Petri网(GSPN,generalized stochastic petri net)及其分析技术的基础上,探讨了如何利用GSPN对系统进行建模及性能分析。针对典型的双处理机系统的吞吐量和资源利用率问题,建立了双处理机系统的GSPN模型,利用随机Petri网与马尔可夫链的同构关系,得到了GSPN模型稳定的状态空间及各状态出现的概率,进而探讨了双处理机系统的吞吐量和利用率等性能指标。通过TimeNet工具对所建立的模型进行仿真实验,验证了模型的有效性,为吞吐量和利用率的提高提供相关依据。     

Petri网方法及其在离散事件动态系统研究中的应用

从计算机集成制造系统(CIMS)应用的角度对Petri网方法进行介绍,包括Petri网基础理论和重要性质,并对其在离散事件动态系统中的研究进展进行评述.     

一种Petri网结合遗传算法的优化方法及应用

根据实际优化问题,在时间Petri网和着色Petri网的基础上,提出了一种新的扩展Petri网(EPN)模型,并在EPN中定义了条件矩阵Q,给出了Petri网与遗传算法相结合的优化方法和具体算法.使用本优化方法,对一个车间作业(Job-shop)调度问题进行了求解,建立了该Job-shop调度的EPN模型,并采用单个体遗传算法对Petri网模型进行优化,结果证明了该建模和优化方法的有效性和正确性.     

基于Petri网的贷款业务流程优化分析

业务流程优化分析在业务流程管理中扮演着重要的角色。基于Petri网对银行贷款业务进行建模分析,提出基于Petri网的贷款业务优化分析方案。首先从贷款业务流程的决策角度分析工作流网与数据流模型Petri网(DDP-nets)对建模的影响,结合两者优势提出数据决策Petri网模型的定义。然后通过建立贷款业务流程的数据决策Petri网模型,分析模型的合理性。其次利用两种方式对决策模型的决策变迁映射集(∑部分)完成实现。最后从普适性、模拟能力、简洁性角度与原模型分析对比,得出优化模型的优越性。     

基于时间Petri网和启发式搜索的资源分配

提出了一种改进的时间Petri网计划管理模型,综合考虑调度和资源分配,以充分发挥FMS的柔性制造能力.首先根据系统理论,区分了两种资源类型:主角(主资源)和配角(辅助资源),然后再根据主资源构造FMS的时间Petri网.这种方法简化了Petri网的构造,给出了一个清晰的资源调度流程,并且辅助资源的分配可以在调度的同时利用启发式搜索算法给出.最后,给出一个改进的时间Petri网在资源受限情况下进行调度和资源分配的实例.     

基于扩展TTPN的多任务加工系统建模及资源优化

引入分类信息拓展赋时变迁Petri网(TTPN),给出扩展赋时变迁Petri网(ETTPN)模型定义,以分类集成方法,建立多任务加工系统ETTPN模型.与传统TTPN建模相比,该模型建模复杂度显著下降.结合多任务加工系统ETtPN模型,提出资源优化配置算法,通过实例验证该算法的有效性.     

面向制造企业的智能企业诊断系统

概述了企业诊断系统的研究现状，分析了其与企业信息系统研究相孤立所带来的问题．为适应现代制造企业管理的需求，提出基于数据仓库的智能企业诊断系统．智能企业诊断系统由查询与跟踪、问题识别和指标评价、模糊Petri网推理、诊断过程概要解释、问题解决支持、人机界面等6个主要模块构成．为了更好地处理企业诊断知识的模糊性、整体性和复杂性，通过扩展模糊Petri网系统实现企业诊断的知识建模和推理．功能模型描述了系统各模块的主要功能及其与数据仓库系统间的集成方式．此外，讨论了模糊Petri网诊断推理、与数据仓库系统的集成、知识提取和数据挖掘等系统实现的关键技术和方法．通过智能企业诊断系统、数据仓库系统和OLAP三者的有机集成，提供一个有效的企业诊断集成环境，使管理者能够更好地解决经营管理中存在的问题，充分发挥制造企业潜力,使企业健康发展．     

基于Petri网的船舶电力系统故障诊断

船舶电力系统应保证供电连续性,尽量缩短电力系统故障时间.在分析船舶电力系统自身特点的基础上引入Pe-tri网技术,充分利用Petri网技术对电力系统故障进行建模的快速性对船舶电力系统故障进行诊断.研究利用Petri网技术对船舶电力系统进行故障仿真,包括模型建立、故障诊断以及对不确定信号的诊断与排除.诊断结论充分验证了Petri网技术的有效性和快速性,利用该方法能够帮助快速准确地判断事故,及时排除故障.     

基于改进Petri网的复杂产品系统项目规划模型研究

针对复杂产品系统项目的规划方法进行了讨论,提出了一种将图形建模工具与项目管理工具集成运用的改进Petri网模型.该改进模型运用CPM方法对特定项目进行规划,然后对形成的CPM图进行Petri网转换,最后根据仿真结果得到动态的优化规划模型.案例证明了该改进模型的有效性和实用性.     

机载液压油源系统非马尔科夫随机Petri网模型与时间参数识别

本文研究了基于Petri网的机载液压油源系统的建模与时间参数识别问题。机载液压油源系统的正常行为执行时间服从正态分布和异常行为执行时间服从指数分布时间,Petri网模型处理确定行为,不能处理随机行为。随机Petri网(Stochastic Petri Nets ,SPN)模型与确定-随机Petri网(Deterministic Stochastic Petri Nets ,DSPN)模型处理执行时间属于指数分布的行为,不能处理执行时间属于正态分布的行为,本文提出用正态-随机Petri网(Normal-Stochastic Petri Nets, NSPN)模型对机载液压油源系统建模,正态-随机Petri网模型有正态分布的变迁与指数分布的变迁。本文提出正态-随机Petri网模型的正态参数 与指数分布参数 的识别算法,其中 为正态分布的名义值, 为正态分布的标准差, 为指数分布的指数参数值。本文建立了机载液压油源系统的NSPN模型,应用本文参数估测算法对变迁时间参数进行识别,仿真计算结果表明,计算的变迁时间参数与系统实际运行时间参数一致,证明了该方法的有效性。     

Petri网络理论在电网故障诊断中的应用

论述了基于Petri网络理论进行电网故障诊断的方法，描述了故障元件、保护、开关之间内在的动作关系，提出了运用简单的矩阵计算进行诊断的方法，与传统的专家系统相比，大大减少了诊断时间，提高了准确度，适用于各种网络拓扑，网络测试表明：该方法快速、准确，适于在线运行。     

闭环模糊Petri网系统

该文提出了一种新型的模糊Petri网—闭环模糊Petri网系统,它形成了一个闭环动态系统,开拓了原有模糊Petri网的应用领域,能更好地应用于经济系统等相互联系、相互影响、相互制约的系统中。首先给出模糊Petri网的定义及其运行规则,并引入了一个灵敏度向量,来刻画各个库所对外界刺激的反应程度,然后用代数矩阵运算来对该模糊Petri网的动态运行过程进行形式化描述,同时可以得到系统运行过程的全部状态值,最后给出实例进一步进行解释说明。     

Petri网理论及其应用

Petri网是一种适于系统描述、分析和综合的图形数学工具,它的研究已引起了人们的普遍关注。本文着重讨论了一般Petri网理论,并对计时、随机和高级Petri网以及Petri网理论的应用进行了简要的介绍。     

可达树分析法及其在测试中的应用

介绍了数字电路故障诊断的Petri网模型和Petri网的分析方法之一——可达树分析法。该方法应适用于各种Petri网,但由于状态空间的复杂,其限适用于较小Petri网。并研究了可达树分析法在数字电路故障测试中的应用。     

一种新型的系统建模方法

研究并实现了一种基于Petri网的系统建模方法,它将面向对象技术与Petri网相结合,有效地降低了Petri网模型的空间复杂性,也使表达更为直观,并以ＡＵＶ系统为例,说明了整个建模议程。     

基于Petri网的项目管理模型研究

项目管理是一类典型的离散并发不确定系统,经典Petri网及其扩展可以很好的对项目工序逻辑关系、时间约束、资源约束、项目执行过程监控等进行可视化建模的同时,提供形式化理论支撑.在综合研究现有Petri网项目管理模型基础上,提出了基于着色时间约束Petri网的项目动态管理模型,并对该模型的变迁激发规则、状态空间、可达性及可调度性进行分析.该模型能够对项目管理中时间约束及资源约束进行建模,为项目动态管理提供可视化、形式化建模工具.     

连续系统的受控连续Petri网模型

对于连续系统提出了一种受控连续Petri网模型．该模型充分考虑了系统状态的时变性质,在普通连续Petri网的基础上,对连续变迁的激发速度及触发规则进行了重新定义,从而能直观地、充分地描述受控连续系统的演变,从而为混杂系统统一的Petri网模型框架的建立提供了理论基础．利用模型详细讨论了连续系统的时间最优控制问题的连续Petri网描述．     

模糊Petri网的发展

模糊Petri网是Petri网与知识表达的结合,是从Petri网基础上扩展而来的。对模糊Petri网的一些发展状况作了概括。总结了模糊Petri网基本理论和近期的理论进展;指出了各种应用的发展热点和难点;指出模糊Petri网的研究方向、研究方法和它在各领域当中的应用;最后对模糊Petri网的未来发展作了总结。     

用于载人飞船故障诊断的模糊高级Petri网模型

在面向对象的故障树层次诊断模型基础上,提出用于故障诊断的模糊高级Petri网模型,并应用于载人飞船故障诊断中.该方法使故障诊断的推理过程简单、直观,并从面向对象和层次化角度解决了故障事件信息及操作特性的封装、模块化和故障传播的层次性,有利于系统故障的层次性诊断.