基于库所有色Petri网的故障诊断算法研究

基于库所有色Petri网的故障诊断技术充分利用Petri网在故障分析和诊断中的优势,以船舶电站故障数据集为基础构造模型;并结合故障诊断实际对传统有色Petri网作适当改进,实现图形化故障树的分层分类着色显示,并以简单的矩阵运算实现故障诊断,从而有效弥补了传统Petri网在实际应用中的缺陷,适应了故障诊断的分析和建模需要。     

基于有色Petri网的工作流故障诊断方法

工作流系统的故障自动诊断和定位是云计算环境提供持续服务的基础;为了提高工作流系统的故障诊断准确性,文章提出了一种基于有色Petri网的故障诊断方法;首先,用开放世系模型对工作流进行建模;然后,提出了一种基于有色Petri网的故障模型;最后,将工作流的开放世系模型转化为有色Petri网故障模型,并提出了相应的多故障诊断方法;实验表明,文章提出的方法不仅故障定位的准确率和执行效率高于相关算法,还能有效的识别系统中的多个故障.     

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。     

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。     

基于Petri网和故障树的电力系统故障诊断模型

电力系统元件发生故障后,继电保护动作发出信号使相连的断路器断开,有效地保护了元件,但是也为故障的诊断增添了困难。本文针对带有主保护和后备保护的电力系统故障诊断建模困难复杂等问题,提出用故障树分析法对核心故障建模,并将故障树模型转换为对应的Petri网模型,运用Petri网的状态转移方程进行矩阵运算,不仅清晰的表示了故障的发生和形成,也能快速准确的诊断出故障发生元件,降低诊断的复杂性。实例分析说明了该方法准确性和有效性。     

基于Petri网和双层判据的配电网故障定位方法

为了提高配电网故障定位系统的运算速度和容错性能,提出了一种基于Petri网和双层判据的配电网故障定位方法:依据电流判据和电压判据进行故障诊断,并通过双层判据和概率信息实现冗余信息纠错。首先介绍了结合概率信息的Petri网的结构和定义;然后建立了故障定位的通用Petri网模型;最后对配电网2种标准接线方式的故障定位过程进行建模仿真,仿真结果验证了本文方法的可行性和有效性。     

基于Agent的对象有色Petri Net及其在制造单元建模中的应用

在对象有色Petri网的基础上，引入知识库、目标库和规划模块，提出一种基于Agent的对象有色Petri网模型。以一个制造单元为例，介绍了使用该模型用于Agent系统建模的方法，以及Agent之间异步消息通信机制。最后，通过分析了由基于Agent的对象有色Petri网简化得到的制造单元的普通Petri网模型，验证了模型具有的三级活性、并发、有效性三个特征。     

基于Petri网的飞机交流发电机故障诊断方法研究

针对目前飞机交流发电机排故工作过程繁琐、效率低下的现状,提出将Petri网理论应用到飞机交流发电机故障诊断中;利用Petri网的并行处理能力来提高排故效率;改进了一种适合故障特性的Petri网模型,以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;最后,以飞机交流发电机的失频故障为例,建立诊断模型,通过仿真分析验证了该方法的可行性和高效性。     

应急预案流程的Petri网建模方法研究

为了提高应急信息系统模型的语义基础,提出了一种基于Petri网的应急预案流程的建模方法。以ABC模型为上位本体建立了应急预案流程本体,提出了应急预案流程的Petri网建模过程,并定义了应急预案流程中本体和层次Petri网的映射规则。使用该方法对某公路桥梁抢修应急预案流程进行Petri网建模,并通过仿真分析验证了建模方法的有效性。     

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。