基于数据挖掘的柴油机磨损故障诊断Petri网络模型

首先利用数据挖掘中的粗糙集理论对铁谱磨损模式进行了简化,再建立发动机磨损故障诊断的模糊Petri网模型,该模型将模糊启发式规则的表示和诊断能力融为一体,完成不确定性知识和过程性的模糊诊断推理,并通过简单的矩阵运算快速获得了诊断结果.Matlab的仿真结果证明,该方法在信息不完善或不准确的情况下,对柴油机磨损故障诊断是有效的.     

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。     

层次故障诊断模型的模糊Petri网推理

本文提出在故障诊断的层次化分解基础上,结合模糊Petri网(FPN,Fuzzy Petri Network)实现故障推理过程.首先将层次化的诊断分解模型采用Petri网中变迁和位置的转移来进行描述.推理算法采用矩阵运算,充分利用了Petri网的并行性处理能力,并能够描述故障传递状态.该推理过程简单,并能够使诊断效率得到提高.     

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。     

模糊Petri网在电梯故障诊断中的应用

介绍了基于模糊Petri网的知识描述方法及推理算法，并采用模糊Petri网作为电梯故障诊断专家系统中的知识表示方法和推理搜索策略，对故障信息的模糊性和不确定性进行表示和处理，实现了知识表示和推理模型的集成和统一，有效的解决了诊断推理过程中知识表示与推理等关键问题。     

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。     

基于粗糙集-BP神经网络的垃圾破碎机故障诊断

针对目前垃圾破碎机故障诊断效率低的问题,设计了一种基于粗糙集理论与BP神经网络的故障诊断系统。结合粗糙集理论和BP神经网络的优点,首先利用粗糙集对原始故障诊断样本进行处理,然后对条件属性进行约简,删除冗余的信息,减少神经网络输入端的数据,从而简化神经网络的结构。并将基于粗糙集-BP神经网络的故障诊断系统对垃圾破碎机进行故障诊断。利用粗糙集对故障知识进行约简,简化BP神经网络结构,提高故障诊断的速度及准确度。将此方法应用于某型号垃圾破碎机的故障诊断中,诊断结果表明所提诊断方法可简化神经网络结构,提高诊断效率。     

Petri网模型在故障诊断领域的应用研究

结合故障诊断问题的特点,在基于Petri网基本原理的前提下,对Petri网在故障诊断领域的应用问题进行了研究,建立了故障传播、故障诊断网模型,对不确定逻辑关系的Petri网模型进行了研究,拓展了网的描述能力,对故障诊断问题的建模有着重要的作用。     

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.     

Synthesis of feedback control elements for discrete event systems using Petri net models and theory of regions

This paper describes a method for constructing a Petri-net-based controller for a discrete event system (DES) modelled by a Petri net. Assuming that an uncontrolled Petri net model of the DES and a set of forbidden state specifications are given, feedback control elements, i.e. a set of places and related transitions, with initial marking, are computed using the theory of regions, which is a formal synthesis technique for deriving Petri nets from automaton-based models. When feedback control elements are added to the uncontrolled Petri net model, the controlled (closed-loop) Petri net model of the system is obtained. The controlled Petri net model obtained is maximally permissive while guaranteeing that forbidden states do not occur. The proposed method is computationally efficient and does not suffer from the state explosion problem. Two examples are provided to show the applicability of the proposed method.     

粗糙集合理论在旋转机械故障诊断技术中的应用

粗糙集合理论基于严格的集合分析方法,通过对数据集合进行等价关系、近似空间、分类等运算,发现隐含在数据中的规律与性质,从而完成知识发现。在人工智能机器故障诊断系统中,如何获得故障诊断等知识成为关键技术。论文提出将粗糙集合理论应用于加工中心故障诊断技术,使得故障诊断技术中的知识获取瓶颈问题得以有效解决。     

基于含不可观变迁Petri网的码垛机器人零件加工系统故障检测方法

研究了基于含不可观变迁Petri网的码垛机器人零件加工系统故障检测问题。结合机器系统运行过程中的故障特征,对Petri网在机器系统故障诊断中的应用进行了研究,提出了包含不可观变迁Petri网的基本可达树和诊断分析函数的概念及基本可达树故障检测算法。以码垛机器人零件加工系统为例,建立了Petri网系统模型,应用基本可达树故障检测算法进行检测,故障检测结果符合码垛机器人零件加工系统实际运行情况,验证了该方法的有效性。     

基于价值链的企业仿真和诊断的Petri网模型

价值链是评价企业竞争优势的新型方法，但价值链理论没有提供有效的可进行计算机仿真的建模工具。为了解决这个问题，提出基于价值链流程思想的企业Petri网模型。在该模型中，价值链每个环节用一个Petri网表示，然后通过合并库所变换成表示价值链的Petri网，使物流、资金流和信息流分别得到模拟，而业务流程则用引发序列表示。通过把若干业务流程组合成使用实例，可在仿真工具中观察代表流动资金、库存、生产资源和价值等库所的令牌数量的变化情况，从而进行企业的仿真和诊断。     

油液故障诊断系统知识发现的包含度方法

油液故障诊断系统的知识发现本质上是一个模式分类与识别的问题,结合Rough set理论和摩擦学系统的特点,建立了油液故障诊断系统知识发现模型。通过将包含度方法引入到Rough set理论中,得到基于包含度的粗糙集知识约简和发现方法,并对包含度与粗糙集数据分析中的度量之间的关系进行了分析。最后通过一个9属性柴油机油液诊断系统的实例来说明这种方法的有效性。     

模糊Petri网在液压同步提升系统故障诊断中的应用

研究了基于可信度的合成式模糊产生式规则的表示方法,在此基础上,将模糊Petri网与矩阵运算相结合,给出了模糊推理过程的形式化推理算法,将复杂的推理过程采用矩阵运算实现,充分利用了模糊Petri网的并行处理能力,利用此理论及方法可以大大减少诊断时间,提高了准确度．最后以液压同步提升系统故障诊断为例证明算法的可行性和准确性．     

粗糙集规则获取在旋转注水机组故障诊断中的应用

粗糙集理论能够有效地处理不精确、不完整的数据和知识,并从中发现隐含知识,提示潜在规律。提出一种基于粗糙集理论的大型旋转机械故障诊断和知识获取模型。该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发, 构建决策表,通过属性约简和基于分明矩阵的属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库。基于该模型以某旋转注水机组故障分析为例,从来自实际的经验数据获取旋转注水机组转子故障诊断的规则知识,其属性约简率可达25％,并能有效解决旋转注水机组故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,验证了其有效性。     

顺序共享资源制造系统Petri网控制器的形式化设计方法

基于通信顺序进程和资源向量的有关概念 ,提出了截断迹及截断迹集 ,研究了系统具有共享资源时标志容量的计算方法 ,提出了具有顺序共享资源制造系统 Petri网控制器的形式化设计理论和方法