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为克服Petri网在推理分析复杂、不确定的故障信息中的不足,引入置信度最大及深度搜索优先的诊断方法,将Petri网和模糊推理知识相结合,提出模糊Petri网故障诊断方法及其概念与规则表示,采用反向推理算法根据已发生的故障来定位故障源,给出推理算法的具体步骤。通过逻辑推理和离心式压缩机故障的实例分析,验证了该算法的有效性和可行性,提高了故障诊断的准确性和高效性。 相似文献
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模糊Petri网在FMS故障诊断中的应用研究 总被引:7,自引:1,他引:7
庆胜 《计算机研究与发展》1998,35(4):358-361
针对柔性制造系统(FMS)故障诊断的特点,将模糊Petri网扩展为模糊行为Petri网(FBPN).并应用于知识的表示中,讨论了FMS系统、FBPN及产生式规则之间的对应关系,提出一种模糊反向推理机制,给出了利用FBPN进行知识表示和推理的实例. 相似文献
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模糊推理Petri网及其在故障诊断中的应用 总被引:24,自引:0,他引:24
分析了推理Petri网与传统Petri网的共性和区别,给出了模糊产生式规则推理Petri网模型.在此基础上,给出了有效的推理算法,并以极大代数矩阵算子进行了形式化表示,此算法充分利用了Petri网的数学理论基础和描述并发系统的能力,具有并行推理能力,可以同时得到推理后系统的全部状态值.最后举例说明了其在故障诊断中的应用. 相似文献
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针对风机系统故障征兆的不确定性和故障规则的冗余性,结合信息量和熵函数的概念,提出了一种基于多征兆系统的故障监测对象组的获取方法,利用监测对象的多征兆对故障知识库进行化简和分类,得到涵盖故障系统全部信息的简化故障规则,建立模糊Petri网模型用于风机的故障诊断.诊断仿真结果表明,基于故障监测对象组提取方法的模糊Petri网模型能够充分表征风机系统的故障,其推理过程接近人的思维活动,是一种有效的故障诊断方法. 相似文献
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基于模糊神经Petri网的故障诊断模型 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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模糊Petri网在风电机组故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对风力发电机组故障诊断建模中动态行为较难描述的问题,结合模糊Petri网的图形描述能力及模糊推理性,提出故障诊断的模糊Petri网模型及其相应的故障诊断方法,根据故障发生的实际情况给出正反两种推理算法。用齿轮箱故障的实例加以验证,证明了该方法的正确性及在风电机组故障诊断中应用的可行性。 相似文献
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模糊Petri网在8K电力机车LCU故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
首先引入模糊Petri网的结构和定义,分析了8K电力机车逻辑控制单元(LCU)发生故障的主要原因,总结了3种常见故障;针对LCU故障并发的特点,建立了模糊产生式规则与Petri网推理技术相结合的常开触点和常闭触点两个故障诊断模型,利用其具有较好的并行处理能力及容错性,实现了对8K电力机车LCU的模糊故障的推理;结果表明该模型具有快捷、准确的特点,展现出较强的实用性;8K电力机车LCU的故障综合测试系统已在湖东电力机务段投入使用,提高了工作效率,保证了8K电力机车的安全运行。 相似文献
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本文针对模糊推理中常存在推理结果意义不明确的问题,提出应用带标识的模糊Petri网(MFPNs)进行模糊推理。推理的过程中考虑模糊产生式规则的权值、阈值、确定性因子等几种知识表示参数以获得更多信息。给出基于相似性测度的模糊推理算法,通过计算带标识的模糊Petri网的最终输出库所中的托肯值可以得到最终的模糊推理结果。通过实例可以验证这样得到的推理结果意义更明确,计算过程更加高效。 相似文献
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针对舰船电子综合化系统总线故障诊断模糊性、不确定性的日益增强,且难以实现快速故障诊断的难题,提出一种基于自适应模糊Petri网(Adaptive Fuzzy Petri Net,AFPN)的舰船电子综合化系统总线故障诊断方法;在加权模糊Petri网(Weighted Fuzzy Petri Net,WFPN)的基础上,引入神经网络技术,给出了AFPN的形式化定义及学习算法;实例分析验证了所提方法的有效性,研究表明:AFPN模型具有很强的自适应能力和推理能力,克服了传统单纯依靠人工经验故障诊断的不确定性和偶然性,可以实现舰船电子综合化系统总线快速精确的故障诊断。 相似文献
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本文研究基于模糊与概率信息的模糊概率Petri-net故障的诊断方法,概率信息用来解决问题冲突,模糊信息用来解决故障诊断不确定性并计算诊断的可靠性。在石油化工装置中的应用表明,这种方法是行之有效的。 相似文献
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针对构建合理的Petri网故障诊断模型,研究了以矩阵运算方式描述及处理故障发生过程中的逻辑关系的问题。以旋转机械故障诊断为例,用粗糙集理论对其样本条件属性进行约简,利用Skowron缺省规则获取方法得到故障诊断规则;并对传统Petri网进行改进并构造诊断模型,利用Petri网的动态描述与矩阵运算能力进行故障诊断,从而在一定程度上解决了样本集中存在不一致信息的问题,避免了Petri网对于复杂系统建模时出现的组合爆炸,具有一定的创新性和较大的使用价值。应用实例验证了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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针对当前地铁车辆故障,特别是电气故障判断的自动化需求,结合Petri网故障树判断方法,对某型号的地铁车辆故障进行判断。先对Petri网进行简单的概述,然后构建电气系统的Petri网模型,并定义相关的规则,最后搭建Petri网模型验证平台,对上述的地铁车辆传动系统故障进行判断,结果通过地面服务器展示出来。 相似文献
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基于BP网络的模糊Petri网的学习能力 总被引:46,自引:0,他引:46
模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)是基于模糊产生式规则的知识库系统的良好建模工具,但自学习能力差是模糊系统本身的一个缺点.该文提出了适合模糊Petri网模型自学习的模糊推理算法和学习算法.在模糊推理算法中,通过对没有回路的FPN模型结构进行层次式划分以及建立变迁点燃和模糊推理的近似连续函数,从而把神经网络中的BP网络算法自然地引入到FPN模型中.在FPN模型上,用误差反传算法计算一阶梯度的方法对模糊产生式规则中的参数进行学习和训练.经过学习和训练的FPN具有很强的泛化能力和自适应功能.FPN模型经过训练得到的参数是有特定含义的,可以通过对这些参数的合法性分析,使得模糊产生式规则系统更加有效,也对知识库系统的建立、更新和维护有着重要的意义. 相似文献