FMS工作流故障诊断自适应加权模糊Petri网模型

研究了使用人工神经网络和加权模糊Petri网对故障进行诊断的方法。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,将人工神经网络、模糊逻辑和传统Petri网模型结合,定义了一种自适应的加权模糊Petri网模型以及模型的构造方法,在此基础上,提出了一种使用改进的BP算法对模型的权值进行训练的方法,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。最后对柔性制造系统(FMS)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网和人工神经网络的优点,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。     

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Petri网和多源广域同步信息融合的配网故障定位方法

针对现有配电网故障定位技术存在的不足，提出了利用Petri网和多源广域同步信息的配网故障定位方法。分析了含有分布式电源的配电网络故障电流情况，给出了相应的开关函数和适应度函数。针对含有分布式电源的配电网络，说明了故障指示器在发生故障时的工作原理。针对网络中含有的保护装置、配自开关、故障指示器等多源信息，提出基于模糊Petri网故障诊断模型，说明了基本推理方法和故障诊断模型的建立原则，并给出了相应的故障判断流程。对提出的方法进行了仿真分析，说明了利用多源信息融合Petri网的方法，能够有效判断含有分布式电源配电网络故障区段。     

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。     

基于有色Petri网的机械系统故障诊断研究

故障诊断对于机械系统的使用与维护起着重要的作用;为了提高机械系统故障诊断的效率以及直观性,提出了一种使用基于知识的故障诊断方法,即使用有色Petri网诊断方法建立一种通用机械系统故障诊断模型并进行分析;针对数控机床液压元件故障这一案例,首先获取其故障来源建立故障树;其次在故障树基础上运用有色Petri网建模工具CPNTools建立有色Petri网模型;最后对模型进行了仿真分析以模拟故障的传递,进行状态空间分析以判断模型安全性,结果表明所提出的建模方法能够使得故障传递更加直观化,快速了解故障的发展趋势,并表明此模型有着较强的易用性以及通用性。     

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。     

基于受控时间Petri网的车辆检测过程模型

针对汽车检测线运行效率评估及确保给定数量车辆检测时间最短的问题,通过分析检测过程中的驱动事件和状态演变,给出了车辆调度的约束条件,在此基础上把模型中的时间约束与受控Petri网相结合,提出了受控时间Petri网（Controlled Time Petri Nets）模型,采用该模型对检测线调度过程中的节拍控制与车辆调度进行可视化的建模与分析。实践表明对于多批次车辆检测任务采用该过程模型可明显缩短检测时间。     

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.     

Algebraic approaches for fault identification in discrete-event systems

In this note, we develop algebraic approaches for fault identification in discrete-event systems that are described by Petri nets. We consider faults in both Petri net transitions and places, and assume that system events are not directly observable but that the system state is periodically observable. The particular methodology we explore incorporates redundancy into a given Petri net in a way that enables fault detection and identification to be performed efficiently using algebraic decoding techniques. The guiding principle in adding redundancy is to keep the number of additional Petri net places small while retaining enough information to be able to systematically detect and identify faults when the system state becomes available. The end result is a redundant Petri net embedding that uses 2k additional places and enables the simultaneous identification of 2k-1 transition faults and k place faults (that may occur at various instants during the operation of the Petri net). The proposed identification scheme has worst-case complexity of O(k(m+n)) operations where m and n are respectively the number of transitions and places in the given Petri net.     

基于模糊Petri网的无线顺序控制系统的故障诊断

通过分析基于无线传感器网络的顺序控制系统,给出它的故障传播规则。针对模糊Petri网在故障诊断中的置信度模糊推理算法的不足,进行了添加阈值判断的改进。运用改进后的模糊Petri网推理算法对无线顺序控制系统进行故障诊断,计算控制器故障发生的概率,得出其中控制逻辑重新发送概率最大,理论结果与现场实际测试结果基本一致。     

基于FRPN的水下机器人故障诊断

根据水下机器人系统故障特征的提取具有模糊性和并发性的特点,提出了一种新的基于模糊产生式规则推理的Petri 网模型—模糊推理Petri 网（Fuzzy Reasoning Petri Net,FRPN）,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。利用该模型为水下机器人故障系统进行建模,并分析得到系统中各部件故障发生的概率用以指导水下机器人维修中的故障排除。实验表明该模型具有直观、表达能力强和易于推理的优点。     

基于Petri网的概念模型验证方法研究

针对目前概念模型动态部分内容的验证由于其复杂性难以通过阅读式地审查发现其中的瑕疵等问题,提出了利用Petri网进行概念模型验证的一种新思路,研究了进行概念模型验证的具体步骤,分析了概念模型错误对应的Petri网错误,以及检测这些错误时需要验证的Petri网性质;最后以防空导弹作战过程为例,研究了利用Petri网以及CPN Tools软件进行概念模型动态部分内容验证的具体过程。实践证明此方法减少了领域专家直接进行概念模型验证的主观性影响,提高了效率。     

Design and fault diagnosis of Petri net controllers for Petri nets with uncontrollable and unobservable transitions

This paper presents a methodology for diagnosing faults of controllers which are modeled by Petri nets with uncontrollable and unobservable transitions. The inadmissible constraints with uncontrollable and unobservable transitions are transformed into admissible conditions in this method. And we can design controllers easily using reduction technique. In order to provide tolerance against faults in controllers, we embed the given Petri net controller into a larger Petri net controller that retains the functionality of original controllers, and encode the large Petri net controller. Separate redundant Petri net controllers using additional places, connections and tokens to impose invariant conditions allow the systematic detection and identification of faults via Hamming code. The proposed method is attractive because it can check faults (place faults, transition faults or mixed faults) easily. A manufacturing cell is taken as an example to illustrate the approach.     

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。     

基于扩展混成Petri网的CPS无人车系统建模与分析

信息物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)是一个集计算系统、通信系统、感知系统、控制系统和物理系统于一体的复杂系统,其行为是一种由离散计算过程与连续物理过程深度融合并紧密交互的混成行为。针对这种特性,采用混成Petri网对CPS建模,并在此基础上添加时间约束,即对离散变迁关联一个延迟时间,对连续变迁关联一个激发速率函数,同时引入抑止弧和测试弧的概念以提高Petri网的表达能力,由此提出一种新的模型——扩展混成Petri网模型。然后,对CPS应用中无人驾驶车辆系统的躲避障碍物场景进行建模,将建立的模型按照一定的规则转化为与之对应的Simulink模型,并通过Matlab仿真对系统行为及属性进行分析。