模糊离散事件系统监督控制理论

为了将经典离散事件系统 (Discrete event systems, DES) 中的监控理论扩展到模糊离散事件系统 (Fuzzy discrete event systems, FDES) 中, 总结了目前 FDES 建模和监控理论方面的成果, 进一步讨论了 FDES 的能控性, 给出了非阻塞监控的条件. 对 FDES 的能控子语言与优化监控进行了分析, 得到了能控子语言的性质. 以模糊自动机作为监控的一种形式, 给出了监督控制具体的实现方法, 这对于进一步开展 FDES 的研究工作是有益的.     

基于模糊神经Petri网的故障诊断模型

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．     

基于Petri网的故障诊断研究理论的综述

故障诊断是离散事件系统中一项重要的研究内容,对于保障系统安全具有积极意义。基于Petri网的故障诊断相关研究主要分为故障可诊断性研究以及故障诊断器的构造理论研究,故障可诊断性又可以进一步分为一般可诊断性与K-可诊断性,而故障诊断器的设计方法又可以按照适用系统类型进一步分类。综述了故障诊断理论中可诊断性、K可诊断性的各类研究方法和研究结论,介绍了离散Petri网系统、连续Petri网系统和分布式Petri网系统中故障诊断器的设计方法,并对各类方法的特点进行了重点分析。最后,给出了基于Petri网的故障诊断进一步研究的方向与应用难点,其对今后研究有一定的指导意义。     

基于Petri网诊断器的离散事件系统模式故障的在线诊断

本文研究基于Petri网诊断器的离散事件系统模式故障的在线诊断问题. 先构建一种用于模式故障在线诊 断的自动机, 给出了基于这种自动机的在线诊断方法. 然后将自动机转换为Petri网并进一步构造了可用于S型模式 故障或T型模式故障在线诊断的Petri网诊断器, 提出了基于Petri网诊断器的模式故障在线诊断算法. 通过分析算法 的复杂性, 得到了该算法具有多项式空间复杂性的结论.     

基于AFPN的舰船电子综合化系统总线故障诊断研究

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。     

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。     

基于规则的模糊离散事件系统建模与控制研究

用模糊离散事件系统（FDES）从离散事件的角度描述一类包含“具有确定性的不确定／模糊”问题以及与人的主观观察／判断密切相关的复杂系统。提出了基于规则的FDES描述方法及自寻优监督控制策略,为FDES的实际应用提供了一种方法,提高了FDES在具体应用中的可操作性,并介绍了其在纺织染整控制过程中的具体应用．     

模糊Petri网在风电机组故障诊断中的应用

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。     

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。     

模糊离散事件系统基于验证器的模式故障诊断

针对模糊系统在运行过程中可能出现由多个事件触发的故障,研究模糊离散事件系统模式故障的诊断问题,提出一种基于验证器的模式故障诊断方法.先对模糊离散事件系统中最常见的模式故障,引入S类型模式故障和T类型模式故障两个概念,再分别对模糊离散事件系统的S类型和T类型模式故障的可诊断性进行形式化.为验证模糊系统模式故障的可诊断性,构造一个验证器自动机,并得到一个关于模糊离散事件系统模式故障可诊断性的充分必要条件,实现对模糊系统模式故障的诊断.     

论模糊概念的度量

模糊度和模糊相似度是模糊集合中模糊概念度量最常用的两种方法。根据模糊度定义,提出了几种实用方便的模糊度公式,并分析了文[3]中新模糊度公式的不正确性;同时根据模糊贴近度定义,提出了一种贴近度公式。这些新公式的引入,在模式识别等实际应用中起着重要的作用。     

模糊分类与模糊匹配相结合的模糊检索

1.问题的提出文献信息检索的过程,可以看成是一个用户“查询”和文献库之间“匹配”的过程。但是,当文献库中文献数量达到几百万甚至更多时,如果仍用用户的“查询”去逐一匹配文献库,将花费很长的时间,甚至使检索方法无法付诸实用。因此,将文献适当地分成若干子类,在子类中进行检索,能缩小检索范围,可加速匹配     

模糊面向对象数据库中的模糊对象匹配

对象匹配的目标在于区分对象,用以识别多个对象是否代表相同的现实世界实体,其在数据集成和数据清洗等方面发挥着至关重要的作用.为了满足同时处理复杂对象、复杂对象关系以及不确定数据的需求,模糊面向对象数据库的研究近年来受到了研究者的关注.本文识别出模糊面向对象数据库中模糊对象的三种情况:两个模糊对象属于同一个类;两个模糊对象分属于具有子类/超类关系的两个类;两个模糊对象分属于两个完全不同的类.针对不同的模糊对象情况,基于可能性理论和模糊数据的语义测度,给出了计算两个模糊对象等价度和必要度的方法.     

模糊调整在求解模糊规则中的应用*

提出一种求解模线性规划的非精确算法,它模拟人的调节过程,将模糊控制思想嵌入到遗传算法的变异与交叉算子中求解出一个模糊糊优解集,取代了以往利用单纯形注解模糊糊线性规划问题的一个最优解。     

利用模糊系统的自适应模糊控制器

针对非线性系统控制,设计了利用TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统的自适应模糊控制器。所设计的自适应控制方法是参考模型自适应控制方法,而且利用Lyapunov函数保证了闭环系统的稳定性,同时推导了最优的自适应控制规律。首先,根据控制对象的输入输出数据建立TSK模糊模型,然后,由TSK模糊模型设计初期的TSK模糊控制器,并根据自适应规律随时调整模糊控制器参数。倒立摆系统的仿真实验验证了所设计的自适应模糊控制器的有效性。     

模糊控制的模糊推理分析

分析了使用RZ算子时推理合成规则(CRI)不具有还原性和不能正确进行模糊推理的原因,给出了正确应用CRI的条件;分析了全蕴涵3I算法的不足及其具有还原性的原因;对各种蕴涵算子的模糊推理进行分析比较,得到了正确的推理算法;对模糊推理在理论和实际应用中的矛盾作了具体说明.     

Fuzzy Structure of Complex Belief Systems: Fuzzy Relations and Fuzzy Belief Sets

In previous work, Nescolarde-Selva and Usó-Doménech (2014a Nescolarde-Selva, J. and J. L. Usó-Doménech. “Semiotic Vision of Ideologies.” Found Sci 19 (2014a): 263–282.[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar], b) discussed the theory that complex belief systems have a topological structure. In this article it is suggested that this structure is also fuzzy. We introduce the concepts of fuzzy sets in the context of beliefs (substantive and derived), and between derived beliefs themselves. Also introduced are the concepts of fuzzy covering and fuzzy invariance and the relationships between them.     

模糊逻辑控制器的模糊神经网络实现

模糊逻辑是人脑思维活动的基本方式，而神经网络则是模仿人脑神经系统功能而设计的一类巨型非线性网络。所以将模糊逻辑与神经网络相结合具有很大的前途。本文利用模糊神经元突破了没有计算机就不能实现模糊控制的传统观点，给出了一种不用计算机就能实现的模糊神经网络控制器，对模糊控制的硬件实现起到积极的作用。     

A New Fuzzy Connectivity Measure for Fuzzy Sets

Fuzzy set theory constitutes a powerful representation framework that can lead to more robustness in problems such as image segmentation and recognition. This robustness results to some extent from the partial recovery of the continuity that is lost during digitization. In this paper we deal with connectivity measures on fuzzy sets. We show that usual fuzzy connectivity definitions have some drawbacks, and we propose a new definition that exhibits better properties, in particular in terms of continuity. This definition leads to a nested family of hyperconnections associated with a tolerance parameter. We show that corresponding connected components can be efficiently extracted using simple operations on a max-tree representation. Then we define attribute openings based on crisp or fuzzy criteria. We illustrate a potential use of these filters in a brain segmentation and recognition process.