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相似文献
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1.
FMS故障诊断的模糊行为Petri网研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据FMS故障诊断推理中知识的模糊性,提出模糊行为Petri网(FBPN)的定义,研究用模糊行为Petri网表示模糊产生式规则的方法,提出一种模糊反向推理机制,给出算法的实现。最后以BFEC—FMS的刀库换刀故障为例,证明该方法的可行性和有效性  相似文献   

2.
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  
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   

3.
本文致力于图形Petri网软件工具—GPNST软件包的设计与实现。首先介绍了GPNST的结构和功能,分析了它在Petri网图形编辑和网结构分析方面的能力;其次正式定义了Petri网的扩展—赋时着色Petri网(TCPN),并且使用TCPN建立了柔性制造系统(FMS)的简化仿真模型。利用这个模型,能基本实现FMS的动态仿真,同时显示整个仿真的过程;最后将调度算法、启发式规则、TCPN模型和仿真结合起来,构成一个基于专家系统的调度器,产生出虽非最优,但是具有比较好结果的可行调度,有效地解决了动态仿真中的FMS调度问题。  相似文献   

4.
模糊Petri网及知识表示   总被引:6,自引:0,他引:6  
在建造专家系统中虽然有很多种知识表示方法,但都有不尽人意的地方,本文试图用一种新的方法-Petri网模型来表示知识。本文给出了Fuzzzy Petri网和广义Fuzzy Petri网两种模型,并给出了相应的推理算法,一旦专家知识用Petri网表示后,根据Petri网固有的特性,我们就能处理专家系统中并行推理、无回溯推理,反向推理等问题。  相似文献   

5.
模糊Petri我在带权不精确知识表示和推理中的应用研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
Petri网是一种适合于描述异步并发事件的计算机系统模型,可以有效地对并行和并发系统进行形式化验证和行为分析,以模糊Petri网的基本定义为基础,讨论了带权模糊的模糊产生式系统表示法,建立了这种表示法与模糊Petri网之间的映射关系和转换算法;在对模糊Petri网进一步扩充的基础上,解决了与知识的模糊Petri网表示相关的几个问题;最后给出了模糊Petri网中不确定性的计算方法和相应的不精确推理算  相似文献   

6.
本文提出一种模型化海量并行处理(MPP)系统的广义随机Petri网技术GSPN。首先,通过外延优先权标记Petri网,提出了GSPN的定义、时序规范、变迁激光规则和计算公式。然后,讨论使用GSPN模型化MPP系统的技术途径和实现方案,分别阐述了GSPN形式化描述共享存储器方式和信息传递方式MPP系统的有效怀,并给出了实例。此外,我们还分析和提出了CSP(通信顺序进程)理论中主要进程与Petri网之  相似文献   

7.
有色Petri网的一种面向对象扩展形式   总被引:1,自引:0,他引:1  
Petri网与面向对象的结合一直是一个令人感兴趣的研究课题。本文把有色Petri网引入到面向对象方法中,提出了一种面向对象的扩展有色Petri网,简称为OECPN,  相似文献   

8.
用Petri网表示产生式知识   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文用P/T网,Pr/T网及其扩展对基于Horn子句的产生式知识进行了模拟,给出了将产生式知识换为Petri网的算法,并用Petri网对推理进行了探讨,试解了若干实例。  相似文献   

9.
面向对象的Petri网方法及其在软件工程中的应用   总被引:13,自引:0,他引:13  
范玉顺 《计算机应用》1998,18(5):15-18,22
本文介绍了面向对象Petri网方法,给出了OOPN的基本定义和图形表示,讨论了OOPN的特性和子网细化方法。  相似文献   

10.
本文对符合IEEE802.4标准的容错型令牌总线局域网给出了其Petri网建模及性能指标评估方法。文中考虑了具有信包重发机制、令牌最大保持时间和信包缓冲区容量有限的令牌网络的性能指标评估问题。克服了以往不能分配具有信包重发机制和令牌最大保持时间等令牌网性能的局域。本文讨论了带计数禁止弧的确定性时延随机Petri网(DSPN)的特性,并对给出的DSPN模型进行了仿真计算,对影响网络性能的系统指标进行  相似文献   

11.
基于识别Petri网的机器人装配规划   总被引:1,自引:0,他引:1  
杨文源  彭湃然 《机器人》1994,16(6):357-361
本文介绍了知识Petri网(KPN)的基本概念,在柔性装配系统(FAS)中的基于KPN的机器人规划的硬件环境和任务,以及用KPN为机器人装配规划建模和它的运行,文中详细论述了如何建立邻接矩阵,构造与/或树图,建立邻接链表,构造KPN,以及最后如何运行KPN。  相似文献   

12.
基于知识Petri网的机器人装配规划   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文介绍了知识Petri网(KPN)的基本概念,在柔性装配系统(FAS)中的基于KPN的机器人规划的硬件环境和任务,以及用KPN为机器人装配规划建模和它的运行。文中详细论述了如何建立邻接矩阵,构造与/或树图,建立邻接链表,构造KPN,以及最后如何运行KPN。  相似文献   

13.
离散事件系统的协调反馈控制   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文探讨以Petri网为模型的离散事件系统(DES)的某种禁止状态避免问题,提出了以Petri网N为基网,设计具有外部输入位置Petri网(PNIP),对N进行协调反馈控制的方法。由N现行状态反馈决定的PNIP的控制状态,既保证N避免禁止状态,又使N具有最大自由度。  相似文献   

14.
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。  相似文献   

15.
模糊Petri网及其在模糊推理中的应用   总被引:19,自引:0,他引:19  
刘剑刚  高洁  王明哲 《计算机仿真》2004,21(11):152-154
该文首先引入模糊Petri网(Fuzzy Petri Net)的定义,给出了一个九元模糊Petri网模型,并且详细介绍了模糊Petri网的激发规则。给出了产生式规则的模糊Petri网表示的三种模型,在此基础上提出了一种基于模糊Petri网的推理方法,最后使用模糊Petri网中知识表示和运行的基本算法解决了汽车质量检验和故障分析这一实际问题。实际应用证明基于模糊Petri网的产生式规则的推理具有知识表达能力强,处理不确定知识正确,推理过程简单直观,具有一定的智能推理能力,具有较强的实用价值。  相似文献   

16.
文章针对分布式多媒体应用所含的复杂时态关系和分布性特性,利用同步代理构建了一个基于代理的分布式多媒体同步规划系统。并通过对传统Petri网的扩展,对分布式同步Petri网(DSPN)进行了定义,并利用DSPN对同步代理进行建模。最后通过对多媒体应用实例的分析,简要说明系统的操作流程。  相似文献   

17.
本文提出了用广义随机Petri网理论对计算机网络进行性能指标评估建模的具体规则,并给出了其相应的广义随机Petri网图,导出了依据广义随机Petri网模型(GSPN)对计算机网络中几个主要性能指标直接进行计算的方程,克服了以往在建模过程中的盲目性和无规则性.提出了从广义随机Petri网建模到进行计算机网性能指标计算的一系列方法.这些方法可有效地完成对计算机网络的建模和性能指标的计算,对分析和设计计算机网络具有普遍的指导意义.  相似文献   

18.
基于对象Petri网的离散事件系统建模仿真环境(OPMSE)   总被引:20,自引:2,他引:18  
罗雪山 《计算机仿真》2000,17(3):42-44,57
首先论述了Petri网和高级Petri网发展状况,提出了一种高级Petri网,即对象Petri网。然后介绍了基于对象Petri网的离散事件系统建模仿真环境OPMSE。文中详细介绍了OPMSE的特点与组成,并对OPMSE的核心-对象Petri网(OPN)的语法描述进行了重点介绍。  相似文献   

19.
本文对双总线结构工业控制计算机网给出了其Petri网和高级Petri网的建模及性能指标评估方法。文中考虑了信包缓冲区容量有限、信包最大允许服务时间有限、不同的站点优先级和系统总线故障率等因素影响下的网络性能指标评估问题。克服了以往对网络性能评估的某些局限。本文讨论了带计数禁止弧的高级随机Petri网(HDSPN)的特性,并对给出的DSPN模型进行了仿真计算,对影响网络性能的系统指标进行了讨论。  相似文献   

20.
位置互连受控Petri网的死锁与避免   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文在给出一种位置互连受控Petri网定义的基础上,推导出PICPN死锁和临界死锁的充分必要条件,并由此提出相应避免死锁的控制机制。  相似文献   

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