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。     

一种基于贝叶斯Petri网的故障诊断方法

针对Petri网在分析复杂电力系统时的容错性差且难以适应网络拓扑变化的问题,提出一种贝叶斯Petri网模型(BPN),并基于该模型提出一种电网故障诊断方法.该方法通过电力系统网络拓扑分析确定停电区域,随后按照故障蔓延方向对停电区域内的元件分别建立BPN模型,应用Petri网推理和贝叶斯概率计算确定故障元件,最后采用均值方法对各方向上的分析结果进行融合,诊断分析表明,该方法在信息不完备的情况下具有较好的容错性,并且在网络拓扑结构发生变化后仍具有较好的适应性.由于BPN推理时根据基于统计的先验概率求取元件故障的发生概率,避免了直接对计算参数进行设定的主观性.     

基于库所有色Petri网的故障诊断算法研究

基于库所有色Petri网的故障诊断技术充分利用Petri网在故障分析和诊断中的优势,以船舶电站故障数据集为基础构造模型;并结合故障诊断实际对传统有色Petri网作适当改进,实现图形化故障树的分层分类着色显示,并以简单的矩阵运算实现故障诊断,从而有效弥补了传统Petri网在实际应用中的缺陷,适应了故障诊断的分析和建模需要。     

基于Petri网的地铁车辆远程故障诊断

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。     

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。     

联锁逻辑模型的安全性分析

故障树分析法(FTA)用于静态分析系统失效的可能事件和状态,是分析安全苛求系统的可靠性和安全性的一种有效方法。时间Petri网(TPN)描述具有时序关系的并发系统,用于系统行为的动态建模。但利用时间Petri网无法严格证明其模型是安全的。提出了一种用于时间Petri网模型的安全性分析方法,该方法有效地结合故障树分析法和时间Petri网的各自优点,实际应用于联锁逻辑模型的安全性分析,并对不安全的模型提出修正方案。     

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。     

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.     

用Petri网模型进行电力系统结线分析

本文提出一种可用于电力系统结线分析的Petrri网方法。该方法以元件和开关状态构造的Petri网为核心,用令牌的流动来确定电力系统结线分析的网络结线,变迁的发生将包含相同元件的结点连接在一起。通过对一个电力系统模型的分析,表明该方法的可行性及有效性。     

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。     

关于链路故障的分布式故障诊断

一、引言 在分布式系统中,故障诊断应包括故障结点机的诊断和故障链路的诊断,故障链路的诊断在分布式系统级故障诊断中占有重要地位,它不仅是分布式乐统级故障诊断的目标,而且也是分布式系统级故障诊断的前提,因为一个系统的链路发生故障,则将会对故障结点机的诊断带来困难。在现有的诊断算法中,并不是所有的诊断算法都考虑了链路故障。 在分布式系统中,虽然任两个结点机之间都能进行通讯,也即都能进行互测,因而实际分布式系统的测试图的拓扑结构可以是任意结构的,但我们一般只在实际分布式系统的拓扑结构是分布式的或多总线的情形下才考虑链路故障。因为在单总线系统中,链路故障的出现将是致命的,会使整个系统的故障诊断成为不可能,因此一般不考虑链路故障。     

基于故障矩阵的贝叶斯故障定位方法

故障的准确诊断和定位是云计算系统提供持续服务的前提条件;为了提高系统故障诊断和定位的性能,文章提出了一种基于故障矩阵的贝叶斯故障定位方法;首先,对云计算系统的软件结构进行了抽象,对事物进行了定义,并描述了事务的执行路径;其次,将系统运行的多个执行路径表示为故障矩阵,并给出了组件健康状态的逻辑命题表达式;最后,应用贝叶斯概率分析了系统故障的概率;实验表明,文章提出的方法与其它相关方法相比,故障识别的准确性更高,所用的执行时间更短.     

Fault Diagnosis and Fault Tolerant Control for Manipulator with Actuator Multiplicative Fault

In this paper, a new fault diagnosis and fault tolerant control algorithm for manipulators with actuator multiplicative fault is proposed. The dynamic model of the manipulator with disturbance is taken as the research object. When faults occur in the actuator, a nonlinear observer based on radial basis function (RBF) neural network is used to estimate the fault information. After the fault information is obtained, an adaptive back-stepping sliding mode controller is used to control the manipulator to reach the desired trajectory. At last, an illustrated example is given to demonstrate the efficiency of the proposed algorithm, and satisfactory results have been obtained.

     

基于故障配置的故障树生成

故障树分析是提高系统安全性和可靠性的有效方法。传统的人工故障树生成方式难以解决当前系统的庞大规模与复杂性的问题,且容易出错。为此,提出基于故障配置的故障树生成方法,引入软件产品线的可变性管理,用于系统故障建模与形式化分析。首先,定义故障特征图模型用于刻画系统故障间的约束关系,基于Kripke结构定义故障标记迁移系统来描述系统的行为;然后,基于模型的语义建立通过模型检测生成故障树的过程;最后,通过时序逻辑描述系统安全属性,利用模型检测工具SNIP验证安全属性进而生成故障树。案例研究验证了该方法的有效性。     

故障信息Web发布系统故障简报功能的设计与实现

从故障类型判断逻辑、故障简报形成机制、简报界面设计等多个方面说明了故障简报的设计原理,阐述了其在故障信息系统中应用功能的实现方式,以业务应用为目标,介绍了其在Web发布界面的显示方式。     

缓变故障的概率故障预测方法研究

针对实际过程中存在的各种不确定性因素,提出了基于主成分分析和贝叶斯AR模型相结合的概率故障预测算法.该算法首先对过程数据进行主成分分析,得到T~2和SPE统计量,并对其进行Box-Cox变换.对变换后的两个序列分别建立贝叶斯AR模型,得到一系列下一时刻预测值.将所得预测值经Box-Cox反变换还原为原分布下的统计量预测值,并由核密度估计及相应控制限计算统计量超限概率,实现故障预测.最后,仿真结果表明了该方法的有效性.     

故障和容错机制的层次模型

该文讨论了根据系统划分和功能两种不同角度建立的系统层次模型,在此基础上分析了这两种系统层次模型对建立故障模型和客借机制模型的指导作用。     

Fault tolerance

This special issue reports on the methodological progress in some selected areas of fault tolerance as well as practical experience gained by developing concrete fault-tolerant systems. Correspondingly, the issue contains contributions from the research community as well as from industry     

基于故障诊断观测器的输出反馈容错控制设计

针对自适应故障诊断观测器需要误差系统满足苛刻的严格正实条件(Strictly positive real, SPR)和难于处理输出存在扰动的不确定性系统等问题, 提出了一种新型的增广故障诊断观测器的设计方法, 不仅显著地拓宽了自适应故障诊断观测器的适用范围, 而且其具有处理系统扰动的良好性能. 在故障估计的基础上, 提出了动态输出反馈容错控制的设计方法, 避免了基于观测器的状态反馈容错控制的设计难点. 同时, 故障诊断观测器和输出反馈容错控制是分开设计的, 并且又考虑了各自的性能, 简化了设计过程. 最后, 通过仿真实验验证了所提方法的有效性.