一种基于模糊Petri网的操瞄系统故障诊断方法

针对操瞄系统故障诊断建模中动态行为较难描述的问题,利用模糊Petri网的方法对系统中的故障传播进行建模.引入模糊产生式规则进行知识表示,研究了模糊Petri网的故障诊断建模方法及其推理算法.利用该方法对某牵引火炮的操瞄系统进行故障分析. 分析结果表明,基于模糊Petri网的故障诊断方法,结构简单、易懂,具有良好的故障表达形式以及有效的模糊推理能力,是一种行之有效的故障诊断方法.     

一种面向故障诊断的故障Petri网

根据故障具有并发性等特点,定义了一种面向故障诊断的故障Petri网,介绍了其建模方法,给出了其状态方程和运用状态方程的诊断推理方法.定义的故障Petri网可避免变迁重复发生和推理路径的反复搜索.最后通过实例说明了具体建模方法和故障诊断的推理过程,推理结果与图形分析方法相吻合.     

基于信息融合技术的电网故障诊断方法

利用采样数据间的相互关系,以电网元件相关先验概率为基础,通过D-S(Dempster-Shafer)证据理论对检测的故障信息进行融合,获取缺失数据发生的概率;同时,将概率的概念引入Petri网建模,将获取的状态概率值代人概率Petri网故障诊断模型进行故障的诊断,以解决电网故障诊断过程中的信息不完备问题.实例证明,该方法可扩充电网故障的诊断范围.保障电力系统安全运行.     

Petri网理论在电力系统输电网络故障诊断中的应用

提出了1种利用Petri网对电力系统输电网络进行故障诊断的方法.即先找出电力系统输电网络故障区域,再利用Petri网对此故障区域电网元件建模,并在计算机辅助下快速查找诊断故障点.     

基于Petri网模型的顺序离散事件机电系统在线Bayes故障诊断方法

提出了顺序离散事件机电系统的概念,并基于Petri网理论,研究了赋时简单串联顺序事件Petri网对该类系统建模.将变迁过程的时间度量看成统计量,提出一种Bayes试验鉴定方法,用于对统计量方差差异进行显著性检验,并通过结合Bayes方法与先验知识对系统进行故障诊断.实验结果表明,该故障诊断算法能够充分将经验知识和实时监测数据相结合,可以较准确地检测某物料自动输送系统的故障.     

Petri网及其空调系统建模应用

首先介绍了Petri网的定义、性质以及几种重要的扩展形式的Petri网,然后以空调管理系统中混合箱的模型为例来说明Petri网在系统建模中的应用,该模型经仿真验证结构合理,且对于进一步研究空调系统的Petri网模型具有重要的意义．     

模糊故障Petri网建模方法及其应用

为克服模糊Petri网和故障Petri网在模拟故障传播、诊断和推理过程中的不足,提出模糊故障Petri网的概念及其建模方法,分一因一果、一因多果、多因一果和竞争模式4种情况定义变迁发生的规则和后果,以此模拟系统的动态运行过程,反映故障传播的固有特性.将模糊故障Petri网的建模方法应用于故障推理与诊断,提出将正向推理和反向推理相结合,并给出相应的推理算法,用泵站机组压力不足的实例加以验证.研究结果表明:该方法既能模拟故障传播过程,又能进行模糊推理,实用性强.     

利用Petri网特征结构的故障诊断方法

为解决大规模复杂系统故障诊断中计算复杂性高的问题,提出一种基于Petri网的在线故障诊断方法.首先,建立诊断对象的规范Petri网模型;其次,提出模型的严格最小库所不变量和特征库所不变量集合,并借助特征库所不变量集合描述Petri网模型的结构信息;最后,基于特征库所不变量集合提出任意当前标识的故障函数,并利用故障诊断函数完成故障识别和定位.结果表明:该故障诊断方法采用了系统结构信息,无需遍历系统状态空间,具有多项式级的计算复杂性,能够满足实时性要求.     

一种新型的混合Petri网:步混合Petri网

Petri网是一种图形的和数学的建模工具,适合于许多系统的建模．为了提高Petri网建模能力引入运行步概念,并在连续Petri网的基础上提出一种新型混合Petri网——步混合Petri网,分析该网特点及其运行规则,并用该网分别对数字型PID控制器和模拟型PID控制器进行建模．     

基于CRPN模型的复杂系统故障诊断

由于复杂系统的结构和运行环境复杂,传统方法无法对其进行故障诊断.文中将基于案例的推理方法和Petri网理论引入到复杂系统的故障诊断中,建立了基于案例推理和Petri网的CRPN(Case-based Reasoning Petri Nets)模型,研究了该模型的变迁规则和案例特征等关键技术.利用两层CRPN模型,可有效地解决已有复杂系统故障诊断方法中存在的模型难以建立、推理过程模糊等问题.最后以飞机的某系统为例,探讨了基于CRPN模型的故障诊断过程,结果表明文中方法是有效的.     

基于模糊Petri网的事故树模糊分析方法研究

为了降低获取现场采样数据精确值的难度并提高事故诊断的准确性,根据模糊事故树和模糊Petri网均具有描述事件发生因果关系链这一共同特征,采用模糊Petri网来表示事故树,建立了事故树的模糊Petri网模型,在Petri网中对事故树进行了模糊分析研究.该方法不仅可以对顶上事件各特征量进行估算,还能利用模糊Petri网推理算法进行事故诊断,实现了Petri网与事故树的紧密结合,使事故诊断更加切合实际.引入模糊集合理论到事故树分析方法,用模糊数来表示事件发生的概率,减小了获取底事件发生概率精确值的难度,在一定程度上修正了事故概率统计数据的误差.该方法可以将生产现场的实测数据与专家经验数据结合起来,使得分析结果更接近于工程实际.图2,表1,参13.     

基于改进时间模糊Petri网配电网故障诊断方法

配电网设备可靠性地区差异大,故障诊断自动化程度低.为保证能够快速精确地做出故障诊断,提出了一种基于改进时间模糊Petri网配电网故障诊断新方法.首先利用保护断路器信息、报警信息、状态信息和电气量来纠正断路器动作信息,确定停电区域;然后根据动作的断路器能够保护的范围确定可疑故障元件,利用带时标的保护断路器信息,针对可疑故障元件建立时间模糊Petri网模型进行故障诊断.模拟测试表明,此方法提高了配电网故障诊断速度和准确度,具有良好的实用价值.     

基于ES-PN模型的电力系统故障诊断

提出了一种基于Petri网理论和专家系统的电力系统故障诊断方法,详细阐述了基于引出线诊断模型和鉴别故障元件的方法,包括故障元件和其保护的关联度。通过对保护的方向性、区域性以及关联度的分析,增加了模型的拓扑适应能力。这种方法克服了专家系统难于用数学方法描述的缺点,增强了Petri网在该问题上的推理能力,利用Petri网建立数学模型,提高了故障诊断速度。诊断结果表明,该方法能够大大减少响应时间,并且比之前的方法更能适应电网配置的变化。     

基于模糊概率Petri网的故障诊断建模与分析

为筛选故障诊断推理中的冗余信息,研究了面向故障诊断的模糊概率Petri网（FPPN）。通过综合专家经验知识,将事件的概率参数引入推理分析中。并给出了基于状态方程的正向、反向及混合推理分析方法。以铁路道岔系统的故障诊断为例,说明基于FPPN的建模和分析方法,结果表明：引人概率参数的FPPN能够筛除冗余信息,分析过程体现了人工推理的思维模式,优于基于FPN的分析结果。     

基于Kriging模型的冷水机组故障检测与诊断方法

提出应用Kriging模型对冷水机组进行故障检测与诊断(FDD),采用ASHRAE RP-1043项目中无故障运行数据建立并验证冷水机组Kriging模型.利用参数敏感性原理对比T-统计方法和指数加权移动平均(EWMA)方法,对比结果表明,EWMA方法提高了参数敏感性.结合Kriging模型、EWMA方法和故障诊断规则表,用实测故障数据对冷水机组故障进行检测与诊断,检测和诊断的故障包括冷凝器结垢、制冷剂充注过多、制冷剂泄漏、不凝性气体、冷冻水流量减少和冷却水流量减少6个故障.诊断结果表明,应用Kriging模型能够准确有效地检测与诊断冷水机组不同水平的故障.     

基于模糊彩色Petri网的知识表示与获取研究

针对一些复杂专家控制系统的知识不确定性及知识规则数量多的特点,在模糊Petri网和彩色Petri网的基础上,给出了一种基于模糊彩色Petri网（FCPN）的知识表示和知识获取方法。该方法充分利用其图形化的特点将模糊规则库中的不同变量用不同的色彩来区分,每一种色彩用一种标识符号来表示,因此可构成一个更为简明的FCPN图。将其用于列车专家控制系统的不确定性知识的表示及获取,结果表明,基于模糊彩色Petri网的知识表示和获取方法对大型、复杂的专家控制系统是非常有效的。