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.     

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.     

基于冗余嵌入Petri网的电网故障诊断方法

针对现有电网故障诊断方法存在的容错性和适应性不够理想的问题,以电气量信息和保护动作信息为依据,基于冗余嵌入Petri网和范德蒙矩阵构建电网的Petri网故障诊断方法,根据变迁的发生及库所中托肯的转移,确定故障位置.通过算例分析验证所提方法的有效性和合理性,结果表明该方法简化了诊断过程,提高了准确性,并能灵活适应电网拓扑结构的变化.     

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.     

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.     

基于加权模糊Petri网的电网分层故障诊断方法

为了降低模型建立的复杂度,增强模型的灵活性和通用性,研究了用于电网故障诊断的分层加权模糊Petri网模型,对系统中的元件分别建立子网和综合诊断两层模型,并将建立的分层加权模糊Petri模型与Stateflow元素对应转换,利用Simulink构建故障诊断模型,结合故障推理算法,求得元件的故障概率值,准确判断出故障元件。针对一个典型电网模型进行案例测试,结果表明,所建模型和仿真方法简单方便,具有准确性和通用性。     

容错Petri网电网故障诊断改进模型

针对容错Petri网电网故障诊断模型未考虑近后备保护对模型的影响,以及网络拓扑结构变化时模型的可移植性较差等问题,提出了容错Petri网电网故障诊断的改进模型.通过引入近后备保护以及一个模拟近后备保护控制的断路器的虚拟库所,使改进后的模型更加直观,能够全面反映保护系统的各种动作逻辑.且沿故障候选元件的各个故障蔓延支路分别建立模型,网络拓扑结构变化时只须添加或删除相应支路的故障诊断子模型,无须修正关联矩阵.算例仿真结果表明:改进模型简单,具有良好的通用性和可移植性,且推理结果可直接用于评价保护系统的动作特性.     

基于停电区域和灰色理论的电力系统故障诊断新方法

为了给电力系统故障诊断提供决策依据,提出了一种基于停电区域和灰色理论的故障元件识别模型.在停电区域中,详细分析了保护和断路器工作原理,推导出故障状态时保护和断路器状态信息,并构造了元件故障模式状态向量及待检模式状态向量,给出了向量元素赋值规则,通过计算关联度,进而利用故障元件识别规则实现故障诊断的目的.最后,用算例验证了所提出模型和算法的有效性.     

基于自适应神经模糊Petri网的电机故障诊断

为了提高电机的维护效率,实现电机实时故障诊断功能,基于传统Petri网理论、模糊理论和神经网络算法,提出了一种具有自适应性的神经模糊Petri网故障诊断方法。首先,利用高斯函数代替变迁可信度,解决故障传递不确定性的问题,结合BP神经网络对参数进行适应性训练。然后,根据Petri理论,引入竞争算子对矩阵推理方式进行改进,结合Sigmoid函数,提高了算法的计算效率。最后,以三相异步电动机为例,根据三相异步电动机的故障运行机理和故障特性,建立系统模型并进行故障诊断。仿真结果表明,该算法能准确地诊断出三相异步电动机的故障,具有较好的准确性和适应性。     

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Petri网的故障诊断新方法

在分析故障诊断问题特点的基础上，提出一种不增加Petri网元组的故障诊断新模型，对故障传播的分析更加方便，并通过实例验证了方法的有效性。     

Petri网逆网在主轴故障诊断中的应用

为了能够快速寻找主轴故障原因,采用 Petri 网逆网对数控机床主轴进行故障诊断。建立 petri 网逆网模型构建数控机床主轴关联故障可达图,深入系统分析主轴故障的各个子系统、故障模式和故障根本原因,并对故障模式和故障原因进行关联性分析;分析状态转移可达集,掌握主轴关联故障的传递过程,寻找导致主轴故障的根本原因;并以数控机床主轴噪声大为例描述数控机床主轴 Petri 网逆网故障诊断过程。主轴关联故障的 Petri 网逆网研究,有助于迅速进行主轴故障诊断与维修,缩短修复时间,进一步提高主轴的可用度。     

基于多源信息的智能电网动态层次化故障诊断

针对智能电网结构日趋复杂、系统信息呈多元化发展的特点,提出了一种新颖的故障诊断方法,包括用于快速诊断简单故障的开关层,着力解决开关和保护异动情况下复杂故障的馈线层,以及准确判断复杂系统环境下多类型故障的变电站层;同时采用动态跳转策略,调整诊断入口和结构.并且,将改进的深度优先搜索算法、Petri网推理与直觉不确定粗糙集约简方法分别应用于各层诊断中.仿真算例表明,本方法增强了各层诊断的适应性,提高了故障诊断的效率与精度,且能准确诊断多类型复杂故障,具有良好的实践应用价值.     

抽水蓄能机组故障诊断与状态维修的Petri网模型

提出抽水蓄能机组故障诊断与状态维修Petri网模型的分解与分层方法,将抽水蓄能机组分解成转子、定子、机架结构、推力轴承、过流部件5个模块和故障诊断层、状态维修层2个层次,解决了抽水蓄能机组故障部位和故障现象过多带来的矩阵维数过大,求解过于复杂的问题.在此基础上,给出了抽水蓄能机组故障诊断与状态维修Petri网模型的知识提取表示方法及其实现步骤.最后以转子模块为例建立了其故障诊断与状态维修的Petri网模型.