基于Petri网和故障树的电力系统故障诊断模型

电力系统元件发生故障后,继电保护动作发出信号使相连的断路器断开,有效地保护了元件,但是也为故障的诊断增添了困难。本文针对带有主保护和后备保护的电力系统故障诊断建模困难复杂等问题,提出用故障树分析法对核心故障建模,并将故障树模型转换为对应的Petri网模型,运用Petri网的状态转移方程进行矩阵运算,不仅清晰的表示了故障的发生和形成,也能快速准确的诊断出故障发生元件,降低诊断的复杂性。实例分析说明了该方法准确性和有效性。     

Petri网用于煤矿绞车调压调速系统的故障诊断

应用Petri网对系统逻辑关系进行建模,并利用其可达性概念和状态方程来解决煤矿绞车调压调速系统的故障检测与诊断问题,方法简单易于。     

基于概率Petri网的故障诊断模型研究

为解决不确定条件下的故障诊断问题,在传统Petri网基础上,引入概率理论,提出了概率Petri网的概念;概率Petri网将事件发生的概率及其逻辑推理过程引入Petri网的设计及矩阵运算中,以反映事件转换过程中发生的可能性。针对概率Petri网特点,故障诊断模型的设计建立在根据简化样本集获取的诊断规则基础上,以避免复杂系统建模时出现的组合爆炸问题,诊断规则的获取可以有效推广故障诊断范围,使其不仅仅局限于样本集;同时,针对诊断规则的形式,定义并提出将诊断规则转换为标准基本规则序列,便于模型的程序化设计。通过旋转机械故障诊断的示例证明了这种方法的可行性与有效性。     

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．     

模糊Petri网在FMS故障诊断中的应用研究

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．     

基于模糊Petri网的汽车故障诊断仿真研究

本文将Petri网和模糊推理相结合,建立故障诊断的模糊Petri网模型。其中,用FPN表示模糊产生规则,用Petri网的变迁激活规则进行故障诊断推理,从而分析出异常行为过程间的因果关系,推理出故障的原因及其可信度。以汽车故障诊断为例,建立了基于模糊Petri网的诊断模型。通过仿真分析,验证了模型的正确性和算法的有效性。     

抽水蓄能机组故障诊断的Petri网方法

Petri网可以利用图形语言对故障诊断系统的结构、功能及流程进行系统的分析和描述,与传统的故障诊断人工智能方法相比,具有简单直观,诊断速度快,准确度高的优点.文中介绍了Petri网的基本知识,给出了抽水蓄能机组故障诊断的Petri网建模方法,以抽水蓄能机组转子故障诊断为例给出了抽水蓄能机组故障诊断的Petri网模型.随着抽水蓄能机组故障类型与其征兆数据库的不断积累,该模型经进一步完善,可满足工程实际应用的要求.     

基于Petri网的变电站故障诊断方法

为提高配置多级继电保护的变电站故障诊断的效率 ,本文以Petri网络模型中变迁矢量的不同权重表示继电保护配置的级别 ,使得诊断结果中产生对应继电器和断路器信号的特定诊断标志 ,从而增强了故障信号的识别能力 .诊断过程通过单向矩阵运算实现 .真实变电站故障诊断仿真过程表明 ,该方法运算速度快、诊断正确率高.     

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.     

振动故障诊断的Petri网模型及系统实现

针对机械振动故障的传播特点,提出5种故障诊断的Petri网模型及其相应的故障诊断算法,用软件工程方法进行分析、设计和实现,得到机械振动故障诊断的Petri网系统。实践证明该方法能降低故障误诊率和漏诊率,解决复杂环境下机械振动故障诊断和故障预报的难题。     

新型Petri网故障诊断算法研究

Petri网是一种高效的离散事件动态系统建模工具。该文基于Petri网的基本原理,结合故障诊断问题的特点,对petri网在故障诊断中的应用进行了研究,提出了新型Petri网故障诊断算法。并以多轴机床为例建立了Petri网故障模型,分析了故障传播的机理,验证了该算法的有效性。     

模糊Petri网在压缩机故障诊断中的应用

为克服Petri网在推理分析复杂、不确定的故障信息中的不足,引入置信度最大及深度搜索优先的诊断方法,将Petri网和模糊推理知识相结合,提出模糊Petri网故障诊断方法及其概念与规则表示,采用反向推理算法根据已发生的故障来定位故障源,给出推理算法的具体步骤。通过逻辑推理和离心式压缩机故障的实例分析,验证了该算法的有效性和可行性,提高了故障诊断的准确性和高效性。     

基于扩展模糊时间Petri网的故障诊断

针对故障诊断中可能出现的故障原因漏判问题,提出一种基于扩展模糊时间Petri网的故障诊断算法。该算法通过检查模糊时间戳确定故障时刻所有故障原因的状态,结合正向和逆向推理最大程度地解决故障原因漏判问题,从而确定主要、次要和其他故障原因。燃气轮机的故障诊断实例验证了该算法的有效性。     

基于Petri网故障诊断及在工程机械中的应用

针对传统模糊Petri网在故障诊断应用中的不足之处,提出了一种新的故障诊断模糊Petri网模型（FD-FPN）,变迁激活概率元素的引入,使反向推理中冲突消解问题的解决更加合理。在此基础上,提出了基于变迁激活概率矩阵的反向推理算法,正向与反向推理方法的结合可以实现故障因果的相互验证,使故障诊断过程更加科学,结论更符合事实。最后,结合故障诊断实例的应用,证明了文中提出方法的合理性和有效性,且运算简单,便于计算机实现。     

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。     

面向对象Petri网在工人加工工件系统建模中的研究

采用面向对象Petri网(OOPN),建立了一个工人加工工件系统的完整的OOPN模型。并利用了对象之间的消息传递技术实现了工人和两个机器之间的无冲突工作,为其它复杂的资源共享系统建模提供了数学和图形工具。     

面向对象Petri网在工人加工工件系统建模中的研究

采用面向对象Petri网（OOPN），建立了一个工人加工工件系统的完整的OOPN模型。并利用了对象之间的消息传递技术实现了工人和两个机器之间的无冲突工作，为其它复杂的资源共享系统建模提供了数学和图形工具。     

一种求解与/或树的Petri网方法

研究了用Petri网求解人工智能中与/或树的问题,提出了一种把与/或树转换成相应的Petri网,并通过其逆网求得原与/或树的解树的方法,可进而利用模糊Petri网的推理得到与/或树的最优解树。该方法直观高效,拓宽了Petri网的应用领域。     

部分可观Petri网结构信息在故障诊断中的应用

针对离散事件系统的故障诊断问题,本文提出了一种基于部分可观Petri网结构信息的诊断方法.它包括两个部分,第1部分利用故障变迁的可诊断子网确定故障变迁的可诊断性.第2部分在故障可诊断的基础上提出一种在线故障诊断方法:首先,利用Petri网的几种基本子网来分析故障变迁的可诊断子网的结构信息;其次,根据给定的可观测变迁序列和可诊断子网的结构特征来描述子网内部托肯的流动形式;最后,定义故障函数,并结合具体实例来描述故障变迁的发生情况.该故障诊断的方法基于部分可观Petri网结构信息,无需遍历系统状态空间,免去多项式级的计算复杂性,能够满足实时性的要求.     

基于Petri网的软硬件故障建模方法研究

针对计算机系统中软件和硬件相互作用而引发的故障分析问题,提出了基于Petri网的软硬件故障模型,用以表达软件故障和硬件故障相互作用的复杂过程,在此基础上给出了软件、硬件和软硬件故障模式的形式化定义。根据软硬件故障模式的特征,基于故障的传播过程提出了软硬件故障识别算法。实例结果表明模型和算法可以准确的分析和识别软硬件故障,从而为计算机系统的可靠性分析提供了新的途径。