基于新型扩展模糊Petri网的食品冷链故障诊断方法

针对生鲜食品在冷链配送过程中容易发生变质的问题,并考虑冷链过程的时序性特点,提出一种基于新型扩展模糊Petri网(EFPN)的故障诊断方法.该方法通过将模糊规则映射到扩展模糊Petri网,对故障诊断过程中的不确定性问题进行定量分析,从而得到引起故障的原因.利用库所带有的关键因素开始时间信息可排除未发生的因素,降低诊断推理过程的复杂程度.最后通过实例对该模型进行了验证和分析.     

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T-不变量消除的Petri网合法变迁引发序列判定算法

Petri网的合法变迁引发序列问题(LFS)是其可达性问题的子问题.前人在LFS判定时常因判定算法的指数级时空复杂度或算法难以推广至一般Petri网而受限.因此,基于Petri网T-不变量支集变迁与可达图有向环路上标注变迁的对应关系,综合应用线性代数与可达树分析,原LFS判定被缩减为以基础向量为发生数向量的LFSb判定.通过两棵可达树(分别以原网、初始标识;逆网、目的标识为根)层序轮流构造同时比较当前叶节点层中的标识,若算法终止前有相同标识出现,则LFSb(LFS)判定成功;反之,LFS判定失败.分析表明,算法的时间复杂度为多项式级别的,且适用于一般Petri网的LFS判定.     

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.     

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.     

基于多色集合的数控机床故障诊断模型构建与推理方法

数控机床故障具有层次性和相关性等复杂特点,构建形式化的数控机床故障诊断模型并推理出故障原因,是进行故障诊断的重要过程。本文基于多色集合理论,提出数控机床故障诊断形式化结构模型的构建与推理方法。在阐述多色集合基本概念的基础上,构建了基于多色集合的数控机床故障诊断层次结构模型;利用多色集合的元素、个人颜色、统一颜色以及布尔矩阵,从横向和纵向两个方向对该模型进行了形式化描述;给出了数据机床故障诊断模型的推理算法流程,实现了自顶向下的自动推理。最后以刀架系统故障诊断建模与推理过程为例,验证了所提理论和方法的正确性和有效性。     

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.     

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.     

基于振动信号时域分析法的铣齿机故障诊断

高速干切数控螺旋锥齿轮铣齿机在铣齿加工过程中存在振动现象明显、稳定性差、加工精度低,所加工的工件齿面有振纹等技术问题。为了解决这些问题,通过对铣齿机的结构和切削受力进行分析,建立了铣齿机刀具主轴系统的振动模型。依据振动模型设计了基于铣齿机的振动测试实验方案;并完成了振动信号的采集。在信号处理中,为了从实验数据中解析出故障特征信息,采用了时域分析法中的波形诊断方法和数值分析诊断方法。根据振动信号的时域分析结果,得出了机床产生振动的根源,即机床主轴存在轻微的不平衡、主轴前轴承存在损伤和刚度不足的问题。研究结果为机床结构的优化设计提供了参考依据。     

Fault Tree Analysis of CNC Machine Tool Based on BDD Technology

CNC machine tool is a large complex system which contains both mechanical and electrical components.As one of these components,the spindle is crucial for the performance of CNC machine tool.To improve the quality of CNC machine,the reliability of spindle was evaluated in this paper using a fault tree analysis(FTA)method.The FTA method is a set of calculation methods based on Boolean algebra.However,it is difficult to analyze a large and complex fault tree with inaccurate results and low efficiency as well as the complexity of time and space.Both of them will result in the so-called "combinatorial explosion".To overcome this problem,the analysis method based on binary decision diagram(BDD)was introduced in our works,and a sorting method about bottom events was also recommended which can reduce the size of the BDD effectively.     

数控机床的开机回零及其故障诊断

阐述当前数控机床广泛采用的回零原理 ,结合具体数控机床回零发生的典型故障进行分析、诊断 ,合理科学地总结出 :数控机床回零故障发生的主要形式和规律 ,及回零故障的诊断和维修方法     

SIEMNS系统数控机床PLC的故障诊断与维修

根据具体实例,分析了数控机床PLC故障产生的主要原因,总结出此类故障发生的主要形式和规律,提出了相应的诊断和维修方法。     

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。     

基于带抑制弧时间Petri网的CNC软件模型

提出了一个扩展的时间Petri网———带抑制弧时间Petri网.该网中以抑制弧结合时延变迁来描述实时系统中的中断功能;运用所提出的带抑制弧时间Petri网建立了前后台结构模式的CNC(computernumericalcontrol)软件模型;应用所建立的模型,采用等误差直线逼近法加工一段曲率半径较小的曲线轮廓,对CNC软件中各个任务的时序逻辑进行了分析,并给出了时序分析结果.结果表明,无须对软件进行实际的运行测试,只需要知道CNC软件的时间参数和结构以及控制要求,就可以运用所建立的模型,正确地对该类CNC软件进行时序逻辑分析,评估CNC软件的控制性能.所提出的模型为在CNC软件总体设计阶段就能对其进行时序逻辑分析,为评估CNC软件的控制性能提供了方法和工具.     

基于特征Petri网建模的冷水机组故障诊断系统

冷水机组是建筑物中空调系统重要的制冷设备,它的运行状态直接关系到建筑物暖通空调系统运行的性能和稳定性,其故障诊断问题一直受到广泛关注.将特征建模方法引入到冷水机组的故障诊断技术中,并采用模糊Petri网技术实现建模.利用Petri网进行知识表示及推理的矩阵运算算法,描述冷水机组故障征兆与特征参数的关系.运用所提出的诊断系统,不但可以充分利用各特征参数的信息资源进行故障判断,而且可根据冷水机组能效指标COP对故障诊断结果进行综合诊断,有利于冷水机组高效运行.实验结果验证了该故障诊断系统的可行性和准确性.     

基于仿生感知的机床刀具故障诊断系统

现有刀具故障诊断系统具有系统庞大、成本高,精度低等问题,亟需开发一种高精度、低成本的刀具故障诊断系统.为此,提出一种基于仿生应变传感器的数控机床刀具故障诊断系统,该系统首先将精度高、价格便宜的仿生柔性裂纹阵列振动敏感元件封装成刚性的仿生应变传感器,使其适用于采集机床刀具振动信号;然后从采集的刀具振动信号中提取时域和频域特征,并使用支持向量机算法建立刀具故障诊断模型.通过实验对离线故障和实时机床加工环境中的在线故障进行诊断,结果表明,设计的基于仿生应变传感器的刀具故障诊断系统对机加故障诊断的准确率大于88％,在保证故障诊断性能的同时降低了检测成本.这是将灵敏度高、成本低的仿生柔性敏感元件应用于工业故障诊断的一次全新尝试.     

多条件数控铣床切削振动控制

为了合理控制铣削过程中产生的振动,利用切削振动信号、机床主轴电机功率和主轴转速信号等多控制条件,设计了数控铣床切削振动控制系统。对VMC850数控铣床切削振动信号进行了检测,通过时域和频域分析确定了均方根和功率谱密度等数控机床切削振动控制的参量的阈值和切削加工参数的回避值;结合主轴电机的功率和主轴转速等信息,对机床切削参数进行了控制,实现了对进给速度和主轴转数的智能控制。该控制系统的使用,提高了数控机床的振动控制能力。     

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。