模糊离散事件系统时间维度可诊断性分析

针对观测条件受限时的模糊离散事件系统(fuzzy discrete event systems,FDES)故障诊断问题,文章提出一种以时间维度可观程度(observable degree in dimensionality of time,ODDT)为基础的故障诊断器构造方法。根据观测信息中的时间属性建立时间约束图,并以时间证据合并的策略分析离散事件在时间维度上的可观性,从而获得FDES的时间信息全局状态;计算ODDT,并用于分析FDES的系统状态和故障可诊断程度。该方法可在观测条件受限以致故障事件链难以完全捕获的情况下,根据状态信息隐含的时间线索来辨识模糊事件并发现系统隐患。实例分析表明,相比于单纯依赖故障事件链分析的诊断方法,根据ODDT构造的诊断器提高了系统的可诊断程度。     

部分可观时间Petri网故障的贝叶斯诊断

针对双组元推进系统中环境复杂且部分关键信息无法通过传感器获取,提出基于部分可观时间Petri网故障诊断性的贝叶斯估计方法。研究了基于部分可观时间Petri网的双组元推进系统故障诊断性的贝叶斯估计问题。系统过程的变迁分为可观和不可观,结合变迁触发关系和变迁时间信息,建立Petri网模型的状态类图。遍历所有满足可观测变迁触发时间和序列信息的路径,对于诊断结果为可能故障系统,建立故障变迁对应的贝叶斯Petri网模型,将不可观变迁设置为贝叶斯变迁,根据可观变迁触发状态估计不可观变迁触发概率,进一步判断系统故障状态。最后,建立了基于部分可观Petri网的整体推进系统模块,通过仿真实验验证了算法的有效性。     

离散事件系统故障的极小观测序列

为了提高可诊断离散事件系统故障的在线诊断效率,本文从判定故障发生的可观测事件的角度,提出了故障极小观测序列方法.文中选取有限状态自动机对离散事件系统进行建模.首先,在离线状态下,建立系统的故障模型,以排除对于判定系统故障无关的路径.然后,根据故障模型进一步建立判定系统故障的极小观测序列模型.当离散事件系统在线诊断时,仅需将逐步增加的在线观测事件序列与故障的极小观测序列模型进行比对.若能找到满足该模型的任何一条路径,则说明路径终止状态上故障标签对应的系统故障发生;否则,说明系统无故障发生.文中对可诊断离散事件系统进行实验对比,通过故障的极小观测序列模型能尽快判定有无故障发生,以及发生了哪些故障.该模型能有效地缩小系统在线诊断的时间,提高系统在线诊断的效率.     

一种有界Petri网的可诊断性验证方法

离散事件系统满足可诊断性是设计故障诊断算法的前提,因此研究可诊断性验证方法具有重要意义.故障发生后无死锁是研究可诊断性问题常见的假设之一,限制了可诊断性验证方法的应用范围.本文在去掉故障发生后无死锁假设的基础上,首先提出了标签可达图的概念和构建算法,其次提出了一种新的可诊断性验证算法来验证有界Petri网是否满足可诊断...     

分布式离散事件系统的安全可诊断性算法

采用有限状态自动机对分布式离散事件系统建模, 提出一种分布式离散事件系统的安全可诊断性算法. 首先, 获得系统的全局模型, 剪枝并确定系统是否可诊断. 若系统可诊断, 则构建该系统的安全诊断器, 在全局模型中添加安全标签, 判断系统是否安全可诊断. 实验结果表明: 该算法可判断分布式离散事件系统是否安全可诊断, 缩小了求解空间; 最好情况下实例状态数约缩减至7倍, 平均情况下实例状态数约缩减5.45倍.     

离散事件系统的监督控制理论

本文综述了离散事件系统监督控制基本理论及成果。介绍了离散事件系统的自动机表示、监督控制、模块化监控、分散监控，以及与之有关的语言可控性、可观性和可识别性等概念。     

基于Petri网的机械系统诊断传感器优化配置

针对如何在机械加工系统中设置最少传感器以观测所有故障变迁激发的问题,提出一种改进的Petri网模型和可辨识性(Identifiability)概念,建立了离散事件系统的故障诊断模型。基于该模型,利用图论方法开发了机械系统诊断传感器优化配置算法。此算法不依赖于系统的初始标识,仅与PN模型的图形拓扑结构有关,在已知系统模型的条件下,可以计算系统所需的最少传感器数量及其配置方案,最后以一实例证明了此方法的有效性。     

离散事件系统的可纠错性研究

故障诊断及纠错是离散事件系统研究热点之一,主要研究在控制器实施控制的情况下,如何对离散事件系统的故障实行纠错,使系统运行在可接受状态范围内.通过对可纠错状态的形式化,提出了一种基于系统状态圈的纠错方法,给出了构造纠错控制器的算法.在探讨多次状态转移时故障事件规律发生的基础上,给出了系统的最小可纠错状态集的具体计算方法,提出了在最小状态集下离散事件系统控制器的构造方法,并给出了一种控制器实施控制的方案.     

一种离散随机Petri网的性能计算和分析方法

为了有效地计算离散事件动态系统Petri网模型的时间性能,用一种离散扩展随机Petri网建立系统的性能模型,采用基于T-组件网的化简技术,结合等效延迟时间和概率分布不变的计算方法,求解和分析Petri模型的时间性能参数.实验结果表明,变迁不仅可以被赋予任意的延迟时间和概率分布,而且计算结果也具有很高的精度,为离散事件动态系统的建模和性能计算与分析提供了一种有效的数值化计算方法.     

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.     

一种基于PMC模型下的概率性矩阵诊断算法

系统级故障诊断是提高多处理器系统可靠性的必要手段。为了有效定位多处理系统中的故障单元,该文建立了一种基于PMC模型t可诊断条件下的概率性矩阵诊断算法。首先对一般概率性矩阵诊断算法进行仿真分析获悉其具有较高的误检率,在诊断过程中引进绝对故障基和节点集团思想,通过计算绝对故障基以寻找系统中的部分故障处理机,集团用于将不确定状态的节点单元分类以补充正常节点集合,改善了原诊断的限制条件。仿真实验验证:改进后的概率性矩阵诊断算法保持了很高的检测精度,并且随着节点数的增多极大地降低了误检率,提高了诊断效果,使得该算法具有广泛的适用性。     

离散事件系统的故障一次可修复性诊断

为了突破周期可修复性的局限性,提出一种新的可修复性定义及相关诊断方法.针对可修复状态为一次可达状态的情况,通过详细分析这类离散事件系统的特点,提出一次可修复性的形式化定义;然后,从不可区分串和可修复性诊断器角度,讨论一次可修复性的诊断方法和证明过程.实例结果表明:所提出的一次可修复性诊断方法能有效解决系统的诊断需求.     

模糊动态贝叶斯可靠性分析方法及其在动车制动系统中的应用

针对动车制动系统的故障发生率具有模糊不确定性以及实际工作环境中故障的发生包含动态性特点,运用三角模糊数和扩展原理来表示底事件故障率,将动态离散时间贝叶斯网络模型与故障树模型相结合,分析获得动态贝叶斯网络叶节点的模糊故障率和各根节点的后验概率。解决了不确定条件下的动态系统可靠性分析问题,对兰新客专线路上运行的动车组的制动空气供给系统进行分析,获得了系统的可靠度预测曲线和薄弱环节,为该路线上运行动车的制动系统针对故障特点制定相应的检修和维护方案提供了理论依据。     

在离散事件系统中寻找诊断路径的方法

利用简单的编码理论提出一种在离散事件系统的故障诊断中快速找到诊断路径的方法.该方法通过状态编码,降低了在离散事件系统诊断同步过程中的时间复杂度,消减了诊断路径冗余.能够在给定的观测集合上快速提取诊断路径,更适合实际观测事件较少的系统.在模型完备假设下,除首次根据观测集合进行诊断需要指数级时间外,后续观测诊断时间降低到多项式级.实验验证了方法的有效性.     

模糊离散事件系统的多故障诊断

针对诊断器不能只依赖自身就能判断诊断的缺点,基于不可区分串的概念,提出一种模糊离散事件系统的多故障诊断方法.首先,基于极小可观测事件构造模糊自动机相应的诊断器,用于寻找不可区分串的集合;其次,根据诊断器的性质,提出模糊离散事件系统的多故障可诊断的充分必要条件;最后,通过实例进行验证.结果表明:该方法为模糊离散事件系统的多故障诊断提供一种简单可行的新途径.     

DEDS故障诊断方法在电梯中的应用

针对电梯这种复杂机电系统难以建模的特点，提出基于随机自动机的离散事件动态系统（DEDS）故障诊断方法．深入研究电梯门系统的故障机理，对各元件的典型故障进行分类，并抽象出各元件的事件集和状态集．将传感器信息和事件发生的可能性信息加入逻辑模型，得到系统的随机自动机模型．把门锁装置从门系统中分离出来，建立电梯门锁装置的随机自动机模型，构建电梯门系统和门锁装置的随机诊断器．通过随机诊断器，对门锁系统故障发生的概率进行在线估计，并对门主体系统的可诊断性进行了分析．此方法为复杂机电系统的故障诊断提供了一条有效途径．     

混合Petri Net在制造系统建模与仿真中的应用

针对大批量制造系统,建立了一种有效的建模仿真工具——混合Petrinet(PN),并对其进行了数学描述。在混合PN中,连续节点被用来表示大容量库所和短时变迁,解决了传统的离散PN在仿真过程中存在的可达状态爆炸和仿真时间过长的问题。对离散PN和混合PN在事件数量和仿真时间方面进行了比较;运用混合PN对某汽车冲压加工单元进行了建模和仿真,并对其输出缓冲区的容量进行了优化设计,明显提高了设计和分析的效率。     

大规模计算系统的主动故障管理方法

为了提供稳定的计算资源以提高网格用户作业的完成率,针对高性能计算系统的稳定性问题,提出了故障的主动管理方法,该方法的实施可分为三步:首先,根据系统运行历史数据,提炼出系统主要故障模式集合;然后从软件、硬件角度实现系统状态的实时监控,根据监控数据完成对系统故障的诊断;最后,根据诊断结果实施故障部件的隔离,避免故障的传播,从而减少底层故障对上层应用的影响.该方法在某实际生产性系统上取得较好效果:系统全局故障时间间隔由原来的8 d提高到28 d;故障修复时间由原来的平均10 h缩短到16 min;节点故障引起的失败作业比例由4.6%降低为1.3%.实践证明主动故障管理方法能够降低系统故障开销、提高并行作业的完成率,部署到CNGrid节点的高性能计算系统上,可进一步提高CNGrid的服务质量.     

基于故障树和贝叶斯网络的危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性分析

为保障危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性,提出一种基于故障树分析法和贝叶斯网络的系统可靠性研究方法.首先,根据道路运输系统故障树模型向贝叶斯网络转化的方法确定贝叶斯网络模型和条件概率表;其次,结合贝叶斯网络双向推理算法对危化品道路运输系统进行推理计算;最后,分析得出危化品罐式运输车道路运输系统的可靠度.研究发现:该方法可以根据根节点故障的先验概率正向推理系统失效的可能性,并且可以通过根节点的概率重要度分析结果排查故障,同时可以通过反向推理计算根节点的后验概率诊断故障.在结论中,提出了针对系统中关键风险事件的应对策略.     

高铁进出站控制系统的Petri网故障诊断研究

高铁进出站控制系统是保证高铁正常运行的关键枢纽。针对高铁进出站控制系统是否发生故障及故障发生的准确位置,基于部分可观Petri网的结构特点和整数线性规划问题,提出了一种在线故障诊断算法。算法获取被诊断系统的基本观测序列和基本点火序列,计算观测序列的最大长度,选取故障诊断参数K,应用提出的故障诊断算法对高铁进出站控制系统进行仿真实验并进行了故障诊断分析。实验结果指出高铁进出站控制系统在运行过程中出现的故障,与实验设定故障完全相符。而对于系统中不可观事件和不可观运行状态所发生的故障,该算法仍准确指出了故障发生位置,由此可证明该诊断方法能够满足高铁进出站控制系统对故障诊断算法实时、准确的要求。