通信协议离散事件系统故障的时间可诊断性分析

研究了基于离散事件系统的通信协议故障的时间可诊断性问题.时间可诊断性从系统运行角度分析系统模型的可诊断程度,为系统后续的故障诊断分析提供理论依据.通信协议离散事件系统存在数据传输过程中节点多、部分关键节点信息不能直接获取等缺点导致不可观故障分析十分困难,利用可观变迁序列和变迁触发时间重构故障事件的发生结合整数线性规划问...     

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.     

一种基于动态贝叶斯模型的大型IP网络故障诊断方法

为了提高IP业务的服务质量,利用告警等症状和已有知识快速准确地定位根故障十分重要。基于贝叶斯网络的不确定推理方法是近年来广泛应用的一种故障诊断方法。目前,基于静态贝叶斯网络的故障定位只是利用当前信息进行故障诊断,无法处理时间信息;而已有基于动态贝叶斯网络的诊断算法复杂度太高,不适用于大型网络。本文针对大型IP网络,建立用于故障诊断的动态贝叶斯模型,并对基于动态贝叶斯网络的一种通用的精确算法进行改进,实验证明它能够对大型IP网络快速准确的定位故障。本文方法充分利用告警库中的历史数据和当前症状信息,对当前的系统状态进行估计,完成故障诊断。     

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.     

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。     

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.     

基于模糊着色Petri网的车辆行驶状态估计

车辆行驶状态的有效估计是改善综合交通运输效能的有效途径,针对车辆行驶过程数学模型难以准确建立,依据车辆的行驶状态流跟Petri离散并行系统的相似性,提出利用具有良好层次化和时序性特点的Petri网建立车辆行驶状态估计模型。分析影响车辆状态变化的影响因素,将车速、车辆质心侧偏角以及车辆横摆角速度作为描述车辆状态属性指标,并确定输入的论域以及隶属度函数,依据车辆运动状态的可控性和驾驶舒适性建立相应的模糊规则。最后,在CPNtool中构建车辆行驶状态估计模型,采集路车试验数据对模型进行训练与测试,结果表明,Petri网模型不仅能够以可视化方式充分展现车辆状态变化过程,且能够通过着色的库所变迁确定影响车辆状态发生的关键性因素,模型的估计结果逼近真实值。     

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。     

基于通信的列车控制系统数据安全影响分析

为在设计阶段验证交互数据在系统中的安全特性，基于有色Petri网与失效传播模型提出了一种对系统模型自动分析得到输入数据失效最小割集的安全影响分析方法。首先，建立系统的有色Petri网模型，通过对库所数值离散化处理得到用例，对变迁进行单元测试得出失效行为函数，获得具有失效行为变迁的失效传播有色Petri网；然后基于有色Petri网模型的状态空间，通过失效空间生成算法与变迁回溯法，实现由模型状态空间到失效状态空间，再到失效状态树的转换，并通过失效状态树的合并与计算，获得系统失效最小割集。最后通过实验，比较不同数据安全保障措施下系统的失效最小割集变化，验证了安全保障措施对系统安全的作用，实验结果证明了该分析方法的正确性与有效性。     

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。     

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.     

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.     

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.     

基于贝叶斯网络的轨道车辆门故障诊断研究

轨道车辆门系统的故障诊断受到广泛关注.针对门系统在故障诊断中存在不确定性问题,提出一种基于贝叶斯网络的故障诊断流程,统计某地铁公司提供的故障数据,建立轨道车辆门故障贝叶斯网络模型,计算得出各故障的先验概率,在建立的贝叶斯模型中输入故障证据,得到各故障的后验概率.通过仿真试验证明了贝叶斯网络能很好地推理出门系统的故障所在,为车门的故障诊断和维修提供参考和建议.     

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.     

基于扩展库所网的工作流过程规约和模式描述

通过扩展库所的属性, 给出了一种新的Petri网模型,用来规约工作流过程和表示工作流模式,并提出了一种称为参数化模式的新模式。通过区别变迁和工作流路由,使得模型中的库所和变迁能够分别表示引擎的动作和需执行的任务。基于传统的Petri网的工作流模型不适合描述工作流过程所代表的行为,因此提出了ST触发规则表达网模型的语义。     

基于LabVIEW的Petri网控制器实现

为使Petri网更易应用于测控系统,提出一种基于图形化编程工具LabVIEW、组件化的时延C/E Petri网系统实现方法.在LabVIEW中,用布尔控件表示Petri网的库所(布尔控件值为TRUE表示库所中有token),用子VI控件表示Petri网的变迁.变迁被触发时,变迁VI控件通过布尔控件的控件引用修改库所的值...     

大型真空系统智能故障诊断

根据大型真空钎焊炉真空系统的故障种类及特点,分析了现有的真空系统故障诊断存在的主要问题。针对大型真空系统故障诊断的不确定性和模糊性等特点,建立了基于故障树分析方法的模糊Petri网模型和推理算法,并以扩散泵不工作故障诊断为例,验证了该模型及算法的正确性和有效性。