基于模糊有色Petri網(wǎng)的故障診斷方法.pdf

1、故障診斷技術(shù)是降低事故風(fēng)險(xiǎn)、提高系統(tǒng)可靠性、保證系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的重要方法。然而，隨著系統(tǒng)規(guī)模的日趨龐大，其結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性也越來越高，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，伴隨出現(xiàn)的征兆信息也蘊(yùn)含了諸多不確定性因素，這些都是故障診斷中需要解決的難點(diǎn)問題。信號分析技術(shù)、解析模型技術(shù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展將故障診斷技術(shù)逐步帶入嶄新的階段。Petri網(wǎng)以其強(qiáng)大的建模和分析能力在故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文在Petri網(wǎng)理論的基礎(chǔ)上，提出了一種故障診斷新方法。

2、r>　　 針對已有Petri網(wǎng)模型在故障診斷問題中表現(xiàn)出模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、規(guī)模龐大以及故障征兆信息伴隨不確定性的問題，提出一種模糊有色Petri網(wǎng)模型，該模型將同類庫所和變遷歸并，減少庫所與變遷的數(shù)量，簡化模型的復(fù)雜度使網(wǎng)的規(guī)模降低，并在托肯的顏色屬性中加入置信度屬性，設(shè)定變遷閾值和弧函數(shù)，以此描述模糊信息，解決部分故障征兆信息不確定性問題?；谀：猩玃etri網(wǎng)模型提出故障診斷方法，該方法適用于一類根據(jù)故障征兆信息進(jìn)行推理的故障問題，

3、尤其針對結(jié)構(gòu)復(fù)雜的系統(tǒng)故障，將故障征兆信息分類后作為輸入，診斷的故障狀態(tài)作為輸出，設(shè)定三類變遷的觸發(fā)規(guī)則包括分析、診斷和整合限制模型的狀態(tài)標(biāo)識演變，按照故障診斷步驟依次對故障信息進(jìn)行分層處理，求解最終診斷結(jié)果。本文提出的方法由于對基本Petri網(wǎng)進(jìn)行折疊并加入模糊因素，模型結(jié)構(gòu)簡單，規(guī)模小，可以解決故障診斷中運(yùn)用單一基本Petri網(wǎng)方法不能解決的模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、規(guī)模大和故障信息不確定性的問題。
　　 仿真實(shí)驗(yàn)中，分別以鐵路信號設(shè)備

4、故障與輸電網(wǎng)故障為應(yīng)用實(shí)例，通過分析各自的信號特點(diǎn)建立了適用于上述系統(tǒng)的模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性和正確性。由于實(shí)驗(yàn)所涉及的實(shí)例分屬不同的領(lǐng)域，故障診斷過程所運(yùn)用的參數(shù)也有較大差異，因此本文提出的方法是一種基于故障征兆信息進(jìn)行診斷的適用性較強(qiáng)的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該模型語義表述能力較強(qiáng)，建立的模型結(jié)構(gòu)簡單，規(guī)模較小且模型不易受系統(tǒng)結(jié)構(gòu)改變的影響，因此具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，此外，托肯中的置信度屬性和弧函數(shù)的設(shè)定還解決了部分信息缺失或存