故障诊断系统的模糊Petri网建模方法

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基于模糊微分Petri网的混合系统表示

以来，混合系统就受到了极大的关注，多大学和研究机构都成许
立了与混合系统理论与应用的研究小组。
述｝系统。文的连续部分用模糊方程来表示。们定义的模昆合本我糊微分Ｐｔ网是一种混合Ｐｔ网同时包含了离散部分和连续ｅｒｉｅｒｉ部分，中连续部分用模糊微分方程来表示。们定义一种模糊其我变迁，入的发生速度用模糊数表示。样得到的标识的计算公引这
一
下面介绍ＦＰ中的相关细节。对于Ｐｅ跟Ｐｓ，散库ＤＮｒｏｔ离所的ｐｅ和ｐｓ都是正整数，而模糊微分库所的ｐｅ和ｐｓｒｏｔｒｏｔ
都是模糊数。定义一个库所Ｐ在时间ｔ标识值为ｍ．）那么．的（，ｔ离散库所的标识值为非负整数；模糊库所的标识值为一个模糊
个动态系统，有更加丰富的动态行为，观方面间歇式地表具微
现出连续性的演化，观方面表现出跳跃式的离散状态迁移。宏对系统进行优化控制的目标就是在一定的约束条件下，使系统的离散事件部分按照优化的逻辑关系实现各个不同阶段的动态演进，时，同以尽可能小的广义能量来消除状态误差。者说，合或混系统是一类带有阶段性离散操作行为的连续动态行为，在每一阶段内，系统按其物理特性连续的演化；当一个离散操作行为

Petri网模型

Petri网基本概念
1960年德国Carl Adam Petri博士首次提出 Petri网是一种图论工具，适于对离散事件动态系统建模 Petri网广泛应用于制造系统、计算机系统、通讯系统的建模与分析
Petri网基本术语
资源：系统中发生变化所涉及的与系统状态有关的因素，如原料、部件、产品、人员、设备、数据等状态元素：资源按其在系统中的作用分类，每一类存放一处，则该处抽象为一个相应的状态元素，称为S元素(state element)，资源的状态由对应元素的状态表示库所：状态元素又称库所（place），库所不仅表示一个场所而且表示在该厂所存放了一定的资源
AGV开始输送1个零件零件被AGV输送从系统卸下已加工好的工件零件加入MC1队列零件加入MC2队列
变迁有下述9种
1)
2)
3) 4)
5)
制造系统Petri网示例
6)
7) 8)
9)
MC1开始加工1个工件 MC2开始加工1个工件由MC1进行加工由MC2进行加工
制造系统Petri网示例
Petri网新进展
并发(Concurrence)
t1
t2
t3
t1 ， t2 ， t3同时可以发生变迁
同步(Synchronization)
p1
t1
t1的激发当且仅当p1中有令牌
Petri网常见结构
合并(Merging)
t1 t2 p1
t1 ， t2 ， t3变迁后同时到达p1

t3
紊乱(Confusion)
t1
t2
t3
库所、迁移的物理含义
库所表示资源的某种状态迁移表示资源某种状态的开始或结束

利用Petri网特征结构的故障诊断方法

利用Petri网特征结构的故障诊断方法叶丹丹;罗继亮【摘要】For fault diagnosis in large complex systems,a on-line fault diagnose method is proposed to solve the problem of high computational complexity.First,modeled a Petri net model.Secondly,proposed the strict minimal place-invariant and the set of characteristic place-invariant,so that might describe the structure information of Petri net model.Finally, based on the set of characteristic place-invariants,the failure function for any current marking is proposed.And then,uti-lized this failure function to diagnose and locate the faults.The result shows that this fault diagnosis method with the structure information dose not need traverse all states space of system.Furthermore,this method is with the computa-tional complexity of polynomial,which makes this method meet the real time requirements.%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。

模糊故障Petri网建模方法及其应用

Modeling method of fuzzy fault Petri nets and its application
HUANG Min, LIN Xiao, HOU Zhiwen
(College of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410014, China) Abstract: In order to overcome the shortcomings of simulating fault spreading, diagnosis and reasoning in fuzzy Petri nets and fault Petri nets, the concept and modeling method of fuzzy fault Petri nets ware put forward. The transition rules and consequences were defined from four types, i.e, one cause and one effect, one cause and several effects, several causes and one effect, competition pattern, to simulate the dynamic running process and reflect the inherent characteristics of the fault spreading. By applying the modeling method of fuzzy fault Petri nets in fault reasoning and diagnosis, the thought of combining the forward reasoning and backward reasoning was proposed, and corresponding algorithm was given. This method was verified by the example of insufficient pressure of hydraulic system. The results show that the forward reasoning can simulate the process of fault spreading, and backward reasoning can carry out fuzzy reasoning perfectly, and so the method is practical. Key words: fuzzy fault Petri nets; forward reasoning; backward reasoning

Petri网详细介绍与学习

随着技术的发展，Petri网模型也在不断演进和扩展，出现了许多高级Petri网模型，如有色Petri网、时间Petri网、概率Petri网等。这些模型在处理复杂系统方面具有更强的表达能力和灵活性。
模型改进
针对传统Petri网的不足，研究者们不断尝试对其进行改进和优化，以提高其适用性和性能。例如，通过引入新的元素或规则，改进Petri网的表达能力；优化Petri网的推理算法，提高其推理速度等。
有界性、安全性与死锁
01

03
有界性
Petri网中的每个库所至多包含有限个标记，且每个变迁最多可以消耗和产生有限个标记。
安全性
Petri网中不存在死锁状态，即对于任意一个状态，总存在一个后继状态。
死锁
当Petri网中存在一个状态，从该状态无法通过任何变迁到达其他状态时，称该状态为死锁状态。
Petri网与其他建模方法的融合
融合方法
为了更好地描述和分析复杂系统，研究者们尝试将 Petri网与其他建模方法进行融合。例如，将Petri网与流程图、状态图等图形化建模方法相结合，可以更直观地描述系统的结构和行为。
融合优势
通过融合不同的建模方法，可以取长补短，提高对复杂系统的描述和分析能力。同时，这种融合也有助于推动不同领域之间的交叉和融合，促进多学科研究的开展。
实例分析学习
案例分析
分析不同类型Petri网的特点和适用场景，如同步Petri 网、时间Petri网和有色Petri网等。
通过学习经典的Petri网实例，深入理解Petri网的实际应用和建模技巧。
对比不同Petri网实例的建模效果，提高对Petri网的实际操作能力和应用水平。
实践应用学习

模糊Petri网故障诊断技术应用

中图分类号：Ｔ３６３文献标识码：ＡＰ０．
ＡｐｌｃｔｏｏｕｔＤｉｇｏｉｅｈｏｏｙｏｕｚｅｒｔｐｉａｉｎｆｒＦａｌａｎｓｓＴｃｎｌｇｆＦｚｙＰｔｉＮｅ
ＹＮＧＱ —ｕ，ＨＡＮＸｉＡｉＺｙＧａ
维普资讯
兵工自动化 Fra bibliotek■接技ｍ
ＭｅｓｒｍｅｔｎｎｒｌｅｈｉｕａｕｅｎｄＣｏｔｏｃｎｑｅａＴ
Ｏ．．ｔｍａｉｎＩＡｕｏｔｏ
２００６年第２５卷第４期
文章编号：１０ — ５６（０６４０７ — ２０６１７２０）０ — ０３０
ｒａｏｓａｄｒｌａｉｉｙｏａｌｓｗｅｅｒａｏｅ．ｅｆｕｔｉｇｏｉｓａｐｉｄｉｅｔｉｌｎｌｃｒｃｔｒｓｓｅａｄｅｓｎｎｅｉｂｌｔｆｆｕｔｒｅｓｎｄＴｈａｌｄａｎｓｓｗａｐｌｅｎａｃｒａｎｐａｅｅｅｔｉｓｓａｔｙｔｍｎ
．
摘要：故障诊断的模糊Ｐｔ网模型，将Ｐｔ网和模糊推理相结合建立其中，用ＦＮ表示模糊产生规则，用ｅｉｒｅｉｒＰＰｔ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问的因果关系，推理出故障的原因及其可信度。ｅｒｉ以某型飞机电力启动系统故障为例，用模糊Ｐｔ网对其进行故障诊断，结果证明该技术可行有效ｅｉｒ关键词：故障诊断；模糊ｐｔ网模型；模糊推理ｅｉｒ

基于Petri网的软硬件故障建模方法研究

ｓｓｅｓｙｔｍ．
Ｋｅｏｄｓ：ｏｆａｅａｒｄａｅｆｕｔ；ＰｅｒＮｅ；ｆｕｔｐｒｐａｔｏｙｗｒｓｔｒｎｄｈａｗｒａｓｗｌｔｉｔａｏｇｉｎ；ｆｕｔｉｅｔｆｃｔｇｒｔｍｌａａｄｎｉａｏｎａｏｈｌｉｉｌｉ
ＹＩＺｈｏ—ｘａＬＩＺｈａＹＡＮＧｅＸＵａｉｎｇｏＭｉＹｕａｎ—ｔｏａ
ｆ．ｎＫｅａｃｓｔｔｏＨｉＴｃ，ｉｎＳａｎｉ１０５Ｃｈａ１ＸｉｓｒＩｔｅｆ — ｅｈＸｈｎｘ０２，ｉ）ａｅｈｎｉｕａ７ｎ
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。
ＡｂｓｒｃＴｏａｌｚｈａｌｒｖｎｒｍｈｎｔｒｃｉｓｂｔｅｏｔａｅａｄｈｄａｅｉｏｐｅｙｔｍｓｏｔａｅａｔａｔ：ｎａｙｅｔｅｆｕｔｄｅｉｉｇｆｏｔｅｉｅａｔｏｎｅｗｅｎｓｆｗｒｎ￣ｗｒｃｍｕｔｒｓｓｅ，ａｓｆｗｒｎｄｎｈｒａｄｗａｅｆｕｔｍｏｌｂａｅｎｔｉＮｅｓｐｒｓｎｔｄｒａｄｅｓｄｏＰｅｒｔｉｅｅｅ，ｗｈｃｒｐｒｓｎｓｔｅｃｍｐｅｔｒｃｖｅｐｒｅｓｂｅｅｎｏｆａｅｆｕｔａｌｉｈｅｅｅｔｈｏｌｘｉｅａｔｏｃｓｔｅｓｔｒａｎｄｎｉｗｗｌｈｒａｄｗａｅｆｕｔｒａ．Ｂａｅｅｍｏｄｌｏｒａｉｅｏｔｒｎｈｒｗａｅｆｕｔｍｏｄｓａｅｄｅｎｄｔｔｄｓｉｕｓｅｒｌｓｄｏｎｔｈｅ，ｆｍｌｄｓｆｗａｅａｄａｄｒａｌｚｅｆｅｏｇｅｉｔｒｉｎｇｉｈｄｆｏｍｈｅａｔｏｔｒｆｕｌｍｏｓｄｅ．Ｆｕｔｒｏｒ，ａｃｒｉｏｔｅｈａｃｅｓｃｆｓｆａｅｎｄｈａｄａｅｆｕｔ，ａａｌｄｅｉｃｔｏｎａｇｉｈｉｅｉｎｄｂｙｒｈｅｍｅｃｏｄｎｇｔｃｒｔｒｔｓｏｏｔｒａｒｗｒａｓｆｕｔｈａｉｉｗｌｉｎｔａｉｆｉｌｏｒｔｍｓｓｇｅｄｍｅｎｆｔｅｐｒａａｎｇｐｒｃｓｆｓｔａｅａｄｈａｄｗａｅｆｕｔ．Ｃａｅｖｅｆｃｔｏｉｃｔｓｔａｅｐｏａｓｏｏｐｇｔｏｅｓｏｗｒｒｈｉｏｆｎｒａｓｌｓｒｉａｎｉｉｎｄｉａｅｔｔｒｐｏｓｄｍｏｄｌａｄａｇｒｔｍａｈｈｅｅｌｏｈｃｎｎｉｎｌｚｎｄｉｅｉｙｓｆｒａａｙｅａｄｎｔｆｏｔａｅａｄｈｒａｅｆｕｌｓａｃａｅｙ．Ａｓａｒｓｔｔｐｒｖｄｓａｎｅａｐｒａｈｏｅｉｂｌｔｎｌｓｓｏｏｐｅｗｎａｄｗｒａｔｃｕｒｔｌｅｕ，ｉｏｅｗｐｏｃｆｒｒｌｉｙａａｙｉｆｃｍｕｔｒｌｉａｙｐｅｎａｖｆｃｈｉｈａｇＳｉａｈａｇＨｅｅ００８，ｉａ２ＴｅＳｃｎｒｌｒＭｉｔｒｓｔｅＯｆｅｎＳｉａｕｎ，ｈｉｕｎｂｉ５０１Ｃｈ）ｉｙｉｒＲｅｅｔｌｉｉｉｊｚｊｚｎ（ｏＣｍｍａｄＡｔｔｔｏｆｎｒｏｉｃＤｅａｍｅｔＢｉｇ１０４）ｎｕｏｅＳｔｎｏｅａＬｇｔｓｐｒｎ，ｅｉ０８２ｍａｄａｉＧｅｌｓｉｔｊｎ

模糊Petri网与时间Petri网

p1：其中的若干个托肯表示若干个用户进程在
用户端提出服务请求；
p２：其中的若干个托肯表示若干个用户进程进
入服务等待状态；
p３：其中的托肯表示服务器正在为某用户进程服务；
p４：其中的若干托肯表示服务器服务完毕后得到(中间)
结果准备进入就绪状态的若干进程；
p５：其中的若干托肯表示若干服务器处于空闲状态；
一、时间Petri网的应用需求
用时间Petri网建立系统的动态模型，可进一步将系统中事件从发生到结束所需的时间描述出来。时间网假定任何系统都有一个统一的全局时间，虽然这种假定与Petri网中的局部时间的基本观点不一致，但在许多实际应用问题的建模中有时还是需要使用这种带时间的Petri网。
三、时间Petri网的定义
定义2 当某一变迁的发生条件满足时，若该变迁立即从相应的输入库所中移走相应的托肯，且立即得到发生后果，则称这样的变迁为立即变迁。
注意：在时间Petri网的图形表示中约定，矩形框表示时间变迁，短线段表示立即变迁。
三、时间Petri网的定义
定义三设Ｎ0＝｛０,１,２,…｝，则七元组：
二、时间Petri网的表示方法
表示事件的持续时间的方法有两种。
方法一：将各事件的持续时间标在库所的旁边，表示库所中产生的托肯要经过一定的时间后才能参与网中的运行。
方法二：将时间标注在变迁的旁边，表示当该变迁具有发生条件时要延迟一段时间后才能发生，或该变迁发生后，立即从相应的输入库所中移走相应的托肯，但要延迟一段时间后才在相应的输出库所中产生相应的托肯。
Σ=（P,T,I,O,K,M0,F）称为时间Petri网，其中：
①Ｐ＝｛p1，p2，．．．，pn｝是一个有限库所集，n≥0；

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故障诊断系统的模糊Petri网建模方法
随着自动化和智能化技术的发展，故障诊断系统在工业领域的应用越来越广泛。

故障诊断系统可以快速准确地检测和识别设备或系统中的故障，提高设备的可靠性和稳定性。

而为了更好地对故障进行诊断，建立一个准确可靠的故障诊断模型是非常关键的。

模糊Petri网是一种将模糊逻辑理论与Petri网模型相结合的新型模型，它可以
有效地描述复杂系统中的不确定性和模糊性。

模糊Petri网将模糊集合引入到Petri
网中的状态和标识中，从而能够处理模糊状态和模糊规则。

因此，利用模糊Petri
网建模方法对故障诊断系统进行建模是非常合适的。

1. 系统建模
在使用模糊Petri网建模故障诊断系统之前，首先需要对系统进行建模。

建模
的目的是对系统的组成部分以及它们之间的相互作用进行描述。

故障诊断系统通常由传感器、信号处理单元、故障诊断器等部分组成。

2. 定义状态集合
根据故障诊断系统的特性，我们需要定义状态集合。

状态集合描述了系统的工
作状态，包括正常工作状态和故障状态。

在模糊Petri网建模中，可以使用模糊集
合来描述各个状态。

3. 确定变迁集合
变迁是系统中状态的转变过程，它表示系统发生了某种事件或动作。

在故障诊
断系统中，变迁可以代表传感器的读数、信号处理的结果等。

根据故障诊断的需要，通过分析系统的工作原理和数据流，确定变迁集合。

4. 定义规则集合
为了进行故障诊断，需要根据已知的故障模式和经验知识建立一组规则。

在模
糊Petri网建模中，规则集合可以用模糊规则来表示。

模糊规则由模糊条件和模糊
输出组成，其中模糊条件是一组输入变量和它们的模糊集合，模糊输出是对输出变量及其模糊集合的描述。

根据故障诊断系统的具体要求，定义一组相应的模糊规则。

5. 构建模糊Petri网模型
在上述步骤完成后，可以根据故障诊断系统的要求，构建模糊Petri网模型。

模型可以通过各个组成部分之间的连接关系和转变规则来描述故障诊断系统的工作过程。

6. 仿真和验证
完成模糊Petri网模型的构建后，应进行仿真和验证以确保其准确性和可靠性。

通过将模型应用于测试数据集，可以观察系统对故障的诊断效果，分析模型的故障检测率和误诊断率等指标。

总结：
故障诊断系统的模糊Petri网建模方法提供了一种有效的建模和分析手段。

通
过将模糊逻辑理论引入到Petri网模型中，能够更好地处理故障诊断系统中的模糊
状态和模糊规则。

建立准确可靠的故障诊断模型对于确保系统的可靠性和稳定性至关重要，模糊Petri网建模方法为我们提供了一个有力的工具。