Petri网用于故障诊断 - 360文档中心

加权模糊Petri网在电网故障诊断中的应用

２加权模糊Ｐｒ网（ＰｅｔｉＷＦＮ）
２１加权模糊Ｐｒ网的基本概念．ｅｔｉ
定义１加权模糊Ｐｔ网可以定义为一个六元：ｅｉｒ
组（，，Ｗ，ｒ）１，０，，ｈ，，其中：
网故障诊断，就是利用继电保护和断路器的动作信息识别故障元件或故障区域。以Ｐｔ网为工具能有效地实现故障诊断系统的ｅｉｒ
Ｋｅｒｓ：ｕｚｅｒｎｔｍａｒｅｓｎｎ；ａｌｄａｏｉ；ｏｅｙｔｍｙｗｏｄｆｚｐｔｅ；ｔｉｒａｏｉｇｆｕｔｉｇｓｐｗｒｓｓｅｙｉｘｎｓ
１引言
当发生电网故障时及时准确地诊断电力系统故障
对于保证电网安全稳定运行具有十分重要的意义。电
模型化，以图形方式描述系统的功能关系和处理流程，
Ｙ＝｛Ｙ，，Ｙ＝ａｐ）Ｙ为命题ｄ的真Ｙ，２… Ｙｉ（ｉ，ｉ
值，命题真值的初值用表示；
Ｊ＝｛为输入矩阵， △｝表示Ｐ到ｔ的输入关系和ｉｉ权重；
从而使那些复杂的逻辑关系形象化，便于分析和理解。针对当前推理系统对应的ＦＮ具有复杂的结构时存Ｐ在的问题，文献［］出了一种具有灵活性和适用性１提的基于加权模糊Ｐｒ网的顺向规则推理算法。本文ｅｉｔ
ｎｔｒａｌｄａｏｉ．ｉａｌ，ａｌｐｏａｉｔｓｉｒｖｄｄｔｅｅｒｈｒｏｔｅｉｇｏｉｅ．ｅｗｏｋｆｕｔｉｇｓＦｎｌｆｕｔｒｂｂｌｉｓｐｏｉｅｏｒｓａｃｅｓｆｒｆｈｒｄａｓｓｓｎｓｙｉｅｕｎ

Petri网理论在变电站故障诊断中的应用

形网络表示故障点与电气设备之间的逻辑关系，利
用简单的矩阵运算演绎故障诊断的动态过程．这使得整个系统更清晰形象，求解速度有所提高．目前国内外都有利用Ｐｔ网络进行变电站故障诊断的ｅｌｉＩ
① 收稿日期：０７２—１２０ —１０
（）Ｆ（）Ｕ（３Ｓ× Ｔ×｜；ｓ）（）ｏ（）ＵｃｄＦ４ｄｒＦｏ（）＝ＳＵＴａ．
致变电站全停事故，甚至整个电网瘫痪．这样的事故相当多，损失也是相当惨重的．为此，电力系统的
准确、适应性强、稳定性好的特点，系统构建相对简便，容错能力较强，能够适应大规模变电站中更加复杂的故障情形．
１Ｐｔ网络基本理论及模型ｅｉｒ
维普资讯
第２卷第１６期
２０年０月０８１
佳木斯大学学报（自然科学版）ＪｒｌｆｉｕｉｎｅｉＮｔａＳｉｃｄｏ）ｏｎａｓＵｉｒｔａｒｅｅＥｉｎｕａｏＪｍｖｓｙ（ｕｌｃｎｉｔ
其中｜和分别称为Ⅳ 的库所（ｌｅ集和变ｓｐｃ）ａ
作者简介：付光杰（９２，，１一）女教授，６主要从事电气工程及其自动化方面的研究．
维普资讯

佳木斯大学学报（自然科学版）迁（ａｓｉ），为流关系（ｏｌｉ）ｔｎｉｎ集Ｆｒｔｏｆｗｒａｏ，表ｌｅｔｎ示空集．】在此，元素包括母线、ｓ．线路、断路器和继电器等电力设备；元素反映各电力设备的变化Ｔ状态．Ｆ表示从库所节点到变迁节点及变迁节点到库所节点的有向关系，反映电网的继电保护配置关系，网的图形表示是指将库所节点、变迁节点和有向弧用图形的方法表示出来．库所用圆圈“ 表（０” 示，变迁用竖线“ ” Ｉ或小矩形表示）如果有六元．

故障诊断系统的模糊Petri网建模方法

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。

利用 Petri 网进行多轴机床故障诊断

利用Petri 网进行多轴机床故障诊断摘要：本文分析了多轴机床安装和生产中所面临的故障问题，结合故障诊断问题的特点，在基于Petri 网基本原理的前提下，建立了故障诊断的Petri 网模型，并分析了故障的传播机理。

关键词：多轴机床；故障诊断；Petri网模型1引言多轴机床是现在生产系统中的一种重要设备，具有复杂的结构（如图1所示）。

在机床的安装、调试和生产过程中发生的故障会影响机床的生产运行，甚至会威胁到人身安全。

因此找出故障源是非常重要的。

图1 典型的水平型多轴机床Petri网是一种离散事件动态系统建模工具，具有图形建模的直观性和分析的严谨性，尤其能够很好的刻画并发、竞争和同步等行为。

故障诊断和容错是Petri 网的一个非常有前途的应用领域。

Petri网可用于在故障检测和诊断领域中表达系统的逻辑关系，完成知识表示和诊断推理；也可用Petri网建立被诊断对象的行为模型，利用Petri网的属性进行基于模型的推理。

零件的加工精度是许多生产厂商最为重视的问题，本文分析了对机床加工精度有重要影响的故障问题，并建立了相应的故障模型，分析了故障传播的机理。

2多轴机床的故障分析在多轴机床中有很多故障源影响机床的加工精度，如；几何、静态和动态载荷、伺服循环参数的不匹配和热偏差等。

我们主要研究几何/ 运动故障和热故障。

几何故障主要是由于机床零件的生产误差、机床在安装和调试中不同零件的装配误差和振动造成的零件位置相对移动等原因造成的。

在多轴机床中造成几何故障的故障源如下：（1）机床的传动链路的几何误差：如链路的长度；（2）传动部件的弹性变形：如主轴弯曲；（3）机床在加速和制动时所产生的惯性力；（4）机床在加工零件时的切割力；（5）机床中的控制系统；（6）相对运动的零部件之间的摩擦和挤压；（7）机床振动：如主轴振动。

在机床的运行过程当中，机床处于由其内部和外部的各种热源所产生的不稳定的热场状态当中。

当机床长时间运转时就会产生热故障，机床的持续运行会导致机床内部相对运动的部件发热，使整个机床处于高温状态，从而导致机床的结构部件产生膨胀。

基于Petri网模型的故障诊断

以下是诊断问题的建模和求解算法过程：
图1为一个简单的保护系统和相关断路器状态信息的Petri网模型。库所L表示线路，R表示保护，CB表示断路器。假设保护 R检测到故障电流，去动作断路器CB。
映射矩阵为：
图1的初始标识向量M0可表示为
点火向量U用于表示变迁T的点火情况。图1所示Petri网的触发点火序列依次为
借助加权模糊Petri网或者和其他的智能算法相结合
基于神经网络集成的Petri网系统基于粒子群优化的智能Petri网系统基于Petri网的远程智能故障诊断系统 ……
Petri网的动态行为过程可用如下状态方程描述，它反映了系统的状态变化
模型实例分析一个简单的电力系统如图2所示,来说明用Petri网进行电力系统故障诊断的推理过程。
假设故障情况如下：母线B2发生故障，保护设备正常动作，母差保护动作跳开断路器CB2、CB3、 CB5。母线B2的Petri网故障诊断模型如图3所示：
Petri网模型具有快速准确、适应性强、稳定性好等特点。
Petri网起源
1962年联邦德国的卡尔·A·佩特里（Carl Adam Petri）在他的博士论文《用自动机通信》中首次使用网状结构模拟通信系统。这种系统模型后来以 Petri网为名流传。
80年代开始为Petri网综合发展阶段，以理论与应用的结合及计算机辅助工具的开发为主要内容。发展到现在Petri网已经广泛应用于自动化、机械制造、军事指挥等学科领域。
引言
人工智能技术由于其善于模拟人类处理问题的过程，在电力系统方面常用于推断可能的故障位置和故障类型，如：基于人工神经网络的方法、基于遗传算法的方法、基于模糊理论的方法及基于专家系统的方法等。
缺陷：神经网络：存在过拟合、过训练等问题，在学习样本不完备的情况下难以得到准确的诊断结论。遗传算法：遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解。模糊理论：进行隶属度函数描述时,隶属度的选取存在着人为不确定性因素;对大规模复杂系统进行建模时,结构适应性不强。

一种面向故障诊断的故障Petri网

为库所拥有托肯数，障Ｐｔｉ中 ∈｛，故ｅｒ网０１，托肯ａ，）有：１否则ａ．一０
称＞：为故障Ｐｔ网．ｅｉｒ
定义２变迁发生规则：Ｐ ∈ ‘ ，，设￡Ｐ ∈
三元组为Ｎ一（ＴＦ）有向网（ｅ）称Ｐ，，为ｎｔ，
为其基网，当且仅当
（） ≠ ；１ＰＵＴ
（）２ＰｎＴ— ；
ｔ，在Ｐ ‘ｔ有权发生，作Ｐ［＞Ｐ＋，记其发生的
条件为：Ｋ（ ≥ｗ（￡ＡｔＰ）Ｐ，）时ｔ在Ｐ有权发生，生后 ‘ 均为真，发、 ‘ 且 ∈ ．
型的动态行为过程，以利用Ｐｔｉ可以很好所ｅｒ网
Ｆ为网中有向弧，为流关系集合．丁为记录查询记录的有限集合，ｓ初始时为空
集．
地描述故障现象的动态产生过程，为很好的描述故障的传播过程，多学者提出了适合描述故障很动态产生过程和传播过程的故障Ｐｔｉ，出ｅｒ网给了各自的故障Ｐｔｉ定义，在相应故障诊断ｅｒ网并
Ｓｅｔ０１ｐ．２０
文章编号：１７ — ９Ｘ（０００－０７０６２６１２１）５０６－４
一
种面向故障诊断的故障Ｐｔｉｅｒ网
张炜
（北民族大学数学与计算机科学学院，肃兰州７０３）西甘３００

一种基于Petri网和SDG的车门系统故障诊断方法

一种基于Petri 网和SDG 的车门系统故障诊断方法摘要车辆是人们生活中不可或缺的交通工具，而车辆系统的故障诊断与维护也是必不可少的一部分。

本文提出了一种基于Petri 网和SDG 的车门系统故障诊断方法。

该方法首先利用Petri 网对车门系统进行建模，然后使用SDG 进行模型的状态表示，并进一步分析故障诊断过程中的数据，确定导致故障的根本原因。

通过在实际故障诊断案例中的应用，证明了该方法能够有效地诊断车门系统故障，提高其安全性和可靠性。

关键词：Petri 网，SDG，车门系统，故障诊断引言车门是汽车系统中的一个重要部件，负责保证人员在车内安全出入。

车门系统需要满足一系列严格的安全规定和标准，以确保车辆的安全性能和可靠性。

然而，在车门系统的设计、制造和维护过程中，由于人为和非人为原因，常常会发生各种故障，导致车门无法正常工作，影响乘客的安全和舒适体验。

因此，对车门系统的故障检测和维护显得尤为重要。

近年来，随着计算机技术和自动化控制技术的不断发展，研究人员提出了许多基于模型的故障诊断方法，其中Petri 网是最常用的一种。

Petri 网是一种重要的离散事件动态系统建模和分析工具，因其直观的图形表现形式和简明清晰的语义定义，被广泛应用于建模和分析各种系统。

Petri 网模型通常由变迁、库所和弧组成，其中变迁表示动态系统发生的事件，库所表示系统的状态，弧表示变迁和库所之间的关系。

Petri 网可以描述系统在不同状态之间的转换过程，因此可以用于故障诊断。

另一方面，SDG（State Dependency Graph）是一种描述系统状态和关系变化的图形表示方法，在许多领域被广泛应用。

通过将Petri 网转换为SDG，可以更加准确地表示系统状态之间的转换过程和故障的来源。

本文所述的基于Petri 网和SDG 的车门系统故障诊断方法，基于以上理论和工具。

具体来说，本文采用Petri 网对车门系统进行建模，并使用SDG 进行模型的状态表示，并进一步分析故障诊断过程中的数据，确定导致故障的根本原因。

一种基于贝叶斯Petri网的故障诊断方法

一种基于贝叶斯Petri网的故障诊断方法贝叶斯Petri网是Petri网的一个扩展，其主要用于故障诊断模型的建模和分析。

与传统的Petri网相比，贝叶斯Petri网采用基于贝叶斯网络的概率推理方法，可以更加准确地进行故障诊断。

本文将介绍一种基于贝叶斯Petri网的故障诊断方法。

首先，需要建立一个贝叶斯Petri网模型，该模型包括以下几个部分：1. 系统的状态集合。

系统可能的状态包括正常状态和各种故障状态。

2. 状态之间的转移关系。

状态之间的转移关系是Petri网中的传统元素，包括变迁和库所。

3. 各个状态的先验概率。

先验概率反映了系统在没有故障时各个状态出现的概率。

4. 各个状态的条件概率。

条件概率反映了在某个状态下，系统进行某个操作后进入下一个状态的概率。

建立完模型后，我们需要进行贝叶斯网络的推理，计算出系统当前的状态。

基于贝叶斯Petri网模型，我们可以设计一种故障诊断方法。

该方法主要包括以下几个步骤：1. 收集系统的运行数据，包括系统的输入和输出信息以及相关的时间戳。

2. 将收集到的数据转化为Petri网的形式，并计算出各个状态的后验概率。

在本方法中，我们使用Monte Carlo方法进行概率计算。

3. 通过比较各个状态的后验概率，找出当前系统最有可能的状态。

4. 根据当前状态，我们可以进一步推断出系统中可能发生的故障。

这可以通过比较各个状态的条件概率来实现。

5. 最后，我们可以根据推断出的故障类型，采取相应的措施来修复系统。

通过以上步骤，我们可以建立一个完整的故障诊断系统。

该系统具有以下优点：1. 采用基于贝叶斯网络的概率推理方法，准确性更高。

2. 通过分析系统状态之间的转移关系，可以更加全面地分析系统故障。

3. 通过推断出系统中可能出现的故障类型，可以更加高效地修复系统。

综上所述，基于贝叶斯Petri网的故障诊断方法，可以有效地提高故障诊断精度和效率。

该方法在工业自动化等领域具有广泛的应用前景。