模糊Petri网与时间Petri网
基于扩展模糊时间Petri网的故障诊断

Fa tDi g ssBa e o ul a no i s d n Ext nde e d Fuz yTi ePe r t z m t iNe
[ s ̄clAmig a tefutcuemis gjd metpo lm nfut ig oi,hspp rpee t afut ig oi agr m ae n Abt t i n t h al a s si g n rbe i al dan s ti ae rsns a ldan s lo t b sd o n u s s i h
l 概述
P t 网模型 已作为一个成型的系统分析 工具得到广泛应 ei r 用。在故障诊断领域 ,各种 P t 网都被用于建立诊断模型。 er i
文献【】 出的时间 P t 网(i e iN tT N 模型认为变 l 提 er TmeP t e, P ) i r
R ,值为非负实数 ,是一个变迁开火时延的映射 ,d的取值
e a l e fe ev ldt fteag rtm . x mpev ri st aii o lo i i h y h h
[ yw rs a lda n s ;a lcuemis g u g n; xe ddF zyTme erNe(VI N) Ke o d l fut ig oi fut as si d me tE tn e uz i t tE ' s nj P i P
摘
要 :针对故障诊断 中可能 出现的故障原 因漏判问题 ,提 出一种基于 扩展模 糊时间 Pt ei网的故障诊 断算法 。该算法通过检查模糊时间 r
戳确 定故障 时刻所有故障原 因的状态 ,结合 正向和 逆向推理 最大程 度地解决故 障原 因漏判 问题 ,从而确定主要、次要 和其他故 障原 因。燃
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。
Petri网

迁移的使能条件:
对于Petri网N={P,T,F,K,W,M},如果:
(∀p1)p1∈.t=>M(p1)≧W(p1,t)且 (∀p2)p2∈t.=>K(p2)≧M(p2)+W(t,p2)
则称t在M下使能,记为M[T>。
迁移的引发规则:
对于,如果∀p∈P,M'(P)可通过下式计算:M'(p)=
Petri网是一种适合于并发、异步、分布式软件系统规格与分析的形式 化方法。
Petri网分为位置/迁移Petri网和高级Petri网。
高级Petri网包括:谓词/迁移Petri网、有色Petri网、计时Petri网等。
位置/迁移Petri网
基本定义
Petri网结构——三元组结构N={P,T,F},其中:
前集和后集:
对于一个Petri网结构N={P,T,F},设x=(PUT), 令:
.x={y|∃y:(y,x)∈F} x.={y|∃y:(x,y)∈F} 称.x为x的前集或输入集 x.为x的后集或输出集。
子网结构:
对于N1={P1,T1,F1},N2={P2,T2,F2},如果:
P1⊆P2;
M(p)-W(p,t),
若p∈.t-t.
M(p)+W(t,p),
若p∈t.-.t
M(p)-W(p,t)+W(t,p),
若p∈t.∩.t
M(p)
若p∉t.U.t
例子:
如下所示Petri网,令牌的变化可能存在3种方式: 对于图(a),t1和 t2是使能的。
引发t1
注:给定Petri网初始
活性(续):
放宽对活性的限制,Petri网迁移t的活性成分如下5级:
Petri网详细介绍与学习

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
基于模糊Petri网的智能制造调度研究

基于模糊Petri网的智能制造调度研究智能制造与工业4.0的兴起,让人们对制造调度的研究和应用提出了更高的要求。
现代制造中的调度问题主要涉及到生产的灵活性、资源的协调性以及制造过程的优化问题。
在这一背景下,基于模糊Petri网的智能制造调度逐渐成为了制造领域中备受关注的研究方向。
1、模糊Petri网Petri网是一种用于描述系统行为、分析系统性能、建立控制策略和在计算机环境下设计、仿真和实现离散事件动态系统的工具。
模糊Petri网是Petri网与模糊理论的结合。
它将Petri网的离散性和确定性与模糊理论的模糊描述相结合,解决了传统Petri网的局限性,增加了系统的灵活性和可行性。
在模糊Petri网中,各要素之间的关系分为输入、输出和变迁。
变迁代表了系统内部的事件或活动,输入和输出表示了变迁能够获得或消耗资源。
同时,模糊Petri网允许在变迁的运行过程中引入模糊因素,使得系统的运行更加灵活和适应性强。
2、智能制造调度制造调度是在制造系统中合理安排生产任务,协调生产资源使用,实现生产计划的重要手段。
传统的制造调度大多采取规则运算和优化算法等方法来进行。
然而,随着制造业的复杂化和多样化,规则运算和优化算法已无法完全适用于整个制造系统。
而基于模糊Petri网的智能制造调度则能够更好地应对生产过程中多样化的问题。
智能制造调度的核心是通过模型建立实际生产环境的模型,预测生产过程的某些状态或事件,以便对生产流程进行调整和优化。
利用模糊Petri网,智能调度可以建立一个包含所有生产环节的动态模型。
该模型可以准确记录生产过程中的各种事件和资源变化,并通过激活可能的资源分配策略对系统进行调整和优化。
模糊Petri网可以有效地解决非确定性因素和不确定性因素的问题,为智能制造调度提供了良好的理论基础。
3、基于模糊Petri网的智能制造调度应用利用模糊Petri网进行智能制造调度应用已经在实际生产中得到了广泛应用。
例如,在智能制造调度中,制定生产计划和生产排程是非常关键的。
Petri网基本概念及介绍

Petri网基本性能
• 有界性 通常,库所表示制造系统中的工件、工具、 托盘以及AGV的存放,还用于表示资源的可 利用情况,有界性是检查被Petri所描述的系 统是否存在溢出的有效尺度,防止确保不 会重复启动某一正在进行的操作。
Petri网基本性能
• 活性 • 对于一个变迁T,在任意标识m下,若存在 某一变迁序列Sr,该变迁序列的激发使得此 变迁T使能,责成该变迁是活的(Live)
Petri网基本概念及介绍
201512145
Petri网基本概念
• Petri网是一种网状模型,包括事件和条件两 个节点类型,在这样的图形中,分布着表 示状态资源或信息的托肯(Token),按照触 发规则进行状态的演化,从而反映系统运 行的全部过程。事件一般用“变迁”表示, 条件用“库所”表示,托肯用库所内的小 黑点表示,库所和变迁之间用有向弧连接。
Petri网基本性能
• 可达性具体应用:
①系统按照一定轨迹运行,系统能否实现一 定状态,典型问题是生产调度计划的验证;
②要求达到一定状态,如何确定系统运行轨 迹; 第一个问题可描述为:给定Sr初始标识以及 期望达到标识Mr,验证之;
给定m0和mr,寻找sr使得m0[Sr>mr.
Petri网基本性能
• 有界性 有界性反映系统运行过程中对资源变量的 需求,它意味着,Petri网艺在其所有可能的 状态标识下,网的各位置节点中的托肯数 必为有界的。在理论分析时常可假定位置 容量为无穷,但在实际系统设计中,必须 使网络中的每个位置在任何状态下的标志 数小于位置的容量,这样才能保证系统的 正常运行,不至于产生溢出现象。
这是一个状态机
Petri网基本概念
Petri网基本概念
T2、T3 并发并且该网为一个标记图
Petri网详细介绍与学习

都需要用到工具s7
假设受空间限制s2 s5最多不能超过100件, s4最多不能超过5件,s3最多
不能超过1000件。
K=100
K=1000
K=100
精选课件
21
Petri网模型结构
Petri网具有丰富的结构描述能力,下图给出了顺序、并发、 冲突、混惑结构下的Petri网模型。
精选课件
22
各类关系
精选课件
23
各类关系
精选课件
24
实例1:工业生产线的Petri网模型
有一工业生产线,要完成两项操作,分别为变迁t1和t2表示,变迁t1 将进
L0级活(死的):仅当t在L(M0)中任何发生序列中都无法发生
L1级活(可能能发生):仅当t 在L(M0)中的一些发生序列中至少可 发生一次
L2级活:已知任一正整数k,仅当t 发生k 次
在L(M0)中的一些发生序列至少可
L3级活:仅当t 在L(M0)中的一些发生序列中可以无限制的发生 L4级活(活的):仅当t 在R(M0)中的每个标识至少是L1活的。
如果一个Petri网的每一个迁移都是Lk活的,则称该Petri网为 Lk活的(k=0,1,2,3,4)。如果一个潜意识Lk活的而不是L(k+1) 活的,则称该迁移是严格Lk活的。
L4 ⇒L3 ⇒L2 ⇒L1,L0实际上是永不引发的。
精选课件
37
Petri网的行为性质
精选课件
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Petri网的行为性质
Petri网是一种适合于并发、异步、分布式软件系统规格与分析的 形式化方法。
控制系统中的模糊Petri网建模与仿真

控制系统中的模糊Petri网建模与仿真控制系统的设计与优化一直是工程领域的研究热点之一,而Petri网作为一种形式化、可视化的工具,被广泛应用于系统建模与性能分析。
然而,传统的Petri网模型在处理模糊系统时存在着一定的局限性。
为了解决这一问题,模糊Petri网被引入到控制系统中,以更好地描述和分析模糊性。
一、模糊Petri网的引入模糊Petri网是对传统Petri网进行了扩展,将Petri网中的变迁与库所的输入输出权重赋予了模糊值。
通过引入模糊逻辑,模糊Petri网能够更好地描述系统的不确定性和模糊性。
模糊Petri网的建模过程中,首先需要进行模糊化处理,将具体的定量信息转化为模糊的定性表示。
然后,利用模糊逻辑运算对模糊Petri网进行构建与求解。
二、模糊Petri网的建模步骤模糊Petri网的建模步骤包括系统建模、规则定义、构造模糊Petri网和仿真分析等几个关键步骤。
1. 系统建模:首先需要对待研究系统进行准确描述,并将其分解为库所、变迁和弧。
2. 规则定义:根据系统特性和实际需求,定义系统的运行规则和控制策略,包括输入输出关系、状态转换规则等。
3. 构造模糊Petri网:根据系统建模和规则定义结果,构造出模糊Petri网的初始状态,并确定库所、变迁的初始权重。
4. 仿真分析:通过模拟不同的输入条件和控制策略,对构造的模糊Petri网进行仿真分析,得到系统的性能指标和输出结果。
三、模糊Petri网的优势与应用模糊Petri网在控制系统中具有以下优势和应用价值。
1. 描述模糊性:传统的Petri网模型无法准确描述系统的模糊性和不确定性,而模糊Petri网能够通过模糊化处理,更好地体现系统的模糊特性。
2. 系统优化:基于模糊Petri网的建模和仿真分析,可以对系统进行性能优化,找到最优的输入输出关系和控制策略。
3. 效果评估:通过模糊Petri网的仿真分析,可以评估系统在不同条件下的工作效果,为系统的优化和改进提供依据。
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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;
②T={t1,t2,...,tm}是一个有限变迁 集,m≥0;且T=T1∪T2 ,T1∩T2=Φ;
其中:T1为时间变迁的有限集;T2为立即变迁 的有限集;
③I:P×T→N0 是输入函数矩阵,(×为笛卡 儿积);
p2..
p5中有托肯表示服 务器处于空闲状态
返回结果的就λ绪状态 μ表示服务器 t1 平均服务时间
t2
.. . p4中有托肯表示服务器服务完毕
准备进入返p回1结果的就绪状态 p6
p3
.p5
t4
p6中有托肯表示网络 其他资源无故障
p4
μ
t3
图2. 客户服务器系统的动态模p型3中有托肯表示服务 器正处于服务状态
三、时间Petri网的定义
在以下的定义中我们采用方法二来表示事件的 持续时间。
定义1 当某一变迁的发生条件满足时, 若该变迁要延迟一段时间后才从相应的 输入库所中移走相应的托肯并得到发生 后果,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 一段时间后才得到发生后果,则称这样 的变迁为时间变迁。
p6:其中的托肯表示网络其他资源无故障。
四、时间Petri网的应用举例
为建立该系统的时间Petri网模型,可分别设定相应的 状态集P和变迁集T如下:
② 变迁集T={ t1,t2,t3,t4 }
t1:时间变迁,其延迟时间λ表示客户发出服务 请求后的平均等待间隔时间;
t2:立即变迁,服务器接受新的客户请求;
三、时间Petri网的定义
定义三 设N0={0,1,2,…},则七元组:
Σ=(P,T,I,O,K,M0,F)称为时间Petri网,其中: ④ O:P×T→N0是输出函数矩阵;
⑤ K:P→N∪{∞}为P上的容量函数,N为正 整数集合;
⑥ M0:P→N0 是初始标识集;
⑦ F:T→R是T上的时间函数,且对于任意的 t∈T,当t∈T1时,F(t)代表延迟时间; 当t∈T2时,F(t)=0。
t3:时间变迁,其延迟时间μ表示服务器的平 均服务时间;
t4:立即变迁,服务器返回结果。
四λ为的、由进平程均时此提等我间出待们服间P务隔可e请时t得求间ri到后网客的户应服用务器举系例立统户即进的开程时始的处间服理务Pp请e2t中r求i用网
模p1型有两如个图用2户进所示。
程服提务出器服服务务请完求毕后进入
四、时间Petri网的应用举例
设有一个客户∕服务器网络系统,其客 户端与服务器之间的交互关系如图4.1所示。 设客端
接受请求 处理请求 返回结果
图1.客户与服务器之间的交互关系
四、时间Petri网的应用举例
为建立该系统的时间Petri网模型,可分别设定相应的 状态集P和变迁集T如下: ① 状态集 P={ p1,p2,p3,p4,p5,p6 },其中:
作业:
1.在网上检索2~3篇有关时间Petri网 的基础理论或应用研究型论文,下载后 仔细阅读之。
2.在网上下载2~3篇有关模糊Petri网 的理论或应用研究型论文,并仔细阅读 之。
3.在时间Petri网或模糊Petri网研究的 基础上,撰写一篇带有你自己创新点的 基础理论或应用研究型论文。
END