基于模糊着色Petri网的隐患软件可靠性分析

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基于随机Petri网的软件可靠性分析方法

ｌｂｌ．Ｔｉａｐｏｃａｏｎｙｉｒｖｅｐｅｉｉｎｏｐａｓｎｎｏｅａｔｇｒｌｂｌ，ｂｔｌｏｇｔｈａｓｅｔｅｉｂｌｉｉｉａｔｙｈｓｐｒａｈＣｎｔｌｎｏｍｐｏｅｔｒｃｓｏｆａｒｉｉｇａｄｆｒｃｓｉｅｉｉｔｈｐｎａｉｙｕｓｅｅｔｎｉｎｌｉｔａｔｒｒａｉｙ
ｃｎｉｏｆｓｆｒｅｏｄｔｎｏｔｉｏｒｌｂｌ；ｍｏｅｅｕｔｎＭＣ；ｔｎｉｎｅｉｂｌｙｗｏｄ：Ｐｏｗａｅｒｉｉｔｔｅａｉｙｄｌｄｃｉ；ｒｏｒｓｅｔｌｉｔａｒａｉｙ
件可靠性的因素，有利于降低软件可靠性描述与分析的复杂度，可以得到软件系统处于各个状态的瞬时及稳态概率。并关键词：随机Ｐｔ网；软件可靠性；模型简化；马尔可夫链；瞬时可靠性ｅｒｉ中图法分类号：Ｐ０．Ｔ３２７文献标识码：Ａ文章编号：００７２２０）２５４ —４１０ —０４（０７２ —３９０
ｄｎｍｉｈｇｒｃｓｆｏｗａｅｗｅｌｄｂｎｆｉｌｏｒｄｃｎｅｃｍｐｉａｅｅｒｅｏｅｃｂｎｄａａｙｉｇｔｅｓｆｒｅｙａｃｃａｅｐｏｅｓｏｆｒｌａｅｅｃａｅｕｉｇｔｏｌｔｄｄｇｅｆｄｓｒｉｇａｌｚｎｏｗａｅｒ — ｎｓｔｎｉｔｈｃｉｎｎｈｔ
ｃｎｅａｕｔｏｏｅｔａｅｏｗａｅｒｌｂｌ．Ｉｉｏｆｒｄｔｅｔｏｇｔｈｔｅｉｂｌｖｌａｉｎｏｅｓｆｒａｒｄｏｔａｖｌａｅｃｍｐｎｎ— ｓｄｓｆｒｅｉｉｔｂｔａｉｙｔｓｃｎｏｍｅｔｕｈａｌｉｔｅａｕｔｆｈｏｗａｅｉｃｒｅｕｏｈｈｔｒａｉｙｏｔｔｓｉｉｅｅｒｔｇｆｓｆｒｅｅｏｍｅｔｓｆｒｓｐｓｉｌ．Ｔｅｓｆｒｅｉｂｌｄｌｕｌｂｉｍｅｈｄｉｂｅｔｅｃｂｅｎｔａｌｓａｅｏｔｈｙｏｗａｅｄｖｌｐｎａｏｓｂｅａａｈｏｔｅｒｌｉｔｍｏｅｉｙｔｓｔｏａｌｄｓｒｅｔｗａａｉｙｂｔｈｓｏｉｈ

基于模糊petri网的无人机动力装置故障诊断探究

基于模糊petri网的无人机动力装置故障诊断探究摘要：随着我国科学技术的快速发展，近年来民用、军用无人机领域均实现了较为长足进步，无人机动力装置的稳定性、可靠性也开始成为业界关注的焦点，相关研究也因此大量涌现，基于此，本文简单分析了基于模糊petri网的无人机动力装置故障诊断，并结合实例开展了详细论述，希望由此能够为相关业内人士带来一定启发。

关键字：模糊petri网；无人机；动力装置；故障诊断前言：故障树、专家系统、案例学习均属于较为传统的故障诊断方法，但这类方法存在只能对故障进行静态描述、需使用众多不易量化的模糊状态指标等不足，故障诊断的效率、质量因此受到了较为负面的影响，而为了尽可能化解这类不足，正是本文围绕模糊petri网开展相关研究的原因所在。

1.基于模糊petri网的无人机动力装置故障诊断1.1建立FPN模型Petri网属于一种描述分布式系统的图论模型，通常为五元组的形式表示，有限库所集、有限非空变迁集、库所与变迁间的有向弧集合、有向弧权重、系统初始标识则属于五元组的具体组成，可分别使用P、T、F、W、M0表示。

在模糊petri网的应用中，其能够通过变迁表示系统中事件或行为的变化过程，如果一个变迁t想要被激发，其变迁状态使能可表达为：其中，t、分别指给定变迁、输入库所集、输出库所集，激发后的库所的托肯数更新为：考虑到实际工程应用中的设备状态难以用整数划定，且本文研究的无人机动力装置故障诊断同样拥有这一特性，因此传统的Petri网方法无法完全满足研究需要，因此笔者引入了模糊产生式规则并由此建立了FPN（模糊petri网）模型，由此即可实现相对复杂故障状态的精确划分，无人机动力装置故障的原因、可信度合理推导也将由此实现。

在FPN模型的构建中，需基于五元组引入激发阈值、可信度、支持度概念，由此构建六元组的FPN模型，即：该模型满足系统任意变迁集外延至少含有一个库所、系统起点与终点均由库所组成，且W、D分别作为库所处于特定状态的置信度、变迁的激发阈值。

基于Petri网的软件体系结构可靠性分析

ＺＨＡＮＧｕｓｅｇＬＩＸｉｎＹｏ — ｈｎｏｇ
（ｏｅｅｏｈｓｓ＆ＩｆｒｔｎＳｉｎｅＨｎｎＮｒａＵｉｅｓｙＣａｇｈ１０１ＣｌｇｆＰｙｉｌｃｎｏｍａｉｃｅｃ，ｕａｏｌｎｖｒｉ，ｈｎｓａ４０８）ｏｍｔ
性进行实例研究。
关键词
软件体系结构可靠性
Ｐｔ网ｅｉｒ
文章编号１０ — ３１（０６２ — ０９０文献标识码Ａ０２８３一２０）５０６ — ５中图分类号Ｔ３１Ｐ１
ＲｅｉｂｌｙＡｎｌｓｓｏｏｔｒｃｉｅｔｒｓｄｏｔｉＮｅｌｉｔａｙｉｆＳｆｗａｅＡｒｈｔｃｕｅＢａｅｎＰｅｒｔａｉ
１引言
近年来，件体系结构（ｏｗｒＡｃｉｃｕｅＳ已成为软Ｓｆａｅｒｈｔｔｒ，Ａ）ｔｅ
『，１用各自的工具建立了基于场景的状态图，系统中的构６７利对件和连接件风险因子进行分析和评估．据状态图建立相应的根
摘
一
要
。
近年来，软件体系结构已成为软件工程领域的研究热点以及大型软件系统与软件产品线开发中的关键技术之

对软件体系结构的可靠性分析是进行软件开发的一个重要依据，了提高软件系统的性能，个可靠的体系结构是为一

基于着色Petri网的安全协议自动化分析系统的设计与实现

基于着色Petri网的安全协议自动化分析系统的设计与实现基于着色Petri网的安全协议自动化分析系统的设计与实现摘要：安全协议是互联网通信中的重要组成部分，关乎用户信息的安全性与隐私保护。

而安全协议的设计与实现存在诸多挑战，需要考虑到用户需求、协议安全性、性能等方面的要求。

本文基于着色Petri网的理论，提出了一种安全协议自动化分析系统的设计与实现方法，旨在通过该系统提高安全协议的设计与实施的效率与准确性。

1. 引言近年来，互联网的快速发展使得安全协议的重要性备受关注。

安全协议是确保通信过程中信息安全的关键组成部分，其设计与分析对保护用户隐私具有重要意义。

然而，安全协议的设计与实现往往较为复杂，包括多个参与方的通信、密钥交换、身份验证等环节，容易出现漏洞，导致信息泄露、攻击等安全问题。

因此，我们需要一种自动化的方法来帮助设计师分析与验证安全协议的正确性与安全性。

2. 安全协议自动化分析系统的设计思想本文提出了一种基于着色Petri网的安全协议自动化分析系统，该系统结合了着色Petri网的理论和技术，提供了一种形式化的描述和检测安全协议的方法。

2.1 着色Petri网的基本原理着色Petri网是一种基于图形的建模工具，用于描述并发系统的行为。

它由一组地标、变迁、弧和标志组成，可以表示多个状态和状态间的转移关系。

2.2 安全协议的建模方法在本系统中，我们将安全协议建模为一个着色Petri网，通过定义地标、变迁、弧和标志等要素，形成一个对安全协议行为进行全面描述的模型。

2.3 安全属性的定义与验证在安全协议设计与分析中，有许多安全属性需要考虑，如保密性、完整性、可用性等。

我们通过定义这些属性，并在模型中进行验证，以确保协议的安全性。

3. 安全协议自动化分析系统的实现为了实现该系统，我们采用了Java编程语言，并借助着色Petri网建模工具对模型进行建模与验证。

3.1 安全协议建模器的设计与实现安全协议建模器是实现该系统的核心部分，其主要功能是根据用户输入的安全协议描述，生成对应的着色Petri网模型。

基于Petri网模型的牵引电动机可靠性定量分析

ｄｃｅｓｎｔｒｗｔｆｔｅｍｏｏ ’ ｓｎｉ．ｉｃｎｌｓｏａｅｔｉｅｅｅｃｎｔｅｕｅｏａｔｎｍｏｏｎｆｃｕｅｎｅｒａｉｇｗｉｇｏｈｏｔｒＳｕｉｇｌｅＴｈｓｏｃｕｉｎｈｓａｃｒａｎｒｆｒｎｅｏｈｓｆｒｃｉｔｒｍａｕａｔｒｒｄｈｈｆｔｏａ
ｓｒｎｆｈｉｒｄｅｅｓｎｆｈａｔｎｔｒａｍｐｅｄｔｏｇｅｄｌＴｏｍａｒａｔｒｉａｔｄｎｔｌｂｌｙｏｔｇｅｆｌｅｎａｏｓｅｒｃｉｏｓｏｌｔｒｕｈｅ．ｗｊｃｏｓｍｐｃｅｏｒｉｉｔｉｏｔａｕａｔｒｈｏｔｔｏｍｏｗｃｅｈｈｔｍｏｓｏｆｏｍｏｒｅａｉ
中图分类号：Ｕ２２２６．４文献标识码：Ａ文章编号：１０ — ２Ｘ（０００ — ０卜０００１８２１）６０３４
ＱｕｎｉｔｅａｙｉｏｅＲｅｉｂｌｙｆｒｒｃｉｎＭｏｏａｔａｉｌｓｆｈｌｉｔａｔｔｒｔｖＡｎｓｔａｉｏＴｏ
ｈｄｂｅｕｄｄｏｔａｅｆｓｎｓｈｃａｉａｉｒｔｎｃｕｅｙｔｃｄｄｉｅｇａｓｔｅｓｏｄｏｅｗａａｅｎｆｎｅｕｔｈｒｔｅｗａｅｍｅｈｎｃｌｂａｉａｓｄｂａｋａｒｖｅｒ．ｈｅｎｎｓ山ｅｉｈｒｎｌｂｌｙｏｈｔｔｉｏｔｖｏｒｎｃｅｅｔｅｉｉｔｎｒａｉ

基于模糊Petri网的网络风险评估模型_高翔_祝跃飞_刘胜利_费金龙_刘龙

Risk assessment model based on fuzzy Petri nets
GAO Xiang, ZHU Yue-fei, LIU Sheng-li, FEI Jin-long, LIU Long
(State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing, PLA Information Engineering University, Zhengzhou 450002, China)
CF (h) CF (h, e) max(0, CF (e))
(1)
图 3 第 2 类模糊产生式的 FPN 模型
定义 3 设 A 是论域U 上的一个集合，其特征函数表示为 A(x) : U [0,1] 。对 x U , A( x) [0,1] 是一个其元素 x 属于 A 的程度的一个函数，称为隶属函数。由此上述命题的可信度 wi 和规则置信度 j 都可以由隶属函数来刻画，其取值范围为 [0,1] 。定义 4 风险等级评价矩阵 Q ，设评估矩阵为 Q (10,8, 6, 4, 2) ，其中，10 表示风险等级为“高” ； 3.3
wg1 min( w1 , w2 ,, wn ) wg 2 max( w1 1 , w2 2 ,, wn n )
权重系数计算
(2) (3)
8 表示风险等级为 “较高” ； 6 表示风险等级为 “中” ； 4 表示风险等级为 “较低” ； 2 代表风险等级为 “低” 。 3.2 模糊产生式规则的 FPN 表示
命题的有限集合； IN : P T 为变迁输入矩阵， IN { ij } ， ij {0,1} ，当 pi 是 t j 的输入时， ij 1 ，当 pi 不是 t j 的输入时， ij 0 ； OUT : T P 为变迁输出矩阵，OUT { ij } ， ij {0,1} ，当 pi 是 t j 的输出时， ij 1 ，当 pi 不是 t j 的输出时， ij 0 ；

基于模糊Petri网的供应链风险传导模型分析

基于模糊Petri网的供应链风险传导模型分析本文以模糊Petri网为工具建立了供应链风险传导模型，通过模糊Petri 网的变迁激发规则分析各风险因素间的逻辑关系，并将模糊Petri网的推理算法运用在供应链风险传导的研究中，通过矩阵变换的方法将图形化Petri网的规则变迁转换成矩阵运算。

研究结果不仅揭示了供应链各个风险因素之间的相互影响关系和传导路径，而且可以计算出每一风险因素对供应链发生故障的影响程度。

关键词：供应链风险风险传导Petri网矩阵运算引言随着供应链网络不断向复杂化发展，供应链企业在实际运作当中存在诸多不确定性因素，正是由于这些不确定性因素的存在导致供应链管理隐含巨大的风险性。

供应链系统中节点企业之间直接或间接关联性的存在为风险传导提供了便利条件。

在实际分析供应链企业风险问题中，往往忽略供应链风险具有动态传导性这一特征，将风险割裂开来对待，这样静态地考虑问题则不能很好地识别潜在的风险和分析传导所造成的损失。

本文利用模糊Petri网对知识表示和推理的独特优点，借鉴其在故障诊断中的应用，将模糊Petri网的推理算法运用在供应链风险传导的研究中。

模糊Petri网的推理算法Petri网是一种用网状图形来表示系统建模的方法。

最早在德国Carl Adam Petri 1962年的博士论文中提出。

Petri网作为一种有效的工具，近年来广泛应用于离散事件动态系统的研究中。

模糊Petri网（Fuzzy Petri Net，简称FPN）以模糊产生式规则为基础，它不仅具备Petri网的图形描述功能，而且它的模糊推理能力有助于对知识进行推理、分析和测试。

供应链风险的产生和传播是一个典型的随机动态过程，本文充分考虑供应链中的风险传导效应，通过建立供应链风险传导模型揭示供应链风险传导的动态规律，从整个供应链网络探讨供应链风险的传导过程和传导路径，并利用模糊Petri网的推理算法得出各风险因素之间的传导概率，将风险因素的传导规律得以量化表达。

基于改进Petri网的系统动态可靠性分析

［摘要］深入研究一般ｐｅｔｒｉ网建模理论的基础上，对ｐｅｔｉ网进行了改进，ｒ建立了改进ｐｅｔｒｉ的系统可靠性模型。在改进的可靠性模型中不考虑零件的强度退化，在最底层零部件运用广义应力～强度干涉模型获得最底层的零部件动态可靠度．通过底层零部件的动态可靠度计算整个系统的动态可靠度，最后通过实例证明了该方法的可
第５１卷第１１期
Ｖ０１．５１Ｎｏ．１１
农业装备与车辆工程
ＡＧＲＩＣＵＬＴＵＲＡＬＥＱＵＩＰＭＥＮＴ＆ＶＥＨＩＣＬＥＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ
２０１３１３
行性和对系统动态分析的优越性。
［关键词］改进ｐｅｔｒｉ网；动态可靠性；底层零部件；应力强度干涉模型
［中图分类号］ＴＨ１２２［文献标志码］Ａ［文章编号］１６７３ — ３１４２（２０１３）１１－００２９ — ０４
［Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｐｅｔｒｉｎｅｔ；ｄｙｎａｍｉｃｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ；ｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇｐａｎｓ；ｓｔｒｅｓｓｉｎｔｅｎｓｉｔｙｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ－ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＡｕｔｏｍｏｂｉｌｅＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＣｉｔｙ４０００７４，Ｃｈｉｎａ）

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基于模糊着色Petri网的隐患软件可靠性分析
作者：张新菊
来源：《电子技术与软件工程》2018年第06期
摘要在现代社会中，隐患软件系统的可靠性评估越来越重要。

在一个存在隐患的系统中，因为性能下降或局部破坏，隐患则演变为故障，那此时对存在隐患的软件系统进行可靠性分析并提前预估隐患是非常重要的。

针对这一问题，本文提出了一种分析隐患软件系统可靠性的新方法。

首先，我们建立了一个隐患软件系统的模糊着色Petri网的数据模型，隐患软件系统的状态信息和模糊着色Petri网的状态节点之间进行动态转换;其次，隐患软件系统数据阈值与模糊着色Petri网的变迁阈值之间进行动态转换。

再次，提出了隐患软件系统数据阈值调整的自适应机器学习算法，为隐患软件系统的可靠性分析和评估提供了参数指导。

最后，我们利用实例验证了隐患软件系统的模糊着色Petri网和数据阈值参数的调整是合理的并能提高隐患软件系统的稳定性。

【关键词】模糊着色Petri网隐患软件自适应机器学习算法可靠性
1 引言
在一个存在隐患的软件系统，如果隐患一直存在，可能会导致事故或死亡、设备瘫痪或财产损失。

根据隐患的形成和职业危害分类、隐患可分为人的隐患，事故的隐患，环境的隐患等。

在传统识别方法的不足之处基础上，利用各种安全管理和技术手段，对隐患进行评价、识别、分析和定量评价机制。

本文在自适应机器学习算法的基础上，结合模糊有色Petri网，为隐患软件系统的可靠性分析和评估提供参数指导。

本文基于隐患软件系统的模糊着色Petri网（ FCPNS），我们提出了一个算法，介绍了模糊着色Petri网的模糊可靠性分析，并利用自适应机器学习算法对一个安全隐患软件系统模型进行可靠性分析。

在本文的第2部分，模糊着色Petri网和自适应机器学习算法的相关工作进行了阐述;第3部分，模糊有色Petri网进行了阐述;第4部分，提出模糊着色Petri网的自适应机器学习算法，此外，还介绍了隐患软件系统的可靠性。

在第5部分中，利用模糊有色petri网的自适应机器学习算法，对隐患软件系统的可靠性进行了评估。

最后，验证模糊着色Petri网的自适应机器学习算法并进行比较分析。

2 相关工作
清华大学教授提出了基于时间petri网的推理机制，它可以计算线性时间复杂度的时序逻辑，推理机制是一种简单、直观、有效的方法。

另外，林闯等人提出了用随机petri网进行指数分布的系列并行性能分析。

Li Pan提出了基于时间Petri网的均匀时间分布概率计算方法。

Aggarwal等人（1975）提出了一个节点失效的概念。

Yi-Kuei Lin，（2010）[6]提出了一种估计维修可靠性算法，它基于两套力向量。

G xirogiannis[7]提出了一种模糊认知图，采用模糊因果关系作为产生分层性能指标动态互连网络的基本方法。

该机制的目的是在模拟复杂不确定关系对运行效率的影响下驱动重构活动。

Wang W[8]提出了一种基于模糊petri网的动态模糊知识表示模型。

该模型不仅具有模糊petri网的学习能力和进化算法，而且具有知识表达模型的设计特点，可以根据有用的信息动态调整。

Qiao F[9]提出了一种求解最优调度和动态调度的模糊petri网调度模型。

重新启动决策和调度方法，它包含了一些模糊和一些随机信息。

L Feng[10]提出了一种学习模糊petri网模型。

ECC[11]研究模糊petri网的学习能力。

本文基于模糊着色Petri网，提出了隐患软件系统的Petri网模型，与自适应机器隐患控制因子调整的学习算法，为模糊着色Petri网的隐患软件系统的可靠性分析理论提供更好的模型依据。

3 隐患软件系统的模糊着色Petri网
为了定义模糊有色petri网，我们首先定义以下数学术语：
M+：[O，1]之间的模糊集;
MS：多重采集;
Type和Var是类型集;
命题：定义隐患软件系统的隐患状态是否发生的句子;
p（a）：表示节点函数中的节点;
模糊Petri网（FCPN）被定义为一个十七元组：
S FCPN=（∑，P，D，T，A，N，c，G，E，Th，w，CF，α，β，γ，δ，θ）
其中∑定义了一个有限的非空类集，该集合称为颜色集;
P={P1，P2…Pn}表示位置（元素节点）是有限节点集，它定义隐患多状态系统中的每个元素节点;
其中，连续状态节点定义为单圆，离散状态节点定义为双圆环，离散控制节点定义为虚线圆，连续控制节点定义为虚线环。

连续节点用来定义多状态系统的非控制位置，离散节点用来表示隐患多状态系统的控制位置;
T={t1，t2…t m}是一个有限的节点集，用于定义隐患多状态系统节点之间的连接;
D={d1，d2…d h}定义一个有限的节点命题集;
A={αl，α2…αk}是一组有限弧，它定义了隐患多状态系统在某时刻的过渡弧集;
N：A->PxT∪TxP是节点函数。

每个弧是节点到节点的映射，第一个元素是源节点，第二个是目标节点;
C：P一>∑是位置函数的颜色集合，即将每个位置映射成颜色有限子集的颜色集合;
G：T→expression表示功能函数，其中
CF= {cf1，cf2…..cf m}是置信因子集;
a：T- >[O，1]定义从变迁到置信因子转换的模糊函数;
β：P->D是从节点命题到隐患多状态系统节点的双向函数;
γ：P-> Th是关联函数，是从模糊值集到阈值的转换函数;
δ：P一>M+是定义模糊集到每个状态模糊节点的相关函数;。