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扩展逻辑Petri网及其在故障诊断与维护中的应用

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1 绪 论

1.1研究背景及意义(Background and significance)

1.2国内外研究现状(Research status at home and abroad)

1.3研究内容(Research contents)

1.4论文组织结构(Main research contents and chapter arrangement)

2 基本知识

2.1 Petri网(Petri nets)

2.2 逻辑Petri网(Logical Petri nets)

2.3 模糊Petri网(Fuzzy Petri nets)

2.4本章小结(Chapter summary)

3模糊逻辑Petri网

3.1模糊逻辑Petri网的相关定义及变迁引发规则(Correlation definitions of fuzzy logical Petri nets and transition fire rules)

3.2故障诊断过程分析算法(Fault diagnosis process analysis algorithm)

3.3模型简化规则及置信度评估标准(The model simplifies rules and confidence assessment criteria)

3.4本章小结(Chapter summary)

4 基于模糊逻辑Petri网的故障诊断系统建模与分析

4.1故障诊断系统结构(Fault diagnosis system structure)

4.2故障诊断系统模型(Fault diagnosis system model)

4.3性质分析与模型对比(Property analysis and model comparison)

4.4本章小结(Chapter summary)

5 基于变迁赋时逻辑Petri网的故障维护过程建模与分析

5.1变迁赋时逻辑Petri网的相关定义及变迁引发规则(The relative definition of Petri nets and the transition fire rules)

5.2基于变迁赋时逻辑Petri网的故障维护模型(Fault maintenance model based on transitional time logic Petri nets)

5.3故障维护系统模型的仿真与分析(Simulation and analysis of fault maintenance system model)

5.4本章小结(Chapter summary)

6 总结与展望

6.1 论文总结(Summary of the paper)

6.2 前景展望(Prospect)

参考文献

作者简历

致谢

学位论文数据集

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摘要

随着工业信息化的发展,Petri网被广泛运用于故障诊断与维护过程建模。运用Petri网能够直观的、动态的描述故障诊断与维护过程,并对故障诊断与维护过程进行分析,从而提高故障检测的效率。但在实际的故障诊断过程中,Petri网缺乏对故障诊断过程中存在的不确定性信息和模糊性信息进行动态的,可视化行为分析。因此针对上述问题我们首先提出模糊逻辑Petri网。针对故障的传播性,我们提出可达性分析算法和公平性分析算法,并对故障信息的传播路径进行模拟论证。然后,为了提高故障维护效率,提出变迁赋时逻辑Petri网,对故障维护系统的时效性进行分析。最后,通过对离心式压缩机故障诊断与维护过程分别进行建模与分析,验证了该方法的有效性和可行性,提高了故障诊断与维护过程的准确性和高效性。本文主要研究内容如下:  (1)针对复杂系统故障传播和故障分析的模糊性和不确定性,在逻辑Petri网和模糊Petri网的理论基础上,根据逻辑Petri网的传值不确定性以及模糊Petri网对模糊信息的表示和推理能力的特点,提出模糊逻辑Petri网的概念及推理规则,考虑不同故障源对故障的影响程度,将概率信息引入模糊逻辑Petri网,对故障源赋予置信度,使故障诊断过程更符合实际。  (2)利用模糊逻辑Petri网对故障诊断系统进行建模,同时,模糊逻辑Petri网描述了系统故障状态之间的逻辑关系,并给出相应的模型简化规则,简化了系统模型的表达形式,具有良好的封装性、重构性和可维护性,在一定程度上缓解了状态组合空间爆炸问题。针对故障的传播性,提出可达性分析算法和公平性分析算法对故障信息的传播路径进行模拟论证,进一步提高了故障诊断效率。  (3)在实际的故障维护过程中,系统中某一故障维护开始时间和结束时间,以及该故障维护的持续时间,都会对故障维护产生一定的影响。为了提高故障维护效率,本文提出变迁赋时逻辑Petri网及其引发规则,变迁赋时逻辑Petri网将时间因素添加到变迁上,建立故障维护模型并对故障维护过程的时效性进行分析,并通过仿真工具对故障维护过程的时效性进行验证。

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