计算机集成制造系统
計算機集成製造繫統
계산궤집성제조계통
COMPUTER INTEGRATED MANUFACTURING SYSTEMS
2013年
10期
2536-2549
,共14页
复合故障%因果链%解耦%故障诊断%时间—概率Petri网
複閤故障%因果鏈%解耦%故障診斷%時間—概率Petri網
복합고장%인과련%해우%고장진단%시간—개솔Petri망
composite fault%causal chain%decoupling%fault diagnosis%time-probability Petri net
为了对离散事件系统中的复合故障进行快速准确的诊断,提出一种时间—概率Petri网(TPPN)模型及复合故障因果链的解耦算法.该方法首先根据故障的观测事件集和关系集建立扩展时间Petri网(ETPN)以描述事件间的时序和因果关系;随后将ETPN求逆并转换为TPPN,使其能够进一步描述事件发生的概率信息,并赋予TPPN初始状态使其运行;最后对TPPN终止状态下的各类令牌进行分析及故障源诊断,并析出各单纯故障因果链.仿真实验和对比分析表明,TPPN在观测事件集不完备和存在干扰的情况下,仍能准确地辨识故障源,解耦因果链,比同类方法的诊断精度更高.TPPN作为一种可有效描述离散事件之间的时序特征、概率信息和因果关系的模型,还可进一步应用于离散事件系统的行为预测和过程分析.
為瞭對離散事件繫統中的複閤故障進行快速準確的診斷,提齣一種時間—概率Petri網(TPPN)模型及複閤故障因果鏈的解耦算法.該方法首先根據故障的觀測事件集和關繫集建立擴展時間Petri網(ETPN)以描述事件間的時序和因果關繫;隨後將ETPN求逆併轉換為TPPN,使其能夠進一步描述事件髮生的概率信息,併賦予TPPN初始狀態使其運行;最後對TPPN終止狀態下的各類令牌進行分析及故障源診斷,併析齣各單純故障因果鏈.倣真實驗和對比分析錶明,TPPN在觀測事件集不完備和存在榦擾的情況下,仍能準確地辨識故障源,解耦因果鏈,比同類方法的診斷精度更高.TPPN作為一種可有效描述離散事件之間的時序特徵、概率信息和因果關繫的模型,還可進一步應用于離散事件繫統的行為預測和過程分析.
위료대리산사건계통중적복합고장진행쾌속준학적진단,제출일충시간—개솔Petri망(TPPN)모형급복합고장인과련적해우산법.해방법수선근거고장적관측사건집화관계집건립확전시간Petri망(ETPN)이묘술사건간적시서화인과관계;수후장ETPN구역병전환위TPPN,사기능구진일보묘술사건발생적개솔신식,병부여TPPN초시상태사기운행;최후대TPPN종지상태하적각류령패진행분석급고장원진단,병석출각단순고장인과련.방진실험화대비분석표명,TPPN재관측사건집불완비화존재간우적정황하,잉능준학지변식고장원,해우인과련,비동류방법적진단정도경고.TPPN작위일충가유효묘술리산사건지간적시서특정、개솔신식화인과관계적모형,환가진일보응용우리산사건계통적행위예측화과정분석.
