基于模糊Petri网的引航员作业舒适度评价

为提高引航员的作业舒适度,提出一种基于模糊Petri网(FPN)的模糊推理算法(FRA)下的组合评价方法。首先,针对作业舒适度影响因子的不确定性信息,建立多因素耦合的FPN拓扑结构;然后,采用博弈论组合赋权法确定最优组合权重,提出融合层间相关性判断临界重要性、层次分析法和FRA,建立基于主客观权重的FRA,通过迭代求解库所可信度和状态矩阵;最后,结合上海港船舶引航的场景数据,基于FPN的FRA应用,评价引航员作业舒适度。结果表明:环境与引航设备是影响其作业舒适度的关键因素,冬季和夏季的引航作业舒适度评价等级对应“较不舒适”,其中,5月份为“较舒适”。所提方法充分体现系统舒适度影响因素的耦合特性。

一种分层模糊Petri网风险评估方法

针对传统模糊Petri网在对不确定环境下的专家系统的知识表示与推理时无法兼顾不确定知识的模糊性与随机性、在复杂的故障情况下故障的因果关系表达不清晰、定量推理计算时缺乏层次性、不能局部求解的问题,构建一种基于云模型的分层模糊Petri网以加强模糊Petri网的知识表示能力和提高推理过程的计算效率。利用专家知识和Petri网层次分解原则将系统故障模式和故障原因之间的因果关系进行建模,使故障建模更具结构性,计算更加灵活;应用云模型处理知识的模糊性和不确定性;通过合理考虑局部权重和全局权重,结合Petri网层次分解原则和云聚合算子给出相应的推理算法。实例验证表明,所提方法能够有效对系统进行风险评估,且在知识表示和推理方面优于其他方法。

基于随机Petri网的民机审定试飞实施流程建模与分析

审定试飞是民用飞机获取型号合格证书的重要活动,具有高成本、高风险的特点。研究审定试飞的实施流程有利于推动试飞工作有序进行,进而缩短试飞周期及降低试飞成本。目前对试飞流程的研究局限于流程描述与定性分析,缺乏对试飞流程的形式化建模与性能分析,无法检验流程中的关键环节。为解决上述问题,文中研究了审定试飞3个阶段的实施流程,并利用随机Petri网构建了该流程的仿真模型;通过建立与该模型同构的马尔可夫链,对实施流程进行了性能分析,识别出了流程中耗时较多的关键环节,进而分析了关键环节的实施速率对流程平均运行时间的影响。最后通过一个案例验证了模型与方法的可行性。结果表明,制造符合性检查环节与试飞数据处理环节是流程中耗时较多的关键环节,应将其作为流程优化的重点,同时提升上述两个关键环节的实施速率相比提高单环节速率,成本更低且流程运行效率提升幅度更大。

基于执行器冲突预防的平行Petri网控制系统设计

为了获得可靠安全的控制系统,提出一种执行器冲突预防的平行Petri网设计方法。利用智能体扩展了平行Petri网定义,并设计平行Petri网执行算法;给出Petri网3种基本模块的设计方法,将生产工艺转化为Petri网模型;设计了执行机构冲突预防算法,通过添加控制库所避免Petri网进入冲突状态,得到无冲突的Petri网模型。最后,通过C语言和Twin CAT联合编程,在一个芯片检测系统上进行实验,验证了该方法的可行性和有效性。

融合PSO-模糊Petri网的室内燃气泄漏风险研究

近年来室内燃气事故多发,而燃气用户风险意识淡薄、户内安全检查难度大。针对现行室内燃气安全管理技术多为静态主观评估的局限性,构建了基于模糊Petri网(Fuzzy Petri Net,FPN)的风险计算规则,提出了结合粒子群优化算法(Particles Swarm Optimization,PSO)和FPN的室内燃气泄漏动态风险评估模型。首先,应用Petri网的直观图像描述和异步并发处理能力建立室内燃气泄漏事故风险演化的拓扑结构模型,借助FPN的模糊推理能力处理风险传播的不确定性;然后,根据燃气运维数据,融合PSO动态更新初始参数,提高风险评估的准确性。结果表明,基于PSO-FPN的室内风险评估方法可弱化燃气公司安检人员分析的主观不确定性,更为准确地量化风险因子演化过程,实现室内燃气泄漏风险的动态分析,有效支持户内燃气泄漏风险管控。

基于Petri网的某型无人机再次出动任务保障建模

针对某型无人机再次出动任务保障资源配置问题,在深入分析保障任务的基础上,论文建立了基于综合Petri网的再次出动任务保障模型,利用ExSpect软件对六种保障方案进行了仿真计算,通过对仿真结果的分析研究,选择出了最优保障方案,验证了模型的有效性和实用性,为再次出动任务保障的资源配置管理与决策提供了依据。

基于Petri网和Banker’s algorithm的数字孪生车间死锁判断方法

车间生产流程中资源分配或工序安排不合理会使生产流程出现死锁现象,导致无法继续生产,大大降低车间生产效率。为解决上述问题,综合Petri网和Banker’s algorithm理论将车间死锁的形成条件分为互斥等待、占有等待、循环等待和不可剥夺4种,并以这4种条件为基础,将死锁分为资源分配死锁、进程顺序死锁、协作对象死锁和动态资源死锁的4种不同表现形式。基于Banker’s algorithm判断死锁存在、基于改进时间可达性分析法确定车间死锁发生的具体位置,建立不同死锁表现形式下的死锁恢复策略,采用Tina和Unity 3D等软件将该方法集成到车间数字孪生系统中,实现车间流程死锁监测和预测功能。最后以某精密冲压车间零件生产过程为例进行了验证,结果表明该方法能有效实现生产流程实时监控和高效预测。

约束条件下项目进度关键路径的Petri网建模方法

针对软件开发项目因存在约束条件而不能有效使用关键路径法的问题,利用Petri网并行性和异步性的动态特性,设计时延着色Petri网(TCPN)进度模型,通过将双代号网络图映射成Petri网,构建约束条件下的项目执行模型,用模型仿真得到约束条件下项目运行可能出现的情况,再运用关键路径法进行分析。案例结果表明:TCPN进度模型可使用关键路径法预测软件开发项目的完工时间,获得项目关键路径信息和其他潜在的关键路径发生概率,并且完工时间预测准确率为92.41%,具有一定的实用价值。

基于petri网的森林火灾应急救援流程网络模型及时效研究

为了对森林火灾的应急救援流程进行优化,以提升应急救援效率,依据森林火灾应急救援预案、有关规定与实际救援案例,从信息传递的角度对森林火灾应急救援流程进行了直观描述。基于petri网相关理论,运用PIPEv5.2.0,构建了森林火灾应急救援随机petri网模型与其同构马尔可夫链,在模型有界、活性、安全且可达的基础上,通过确定模型的库所繁忙率、变迁利用率、平均延迟时间,得到如下结果:①森林火灾应急救援活动早期的灾情信息多且复杂,随着森林火灾的发展呈现动态变化,火灾发生后如何高效地获取过火面积、火线长度、风向、风力、植被载量以及地形等关键信息是优化的重点。②避免信息堆积,基于火灾规模、强度、形式、火头方向等重要任务信息变量,实现实时快速决策、动态处置,是保证森林火灾应急救援活动的时效性的关键。

改进Petri网下异构跨域用户身份验证方法

在异构跨域用户身份验证时,由于用户身份存在属性特征难以捕捉、状态描述误差大等问题,导致验证精准度较低,为有效解决这一问题,文中提出一种基于改进Petri网的用户身份验证算法。利用改进Petri网反映不同局域网中事物间依赖关系,将异构跨域用户活动模型与Petri网模型转换,采用同步用户的状态变化提取实时状态特征值。通过建立云间身份认证中心,计算用户不同身份代表性词语在一定周期内出现的次数和频率值。提取频率最高的词语,并计算该词语在待验证用户全部代表词语库中的权重值,对比权重值与验证熵值,将得到的验证参数输入到认证中心,输出验证结果。实验结果表明,所提方法在先验节点比例为8%时,验证准确率达到0.9,且召回率和综合指标均在0.6以上,具备一定的抗攻击性,整体实用性能强、利用价值高。

带有时间戳的着色逻辑Petri网

针对扩展着色逻辑Petri网存在的表达能力弱以及适用范围窄的问题,提出了一个新的Petri网模型,即带有时间戳的着色逻辑Petri网。首先,将颜色进行实例化以及将变量用于构建有向边上的表达式使得模型能够传递复杂的数据流。其次,引入全局时间以及令牌的时间戳等概念为变迁使能规则增加时间上的约束,使得模型能够用于模拟实时系统。再次,定义库所约束函数并为变迁使能规则增加输出库所上的约束,使得模型能够适用于存储资源有限的场景。接着,提出基于逻辑变迁输入输出矩阵的匹配法,降低逻辑输入变迁的使能判定计算开销并简化逻辑输出变迁的使能判定计算过程。然后,重新定义适用于三类变迁的使能判定条件以及适用于三类库所的标记更新方法,解决原有模型语义在新模型中不适用的问题。最后,通过实例说明新的Petri网模型具有更强的表达能力和适用范围,它能够适用于传递复杂数据流、存储资源有限、实时的且包含批处理选择结构的系统。

基于Petri网工作流模型展开树的路径序列相似性算法

在实际的数据迁移项目中,为了解决数据映射的问题,需要确定两个工作流模型之间的相似度。从工作流模型的相似性方面进行分析阐述,提出了基于Petri网的工作流模型展开树的路径序列相似性算法。首先采用深度优先搜索算法和动态规划算法对模型进行搜索;其次通过提出的算法获取展开树的所有路径序列;最后利用编辑距离算法计算两个模型序列之间的两两相似度,进而完成模型相似性计算;相较于其他的主流相似度算法,主要优点在于可以精确计算得到模型部分结构和行为相似度,可以更好地确定流程间映射,从而找到数据映射的解决方法。实验结果表明,该方法较主流的基于模型结构和行为相似性的算法,计算合理性和准确性有很大提升。

加权Petri网的字符串序列相似性度量

由于现有的流程相似性度量方法大多只关注流程的单一维度,缺乏对流程信息的综合考虑,使得流程检索的准确率还有待提高。在综合考虑结构信息和行为信息下,提出了一种高效率、多维度的加权Petri网的字符串序列的相似性度量方法。该方法首先将事件日志信息加权至Petri网,然后使用广度优先遍历将加权Petri网模型转换为字符串序列,再将该序列分为一个带权重的紧邻变迁对集和一个结构序列并分别计算相似度值,最后加权得到流程之间的相似度值。实验结果表明,该度量方法准确率达到99.51%。另外,该方法在时间复杂度上也有着不错的优势。

基于Petri网的智慧农业管理流程仿真方法研究

随着信息技术在农业领域的广泛应用,智慧农业逐渐成为农业现代化发展的重要方向。合理高效的农业管理流程对于提升生产效率、降低经营成本、实现可持续发展具有重要意义。本文提出一种基于Petri网的智慧农业管理流程建模和仿真方法。首先,利用UML的时序图、状态图、交互图,对智慧农业管理流程进行直观描述和建模。其次,将以上各图转换为由普通网、时间网、着色网、随机网组成的多模式Petri网形式化表达,构建具有并行、选择等复杂逻辑特征的Petri网模型;进而设计一种基于多模式Petri网的仿真方法,模拟农业生产过程中资源动态分配、流程执行情况等;最后,在示例案例中验证了所提出方法的有效性,并通过可达性分析表明该方法具有较强的建模和仿真能力。该研究为智慧农业管理流程的优化、自动化控制提供了有力支持。

基于时间Petri网的电-气综合能源系统薄弱环节辨识

为有效辨识电-气综合能源系统薄弱环节,防止级联性重大事故,提出一种基于时间Petri网的电-气综合能源系统薄弱环节辨识方法。利用Petri网对系统做抽象化建模,确定故障源的关联区域子系统,并构建基于级联故障路径的时间Petri网模型,描述电-气系统故障传播的动态特性和时序差异,将级联危害评价计算融入到Petri网的运行过程中,寻找引发级联失效的关键环节,以IEEE30节点和25节点天然气系统组成的电-气耦合系统仿真分析,验证所提方法的有效性。

基于随机颜色Petri网的食物网能量流动建模与分析

为更好地描述能量流动问题,对生物变化做出及时的预测。以食物网中能量流动为例,提出一种随机颜色Petri网模型及可达性分析方法。在颜色Petri网的基础之上针对token引入随机函数和约束函数等属性用来描述token的传递特性;基于随机颜色Petri网提出可达图构造算法和随机概率矩阵;将随机颜色Petri网应用到食物网的能量流动过程中,对能量流动过程进行分析并对传递的物质进行分类,验证该模型的有效性。

基于Petri网的柔性装配系统的鲁棒控制

该文集中讨论了拥有不可靠柔性装配系统(Flexible Assembly System,FAS)的鲁棒死锁控制问题,确保当故障资源恢复后系统应恢复正常生产而不会出现堵塞现象,即不仅可以在无故障资源的情况下使系统远离死锁,而且还能在有不可靠资源时保证系统的顺利生产。首先,建立拥有不可靠资源FAS的Petri网模型,模拟整个系统的运行情况和资源的故障与恢复;其次,根据系统的控制目标,通过提出的进程可被推进算法和改进银行家算法设计了一种满足鲁棒性的死锁避免策略;然后,利用两个例子验证所设计的鲁棒控制策略的有效性;最后,对比实验结果表明,所提出的死锁控制策略所得到的可达标识数为30710个,显著多于其他论文的策略,在可允许性上具有一定优越性。

基于随机Petri网的铁路货运整车卸车流程优化

基于随机Petri网对铁路货运整车卸车流程进行建模,采用马尔科夫方法分析系统性能。在此基础上对现行铁路货运整车卸车流程进行诊断,得出既有铁路货运整车卸车流程存在着作业流程繁琐、智能化水平低、信息传递不畅、作业标准有待加强等问题;在此基础上,基于“提质增效”与“协调有序”两大优化准则对铁路货运整车卸车流程进行优化分析,结果表明:优化后整车卸车随机Petri网系统的响应时间以及吞吐能力均有所提高,系统的平均延时由优化前的414.92min变化为优化后的378.83min,缩短了36.09min,降低8.70%,卸车流程优化措施是有效的,优化后节点的吞吐与响应能力增强,卸车流程效率得到了大大提升。本研究旨在提高铁路货物运输组织效率,为持续深入的铁路货运改革提供参考。

基于模糊Petri网和马尔科夫链理论的水电厂设备故障应急响应模型

为保证水电厂设备安全,避免因故障导致意外事故,基于模糊Petri网和马尔科夫链理论设计水电厂设备故障应急响应模型。确定加权因子命题阈值,结合传感器收集的初始信号,在滤波器的作用下还原信号特征,基于模糊Petri网提取水电厂设备故障特征。设计故障分类器,建立概率转移矩阵,设置概率转移矩阵的条件,面对动态解码,给定模型参数,计算马尔可夫模型下的连续变量密度函数,修正比例因子的状态系数,得到设备故障分类结果。建立设备故障应急响应模型,输出设备故障状态下的应急响应结果。实验结果显示,该模型在四种故障类型中的分类精度分别为98.8%、98.6%、98.7%、98.8%,可见该模型分类精度较好。

基于广义随机Petri网的装备战场抢修建模与分析

装备战场抢修是装备保障工作的重要内容,传统的装备战场抢修已经不满足现代条件下作战需要。为提高信息化条件下装备战场抢修的决策科学性和决策效率,运用广义随机Petri网对装备战场抢修过程进行建模分析,通过不变量判断模型的有效性,并根据广义随机Petri网和马尔可夫链同构特性求解模型主要性能指标。最后通过实例分析说明,该方法可以有效求解装备战场抢修的主要性能指标,验证了模型的有效性和合理性,同时也为装备战场抢修决策提供了一定的参考依据。