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。

时间约束的改进分层模糊Petri网的配电网故障诊断方法

配电网发生故障后,迅速利用大量的告警信息判别出故障元件,能为调度中心的工作人员提供重要的决策支持。针对现有Petri网的故障诊断方法未应用在配电网中的问题,提出了一种时间约束的改进分层模糊Petri网的配电网故障诊断方法。对配电网中的可疑故障元件建立改进的分层模糊Petri网模型,能够适应网络拓扑结构的变换,利用获得的报警信息通过反向和正向时序推理对保护和断路器进行时序检查,对不满足时间约束的库所进行置信度修正。给出了改进分层模糊Petri网模型的推理流程及矩阵推理算法,在矩阵推理过程中引入高斯函数修正概率,使概率始终保持在0~1,最终得到故障元件的置信概率及其时间点约束。通过对配电网系统算例的比较、分析,验证了所提方法的正确性和合理性,能够有效地诊断出配电网的故障元件。

基于综合变权的分层模糊Petri网电网故障诊断方法

为实现对电网故障元件的准确诊断,基于综合变权思想提出了考虑动态权重的分层模糊Petri网(HFPN)评估模型。建立包含可疑故障线路送受两端的主保护、近后备保护以及远后备保护子网,对三类保护建立综合诊断子网,构成对线路故障诊断的双层模型。针对传统固定赋权在警报信息缺失情况下可能造成对故障线路误判的弊端,计及元件的状态水平对决策的动态影响,对模型赋予动态权重以放大动作元件的真实度。融合固定权重和动态权重的故障诊断方法能够有效识别信息缺失情况下的故障线路。通过对典型电网进行多组故障案例仿真,结果表明所提出的基于综合变权的Petri网诊断方法可提高故障诊断的准确率。

基于时间约束的分层模糊Petri网的配电网故障诊断

配电网发生故障后充分利用报警信息和时序信息快速准确地诊断出故障元件,是对配电网可靠供电和保证配电网安全运行的首要任务?在现有Petri网的故障诊断基础上,提出一种基于时间约束的分层模糊Petri网的配电网故障诊断模型?建立的模型对配电网的拓扑结构变化具有良好的适应性,通过使用主保护和主保护对应断路器的动作时间来获得原因事件动作起点,并对高斯函数进行修正?通过算例比较证明此方法具有较强的准确度和通用性,能有效地诊断出配电网的故障?

计及时序信息检查的分层模糊Petri网电网故障诊断模型

研究一种计及时序信息检查的电网故障诊断分层模糊Petri网模型。为了简化诊断模型,构造线路与母线的分层模糊Petri网。深入分析了电网故障诊断中故障、各保护与断路器之间的一元与二元时序约束关系,提出了一种对线路两端保护与断路器动作的时序约束交叉检查方法,对不满足时序约束的保护与断路器动作的概率进行修正。对该分层模糊Petri网进行逆向推理找到故障元件,通过正向时序推理发现误动与拒动的保护与断路器。典型电网的多组案例测试结果验证了该分层模糊Petri网诊断模型的有效性。

基于分层模糊Petri网的电网故障综合诊断方法

为降低Petri网的规模,提高诊断的准确性和适应性,研究了一种用于电网故障综合诊断的分层、多子网模糊Petri网模型。考虑了主保护、近后备保护及远后备保护的不同作用,对各保护子网中变迁到终止库所的输出弧赋予不同的权值,修正了变迁的输出概率高斯求取函数。提出先建元件的各保护子网与线路单侧诊断子网、再建综合诊断子网的分层建模方法。该方法可根据电网拓扑变化对模型进行一定的自适应调整。给出了基于矩阵运算的推理过程。针对一个典型电网做了多组案例测试,实验结果验证了该模糊Petri网的有效性,在信息不完备情况下仍能给出正确的诊断结果。

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。

基于毕达哥拉斯模糊概率Petri网的FPSO单点关键部件风险评估

为准确对FPSO单点系泊系统关键部件进行风险评估,通过产生式规则建立概率Petri网络模型,基于德尔菲法的结构熵权法确定专家权重,并引入毕达哥拉斯模糊集理论收集、聚合专家意见得到基本事件的模糊可能性得分和模糊失效概率,利用概率推理算法迭代出最终的失效概率,并进行基本事件重要度分析。实例分析结果表明,引起单点系泊系统发生失效的主要因素有电滑环电刷磨损、电滑环负载电流较高、液滑环结构物晃动冲击、液滑环润滑不充分、电滑环电压过高击穿等。针对主要风险因素提出预防和控制措施,能够保障系统安全正常地运转。

基于加权模糊Petri网的电网分层故障诊断方法

为了降低模型建立的复杂度,增强模型的灵活性和通用性,研究了用于电网故障诊断的分层加权模糊Petri网模型,对系统中的元件分别建立子网和综合诊断两层模型,并将建立的分层加权模糊Petri模型与Stateflow元素对应转换,利用Simulink构建故障诊断模型,结合故障推理算法,求得元件的故障概率值,准确判断出故障元件。针对一个典型电网模型进行案例测试,结果表明,所建模型和仿真方法简单方便,具有准确性和通用性。

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。

一种模糊Petri网分层的新算法

针对模糊Petri网自学习能力差的缺点,在分析研究已有研究成果的基础上,指出了已有模糊Petri网分层算法的不足之处,并提出了一种具有普遍适用性的FPN分层算法。在该分层算法中,同一个库所的输出变迁被置于同一层次结构之中,在必要时可增加相应的虚库所和虚变迁,避免了同一层中变迁触发冲突问题的发生。该分层算法将神经网络理论引入模糊Petri网的研究中,实验验证了其正确性。

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。

基于分层模糊有色Petri网的防空C^3I系统建模研究

通过分析某防空C^3I系统的组成和运行方式,针对系统结构复杂、多种资源、资源多种模糊属性等特点,定义了一种分层模糊有色Petri网HFCPN,并给出具体的推理算法。在此基础上建立该防空C^3I系统模型,从而提出了一种建立防空C^3I系统分析模型的新方法。最后通过应用实例验证了该方法在描述系统分布、并发、异步等特性的同时,分析系统资源多种模糊属性问题的能力。

基于逆向搜索的模糊Petri网分层算法

模糊Petri网(FPN)是知识库系统(KBS)表示、建模与分析的主要工具之一。针对部分FPN层次结构不清晰、库所/变迁间从属关系不明确的问题,提出一种基于逆向搜索的FPN分层算法(HFPN-RS)以实现非层次化FPN到层次化FPN(HFPN)的自动转换。首先,从终结库所开始对整个FPN进行逆向搜索,将所有输入库所的前集、输出库所的后集分别划分在同一层;其次,通过添加虚库所-虚变迁对的方式明确整个模型的层次结构;同时提出两条相关定理以明确HFPN分层层数的下确界和层次化操作中需要添加的最少虚库所-虚变迁对数,并给出经层次化操作后具有完整分层结构的FPN模型关联矩阵维度计算公式。在实验部分,通过对几类各具特点的FPN模型进行层次化操作,并利用所提定理进行验证。实验结果表明,添加虚库所-虚变迁对后新FPN模型具有清晰的层次结构,为下一步FPN泛化能力等研究内容的深入提供了理论基础。

基于时序信息的模糊Petri网电网故障诊断方法

为提高电网故障诊断的准确性,充分利用报警信号的时序信息,研究一种基于时序信息的分层变迁模糊Petri网故障诊断方法。首先,建立分层变迁加权模糊Petri网(WFPN)故障诊断模型;其次,构建元件、保护和断路器之间的时间关联特性(TAC),进行时间关联一致性检查;最后,通过模糊推理进行故障诊断,并对保护和断路器异常行为进行评判。通过典型电网算例推理验证,结果证明该方法不仅能够提高故障诊断的准确性和容错性,还能够判断保护和断路器的异常行为并推出元件故障发生时刻。

基于多源信息的延时约束加权模糊Petri网故障诊断模型

提出一种基于电气量判据、保护判据和断路器判据,并能够计及这3类判据时序属性的多源信息延时约束加权模糊Petri网故障诊断模型。首先,分析故障前后的电力网络拓扑以确定可疑故障元件。之后,采用反向推理寻径法识别故障元件动作可能路径,并在此基础上构造加权模糊Petri网故障诊断模型来确定故障元件;该模型能够计及故障电气量及其时序属性、元件故障和保护动作之间、保护动作和断路器跳闸之间的延时约束以及保护和断路器动作不确定性,且诊断推理全程采用矩阵运算来实现。在上述基础上,采用逆向推理判断警报信息的完整性和正确性,识别出误动或拒动的保护与断路器。最后,用IEEE 39节点系统和贵州兴仁变电站实际故障案例对所构建的故障诊断模型的正确性和求解方法的有效性作了验证。

基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断

为了提高电力变压器故障诊断的正确率,提出了一种基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断方法。利用具有自学习、自适应能力的BP网络算法,在确定模糊Petri网的权值、阈值、可信度等网络参数初始值的前提下,实现模糊Petri网网络参数的优化。在模糊Petri网网络结构上,运用BP网络算法,对电力变压器DGA样本进行学习训练,使模糊Petri网网络参数逐步向真实值逼近。实例分析结果表明,该方法能够有效地诊断电力变压器中的单一故障和多重故障,提高故障诊断正确率,证明了方法的正确性和有效性。

采用模糊Petri网的形式化推理算法及其应用

以模糊Petri网为工具,研究了多种约束条件下的人类知识和推理过程的表示方法.在此基础上,将模糊Petri网与矩阵运算相结合,给出了模糊推理过程的形式化推理算法.算法考虑了推理过程中的众多约束条件,包括命题在规则中的权重、变迁触发的阈值、规则的可信度以及多结论规则等,将复杂的推理过程采用矩阵运算实现,充分利用了模糊Petri网的并行处理能力,使模糊推理过程更加简单、快速和易于实现.

模糊PETRI网在电力系统故障诊断中的应用

在电力系统中,如何处理大量不完全且不确定的继电保护及断路器动作信息,从而准确地进行故障诊断,一直是研究人员所关心的问题。该文利用具有较好的并行处理性、快速性及容错性的模糊Petri网来处理电力系统故障诊断中的不确定动作信息,给出了一种新的故障诊断分析方法,可实现准确而有效的故障诊断功能。文中首先介绍了模糊Petri网的结构和定义;然后建立了故障诊断的模糊Petri网模型;最后通过实例数据验证了此方法的有效性和可行性。

基于模糊时间Petri网的电网故障诊断方法

故障元件判别作为电网故障应急处置的首要环节,是在线调控运行的重点工作之一。针对现有基于Petri网的电网故障诊断方法未充分利用时序信息或者时序推理过程复杂的问题,提出一种基于模糊时间Petri网的电网故障诊断方法。为Petri网中库所及变迁引入时间属性以表征电力系统告警信息的时序约束关系,定义了置信概率与时序约束的关联推理运算,并从模型结构出发建立了模糊时间Petri网的分层推理过程,能够同时推理得到元件故障的置信概率及其时间点约束。算例仿真表明,所提方法能够快速判定故障元件,诊断结果正确且合理,具有较强的容错性,且能对告警信息做出正确评价。