基于直觉模糊Petri网的知识表示和推理

针对模糊Petri网存在隶属度单一的问题,将直觉模糊集理论与Petri网理论相结合,构建直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)模型,用于知识的表示和推理.首先构建了IFPN模型,并将其应用于知识的表示,通过在模型中引入抑止转移弧,解决了否命题的表示问题.其次提出了基于矩阵运算的IFPN推理算法,通过修改变迁触发后token值的传递规则,解决了推理过程中的事实的保留问题;通过修改变迁的触发规则,抑制了变迁的重复触发.最后对推理算法进行了分析,并举例验证了提出的IFPN模型及其推理算法的可行性,结果表明IFPN是对FPN的有效扩充和发展,其对推理结果的描述更加细腻、全面.

基于直觉模糊Petri网的敌意图识别方法研究

现代战争中由于战场态势的不确定性,敌战术意图的识别也应作为一个动态的不确定性决策问题进行研究。针对该不确定性动态识别问题,综合利用直觉模糊集合理论与Petri网理论的优点,构建了敌战术意图识别的直觉模糊Petri网模型及其推理算法,在推理过程中充分发挥Petri网的动态并行推理能力,使得推理更加高效,由于非隶属参数的作用,推理结果更加准确可信。通过建模仿真给出该模型的应用步骤,验证了其正确性和合理性。

直觉模糊Petri网的空战战术决策

空战对抗时间短、任务重、态势变化迅速、不确定性因素多。直觉模糊集是处理不确定性问题的有效方法,结合Petri网强大的知识表示能力,给出了直觉模糊Petri网(IFRN)的模糊推理算法和推理规则。针对空战战机稍纵即逝的特点,适当选取模糊控制变量和隶属度函数,构建了直觉模糊Petri网决策模型。选取某空战实例进行仿真实验,决策结果与专家的预测结果吻合,验证了模型的正确性和可用性。分析了模型在实际应用中存在的缺陷,提出适当的改进意见,使模型更加完善。

基于直觉模糊Petri网的混合推理方法

针对现有的基于模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)和直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)的推理方法在求解只涉及知识库中部分规则的问题时存在推理过程复杂、效率不高,而且不能对问题产生的原因进行分析等缺陷,提出一种基于IFPN的混合推理方法.该方法将反向推理与正向推理相结合,首先把所要求解的问题转化为目标库所,并引入关联库所、关联变迁和子模型等概念;其次运用反向推理寻找目标库所的关联库所和变迁并构建推理子模型,从而获取问题产生的潜在原因并简化推理模型;最后以子模型作为推理模型,运用正向推理求解目标库所的token值,解决了直接运用原模型进行推理时过程复杂且效率不高的问题.与此同时,通过在模型中引入阈值以及"路径"和"有效路径"等定义,排除无效关联库所,从而找出了问题产生的真正原因.实例验证表明该方法可行且有效,与现有方法的对比分析表明该方法克服了现有方法的缺陷.

基于直觉模糊Petri网的加权直觉模糊推理

利用直觉模糊集合较好地表现不确定信息的能力和Petri网的并行处理能力,构建了直觉模糊Petri网模型。给出了输入权值、变迁阈值等多种约束条件下的直觉模糊推理算法。该算法将直觉模糊推理过程转化为矩阵的运算过程可充分利用直觉模糊Petri网的并行推理能力,有效地避免同一变迁不必要地重复激发从而节省推理时间。实例分析表明所给出的直觉模糊推理算法较已有算法更加合理并且高效。

基于直觉模糊Petri网的故障诊断

故障诊断经常受到多种不确定性和模糊性因素的影响,针对不确定性的故障诊断问题,利用直觉模糊集较好的表达不确定性信息的优势和Petri网较好的并行处理以及图形处理问题的能力,构建了直觉模糊Petri网模型。由于将直觉模糊推理转化为矩阵运算的过程中有非隶属度参数的参与,因此推理结果可提供更多的信息。根据实际故障诊断中的模糊推理问题,给出了带有权值、阈值等参数条件下新的直觉模糊推理算法。通过获取和处理故障诊断中的不确定性和模糊性的知识,该算法将故障诊断过程转化为利用直觉模糊Petri网的直觉模糊推理过程。实际燃气轮机故障诊断模型案例表明了所给直觉模糊推理算法的有效性。

用直觉模糊Petri网构建的供应链可靠性诊断模型

针对不断变化的供应链系统内外部环境因素,围绕供应链系统可靠性诊断问题,将直觉模糊集引入模糊Petri网建模,用直觉模糊数表示库所状态、变迁阈值和变迁输出置信度,构建了基于直觉模糊Petri网的供应链可靠性诊断模型。对直觉模糊产生式规则按照变迁激发前后变迁和库所之间的与或关系,将供应链可靠性诊断模型模糊推理规则划分为四种类型,得到了变迁触发前和触发后的与或直觉模糊推理规则。同时提出了相应的模糊推理算法,并通过实例验证了模型和算法的有效性,能够及时发现供应链系统故障。

基于直觉模糊Petri网的供应链柔性诊断研究

在日趋复杂而又激烈的竞争环境中想立于不败之地,最好的手段就是维持供应链的高度柔性。供应链柔性遭到破坏后能否迅速而又准确地寻找出问题出现的原因,从而采取有针对性的措施以及时恢复柔性尤为重要。本文结合直觉模糊Petri网强大的推理能力和优势,提出了基于直觉模糊Petri网的供应链柔性诊断模型,并指出了影响供应链柔性的关键因素,即数量柔性、时间柔性和产品柔性。

直觉模糊Petri网的双向模糊故障推理算法

针对故障诊断中故障现象与故障原因之间复杂的不确定关系,利用直觉模糊集表达不确定性信息的优势和Petri网的图形处理问题的能力,给出了基于直觉模糊Petri网的双向模糊故障推理算法。该算法首先利用反向直觉模糊推理算法对模型进行约减,查找故障原因,再利用正向直觉模糊推理算法对模型进行计算,输出结果。该算法既可将故障信息化繁为简,降低推理过程的时间复杂度,还能够使故障诊断的确定性程度得到进一步提高。汽车发动机诊断案例表明了所给双向直觉模糊推理算法的可行性和有效性。

一种新的基于直觉模糊Petri网的模糊推理算法

基于模糊Petri网的推理机制研究是模糊Petri网领域的热点问题之一。在基于直觉模糊Petri网模型框架下的推理过程中引入库所重排策略及可激活变迁判断公式,提出一种新的基于直觉模糊Petri网的模糊推理算法。通过与已有文献的推理算法的对比分析,在得到同样精确结果的前提下,本算法能够有效地简化推理过程,节省推理时间,降低算法的时间复杂度。

区间值直觉模糊Petri网及其在空战决策的应用

直觉模糊集中隶属度和非隶属度是确定值,而在空战对抗中,飞行员以及专家知识很难准确地确定隶属度和非隶属度的准确值,只能给出大致范围。针对此问题,结合Petri网强大的知识表示及并行推理能力,设计了区间值直觉模糊Petri网(interval valued intuitionistic fuzzy Petri net,IIFPN)及其推理算法与规则,讨论了算法的复杂度。最后,以"二对一"态势下的空战为例,在不确定条件下,采用本文提出的方法对决策过程进行建模并推理,结果验证了本文提出方法的可行性。

远程AUV区间值直觉模糊Petri网自主决策方法研究

由于感知能力限制,远程AUV自主决策属性模糊隶属度不明确,传统模糊Petri网决策方法无法进行知识的表达与推理。将模糊Petri网的模糊集进行拓展,提出了区间值直觉模糊Petri网的概念,并重新设计了推理方法和决策步骤;在此基础上,建立了远程AUV行动决策模型,通过算例实现了远程AUV自主行动决策。决策过程形象、快速、清晰,决策结果验证了方法的有效性。该方法可为多属性决策问题提供新的参考思路。

基于直觉模糊Petri网的知识表示与推理

在现代生活中,知识表示与推理作为研究多种系统的具体方法,仍有很多不足。为了使知识表示变得更加全面性和适用性,结合Petri网模型和知识表示,使知识表示更加完善。通过Petri网表示知识,以Petri的特点对研究系统进行各种推理,广义的使用知识表示,通过Petri网作为载体进行分析推理。

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。

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。

基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断

为提高配电网保护动作信息丢失时故障诊断的准确率及容错性,提出了基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断方法。首先,考虑故障发生时近后备保护对可疑故障元件故障诊断的影响,对可疑故障元件的各个故障蔓延方向进行建模;其次,在专家经验的基础上采用随机数对模型输入权值进行随机赋值;最后,在保护动作信息丢失时,跟踪改变可疑故障元件保护未动作的可信度取值,并分析该故障诊断方法的适应性与容错性。仿真结果表明,所提基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断模型在信息不完备或者保护及断路器拒动时,均具有较高的故障诊断准确率。

基于模糊Petri网的配电变台工程成本偏差指标诊断与预警机制研究

大数据技术在配电网工程管理中的应用越来越广。当下,多数配电变台工程项目在数据处理方面能力有限,对需要重点管控的建设成本偏差指标的识别能力较弱,导致配电变台工程中长期存在的一些偏差指标难以得到及时地管控。设计基于模糊Petri网理论配电变台工程建设成本偏差指标的诊断模型及预警机制,并通过案例分析诊断出配电变台工程建设成本中须进行重点管控的偏差指标,预警后续可能会出现偏差的建设成本指标。所提出的诊断与预警方法可以为配电变台工程成本管理提供新思路。

基于物联网的加权模糊petri网电网故障诊断研究

为了解决电力SCADA系统监测数据存在漏报误报等情况造成故障诊断结果不可靠的问题,文章提出基于物联网的加权模糊petri网电网故障诊断方法。首先,考虑保护与断路器动作的逻辑顺序,对权值进行合理的设定;其次,对电网拓扑结构进行分析,建立故障元件按方向蔓延的加权模糊petri网模型;最后,将故障诊断结果与传感器网络监测到的温度数据相结合,分析故障诊断结果可信度的可靠性。仿真结果表明,所提出的基于物联网的加权模糊petri网电网故障诊断方法在监测中心获取信息不完备的情况下,仍可以得出正确的诊断结果,具有较高的适应性和容错性。

基于模糊Petri网的“网–源–储–车”动态阈值能量管理策略研究

轨道交通作为电力系统的主要用能对象之一,每年消耗大量电能用于电力机车牵引。因此,降低牵引能耗、提升供能系统的弹性与效能对促进碳达峰、碳中和具有重要的现实意义。轨道交通“网–源–储–车”协同供能系统在传统牵引供电架构的基础上引入了储能系统与新能源发电系统,然而,如何实现牵引负荷、储能系统及新能源发电系统的高效能源自洽,减少双向波动性与不确定性对能量管理系统的影响成为了新的难题。为实现以上目标,减轻牵引负荷对牵引网的功率冲击,延长储能系统的使用寿命,本文提出了一种基于模糊Petri网(fuzzy Petri nets,FPN)的“网–源–储–车”动态阈值能量管理策略。该策略在“网–源–储–车”基本功率分配框架的基础上,设定了多工况下牵引供电系统与储能系统、新能源发电系统的动态能量交互规则,可适用于不同架构的“网–源–储–车”协同供能体系;在此基础上,以电力机车功率与储能系统寿命作为模糊Petri网的输入参数,经过模糊化、Petri网推理、反模糊化等操作后实现对放电阈值的自适应动态调整。本文以某牵引变电所实测数据作为测试案例,仿真结果表明:相较于基于固定阈值的能量管理策略,基于模糊Petri网的动态阈值管理策略能够有效提升能量回馈效率与再生制动能量储存效率,同时,增加光伏发电系统的利用电度,降低电力机车经由接触网从电力系统取能的平均功率及储能系统的平均放电深度;对延长储能系统的预计寿命、提升协同供能系统的能量利用效率与运行经济性具有积极意义。