故障检测的Petri网模型与Petri网故障进程

Petri网进程是分析网系统运行规律的有力工具,能够准确的模拟系统的动态运行过程,且能反映故障传播的固有特性.分析故障在Petri网进程中的表现特征,提出了故障检测的Petri网模型和故障进程,并给出了故障检测、定位方法.首先,对Petri网进行扩展,提出了带输入输出的Petri网和故障检测的Petri网模型,为了描述该类Petri网的动态行为特征,给出了Petri网故障进程、2-进程以及故障检测进程的定义和构造方法;然后,基于故障检测进程给出了故障检测和故障定位的检测方法;最后采用该方法,给出了时序电路故障检测应用实例.

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Petri网的航空发动机控制器单粒子效应故障诊断

航空发动机控制器是航空发动机的核心元件,若发生故障,将对航空发动机甚至飞机安全性造成很大影响,而单粒子效应是影响航空发动机控制器的重要因素。文章建立航空发动机控制器单粒子效应的故障树模型,并转换成对应的Petri网模型进行优化,简化计算过程,有利于后续进行快速的单粒子效应故障诊断动态分析。

基于加权模糊的时序约束Petri网电网故障诊断方法

电网发生故障后充分利用报警信息对故障元件进行判别,是保障电力系统安全运行的重要环节。针对现有Petri网时序推理与置信度推理相分开、计算过程复杂且未充分利用时间信息等问题,提出了一种基于加权模糊的时序约束Petri网电网故障诊断方法。将时序约束引入到Petri网的库所与变迁中,根据保护与断路器之间的动作顺序关系建立加权模糊的时序约束Petri网模型。定义置信度与时间区间分层推理运算,实现置信度推理与时序推理同步进行,在置信度推理过程中充分考虑到时间信息的影响。通过对多组算例仿真比较得出,所提方法能够有效判别出故障元件,具有较高的准确性和容错性。

基于模糊Petri网模型的炼厂压缩机故障诊断分析

为准确评价炼厂压缩机的安全状态,建立了包含完整子系统的压缩机评价体系,给出了模糊Petri网模型的计算方法和计算规则,通过层次分析法和Delphi法确定库所和变迁的置信度,并进行实例验证。结果表明,引起压缩机故障的主控因素依次为电机轴承振动过大、水软化装置压差过大和平衡管压力超限,三者引发故障的概率分别为0.27501、0.23832、0.233 33。通过该方法可有效减少现场操作人员排查故障的时间,提高故障诊断效率,可在其他设备诊断中推广使用。

模糊PETRI网在电力系统故障诊断中的应用

本文主要研究了一种基于模糊Petri网(Fuzzy-PETRI)理论的电网故障诊断方法,该方法能够有效提高电网故障诊断效率及可靠性。本文首先介绍了模糊Petri网相关知识及其基本原理;其次详细阐述了FPN与传统Petri网之间的区别以及两者结合后所具有的优势;然后提出了基于FPN的电网故障诊断模型,并给出了相应的推理算法;最后通过算例分析验证了该方法的可行性、正确性和实用性。

基于Petri网的服务组合故障诊断与处理

通过分析服务组合的故障需求,给出服务组合故障处理的框架.该框架采用Petri网来解决服务组合的错误发现及其处理问题.重点讨论了可用服务失败、组件失败及网络故障的情况,并相应地给出了服务组合故障模型.在此基础上对故障处理模型进行分析,给出服务组合故障处理正确性准则,并证明了其正确性.最后,采用CTL(computational tree logic)描述相关性质并提出验证服务组合故障分析的实施算法.仿真结果表明,该方法在处理服务组合故障时具有一定的优越性.

基于Petri网建模与FTA的动车组受电弓故障诊断

通过对CRH2型动车组受电弓结构组成、工作原理和故障模式进行分析,梳理复杂故障事件间关系,建立受电弓故障树。针对大型故障树分析中的组合爆炸和无法动态诊断的不足,将Petri网建模理论与故障树分析相结合,采用关联矩阵法求解受电弓故障树最小割集,建立其Petri网模型状态方程,通过初始状态token赋值和转移使能建立受电弓故障动态传播过程的数学表达,提高了复杂系统故障诊断推理速度和效率。最后结合受电弓故障诊断实例的应用,证明了所提算法的合理性和有效性。

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。

一种基于进程验证的Petri网可达性判定方法

为了解决Petri网的可达性判定问题,提出了一种基于进程验证的可达性判定方法.通过分析Petri网基本进程段子段间偏序关系,该方法提出原子进程段概念,求得原子进程段集及其偏序关系集作为可达性判定的验证对象.基于原网状态方程解向量、原子进程段T-向量的线性纯整数规划问题解,选取该解中非零分量对应的原子进程段子集作为待验进程段集,选取待验进程段间的偏序关系子集作为待验推理规则集,通过验证是否存在这两个集合上的以初始标识M0为推导初态、目的标识Md为推导终态的序列而判定(M0,Md)是否可达.分析表明该可达性判定算法的时间复杂度是依赖于原子进程段集规模的,最坏情况下不超过变迁集规模.

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。

基于改进Petri网模型的电网故障诊断方法

将Petri网理论用于电网故障诊断中,提出了一种改进的Petri网故障诊断模型。分别以线路和母线为例说明了Petri网模型的构建方法、推理过程及解析表示方法。该方法对于电网的单一故障、多重故障及存在保护和断路器不正确动作等情况的严重故障均能快速准确地定位故障元件,自动给出可靠有效的诊断结果,适用于电力系统在线故障诊断。在四平地区电力系统中的测试结果证明了基于该模型的故障诊断系统的实用性和有效性。

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。

基于最大似然译码字的Petri网电网故障诊断方法

考虑到畸变的动作信号对电网故障诊断准确度的影响,提出一种基于最大似然译码字的Petri网故障诊断方法。首先,根据保护和断路器的动作逻辑关系,建立故障元件的Petri网诊断模型,并运用CPN Tools软件验证其合理性;其次,推导相关矩阵,并给出确定监督码元数量的方法;最后,应用最大似然可信度和相关代价之间的关系确定最佳错误图样,以此对畸变信号进行纠正,并根据故障映射关系做出相应的故障诊断。算例分析和不同模型诊断结果的对比表明上述方法可提高故障诊断结果的容错性和准确性。

一种基于Petri网和概率信息的电力系统故障诊断方法

提出了一种基于Petri网和概率信息的面向电力系统故障诊断问题的建模和诊断分析方法。逻辑检验和实例仿真证实了所给出的方法的可行性和有效性 ,并符合工程实用性要求 ,可在电力系统紧急控制等方面发挥技术支持作用。

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。