[发明专利]基于Petri网诊断器的离散事件系统模式故障在线诊断方法有效

专利信息
申请号: 202010011501.5 申请日: 2020-01-06
公开(公告)号: CN111209516B 公开(公告)日: 2023-04-28
发明(设计)人: 阙蔡雄;刘富春;赵锐;邓秀勤;崔洪刚 申请(专利权)人: 广东工业大学
主分类号: G06F17/10 分类号: G06F17/10;G06F30/22
代理公司: 广东广信君达律师事务所 44329 代理人: 李庆伟
地址: 510062 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 petri 诊断 离散 事件 系统 模式 故障 在线 方法
【说明书】:

本申请公开了一种基于Petri网诊断器的离散事件系统模式故障在线诊断方法,首先根据给定的模式故障集为每个模式故障串构造一个故障标识自动机用于标识模式故障,其次根据离散事件系统和所有故障标识自动机构造标记状态自动机来标记离散事件系统中已发生故障的状态,接着将标记状态自动机转换为Petri网,最后根据转换得到的Petri网来构造Petri网诊断器,利用诊断器对离散事件系统进行模式故障在线诊断。本申请克服了现有方法不适用于复杂的模式故障的在线诊断的问题,不仅可以用于S型模式故障和T型模式故障在线诊断,也可以用于传统的单个故障事件的在线诊断;在复杂性上与原系统的状态数和事件数为线性关系,可降低故障诊断的复杂度,提高故障诊断效率。

技术领域

本申请涉及离散事件系统故障诊断技术领域,具体涉及一种基于Petri网诊断器的离散事件系统模式故障在线诊断方法。

背景技术

离散事件系统(Discrete Event System,简记为DES)是20世纪80年代提出的一类由离散事件按照一定的运行规则相互作用而导致状态演化的动态系统,它既可以直接用于对离散系统的建模,又可以用于对连续系统离散化后的系统建模。目前,离散事件系统己经被广泛应用到计算机集成制造系统、交通控制、计算机网络、通讯网络、柔性生产线、军事指挥等领域。特别是随机离散事件系统,它是在经典离散事件系统的基础上添加了一个概率结构,更能精确描述实际应用系统中各事件发生的概率大小的随机特性,现已被广泛应用到模式识别、语言识别、天气预测、机器人控制等领域。在国际自动控制联合会第14届世界大会上,时任中国工程院院长宋健院士在大会报告中将离散事件系统与非线性系统、分布式参数系统、鲁棒控制、容错控制以及自适应、自校正、自组织系统等列为“具有远大前程”的研究方向;著名控制论专家、北京大学教授、中国科学院黄琳院士等人则称“离散事件系统是国内外控制理论界广泛重视的研究方向,在高技术人造系统等一系列工程技术问题上具有重要研究意义”(郑大钟,赵千川.离散事件动态系统.北京:清华大学出版社,2001)。

随着现代科技的迅猛发展,工业生产规模日益扩大,自动化设备日趋大型化,系统结构也变得越来越复杂,一旦系统或设备发生故障,不仅影响系统正常运行,甚至还可能造成生命与财产的巨大损失。尤其是在工业控制领域,对系统运行进行实时监控,及时准确地对系统关键设备进行故障检测,以防止严重甚至灾难性事故的发生,对一个工业系统来说极为重要。因此,广泛应用于现代工业的离散事件系统的故障诊断技术研究受到了研究人员的高度重视,现已成为国际自动控制等领域的研究热点之一(J.Zaytoon,S.Lafortune.Overview of Fault Diagnosis Methods for Discrete EventSystems.Annual Reviews in Control,37(2):308-320,2013)。

在经典的离散事件系统故障诊断技术研究中,往往考虑的是对单个故障事件的诊断,但是在许多应用中(例如网络入侵检测),需要诊断的往往是一连串的事件(称为一个模式)。美国密歇根大学著名控制论专家Lafortune教授于2006年首次提出模式故障诊断的概念(Genc S,Lafortune S.Diagnosis of patterns in partially-observed discrete-event systems.Proceedings of the 45th IEEE Conference on Decision andControl.IEEE,2006:422-427.),研究了两种模式故障类型---S型模式故障和T型模式故障,其中S型模式故障考虑的是在语言中以子序列的形式发生的故障,而T型模式故障考虑的是在语言中以子串的形式发生的故障。模式故障诊断问题一经提出,便得到了国内外专家学者的广泛研究。目前模式故障诊断问题已被推广到分布式离散事件系统,随机离散事件系统,模糊离散事件系统,赋时离散事件系统等。

现有技术中提出的在线诊断方法只适用于对单个故障事件的诊断,不适用于复杂的模式故障的在线诊断,例如S型模式故障(即多个不连续的事件组成的故障)和T型模式故障(即多个连续事件组成的故障)。

发明内容

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