[发明专利]基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法，包括以下步骤：(1)分析系统故障，根据系统故障之间的关系，确定模糊Petri网的推理规则，建立基于模糊Petri网的故障诊断模型；(2)统计底事件的发生概率，设定系统故障等级；(3)由故障事件设定初始可信度值、变迁规则置信度、变迁的阈值、初始标志矩阵；(4)根据MYCIN可信度矩阵推理法，确定着重防范的故障；(5)建立初始库所集、目标库所集以及每个库所集的可达集合；根据已发生的故障缺陷，反向查询引发故障的路径，依据置信度最大原则确定初始库所；通过设定的阈值判断事件是否激活，并确定被激活事件的可信度，即可。本发明具有兼具模糊推理能力和图形描述能力，能准确地表达故障信息的特点。

主权项

1.一种基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法，包括以下步骤：(1)分析系统故障，根据系统故障之间的关系，确定模糊Petri网的推理规则，建立基于模糊Petri网的故障诊断模型；基于模糊Petri网的故障诊断模型为八元组:FPN＝(P,T,D,I,O,U,α,η)其中:P＝{P₁,P₂,…,P₃₄}，为系统故障诊断库所集合；T＝{t₁,t₂,…,t₃₃}，是变迁节点的有限集合，表示事件的状态变化或行为动作；D＝{d₁,d₂，…,d₁₅}，是命题的有限集合，|P|＝|D|,P∩T∩D＝φ；I：P×T→{0,1}，是15×14输入关联矩阵；O：T×P→{0,1}，是15×14输出关联矩阵；U：规则的置信度矩阵U＝diag{μ₁,μ₂,…,μ_i,…,μ₁₄}，其中μ_i是变迁的规则置信度向量μ_i∈[0,1]，diag表示对角矩阵；α：P→[0,1],是库所的可信度，θ＝α(p_i)称为托肯，θ＝{θ₁，θ₂，…，θ₁₅}^T,θ_i∈[0,1]是库所真实度向量；η：η＝{η₁，η₂，…，η₁₅}^T，若P_i中有一个托肯，则η_i＝1；(2)统计底事件的发生概率，设定系统故障等级；(3)由故障事件设定初始可信度值、变迁规则置信度、变迁的阈值、初始标志矩阵；(4)根据MYCIN可信度矩阵推理法，获得事件的概率重要度，并对概率重要度进行排序，确定要着重防范的故障；(5)建立初始库所集、目标库所集以及每个库所集的可达集合；根据已发生的故障缺陷，反向查询引发故障的路径，依据置信度最大原则确定初始库所；通过设定的阈值判断事件是否激活，并确定被激活事件的可信度，即可。