基于Petri网的故障诊断技术研究及其在液压系统中的应用

随着现代计算机技术、测试技术、信号分析处理技术和人工智能技术等学科的发展，机械设备状态监测与故障诊断技术进入了一个崭新的阶段。基于Petri网方法的设备故障诊断技术的研究才刚刚开始，它的理论体系尚未得到系统而完整的建立，应用成果也很少。因此，本文将在这方面展丌全面，深入而系统的研究。 在归纳总结目前国内外有关研究成果的基础上，将Petri网理论、基于知识的智能诊断技术和模块化设计思想相结合，从系统和集成的角度出发，对诊断系统的体系结构进行研究，从而为复杂设备的故障诊断提供理论上的指导，开发一个以Petri网为主要建模工具的智能诊断软件，从而促使故障诊断系统朝着规范化、智能化、模块化和集成化的方向发展。研究内容主要包括以下几部分： 以Petri网理论为基础，结合设备故障传播特点，对传统Petri网模型作了扩展，建立了故障诊断领域的故障Petri网模型，给出了其数学描述。故障Petri网是无冲突、无冲撞的纯网；同时讨论了故障Petri网的建模方法，本文采用间接建模方法，主要是将产生式规则系统转换成Petri网模型来进行分析。另外也分析了目前文献在将故障树转换为Petri网模型时的动态分析问题，指出其没有考虑故障征兆在故障传播时不会改变这一事实，而是简单地按照传统Petri网变迁启动后，变迁前集托肯消失的做法，这与故障传播过程不符。本文采用故障Petri网对故障树转换作动态分析，结果证明故障Petri网是适合描述此类转换的模型。 研究了知识库异常规则的校核问题。产生式规则与Petri网的对应关系是本文研究的基础，提出了以故障Petri网为基网的分析方法，基于有色Petri网给出了诊断系统规则库异常现象校核的具体方法，以液压领域的知识规则库的校验为例说明了方法的可行性和有效性，本文给出的有色Petri网建模方法和分析技术也适用于其他领域的诊断系统。 分析了合成模糊产生式规则的Petri网表示，给出了模糊Petri网的定义。在此基础上，建立了故障诊断推理策略：基于图形的反向推理方法和基于矩阵运算的正向推理方法，前者采用故障概率信息实现冲突消解，算法以模糊AND-OR图的形式显示故障传播的路径及计算目标命题的真值，主要用于元件级的离散