基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法技术方案

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

System reliability analysis and fault diagnosis method based on fuzzy Petri nets

The invention discloses a method for system reliability analysis and fault diagnosis method based on fuzzy Petri net, which comprises the following steps: (1) analysis of system fault, according to the relationship between system failure, determine the inference rules of fuzzy Petri nets, the establishment of fault fault diagnosis model based on fuzzy Petri net; (2) the probability of bottom event statistics the setting of system failure grade; (3) by setting the initial fault event reliability value, change rule confidence and change of threshold and initial marking matrix; (4) according to the reliability of MYCIN matrix inference method, determine the fault on prevention; (5) establish a set of initial base set, set the target database and each the library is set; according to the fault has occurred, the reverse path fault query, according to the principle of maximum confidence to determine the initial base; by setting threshold to determine whether to activate the event, And determine the reliability of the event to be activated. The invention has the characteristics of fuzzy reasoning ability and graphic description ability and can accurately express fault information.

【技术实现步骤摘要】
基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法
本专利技术属于物流系统检测领域，具体来说涉及一种基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法。
技术介绍
码垛技术作为一种高新技术在现代物流中发挥着重要的作用，随着人们对码垛速度要求的不断提高，传统的人工码垛方式越来越难以达到人们的要求，这种情况下码垛机器人应运而生,随着科学技术的发展，工业码垛机器人在物流自动化领域应用越来越广泛。码垛机器人在码垛系统中主要以码垛机械手的形式存在，在自动化物流中发挥着越来越重要的作用。随着生产规模的不断扩大，物流行业对码垛系统可靠性要求越来越高。码垛系统故障主要分为液压系统故障、电子系统故障和机械故障等，其中以液压系统故障和电子系统故障为主。在只考虑码垛机械手本体的情况下，将码垛系统的故障分为液压系统故障、电子系统故障和机械故障三大类。液压故障有许多种分类方法，分为液压缸油液压力不足、液压阀门损坏、振动、液压控制系统故障。电子系统故障分为伺服电动机故障和串行通讯故障。机械故障在码垛系统故障中所占比例较小，分为连接故障和零件损伤。含有机械手的码垛系统故障不易被发现给工人的维修带来一定的困难，大大影响了生产效率。码垛系统结构较为复杂且故障具有随机性，因此探索一种高效的方法对系统可靠性进行分析研究，准确地表达故障的信息具有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述缺点而提供一种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基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法。本专利技术的目的及解决其主要技术问题是采用以下技术方案来实现的：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)针对码垛机械手本体，故障包括液压系统故障、电子系统故障、机械故障，根据故障之间的关系，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，设定码垛系统故障等级；(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。上述的基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法，其特征在于：所述步骤(1)中建立的基于模糊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,…,μi,…,μ14}，其中μi是变迁的规则置信度向量μi∈[0,1]，diag表示对角矩阵；α：P→[0,1],是库所的可信度，θ＝α(pi)称为托肯，θ＝{θ1，θ2，…，θ15}T,θi∈[0,1]是库所真实度向量；η：η＝{η1，η2，…，η15}T，若Pi中有一个托肯，则ηi＝1。本专利技术与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。由以上技术方案可知，与现有技术相比，本方案通过分析系统故障，根据故障之间的关系，建立基于模糊Petri网的故障诊断模型，确定模糊Petri网的推理规则，其中建立的模糊Petri网兼具模糊推理能力和图形描述能力，能够很好的适应各种不同的系统，适合于进行系统可靠度分析与故障诊断。根据MYCIN可信度矩阵推理法，可以通过较少的迭代次数，得到准确的事件可信度。在系统已经发生故障时，利用模糊Petri网的反向推理和阈值设定，可以迅速确定故障源，消除了故障诊断的盲目性，提高了故障诊断的效率。附图说明下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明，其中:图1为本专利技术的流程图基于模糊Petri网的码垛系统故障诊断模型示意图；图2为本专利技术的基于模糊Petri网的码垛系统故障诊断模型示意图；图3为实施例中的基于模糊Petri网的码垛系统中液压系统的故障诊断模型示意图。具体实施方式：以下将结合附图，对本专利技术的技术方案进行详细说明。参见图1和图2，一种基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法，包括以下步骤：步骤(1)：模糊Petri网定义为一个八元组:FPN＝(P,T,D,I,O,U,α,η)其中:P＝{P1,P2,…,P34}，为码垛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,…,μ14}，μi是变迁的规则置信度向量；α：P→[0,1],是库所的可信度，θ＝α(pi)称为托肯，θ＝{θ1，θ2，…，θ15}T,θi∈[0,1]是库所真实度向量；η：η＝{η1，η2，…，η15}T，若Pi中有一个托肯，则ηi＝1。步骤(2):根据步骤(1)模糊Petri结构的定义，设定模糊Petri网的推理规则:(1)IFdj1anddj2and…anddjnTHENdk,(CF＝μi)。(2)IFdkTHENdj1anddj2and…anddjn,(CF＝μi)。(3)IFdj1ordj2ordjnTHENdk,(CF＝μi)。其中dj和dk是模糊命题，分别表示前提条件和结论。每个命题的真值都在0到1之间，μi为规则的可信度，μi∈[0,1]。令λ为变迁可激发的阈值，θj为前提命题dj的可信度，j＝1，2，…，n且θj∈[0，1]，只有当命题dj的可信度θj≥λ,则变迁是可激发的。表1基于模糊Petri网模型的事件列表(库所表)步骤(3):总结码垛系统的故障原因、故障分布，分析以及各故障之间的关系，建立了基于模糊Petri网的码垛系统故障诊断模型如图1所示，基于模糊Petri网模型的事件列表(库所表)如表1所示。步骤(4):统计底事件的发生概率如表2，设定码垛系统故障等级如表3。表2底事件概率统计表表3码垛系统故障等级步骤(5):由故障事件设定初始可信度值θ0、变迁规则置信度U、变迁的阈值λ及初始标志矩阵。步骤(6):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。根据MYCIN可信度矩阵推理法，可以通过较少的迭代次数，得到准确的事件Pi可信度，推理公式如下：式中，算子b，c∈R1×n：则ci＝∨(ai，bi)1≤i≤n算子设C∈Rn×m，G∈Rn×1，则其中算子符号“∨”为取最大值。In＝(1，1，…，1)T是一个n维向量，表示事件Pi在第k次推理时为假的可信度，i＝1,2，…n；为m维向量，表示规则tj为假的置信度，为m维本文档来自技高网...

【技术保护点】
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，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。

【技术特征摘要】
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；(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。2.如权利要求1所述的基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法，其特征在于：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁庆霓，蓝伟文，徐辉，
申请(专利权)人：贵州大学，
类型：发明
国别省市：贵州,52