System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于标签Petri网的柔性制造系统在线故障检测方法技术方案_技高网

基于标签Petri网的柔性制造系统在线故障检测方法技术方案

技术编号:40484768 阅读:3 留言:0更新日期:2024-02-26 19:17
本发明专利技术公开基于标签Petri网建模的柔性制造系统的在线故障检测方法,应用于制造系统故障诊断领域,针对现有故障诊断技术中所设计的诊断器复杂度高的问题;本发明专利技术首先按照柔性制造系统的物理特性进行相应标签Petri网系统的建模,之后计算标签Petri网系统中每个可观变迁的极小标识,充分反映系统运行中事件发生的路径,下一步,基于得到的极小标识构建相应的故障诊断器;最后,根据观测到的事件发生序列,估计当前的系统状态,并判断故障变迁是否发射,即故障是否发生,从而实现故障的检测;本发明专利技术的方法不仅能够有效降低诊断器的复杂度,还能够准确地判断出系统的故障情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于制造系统故障诊断领域,特别涉及一种在线故障检测技术。


技术介绍

1、随着现代制造业的发展,柔性制造系统的应用越来越广泛。然而,由于柔性制造系统的复杂性,故障的发生可能会导致整个系统的停机,从而造成巨大的经济损失。因此,对柔性制造系统的故障检测和诊断具有重要的实际意义。柔性制造系统符合离散事件系统的特征,也就是说,柔性制造系统的状态空间可以被描述为离散集,并且柔性制造系统的状态转移完全依赖于异步离散事件在时间域上的发生。关于离散事件系统的研究,目前主流的研究方法是自动机和petri网理论。相比于自动机理论,petri网理论可以将离散事件系统的静态结构和动态变化可视化展现,也可以对离散事件系统的结构特性和行为特性进行数学形式化分析,更加直观和便于理解。

2、故障检测问题通常可以细分为故障的可诊断性和故障诊断两个方面。可诊断性问题是研究能否在有限运行步骤内推断出故障的存在,而故障诊断问题则是推断系统状态并判断其是否正常、异常(故障)或是不确定的状态。

3、在petri网理论中,可诊断性的充要条件是当且仅当系统中不存在两条观测相同但一条不含故障而另一条包含故障的无限长序列时,系统是可诊断的。有学者基于自动机理论提出了诊断器的构造方法,但这种诊断器的复杂度与故障种类数是和系统状态数呈指数级正相关,有可能导致状态空间的爆炸。也有学者提出了基于标签petri网的一类k步可诊断性分析方法,但这类诊断器需要计算系统的可达图,由于可达集随着网规模呈指数级增长,因此这类诊断器不适用于大型系统。在故障诊断问题上,有学者提出的诊断器构建方法需要分析所有与观测到的事件序列相符合的状态,此类诊断器有两个缺点:一是如果系统关联状态的数目无限扩张,那么诊断器将无法承载。二是关联状态的数目与观察序列的长度呈正相关,这样在线诊断的计算时间会很长。

4、综上所述,故障检测问题涉及到可诊断性和故障诊断两个方面,并且能够基于自动机理论和petri网理论提出不同的方法和技术来解决这些问题。然而,现有的基于petri网的故障诊断方法要么是离线诊断,即在系统运行过程中收集数据,然后进行离线分析和诊断。这种方法虽然可以找出故障的原因,但是无法实时发现故障,因此无法及时采取措施防止故障的发生。要么是需要在线故障诊断的时间与观察序列正相关,可能会导致计算时间偏长,不符合目前柔性制造系统对于实时性的需求。


技术实现思路

1、为解决上述技术问题,本专利技术提出一种基于标签petri网建模的柔性制造系统在线故障检测方法,可提高故障检测的及时性,且相较于传统基于可达性分析的诊断器而言复杂度更低。

2、本专利技术采用的技术方案为:基于标签petri网的柔性制造系统在线故障检测方法,包括:

3、s1:构建标签petri网模型;具体的:根据柔性制造系统的工作流程和状态转换规则,构建对应的标签petri网模型;

4、s2:计算标签petri网模型中每个可观变迁的极小标识及对应不可观序列;

5、s3:根据步骤s2得到的极小标识及不可观序列,以原标签petri网为基础模型,构建新的petri网,即诊断器petri网;

6、s4:在柔性制造系统运行过程中,通过观测到的事件,推断出步骤s3构建的诊断器petri网系统的当前状态,从而基于当前状态判断故障是否发生。

7、步骤s1中,将设备与资源在petri网中表示为库所,将设备与资源的操作在petri网中表示为变迁,设备与资源数量对应着在petri网中托肯数量,设备状态的变迁则对应着在petri网中标识随变迁发射而产生的变化。

8、本专利技术的有益效果:传统方法大多设计原理是可达性分析,本专利技术是基于网结构的分析,本专利技术所设计的故障诊断器无需计算可达集,在无界petri网的应用上更具优势,并且可以有效避免状态空间爆炸。具体来说,本专利技术的优势有以下几点:

9、1.在线故障检测:本专利技术能够在系统运行过程中实现在线故障检测,提高了故障检测的及时性,这对于柔性制造系统的故障排查具有非常高的应用价值;

10、2.准确性高:通过计算系统运行的所有可能路径,本专利技术能够准确地判断出所有可能导致故障的状态,提高了故障检测的准确性;

11、3.通用性强:本专利技术基于标签petri网,在有界petri网和无界petri网上的应用效果均为优良,在十几种可以应用于各种工作流程和状态转换规则复杂的柔性制造系统,具有很强的通用性;

12、4.易于实现:本专利技术的方法步骤清晰,算法简单,易于在计算机系统中实现,有利于提高生产效率和产品质量。

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【技术保护点】

1.基于标签Petri网的柔性制造系统在线故障检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于标签Petri网的柔性制造系统在线故障检测方法,其特征在于,步骤S1中,将设备与资源在Petri网中表示为库所,将设备与资源的操作在Petri网中表示为变迁,设备与资源数量对应着在Petri网中托肯数量,设备状态的变迁则对应着在Petri网中标识随变迁发射而产生的变化。

3.根据权利要求2所述的基于标签Petri网的柔性制造系统在线故障检测方法,其特征在于,步骤S2具体包括以下分步骤:

4.根据权利要求3所述的基于标签Petri网的柔性制造系统在线故障检测方法,其特征在于,步骤S3具体包括以下步骤:

5.根据权利要求4所述的基于标签Petri网的柔性制造系统在线故障检测方法,其特征在于,步骤S4具体包括以下三种情况:

【技术特征摘要】

1.基于标签petri网的柔性制造系统在线故障检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于标签petri网的柔性制造系统在线故障检测方法,其特征在于,步骤s1中,将设备与资源在petri网中表示为库所,将设备与资源的操作在petri网中表示为变迁,设备与资源数量对应着在petri网中托肯数量,设备状态的变迁则对应着在petri网中标识随变迁发射而产生的变化。<...

【专利技术属性】
技术研发人员:柳叶嘉李迅波闫明明周建扬
申请(专利权)人:电子科技大学
类型:发明
国别省市:

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