基于TF-HBPN的复杂系统行为分析方法研究

发布时间：2020-07-02 16:48

【摘要】：随着我国经济的发展与技术的进步,工业水平不断提高,与人们生活息息相关的各个系统规模不断扩大,系统建模的复杂性与难度也随之增长,对系统安全性与稳定性的维护造成不利影响。对各领域的复杂系统建模与行为分析,Petri网因其具有良好的描述与分析离散事件动态系统行为的特性被广泛应用,但在实际应用中,建模分析时易出现组合爆炸现象。因此针对复杂系统建模分析时的状态爆炸问题,本文结合分层Petri网和贝叶斯概率公式,在一般Petri网的基础之上做出创新性的研究,主要完成工作如下：(1)提出一种扩展时间因素的分层贝叶斯Petri网模型(Hierarchical Bayesian Petri Net With Time Factor, TF-HBPN)。该模型中定义四种映射规则：库所映射,变迁映射,与关系映射,或关系映射,使建模过程中可进行分层映射,各层模型之间的关系更加清晰明了。(2)基于TF-HBPN提出一种递归构建模型算法,通过对观测到的系统行为的因果关系进行顶层TF-HBPN模型的构造,在顶层模型的基础上运用映射规则进行各层模型的构造,通过分层递归方法将复杂系统并发行为分析问题进行分解,转化为简单的因果问题,(3)基于TF-HBPN提出一种递归溯因行为分析方法,该方法通过递归溯因推理来获得时间的因果链,通过贝叶斯概率计算非观测系统行为及其事件链的发生概率,最后将分析结果与正常动作事件链进行对比,分离出干扰信息。实例分析表明,该方法可对很多领域的复杂系统行为快速建模并进行分析,在进行分析系统行为和现象的溯因时,不受观测数据干扰和信息缺失的影响,分析结果的可信度较高。与其他基于一般Petri网的复杂系统分析方法相比,该方法在一定程度上能使建模难度更低,模型表达更为简洁也更易理解。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP301.1;N941.4
【图文】：

逦逦逡逑３扩展时间因素的分层贝叶斯Ｐｅｔｒ邋ｉ网逡逑分层Ｐｅｔｒｉ网模型在构造与分析十分复杂的系统行为时具有巨大优势，能有逡逑效解决复杂系统组合爆炸问题，使复杂系统模型的规模大大减小，模型的层与逡逑层之间的对应关系更加清晰明了，逐步映射细化对复杂系统进行静态刻画和动逡逑态行为分析，减少每层结点数量，使得模型的静态结构与动态行为分析更易理逡逑解。逡逑本章首先介绍所提出的扩展时间因素的分层贝叶斯Ｐｅｔｒｉ网模型的基本思想，逡逑其次给出该扩展时间因素的分层贝叶斯Ｐｅｔｒｉ网模型的形式化定义，着重介绍四逡逑类映射规则，并基于该模型提出一种递归构建方法和遥归溯因行为分析方法。逡逑３．１模型基本思想逡逑在实际应用中，各个系统规模不断扩大，系统建模的复杂性与难度也随之增逡逑化ＥＷ电池逡逑

逦逦逡逑３扩展时间因素的分层贝叶斯Ｐｅｔｒ邋ｉ网逡逑分层Ｐｅｔｒｉ网模型在构造与分析十分复杂的系统行为时具有巨大优势，能有逡逑效解决复杂系统组合爆炸问题，使复杂系统模型的规模大大减小，模型的层与逡逑层之间的对应关系更加清晰明了，逐步映射细化对复杂系统进行静态刻画和动逡逑态行为分析，减少每层结点数量，使得模型的静态结构与动态行为分析更易理逡逑解。逡逑本章首先介绍所提出的扩展时间因素的分层贝叶斯Ｐｅｔｒｉ网模型的基本思想，逡逑其次给出该扩展时间因素的分层贝叶斯Ｐｅｔｒｉ网模型的形式化定义，着重介绍四逡逑类映射规则，并基于该模型提出一种递归构建方法和遥归溯因行为分析方法。逡逑３．１模型基本思想逡逑在实际应用中，各个系统规模不断扩大，系统建模的复杂性与难度也随之增逡逑化ＥＷ电池逡逑

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本文编号：2738433