基于可能性Petri网的模糊系统建模与分析方法

发布时间：2020-10-30 08:56

　　 模糊系统是对确定性系统的推广。与确定性系统不同,模糊系统的输入和输出约束于某一模糊区间,令其状态和行为表现出一定的不确定性。对模糊系统不确定性的描述和分析,以及在信息不完备的情况下,能够准确地给出系统当前的状态是研究的重点。当系统的状态超过某一临界状态值时,可能会产生不可预料的影响,造成不同程度的经济损失。因此,对模糊系统的不确定性进行研究具有重要的应用价值。 针对模糊系统中的不确定性问题,特别是在存在不完备信息和存在差错数据的情况下,基于模糊集理论、混杂系统理论和Petri网理论及贝叶斯网络,提出一类可能性Petri网模型,并以此为基础定义了非确定性混杂Petri网模型和时间概率Petri网模型。本文所提出的非确定性混杂Petri网模型将模糊系统分为离散和连续两个部分,对其间的相互作用进行建模,从而分析系统的实时状态及其发展趋势,进而可依据分析结果采取相应的措施,使得系统高效安全的运行；时间概率Petri网模型则利用时间这二模糊系统中的重要属性,利用时序一致性判定函数判断系统中含有时间信息的状态是否相容,由推理演化并融合不同的状态信息而得到系统的最终状态。 本文运用非确定性混杂Petri网和时间概率Petri网分别对变压器系统和输电网系统进行了仿真实验。针对变压器系统故障分析的仿真实验表明,非确定性混杂Petri网是一种混杂系统状态检测和趋势分析的有效工具,运用该模型可为混杂系统的状态感知、预测、评估和实时控制提供有效方法；针对输电网系统进行的仿真实验表明,运用时间概率Petri网模型可综合分析系统元件中的时间延迟和概率因素,在信息不完备或存在数据差错的情况下,仍然能够给出较准确的诊断结果。对比试验表明,本文提出的方法提高了诊断的正确率。
【学位单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2013
【中图分类】：TP301.1;N945.12
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
1 绪论
    1.1 研究背景及现状
    1.2 本文工作概述
    1.3 本文内容与结构
2 相关知识介绍
    2.1 贝叶斯概率推理
        2.1.1 贝叶斯网络
        2.1.2 贝叶斯概率推理
    2.2 模糊集理论
        2.2.1 模糊集与隶属度的概念
        2.2.2 隶属度函数的确定方法
        2.2.3 模糊时间区间
        2.2.4 时间区间的计算与区间关系的判定函数
    2.3 Petri网的建模与推理方法
        2.3.1 经典Petri网模型
        2.3.2 混杂Petri网模型
        2.3.3 贝叶斯Petri网
        2.3.4 模糊系统的研究
    2.4 本章小结
3 可能性Petri网模型
    3.1 可能性Petri网模型的形式化定义
        3.1.1 可能性Petri网定义
    3.2 非确定性混杂Petri网模型
        3.2.1 形式化定义
        3.2.2 模型中变迁的触发规则
        3.2.3 模型中的函数
    3.3 时间概率Petri网模型
        3.3.1 形式化定义
        3.3.2 模型中变迁的触发规则
        3.3.3 模型中的函数
    3.4 本章小结
4 应用及仿真实验
    4.1 变压器的应用与仿真
        4.1.1 变压器系统的模型实例
        4.1.2 模型的建立与运行
        4.1.3 实验对比分析
    4.2 输电网系统的应用与仿真
        4.2.1 输电网系统的模型实例
        4.2.2 模型的建立与运行
        4.2.3 实验对比分析
    4.3 本章小结
5 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 下一步工作展望
参考文献
致谢
个人简历及硕士期间发表的学术论文

【参考文献】

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本文编号：2862248