摘要: 为了对离散事件系统中的复合故障进行快速准确的诊断,提出一种时间—概率Petri网(TPPN)模型及复合故障因果链的解耦算法。该方法首先根据故障的观测事件集和关系集建立扩展时间Petri网(ETPN)以描述事件间的时序和因果关系;随后将ETPN求逆并转换为TPPN,使其能够进一步描述事件发生的概率信息,并赋予TPPN初始状态使其运行;最后对TPPN终止状态下的各类令牌进行分析及故障源诊断,并析出各单纯故障因果链。仿真实验和对比分析表明,TPPN在观测事件集不完备和存在干扰的情况下,仍能准确地辨识故障源,解耦因果链,比同类方法的诊断精度更高。TPPN作为一种可有效描述离散事件之间的时序特征、概率信息和因果关系的模型,还可进一步应用于离散事件系统的行为预测和过程分析。
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