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1、计算机研究与发展 J 伽m B IdC o r n p u t e rR 髑e 盯c h 帅dD e v d 印r 耻n t I S S N1 0 0 0 一1 2 3 9 C N1 1 1 7 7 7 T P 4 2 ( 增刊) ：3 3 7 3 4 1 ，2 0 0 5 基于模糊P e t r i 网的智能故障诊断模型 李志亮李雄薛青 ( 装甲兵工程学院装备指挥与管理系北京l 0 0 0 7 2 ) ( L z k 1 2 6 m ) A nI n t e U i g e n tF a u l tD i a g n O s i sM O d e lB a s e dO nF u z z y
2、P e t r iN e t “Z h n i a n g ，L iX i o n g ，a n dX u eQ I “g ( A 加r 胧 f 0 ，岛H 枷州f D 州枷材4 柑M n 月4 9 册E n ，A 僦，硎，o ，A m o r 耐E 愕i 舢“增，删2 增1 0 0 0 7 2 ) A b s t 珀c t F u z z yP e t r in e ti 8u s e da sa0 0 0 lf o rt h em o d e l i n g0 fi n t e l l i g e n tf a u l td i a g n n s i st oe q u i p m e
3、n ti n t h i sp a p e r B a S e do nr e q u l r e I 工l e n t sa I l a l y s i s ，h u m a nk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o na n dr e a s o n i n gu n d e rm u l t i p l e c o n S t r a i n t Sa r ed i s c u 龉e d T h e n ，f u z z yP e t r in e ta n dm a t r i xo P e r a t i o nare0 0 m b i
4、m 汩t op r e s e n ta na l g o “t h m o ff o r m a l i 。e df u z z yr e a s o n i n gp r o c e s s ，i nw h i c ha 1 1o ft h ec o t r a i n 协i nt h er e a s o n i n gr u k s ，s u c h 髂w e i g h t s o ft h ei n p u tp m p o s i t b l l s ，t h r e s h o l d so ft h et r a n s i t i o n s ，r e l i a b i
5、l i t yo ft h er u i e s ，a n dm u l t i p l ec o n c l u s i o n s r u l 船，a r ec o n s i d e r e d T h ec a 辨s t u d ys h o w st h a tt h ei n t e l l i g e n tf a u hd i a g n o s i sm o d e lb a s e do nf u z 珂P e t r i n e tu 螂i t sp 8 r 丑l l e lo p e r a t i 。na b j l i t ya n dc a nm a k et h
6、 e 托a s o n i n gp r o c e s sb ea c c o m p l i s h e df n o r es i m p b ， qu i c k l ya n de a s i l y K e yw o r d sf u z z yP e t r in e t ；f a u l td i a g n 嘴i s ；m o d e l i n g 摘要以模糊P e t r i 网为工具，建立了装备智能故障珍斯系统模型在分析具体需求的基础上研究了 多种约束条件下的人类知识和推理过程的表示方法。并将模糊P e t r i 网与矩阵运算相结合。给出了模糊 推理过程的形式化推理算
7、法该算法考虑了命题在规则中的权重、变迁触发的阚值、规则的可信度烈厦 多结论规则等约束每件，将复杂的推理过程采用矩阵运算实现实例表明。基于模糊P e t “网的智能故 障诊断模型充分利用了模糊P e t r i 网的并行处理能力，使作为智能故障诊断的模糊推理过程更加简单、 快速和易于实现一 美键词模糊P e t r i 网；故障诊断；建模 中围法分类号T P 3 0 1 6 ；T P l 8 l 引言 随着装备自动化、数字化、网络化、集成化程度 的提高，现代装备往往集机减、电子、光学、化学、计 算机、网络等科学领域于一体，集动力、传动、操纵、 行动、电气、火控、通信等功能于一身，构成一个极其 复
8、杂的大系统装备在投入运行的过程中，由于工 作时间的增长和内、外部条件的作用，将不可避免地 发生故障，轻则影响装备性能的发挥，重则发生严重 甚至灾难性事故而装备本身所具有的复杂性导致 其故障种类繁多，故障发生机理多样，由此对装备故 障诊断提出了严峻的挑战特别是针对错综复杂的 相互作用关系爱高维海量的故障特征信息，若不采 用智能化的诊断方法。将难以实现精确、快速、高效 保障的目标一般的故障诊断方法如判断分析法， 要求操作人员具备丰富的维修经验和高超的诊断技 能，而且对复杂的故障影响关系的判断费时、费力， 收稿日期：2 5 0 61 4 基金项目：国家。八六三。高技术研究发展计捌基金项目( 2 0
9、0 4 A A 儿5 1 3 0 _ 0 5 ) 3 3 8 计算机研究与发展2 0 0 5 ，4 2 ( 增刊) 往往不能满足现代装备维修保障的需要 知识库的建立是实现装备智能故障诊断的关 键L 1 J 一般的知识表示方法例如产生式规则、框架式 表示方法、面向对象的表示方法等都存在以下不足： 知识获取困难，专家经验的规则表达缺乏对专家 思维过程的描述，因而只能是表象的、缺乏深度的， 而且目前智能诊断系统机器学习能力低下、人工方 式知识获取效率低必然使系统知识难以完备；知 识维护困难，知识大多以定性概念的形式描述，如何 进行定性概念的比较从而保证庞大知识库的知识完 整性与非矛盾性，算法复杂；基
10、于知识的推理存在 着“匹配冲突”和“组合爆炸”的问题，尽管可以采取 将规则知识分块等处理方法，故障诊断推理尤其是 基于不确定性知识的模糊推理仍然速度慢、效率差， 难以适应快速诊断的要求 P e t r i 网( F P N ) 的概念是德国学者c a hA b a m P e t r i 在1 9 6 2 年首先提出的，多用于构造系统模型 及动态特性分析，后来被用来表示知识并进行推理 T z a f e s t a s 等人研究了P e t “网在制造系统计算机辅 助管理与控制中的应用【2 j 模糊P e t “网是P e t r i 普 通网的模糊化，以处理模糊知识和模糊推理姜浩 等人研究了
11、模糊P e t r i 网在带权不精确知识表示和 推理中的应用”o ；鲍培明研究了基于B P 网络的模 糊P e t r i 网的学习能力【4 1 ；陈亚华、吴时霖等人提出 了基于模糊有色P e t r i 网的不确定学习和推理方 法【5 】由于模糊P e t r i 网具有便于描述系统状态的 变化、对系统运行特性便于分析和可以在不同层次 上变换描述等特点，因此可用于装备智能故障诊断 系统的建立本文利用模糊P e tr I 网的优势，构建了 装备智能故障诊断模型，并通过实例验证了它的可 行性和正确性 2 模糊P e t r i 网的知识表示方法 在人工智能和专家系统中，存在着大量的基于 规则的
12、推理方法 3 6 J 。可简单地表述为 I FU l A N DL ，2 A N D A N DU 。 T H E ND l ，D 2 ，D 。 式中，u 1 ，u 2 ，【L 为条件；D 1 ，D 2 ，D 。为结 论这条规则的含义为：如果条件u 。L k ，U 成立，可以推出结论D 1 ，D 2 ，D 。更一般地，基 于规则的推理方法还需要考虑以下几个问题：前 提条件在规则中的权重，它代表每个条件对于结论 贡献的大小；规则实现所需要的阈值，这是推理得 以进行的最低可信度，太低的可信度会使结论失去实 际意义；结论的可信度，它代表了条件满足时结论 的可信程度所以，更一般的推理规则可以表示为 I
13、 FU i ( 。1 ) A N DU 2 ( 口2 ) A N D A N D 巩 ( n 。) 互D 1 ( 卢1 ) ，D 2 ( 岛) ，D 。( 风) ， ， 式中：a t ，a ：，为前提条件的权系数，权系数满 足条件吗= 1 ，f = 1 ，2 ，”；卢1 ，应，风为 每个结论的可信度，满足条件0 岛l ，j = 1 2 ， ，m ；f 为规则可实现的阚值一般性推理规则用 模糊逻辑表达式可表示为仉d I U 2 。2 玑a 。少l ( ) ，D 2 ( 岛) ，D 。( 凡) 若转化为模糊P e t “网模型，可表示为如图1 的 形式【7J ： 仉 吨 D I 如 图l 一般性推
14、理规则的P 酣n 模糊 在这个模型中，所有命题( 包括条件和结论) 用 模糊P e t r i 网的库所节点表示，推理规则用变迁节点 表示，条件的权系数和结论的可信度则用输入输出 弧的连接强度来表示下面，给出基于推理规则的 模糊P e t “网的一般形式， 定义1 六元组( P ，T ，J 。o ，f ( ) ，s o ( 户) ) 为 模糊P e t r i 网F P N ，其中： P = l P l P 2 ，只 是模糊库所节点的有限集 合。表示模糊命题； T = T l ，_ 2 ，丁_ 是模糊变迁节点的有限 集合，表示规则的实现； J 是定义在P T 上的一个带标识的模糊关 系，表示库
15、所节点到变迁节点的连接情况和每一个 连接的权系数，满足0 f ( A ，f 。) 1 ；O 是定义在 T P 上的一个带标识的模糊关系，表示变迁节点 到库所节点的连接情况和每个输出连接的可信度，0 o ( f ，R ) 1 ；r ( ) 是定义在变迁集合T 上的一 个取值于 o ，1 】中实数的函数，表示变迁节点的触 发阈值； s o ( p ) 是定义在库所集合P 上的一个取值于 0 ，1 中实数的函数，表示库所节点在推理开始时的 初始标记状态，即已知命题的可信度，未知命题的可 信度定义为0 李志亮等：基于模糊P e t r i 罔的智能故障诊断模型 3F P N 的形式推理算法 根据F P
16、 N 的定义，本文采用矩阵的形式进一步 描述如下 定义2 模糊P e t r i 网F P N 的矩阵形式可定义 如下： ( 1 ) d = 8 i 为输入矩阵，屯 O ，1 ，表示P f 到L 上的输入关系和权重当只是L 的输入时， 屯等于只到t 输入弧上的权系数；当只不是瓦 的输入时，魂，= O ，其中：f = 1 ，2 ，3 ，”；= 1 ，2 ，3 ， 辨 ( 2 ) J 1 = 为输出矩阵，7 0 0 ，1 ，表示t 列只上的输出关系和结论的可信度；当只是L 的 输出时，n ，等于变迁t 推出结论只的可信度岛，当 P i 不是L 的输出时，托= 0 ，其中：i = 1 ，2 ，3 ，n ； J = 1 ，2 ，3 ，m 。 ( 3 ) s = s 1 ，s 2
