×
周凯庆；桂伟华；莫、李平；阿兹兰·莫赫德·扎因

一种利用内部推理路径的模糊Petri网双向诊断算法。 （英语） Zbl 1423.68320号

对称性 10，第6号，第192号论文，15页（2018年）.
概述：模糊Petri网（FPN）是一个强大的工具，可以执行各种工业应用的故障诊断功能。故障诊断最常用的方法之一是计算相应的代数形式，这些代数形式记录了FPN模型所有位置和转换的流信息和三个值参数。然而，随着实际系统复杂性的快速增长，相应FPN的规模也急剧增加。这表明，由于向量和矩阵规模的增加，故障诊断算法的复杂性也提高了，本文提出了一种双向自适应故障诊断算法，通过删除大规模FPN中不相关的位置和转换来降低故障诊断过程的复杂性，并对所提方法的正确性和算法复杂性进行了详细讨论。通过一个实例说明了该方法的可行性和有效性。实验结果表明，由于删除了指定输出位置的推理路径中不必要的位置和转换，该算法具有简化推理过程和降低算法复杂度的能力。

引用于1文件

MSC公司：

68问题85 并发和分布式计算的模型和方法（进程代数、互模拟、转换网等）

关键词：

模糊Petri网；故障诊断；内推理路径；正确性；算法复杂性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.-Q.Zhou}等人，Symmetry 10，No.6，论文编号192，15 p.（2018；Zbl 1423.68320）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 伯雷尔，P。；Inman，D。；电网故障分析专家系统：问题与成果；计算。工业：1998年；第37卷，113-123。
[2] 刘，S.C。；Liu，S.Y。；一种高效的机器故障诊断专家系统；国际高级制造技术期刊：2003; 第21卷，691-698。
[3] 刘，H。；Gegov，A。；Cocea，M。；基于规则的系统：粒度计算的观点；颗粒。计算：2016; 第1卷，259-274。
[4] 艾哈迈德，S.S.S。；佩德里茨，W。；基于规则的细粒度系统的发展：结构模型压缩研究；颗粒。计算：2017年；第2卷，1-12。
[5] 黄，Y。；麦克默伦，R。；Dhadyalla，G。；Jones，R.P。；基于概率的车辆故障诊断：贝叶斯网络方法；J.智力。制造日期：2008年；第19卷，301-311。
[6] Alessandri，A。；基于神经估计器库的非线性系统故障诊断；计算。工业：2003年；第52卷，271-289。
[7] 陈，K.Y。；Lim，C.P。；赖，W.K。；带规则提取的神经模糊系统在故障检测与诊断中的应用；J.智力。制造：2005年；第16卷，679-691。
[8] 赖，Y.F。；Chen，医学博士。；H.S.Chiang。；用模糊推理方法构建测谎系统；颗粒。计算：2017年；第3卷，169-176。
[9] 卢科瓦茨，V。；帕穆查尔，D。；波波维奇，M。；Đorović，B。；人力资源投资组合分析模型：基于神经模糊建模和模拟退火算法的方法；专家系统。申请：2017年；第90卷，318-331。
[10] 帕穆查尔，D。；Ljubojević，S。；Kostadinović，D。；Đorović，B。；危险品运输多目标路径规划中的成本与风险聚合——一种神经模糊人工蜂群方法；专家系统。申请：2016; 第65卷，1-15。
[11] 帕穆查尔，D。；瓦辛，L。；Atanasković，P。；米利奇奇，M。；应用绿色中位数模型和2型神经模糊网络进行城市物流码头选址规划；计算。智力。神经科学：2016; 第2016卷，6972818。
[12] 莫塔达，文学硕士。；雅库特，S。；拉基斯，A。；基于多类逻辑数据分析的电力变压器故障诊断；J.智力。制造日期：2013年；第25卷，1429-1439。
[13] A.雷耶斯。；Yu，H。；Kelleher，G。；劳埃德，S。；集成Petri网和混合启发式搜索的FMS调度；计算。工业：2002年；第47卷，123-138。
[14] 塞西尔，J.A。；Srihari，K。；艾默生，C.R。；Petri网在制造业中的应用综述；国际高级制造技术期刊：1992; 第7卷，168-177。
[15] 罗，X。；Kezunovic，M。；模糊推理Petri网在断层剖面估计中的实现；IEEE传输。电力输送：2008; 第23卷，676-685。
[16] 胡，H。；李，Z。；Al-Ahmari，A。；反向模糊Petri网及其在故障诊断中的应用；计算。工业工程：2011年；第60卷，505-510。
[17] 杨，B。；李，H。；一种新的动态定时模糊Petri网建模方法及其在工业过程中的应用；专家系统。申请：2018; 第97卷，276-289。
[18] 潘，H.L。；W.R.Jiang。；He，H.H。；基于自适应加权模糊Petri网的柔性制造系统工作流故障诊断模型；高级科学。通讯：2012; 第11卷，811-814。
[19] 阿明，M。；Shebl，D。；基于自适应模糊高阶Petri网的动态模糊系统推理；信息科学：2014年；第286卷，161-172页·Zbl 1355.68251号
[20] Liang，W。；安，R。；不可观测模糊petri网诊断技术；空气压缩机。工程航空公司。技术：2013; 第85卷，215-221。
[21] 刘，H.C。；Lin QL Ren，医学博士。；基于模糊证据推理和动态自适应模糊Petri网的故障诊断与原因分析；计算。工业工程：2013年；第66卷，899-908。
[22] Wang，W.M。；彭，X。；朱总。；胡，J。；彭，Y.H。；基于模糊petri网和遗传粒子群优化的模糊知识动态表示；专家系统。申请：2014年；第41卷，1369-1376。
[23] 刘，H.C。；你，J.X。；田，G。；模糊Petri网中输入点真度的确定；IEEE传输。系统。人类网络。系统：2017年；第47卷，3425-3431。
[24] 鲁尼，C。；基于规则决策的G模糊Petri网；IEEE传输。系统。人类网络：1988; 第18卷，178-183。
[25] 周克强。；Zain，A.M。；模糊Petri网及其工业应用综述；Artif公司。智力。版次：2016；第45卷，405-446。
[26] 陈，S.M。；基于加权模糊Petri网的加权模糊推理；IEEE传输。知识。数据工程：2002；第14卷，386-397。
[27] 刘，Z。；李，H。；周，P。；化学异常监测的时间模糊Petri网算法研究；专家系统。申请：2011; 第38卷，9724-9728。
[28] R.J.Wai。；刘，C.M。；动态petri回归模糊神经网络的设计及其在非完整移动机器人路径跟踪控制中的应用；IEEE传输。Ind.Electron公司：2009; 第56卷，2667-2683。
[29] 陈，S.M。；Ke，J.S。；Chang，J.F。；基于模糊Petri网的知识表示；IEEE传输。知识。数据工程：1990年；第2卷，311-319。
[30] 高，M.M。；吴振民。；Zhou，医学博士。；基于Petri网的模糊产生式规则系统形式化推理算法；IEEE国际会议系统。人类网络：2000; 第4卷，3093-3097。
[31] 高，M.M。；周，M.C。；黄，X.G。；吴振民。；模糊推理Petri网；IEEE传输。系统。人类网络。A部分系统。嗯：2003年；第33卷，314-324。
[32] 刘，H.C。；栾，X。；李，Z。；吴杰。；基于云模型理论的语言Petri网知识表示与推理；IEEE传输。知识。数据工程：2018年；第30卷，717-728。
[33] 郭毅。；孟，X。；王，D。；孟，T。；刘，S。；He，R。；基于模糊petri网模型的油气长输管道风险综合评价；《天然气科学杂志》。工程：2016年；第33卷，第18-29页。
[34] 李，H。；你，J.X。；刘，H.C。；田，G。；基于区间二元组语言评估和扩展模糊Petri网的隐性知识获取与共享；国际期刊不确定性。模糊知识-基于系统：2018; 第26卷，第43-65页·Zbl 1469.68113号
[35] 周克强。；Zain，A.M。；莫，L.P。；基于指数函数和关联矩阵的模糊Petri网分解算法；专家系统。申请：2015; 第42卷，3980-3990。
[36] 周坤，Q。；莫·L，P。；Jin，J。；Zain，A.M。；提出了一种基于知识系统的模糊Petri网模型的等价生成算法；J.智力。制造日期：2017年，1-12.
[37] 刘，H.C。；你，J.X。；李，Z。；田，G。；用于知识表示和推理的模糊Petri网：文献综述；工程应用。Artif公司。智力：2017年；第60卷，第45-56页。
[38] 张，J.H。；夏J.J。；加里波第，J.M。；Groumpos，P.P。；王，R.B。；模糊推理petri网统一框架中操作员功能状态的建模与控制；计算。方法程序。生物识别：2017年；第144卷，第147-163页。
[39] 拿撒勒，D.L。；研究Petri网在基于规则的系统验证中的适用性；IEEE传输。知识。数据工程：1993年；第5卷，402-415。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。