基于关联规则的条件状态模糊Petri网及其在故障诊断中的应用

摘要：

模糊Petri网作为一种知识表达模型,能够用于工业过程系统故障推理和诊断.然而,模糊Petri网的建立大多需要先验知识,为此限制了其广泛应用.为了能够有效利用工业生产过程数据,提出了一种基于关联规则的条件状态模糊Petri网,并将其用于工业过程故障推理与诊断.采用数据挖掘的关联规则方法提取模糊Petri网的模糊规则及置信度,通过变量间的关联分析,将影响置信度的关键主元(条件量)提取出来,建立条件状态模糊Petri网;基于极大代数的迭代算法进行动态置信度逆向推理,可以获得工业过程的故障发生概率.该方法实现了故障诊断网络的数据驱动,从而提高故障诊断的快速性与准确性,某化学反应研究表明所提方法的有效性.

关键词：过程系统、关联规则、条件状态模糊Petri网、动态置信度、逆向推理、故障诊断、化学反应

所属期刊栏目：69

分类号：TP182(自动化基础理论)

在线出版日期：2018-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：3517-3527