模糊Petri网模型在飞机电力启动系统故障诊断中的应用

基于模糊逻辑的电力系统故障诊断

随着科技的不断进步和电力系统的不断完善，电力行业的安全稳定性也越来越高。但是依然存在着电力故障的可能，有时候电力系统出现故障时，如果无法及时发现和排除故障，会导致严重的后果。因此，基于模糊逻辑的电力系统故障诊断技术应运而生。

一、模糊逻辑的概念及其优势

模糊逻辑是一种理论和方法，在复杂的、不确定的、模糊的问题中，能够较好地模拟人类的认知和判断能力。在电力系统的故障诊断中，由于故障的原因和类型往往比较复杂，在很多情况下难以明确判断，常规的逻辑和数学方法很难适用。而模糊逻辑在这种情况下能够对不确定性进行处理，能够帮助人们更容易地进行系统分析和诊断。

模糊逻辑的主要优势有：

1. 可以应对复杂、不确定、模糊的问题；

2. 对个体之间的关系进行建模，能够包括任何可能的因素，具有价值的依据；

3. 不要求精确的前提条件或先验知识，而是通过不严格的规则和陈述来开始学习和决策；

4. 不仅可以进行数学上的演绎，还可以进行优化和模拟。

二、基于模糊逻辑的电力系统故障诊断

1. 基本流程

基于模糊逻辑的电力系统故障诊断过程主要包括以下步骤：

(1) 数据收集：通过传感器和仪器收集电力系统的相关数据。 (2) 特征提取：提取出数据中与故障相关的特征信息。

(3) 建立模糊推理模型：根据经验和数据，建立电力系统故障的模糊推理模型。

(4) 诊断决策：基于模糊推理模型，对电力系统故障进行诊断和决策。

(5) 故障处理：根据诊断结果，对电力系统故障进行处理和修复。

2. 模糊支持向量机的应用

模糊支持向量机(F-SVM)是一种基于模糊逻辑的支持向量机算法，用于解决非线性多分类和回归问题。在电力系统故障诊断中，F-SVM可以对电力系统中的数据进行分类和诊断。

F-SVM除了具有支持向量机的优点 (如训练速度快、显著的泛化能力、适用于大量数据分类等)，还有以下特点：

(1) 具有“软分类”功能，可以处理非完全线性可分问题；

墓芾模糊　鳓　蘸蓐谬瞬蘸遴　港　

栗然ｔ，仇晓龙　

（１．华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室，河北保定０７１００３）　

摘　要：基于元件建模的模糊Ｐｅ　网电网故障诊断，可以处理保护和断路器的不确定信息，并具有良好的并行处　

理能力和容错性。但当电网规模增大时，会产生组合爆炸现象。由此引人关联矩阵约简技术，利用可信度矩阵进行　

计算，可降低诊断关联矩阵的阶数，减少计算量，缩短诊断时间。通过实例验证了该方法的有效性和可行性。　关键词：输电网；故障诊断；模糊Ｐｅｔｒｉ网；关联矩阵约简　

中图分类号：ＴＭ７１１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００４．９６４９（２００８）０５．００５０．０６　

０引言　

电力系统的故障一般分为简单故障和复杂故　

障．而复杂故障的推理和诊断一直以来是研究的难　

点。传统的专家系统、人工神经网络、基于优化技术［１－３］　

等方法大都面向简单故障推理．当系统发生复杂故　

障的时候．推理往往会很困难。模糊Ｐｅｔｒｉ网理论具　

备良好的并行处理能力和较强的容错能力．在进行　

故障诊断时仅需要简单的矩阵运算．不需要在庞大　

的解空间搜寻最优解　Ｐｅｔｒｉ网是可用图形表示的组　

合模型．具有直观、易懂和易用的优点，因此Ｐｅｔｒｉ网　

已在计算机学科各个领域广泛应用。近年来．这一方　

法也在电力系统故障诊断建模中得到应用　］　

基于Ｐｅｔｒｉ网的建模方法是．用概率方法描述具有　

不确定性的继电保护和断路器动作信息４１．作为Ｐｅｔｒｉ　

网的初始标识值：并引入基于可信度的模糊逻辑推理　机制．利用Ｐｅｔｒｉ网模型进行故障诊断推理。但这种方　

法采用的概率表示的保护和断路器状态存在较大的主　

观性，并且进行推理时无用的库所较多，为此。本文采　

用了更易于解释和理解的经过统计计算的保护和断路　

器正确动作的概率值作为其确信度值．并针对无用库　

所引入了关联矩阵约简技术．通过前提的验证．删除了　

与推理无关的库所．降低了关联矩阵的阶数．使计算量　

改进模糊ARTMAP方法在电力系统诊断中的应用

随着电力系统规模的不断扩大和复杂程度的增加，其诊断与故障分析也变得越来越困难。因此，在电力系统故障诊断中引入模糊ARTMAP方法，能够提高预测的准确性和可靠性，提高电力系统故障诊断的精度和效率。

模糊ARTMAP方法是一种基于神经网络和模糊理论的故障诊断算法。它通过将输入变量转化为模糊变量，并将其作为分类器的输入，从而构建一种新的模糊分类器。模糊ARTMAP方法还可以通过学习新的样本来优化模型，并预测未知的故障类型。在电力系统中，故障特征可以被转换为模糊变量，并作为输入被输入到模糊ARTMAP分类器中。通过结合工程经验和电力系统的运行特点，构建一个良好的电力系统故障诊断模型。

1. 健康评估：通过将电力系统状态转换为模糊变量，例如电压、频率等参数，可以帮助预测系统状态的变化，提高电力系统的健康状况评估。

2. 告警分类：电力系统在运行中会产生各种告警，模糊ARTMAP方法可以将不同类型的告警转化为模糊变量，并对其进行分类，以提高告警诊断的准确性和可靠性。

3. 故障预测：电力系统故障的预测可以通过对系统状态进行建模和预测来实现。模糊ARTMAP方法可以将输入的电力系统状态转化为模糊变量，并预测未来可能出现的故障类型，提高故障预测的精度。

4. 故障原因分析：电力系统故障后，需要对故障发生的原因进行分析。模糊ARTMAP方法可以通过对故障参数进行分析和建模，推断故障的原因，以便进行有效的故障处理和修复。

总之，模糊ARTMAP方法在电力系统故障诊断中的应用具有重要意义。通过将输入变量转换为模糊变量，并将其作为分类器的输入，可以提高电力系统故障诊断的准确性和可靠性。未来，还需要进一步研究模糊ARTMAP方法在电力系统故障诊断中的应用，以及如何优化模型的性能和效率。

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Petri网研究现状综述

作者：庞德强

来源：《现代交际》2016年第22期

[摘要]本文主要介绍Petri网的发展，讨论Petri网的数学理论基础，分析高级Petri网，总结Petri网适用领域，最后指出Petri网的发展趋势。

[关键词]Petri网 高级Petri网 Petri网应用

[中图分类号] TP311 [文献标识码]A [文章编号]1009-5349（2016）22-0144-02

一、发展历程

Petri网首先由著名数学家Carl Adam Petri提出，主要用于刻画计算机系统异步通讯。此后，国内外研究学者对其研究发展做出了大量的工作，基于不同应用场景，加入不同限制条件，从层次、时间、有色等方面对丰富Petri网，形成高级Petri网理论体系。[1][2][3][4][5]高级Petri网可以处理数据、时间、形态等约束条件，能广泛应用于各种领域。

谓词Petri网系统的提出简化了Petri网；模糊Petri网理论中则融合了Petri网与模糊数学；随机Petri网通过随机过程工具可以解决包含随机过程的Petri网问题。

二、Petri网理论基础

Petri网是一种图形化建模工具，有坚实的数学理论支撑，成熟的图形分析技术，强大的仿真工具。Petri网基于过程，可分析复杂系统，表达能力丰富，语义语法精确，数学过程严谨，对于随机系统可以很好地解析。

Petri网可模拟实际系统，分析实际系统的性能和效果，具有网系统的一些性质，即动态性质。可达性、有界性、安全性、活性、可逆性等为Petri网的动态性质。

（一）可达性

作为Petri网最基本的行为特征，由可达性定义可以推导Petri网其余性质。可达性指出，对于一个给定的Petri 网，由初始状态可以到达哪些状态，这种到达可以是通过激发一系列的迁移实现的。