基于Petri网的离散事件系统故障预测方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61903119
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The objective of fault prognosis consists in predicting the occurrence of a fault based on the operating data of a system. It is an important technique for ensuring the safety of a system. However, most existing fault prognosis approaches of discrete event systems need to enumerate the entire state space, and thus their computational complexity is too high to apply in practice. Therefore, avoiding traversing the entire state space becomes an important scientific task that should be solved in fault prognosis of discrete event systems. To reduce the computational complexity, this project focuses on proposing practical fault prognosis approaches without enumerating the entire state space using Petri nets. The project will be performed in the following three steps: First, we simplify the state space using the structural properties of a given Petri net, which plays a key role in studying high-efficiency fault prognosis approaches. Next, we investigate fault prognosis in a centralized framework based on the simplified state space and propose prognosis approaches without enumerating the entire state space. Finally, we continue studying fault prognosis in a decentralized framework using the simplified state space. This project aims to develop more practical fault prognosis techniques with lower complexity, and to provide a theoretical support for real-life discrete event systems.
故障预测技术能够根据系统的运行数据对未来可能发生的故障进行预测,是保障系统安全运行的重要技术手段。然而,现有的离散事件系统故障预测方法几乎都需要遍历所有状态,导致计算复杂度较高,难以满足实际系统的需求。因此,避免遍历所有状态成为离散事件系统故障预测中迫切需要解决的重要科学问题。基于此,本项目以Petri网为数学工具,研究无需遍历所有状态的离散事件系统故障预测方法,从而降低计算复杂度,提高故障预测技术的实用性。本项目拟分三个阶段进行研究:首先,利用Petri网的结构化特性提出适用于故障预测的状态空间化简方法,为提出更高效的故障预测技术奠定基础;其次,在简化状态空间的基础上针对集中式系统提出故障预测方法,从而达到避免遍历所有状态的目的;最后,进一步基于简化的状态空间提出分布式系统故障预测方法。本项目旨在提出实用性更强的故障预测技术,为现实中离散事件系统故障预测提供理论方法。

结项摘要

离散事件系统(DES)故障预测是保障控制系统安全稳定运行的重要技术手段。本项目以Petri网为数学工具,提出了DES故障预测方法,重点解决了现有方法中存在的计算复杂度过高,难以满足实际需求等问题。在项目执行期间,按照计划的时间节点顺利开展研究工作,取得的主要进展包括:(1)提出基于Petri网的DES形式化建模方法;(2)利用模型的逻辑结构特征以及状态方程等方法,提出适用于DES故障预测的状态空间化简方法,有效降低了状态空间规模;(3)基于Petri网模型和简化的状态空间,针对集中式DES提出了故障预测方法;(4)针对分布式DES提出了故障预测方法。截至目前,本项目共发表学术论文10篇,其中SCI论文4篇(包括控制领域TOP期刊IEEE Transactions on Automatic Control发表2篇、Energy1篇),EI论文1篇,核心期刊论文5篇,申请发明专利3项(其中已授权2项),作为第一完成人获市级科技进步奖1项,培养7名硕士研究生。项目整体进展情况良好,按照研究任务预定计划有序进展,达到了预期研究目标,对相关科学问题的研究工作取得了较为满意的研究结论,并取得了较为丰富的研究成果。同时,在研究过程中还发现很多值得继续深入研究的新科学问题,部分研究工作已经开始展开。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
一种基于Petri网的无人机物流配送建模方法
  • DOI:
    10.19651/j.cnki.emt.2210317
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    电子测量技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冉宁;寇梦娇;郝真鸣;郝晋渊
  • 通讯作者:
    郝晋渊
一种离散事件系统边界可诊断性验证方法
  • DOI:
    10.19651/j.cnki.emt.2209378
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    电子测量技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冉宁;李婷婷;张照彦;郝晋渊
  • 通讯作者:
    郝晋渊
基于标签Petri网的自动制造系统初始资源配置优化
  • DOI:
    10.13382/j.jemi.b1902845
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    电子测量与仪器学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郝晋渊;孙丹丹;郝真鸣;陈凡;冉宁
  • 通讯作者:
    冉宁
基于Petri网的离散事件系统初始资源优化配置
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    河北大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郝真鸣;孙丹丹;郝晋渊;陈凡;葛卫华;李兵兵;冉宁
  • 通讯作者:
    冉宁
Prognosability analysis and enforcement of bounded labeled Petri nets
有界标记 Petri 网的预测分析和实施
  • DOI:
    10.1109/tac.2021.3118655
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Automatic Control
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Ning Ran;Jinyuan Hao;Carla Seatzu
  • 通讯作者:
    Carla Seatzu

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其他文献

顾客忠诚驱动因素整合模型的建立与比较——基于顾客餐厅选择的实证研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    华东经济管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冉宁;曹忠鹏
  • 通讯作者:
    曹忠鹏
流域面源污染负荷差异性及不确定性的尺度特性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王康;冉宁;张仁铎;林忠兵
  • 通讯作者:
    林忠兵
顾客忠诚驱动因素整合模型的建立与比较——基于顾客餐厅选择的实证研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    华东经济管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冉宁;曹忠鹏
  • 通讯作者:
    曹忠鹏
基于SWAT模型的流域河道硝酸盐δ~(15)N和δ~(18)O模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王康;冉宁;林忠兵;周祖昊
  • 通讯作者:
    周祖昊
流域面源污染负荷差异性及不确定性的尺度特性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王康;冉宁;张仁铎;林忠兵
  • 通讯作者:
    林忠兵

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

冉宁的其他基金

面向信息安全的离散事件系统多级用户权限分配方法研究
  • 批准号:
    62373132
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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