基于Petri网的复杂行车故障分析方法研究

鉴于铁路大型客运站行车安全的重要性和复杂性,从人员、设备、环境的角度出发,建立系统的事故树,然后再将其转换为Petri网模型.提出了利用Petri网的关联矩阵求解系统最小割集的方法,并计算顶上事件的发生概率以及基本事件的临界重要度系数.以某车站发生列车冒进信号事故为例,建立了事故系统的Petri网模型,并对模型进行了定性和定量的分析.研究结果表明：Petri网能够更加清晰和准确地描述客运站行车事故过程,计算得到的结果反映了客运站目前的行车状况.     

基于BP算法的模糊Petri网鱼雷故障诊断方法

模糊Petri网是故障诊断系统建模与分析的一种重要工具,但存在自学习困难的特点.该文将具有强大自学习能力和容错能力的神经网络与模糊Petri网相结合,并根据实际工程应用情况,提出最大路径法对模糊Petri网分层,避免了虚变迁和虚库所加入带来的模糊Petri网故障诊断模型复杂化问题,然后运用神经网络中的BP算法对模型参数进行学习,使模型具有了自学习和泛化能力.将其应用到某型鱼雷电子系统的故障诊断系统中,结果表明,该方法能够有效地提高模型故障诊断能力.     

生产技术准备过程的时间Petri网模型及其推理方法研究

从Petri选择网模型的概念入手,分析了时间Petri网(TPN)模型的特点,研究了时间Petri网中顺序模型、并行模型、模型和循环模型等的推理方法.应用该方法建立了生产技术准备过程的时间Petri网模型,得出了基于时间Petri网的工作流模型复合线性推理方法,并采用一个具体的实例说明该方法的应用.     

生产技术准备过程的时间Petri网模型及其推理方法研究

从Petri选择网模型的概念入手,分析了时间Petri网（TPN）模型的特点,研究了时间Petri网中顺序模型、并行模型、模型和循环模型等的推理方法.应用该方法建立了生产技术准备过程的时间Petri网模型,得出了基于时间Petri网的工作流模型复合线性推理方法,并采用一个具体的实例说明该方法的应用.     

Petri网模型的程序仿真

提出了Windows平台上Petri网模型的程序仿真方法--用Windows操作系统中的线程和线程同步对象实现Petri网模型的两个基本元素(状态和变迁)的算法,并用一个模型来验证该仿真方法的正确性.仿真结果表明,算法正确,方法可行.     

基于Petri网的网络最小费用最大流算法

将Petri网方法应用于求解网络的最小费用最大流问题,提出费用Petri网的定义,设计费用Petri网的变迁使能规则并提出求解最小费用最大流问题的Petri网算法.与以往的算法不同,该算法通过对库所进行标号寻找变迁的触发序列,并在该序列上增流.最后举例说明算法的应用.     

一种工作流管理系统的模型化简方法

针对大规模复杂工作流管理系统的性能分析问题,将一个基于随机Petri网的模型化简算法应用于实际的工作流管理系统,即首先将工作流管理联盟定义的工作流模型映射为随机工作流网,在随机工作流网的4种基本模型的基础上.利用PH分布对简化之后的模型进行性能分析.通过供应链系统模型的化简与实际情况的比较,验证了本方法能够对大规模复杂随机工作流网的模型进行化简,降低了计算复杂度,同时也为工作流管理系统的性能分析提供了有效的方法.     

基于模糊Petri网的摊铺机液压调平系统故障诊断

以SP120摊铺机的液压调平系统作为研究对象,分析该系统的故障形式及其原因,提出基于模糊Petri网的摊铺机液压调平系统的故障诊断方法,用模糊Petri网表示液压调平系统故障诊断知识,建立模糊Petri网故障诊断推理模型,并利用基于图形搜索的模糊Petri网推理算法对其进行故障的推理和诊断,验证该算法的可行性,该方法应用于诊断工程机械液压系统故障是准确有效的。     

基于Petri网的Internet拥塞控制慢启动改进算法

针对Internet拥塞控制策略的慢启动过程中不同RTT的TCP流间在竞争带宽时的不公平性及慢启动后期拥塞窗口增长速度过快两个问题,建立基于Petri网的慢启动算法模型.通过对该模型的分析,发现导致这两个问题的原因是拥塞窗口的增长与RTT的大小成负指数增长关系,由此提出一种改进算法,在慢启动后期将拥塞窗口的增长与RTT的大小改为成正比关系,并用NS2仿真器进行仿真实验,结果表明改进算法有效解决了这两个问题.     

运输网络最大流的Petri网图仿真算法

现代化的综合交通体系和智能交通系统要求必须首先解决运输需求分析和运输网络分析的技术问题。Petri网理论可以被引进到运输网络理论中 ,用来解决最基本也是应用最广泛的最大流问题。首先介绍了 Petri网与有向网络的 Petri网模型 ;然后 ,给出有向网络最大流的求最短路法 ;在此基础上 ,采用 Petri网论法和计算机图形仿真法相结合的方法 ,求解运输网络最大流。即用Petri网图仿真器把无向运输网络转化为有向运输网络 ,然后求有向运输网络 G的对偶网络 DG,再用 Petri网图仿真器将对偶网络 DG转换成 Petri图模型 ,并自动求得 DG最短路 (原网络 G的最小割容量 ) ,即运输网络最大流。该方法比现有方法更方便 ,速度更快 ,而且形象、直观 ,是更实用的方法和手段     

A FUZZY REASONING PETRI NET MODEL AND ITS REASONING ALGORITHM

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＰｅｔｒｉｎｅｔ（ＰＮ）ｉｓａｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｕｓｉｎｇｎｅｔｇｒａｐｈｓ．Ｕｓｕａｌｌｙ,Ｐｅｔｒｉｎｅｔｉｓｕｓｅｄｔｏｍｏｄｅｌａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｉｓｃｒｅｔｅｅｖｅｎｔｓｙｓｔｅｍｓ（ＤＥＳ）,ｓｕｃｈａｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ,ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｓｏｏｎ．Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ,ｓｏｍｅｗｏｒｋ［１,２］ｉｓｂａｓｅｄｏｎａｃｏｍ－ｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＰｅｔｒｉｎｅｔｓａｎｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ…     

城市主干道路段机动车与机动车之间事故的Bow-tie模型

针对城市主干道路段上交通事故的成因、后果及主被动安全控制措施开展研究工作，基于多事件链原理并应用三角模糊数法，建立了城市主干道路段机动车与机动车之间事故的Bow-tie模型.基于Bow-tie模型中的故障树，确定出了主干道路段机动车之间事故的3条主要事故成因链，即追尾事故成因链、侧面碰撞事故成因链和刮擦事故成因链.Bow-tie模型中的事件树表明，驾驶员能够正确使用安全带但道路上无缓冲防撞设施且辖区内无紧急救援系统的事件链发生概率最高，达59.68%；驾驶员没有使用安全带且道路上无缓冲防撞设施时，事故发生后的事故严重程度都较高.针对3条事故成因链及2条事件链，给出了预防事故发生的防控措施和事故发生后可降低其严重程度的减缓控制措施.     

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交通事故预测对于提高交通安全管理水平具有重要意义,通过对传统交通事故预测方法的对比分析,提出了基于模糊逻辑的城市道路交通事故预测模型,并结合哈尔滨市133条主次干道的交通及交通事故数据对模型进行了训练及检验,最终确定了含有41条有效模糊控制规则的模糊逻辑预测模型。模型检验结果表明,应用模糊逻辑预测模型预测得到的事故数与实际事故数之间有很好的对应关系。因此,采用模糊逻辑理论进行道路交通事故预测具有一定的可行性。此外,依据模糊逻辑事故预测模型提出了安全改进因子的概念,可据此查明高风险道路上的突出事故影响因素,从而为改善交通安全提供合理建议。     

Research of legal affair simulation based on Petri net

Legal affair simulation is on the basis of information technology, and can simulate legal scene. College students do legal experiments with virtual reality scene. This helps to train college students. Petri net has not only strict math definition to analyze the dynamic behavior of models, but also intuitive graphic expression. Petri net is used to model for legal process. Reduction rules of Petri net are used to analyze the correctness of the system. At last Java Business Process Management (JBPM) technology is used to realize legal affair simulation models, models are transformed into flow charts. Simulation software deduces processes of legal affair. Many college students have improved their ability with the software, the fact proves that the method is effective.     

平面交叉口事故预测及突出事故形态鉴别

应用神经网络技术建立了基于三层感知机的平面交叉口事故预测模型,该模型的特点是可预测出具体事故形态的事故数.模型检验结果表明,预测精度达到了89%.在得到分事故形态的事故数预测结果后,基于"突出性"原理建立了一种鉴别事故多发形态的方法.     

基于模糊神经网络的交通事故微观预测方法研究

道路交通事故微观预测包括对路段和交叉口事故指标的预测．本文总结现有预测方法的优劣性,探讨现有预测方法的改善方向,提出了基于模糊神经网络的交通事故微观预测方法,分析了网络结构和学习算法。以石河子市交通事故调查数据进行实例分析,选择路段事故影响因素作为输入变量,通过Matlab编程实现模糊神经网络的算法,并与负二项回归模型...     

磁悬浮列车跨系统运行Petri网模型

根据磁悬浮列车跨系统运行需求,研究了其运行控制系统的总体框架,明确了需要增加的功能子系统。基于系统理论,采用Petri网对系统关键属性、列车运行过程及各子系统的功能进行了层次化的建模。最高层模型描述系统整体关键属性,低层模型描述列车运行过程及可靠性。此模型可用来定量分析磁悬浮列车系统层面上跨系统运行时,失败率与各子系统部件可靠性之间的关系。如每年磁悬浮列车跨系统运行失败次数不超过1次,则连接相邻列控系统的2个通信网,其失效率都需低于10-6次.h-1。当列车跨系统运行触发时间分别为0.2、2.0min,步进时间分别为4、16min时,则跨线运行失败率分别为1.95×10-5、1.65×10-5次.h-1。仿真结果表明:列车跨系统失败率随a网和b网可靠性的提高而降低,同时随着跨系统触发时间和步进时间的增加而降低。层次化建模分析方法可以根据系统层面的关键属性要求,定量确定各子系统部件的可靠性需求。     

基于Petri网的模块化生产系统建模

针对模块化生产系统是一种结构组成多样,事件触发频繁,控制对象多,控制信息量大,系统结构复杂的典型的离散型动态系统,基于Petri网对模块化生产系统总体工艺路线进行建模,验证了所设计的总体工艺路线的可行性.同时提出了一种直接利用Petri网编写PLC程序的方法.     

基于事故综合强度的公交事故严重程度分析

为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素，本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法，并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先，针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法，引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度，并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次，选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征这 4 方面的 17 个因素作为自变量，分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量，运用有序Logit模型分析公交车事故严重程度，同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度，以佛山市2021年156起公交车事故数据为例进行分析。结果表明，基于事故综合强度+K-means分类法的有序Logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率，增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%；白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率，减少的概率分别为22.31%和12.34%。