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基于通信的列车控制系统是我国铁路信号技术发展的一个重要方向，本文在分析了基于通信的列车控制系统结构的基础上，采用有色Petri网方法对该系统进行建模仿真研究.有色Petri网是一种以图形形式描述系统结构、功能的建模分析方法，特别适合大型异步并发系统的建模与仿真.为了使模型简洁清楚，提出了分整体层、处理层和功能层三部分建立相应的系统有色Petri网图的分析方法，并用CPN /Tools工具软件来实现.通过建立一个墓于通信的列车控制系统的有色Petri网模型，为最终开发出该系统的软件仿真平台莫定了良好的基拙.     

基于Petri网的仓储物流系统建模与仿真

Petri网作为一种离散事件动态系统的建模和分析方法，提供了在逻辑时序下研究系统特性和性能的有效手段，并有图形方法的直观性和逻辑方法的概括性．运用Petri网对一个简化了的仓库物流系统进行建模，运用基于Petri网的仿真软件对其仓储系统进行了仿真，并简单地分析了仿真的运行结果，由此提出了一种物流系统实际运作的仿真方法．     

基于虚拟现实的港口集装箱码头装卸系统仿真建模技术

以港口集装箱码头装卸系统为对象,对基于虚拟现实下的该系统仿真建模有关关键技术进行研究。针对港口集装箱码头装卸系统的离散性、随机性,采用面向对象和Petri网相结合的方法对系统进行复合建模,同时对系统进行了三维场景建模,并经系统复合模型实时驱动三维场景的动态显示,最终实现基于离散随机事件的港口集装箱码头装卸系统实时可视化、参数化仿真。将Petri网和面向对象两种建模方法结合起来用于现代港口物流系统的建模,即保持了面向对象建模中的优势,又很好地表达了系统事件之间的逻辑关系,同时又能利用Petri网模型中的数学分析方法对系统模型进行验证,与单纯使用其中一种建模方法相比有了很大改进,文中选用的可在微机上运行的虚拟现实仿真建模软件MultiGen较好地解决了复杂场景的实时生成问题。     

故障Petri网在机械系统剩余寿命预测中的应用研究

机械故障伴随着故障信息由底层向高层动态的传播，在分析故障传播特性基础上，定义了故障Petri网(FPN)，通过引入过程库所，建立了机械系统故障信息传播模式的故障Petri网描述，提高了Petri网在机械故障领域中的时域建模能力，举例说明了如何利用FPN预测机械系统的剩余寿命。     

UML状态图映射为Petri网模型的方法研究

UML广泛应用于软件建模,然而UML是半形式化的,这使得很难对其进行严格的语义分析和正确性验证。状态图作为UML动态描述机制的重要组成部分,同样存在这样的问题。Petri网作为一种图形化建模工具,具有严格的形式化语法语义,而且有很多成熟的分析方法。本文提出了将UML状态图映射为Petri网模型的方法,并结合实例对映射后的模型进行分析,验证了模型的一系列正确性。     

基于Petri网的测试用例生成研究进展

在软件测试中,测试用例生成是其关键环节,也对实现软件测试的自动化有着重要影响。基于Petri网的测试用例生成方法是通过对被测试对象进行建模,由模型产生测试序列,进而生成测试用例。分析了目前基于Petri网生成测试用例的研究现状并指出了在存在的问题。     

基于混杂CPN模型的交叉口交通系统仿真

提出了一种混杂着色Petri网建模实例,通过着色对交通系统对象分类,引入赋时机制增强了实时性能,通过首创的内外两层Petri网连接路口交通的离散和连续事件.最后在该CPN模型的基础上,给出了一种优化路口实时信号控制的策略.     

改进的LR（1）分析表及其构造算法

提出一个改进的不含GOTO表的LR(1)分析表及其构造算法,基于它的LR(1)语法分析过程不需后入先出栈的辅助。     

基于EHPN的A-SMGCS机场滑行道运行控制建模

针对先进机场场面引导与控制系统(A-SMGCS)中滑行道运行控制建模,提出一种基于扩展层次Petri网(EHPN)的建模方法。将滑行道分为交叉口和直线段模块,然后对模块内部的航空器行为进行封装,形成基于扩展Petri网的过程层通用模块,并进一步采用同步合成技术建立过程层模型。利用面向Agent的着色赋时Petri网建立决策层通用模块,同时将场面运行控制知识与模块的库所和变迁集成,增强模型的智能决策能力。采用某机场12h滑行道运行数据进行了仿真试验。研究结果表明:基于EHPN模型的仿真,其直线段和交叉口冲突次数分别为6次和11次,滑行道系统总延误为346s,与SIMMOD仿真模型效果相近,因此,该建模方法有效。     

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.