[发明专利]一种改进模糊Petri的电力通信现场故障诊断方法

摘要

本发明公开一种改进模糊Petri的电力通信现场故障诊断方法，包括：定义改进动态模糊Petri网算法；基于所述算法构建应用于电力通信现场故障诊断的动态模糊Petri网模型；将构建好的动态模糊Petri网模型应用于电力通信现场的故障诊断。本发明基于模糊Petri网理论，提出了一种动态电力通信网现场故障诊断方法，有效避免了模糊Petri网在故障诊断过程中由于人为主观因素造成的误差，提高了推理过程的准确性。

主权项

1.一种改进模糊Petri的电力通信现场故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、定义改进动态模糊Petri网算法，所述算法包括一个12元组SDFPN＝(U，V，I，O，K，Y，M，w，P，α，λ，L)，其中，(1)U＝(u1，u2，…，un)，n＞0为有限非空库所集合，表示通信现场故障集合；(2)V＝(v₁，v₂，…，v_m)，m＞0为有限非空变迁集合，表示通信现场故障的状态变化或行为动作，反映故障传输阶段的更替，且表示库所和变迁至少存在一个，且为两类不同的元素；(3)I：U×V为输入矩阵，表示从库所ui到变迁vj的一条有向弧，它是变迁vj的输入弧，而ui是变迁vj的输入库所，其中，i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m；(4)O：V×U为输出矩阵，表示从变迁vj到库所ui的一条有向弧，它是变迁vj的输出弧，而ui是变迁vj的输出库所，其中，i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m；(5)K＝(k1，k2，…，kn)，表示托肯着色的有限集合；(6)Y为颜色集合，对Y(u)为库所U所有可能的颜色集合，并以不同的颜色表示不同库所类型；Y(m)是库所U上所有可能的托肯颜色集合，并以不同的颜色表示不同的置信度等级；Y(v)是变迁V所有可能的颜色集合，并以变迁颜色是否变色表示点火是否发生；(7)M＝(m1，m2，…，mn)T为库所标志分布向量，mi表示其对应的库所ui的托肯数目和颜色，i＝1，2，…，n，托肯数目表示库所代表的局部状态实现情况，有托肯时表示故障发生，托肯的数目表示故障路径数目及故障严重程度大小，而不同的颜色表示不同的置信度等级，其中，M0为初始标识向量，表示系统初始状态；(8)w＝(w₁，w₂，…，w_n)^T为库所故障事件权值向量，反映输入库所u_k对变迁规则v影响程度，其中u_k∈U(v)且(9)P＝(p1，p2，…，pn)为库所事件模糊故障概率集合，pi表示库所ui代表的故障事件发生的概率大小；(10)α＝(α1，α2，…，αn)T为故障事件置信度向量，αi表示故障事件ui真实程度的置信度，具有一定的模糊性，αi∈[0，1]，i＝1，2，…，n，其初始值由α0表示，并根据历史数据和/或专家知识来取值；(11)λ＝(λ1，λ2，…，λm)为变迁规则阈值集合，λj表示变迁vj点火的阈值，λj∈[0，1]，i＝1，2，…，m；(12)L＝diag(l1，l2，…，lm)为变迁规则可信度矩阵，lj表示变迁规则vj的可信度，lj∈[0，1]，j＝1，2，…，m；步骤二、基于所述算法构建应用于电力通信现场故障诊断的动态模糊Petri网模型，包括：分析电力通信网络的拓扑结构，并依据故障的模糊规则获得故障事件的逻辑关系；通过库所着色规则的定义和依据托肯着色规则的故障事件置信度等级的设定，构建动态模糊Petri网模型；步骤三、将构建好的动态模糊Petri网模型应用于电力通信现场的故障诊断，进一步包括：①根据历史运行数据、专家经验知识和实际监测数据确定各输入库所的权值wk、变迁置信度lj、变迁阈值λj、初始库所的置信度α0和故障概率pi，利用置信度矩阵法，推理出各库所故障事件的置信度，用于故障的正反向智能推理；②基于各库所的置信度和模糊变迁规则，进行潜在使能变迁的判断，得到潜在使能变迁序列，用于正反向智能推理点火判断；③当系统无故障发生时，通过在线监测设备预测网络中可能出现的故障征兆，通过正向智能推理进行故障状态的评价，实现对系统故障严重程度的评价和传播途径的描述；④当系统发生故障时，确认已发生的故障现象，进行反向智能推理，追溯最可能发生的故障源，为通信设备的抢修提供指导依据。