基于模糊Petri网的故事致因分析方法研究

摘要

Perti网作为一种高效的建模和分析工具近年来得到了快速的发展，但是Perti网作为一种纯理论工具，并不能适合所有领域的应用需求。所以，针对不同领域，很多学者提出了各种各样改进的Perti网理论，如近年来得到普遍应用的随机Perti网、着色Perti网、模糊Perti网等，模糊Perti网作为Pe仃i网的一个重要分支，也越来越多地引起了人们的兴趣，模糊Petri网由于更符合人类的思维和认知方式，在描述和分析许多物理系统乃至社会系统的并行和并发行为时具有广泛的意义，特别是应用在人类知识的表示和人工在这一方面，已有许多学者进行了研究。
　　本文在研究模糊Petri网正向和逆向推理算法时发现，逆向推理算法推理过程复杂、效率低下，若用数学基础实现推理，能使算法简单，易行而且效率高，于是定义了一种模糊Petri网模型—反向模糊Petri网，以此为基础提出了一种新的推理方法，此算法充分利用了Petri网的数学理论基础和描述并发系统的能力，解决了逆向推理繁琐且效率低的问题。在研究事故致因时，往往会给出初始状态值，此时常采用正向推理算法推理出结果，虽然正向推理算法简单、易行、高效，能体现系统的变化过程，也能得到系统的全部状态值。但是推理过程中无法显示每个初始状态如何影响下一个状态结果，也体现不了对结果的影响程度，在研究了加权模糊Petri网的性质和特点的基础上，提出带影响因子的加权模糊Petri网来分析命题之间的影响程度。最后经过案例验证，得出结论:本文所提出的模糊Petri网推理方法是可行的。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 事故致因分析方法研究现状

1．2．1 事故致因理论

1．2．2 事故树分析方法

1．2．3 层次分析法

1．2．4 模糊综合评价法

1．2．5 模糊Petri网的分析方法

1．4 研究的任务和创新点

1．3 论文的结构安排

第二章 Petri网和模糊Petri网

2．1 Petri网

2．1．1 Petri网的基本定义

2．1．2 Petri网的表示方法

2．1．3 Petri网的性质

2．2 模糊Petri网

2．3 模糊Petri网建模

2．3．1 基于产生式规则的模糊Petri网建模

2．3．2 基于模糊事故树的模糊Petri网建模

2．4 模糊Petri网的推理算法的研究

2．4．1 模糊Petri网正向推理算法

2．4．2 模糊Petri网的逆向推理算法

2．5 本章小结

第三章 基于反向模糊Pctri网的推理

3．1 模糊Petri网的逆向推理的不足

3．2 反向模糊Petri网的定义

3．3 反向模糊Petri网的模型框架

3．4 反向模糊Petri网的工作原理

3．5 反向模糊Petri网的模型推理算法

3．6 案例运用

3．6．1 罐区火灾多米诺效应致因Petri网模型

3．6．2 初始库所真度值和规则置信度的确定

3．6．3 基于RFPN网的案例计算

3．7 反向模糊Petri网推理算法合理性验证

3．8 本章小结

第四章 带影响因子的加权模糊Petri网推理

4．1 带影响因子的模糊Petri网基本概念

4．2 带影响因子的加权模糊Petri网的推理形式

4．3 带影响因子的加权模糊Petri网模型工作原理

4．4 带影响因子的加权模糊Petri网的模型推理算法

4．5 案例运用

4．6 带影响因子的加权模糊Petri网推理算法合理性验证

4．7 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

学位期间发表的论文

声明

致谢