一种基于模糊Petri网的垃圾焚烧炉故障风险评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模糊Petri网的垃圾焚烧炉故障风险评估方法，包括：对垃圾焚烧炉各子系统运行过程中可能存在的故障状态风险进行评估；评估各故障状态发生的条件事件和相对概率；构建模糊Petri网图模型；结合垃圾焚烧炉故障状态、故障状态可能性、条件事件、条件事件相对概率生成输入矩阵、输出矩阵、库所可信度向量、变迁置信度向量；将图模型转化为数学模型并迭代运算；最终得到垃圾焚烧炉关键故障发生的可能性。本发明专利技术克服了现有风险评估方法以定性分析为主的缺点，能够定量地获得各类故障的可能性，有效利用模糊Petri网的结构，考虑各个子系统间的并发故障，提高了故障诊断的可靠性。靠性。靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊Petri网的垃圾焚烧炉故障风险评估方法


[0001]本专利技术涉及垃圾焚烧故障风险评估领域，特别涉及一种基于模糊Petri网的垃圾焚烧炉故障风险评估方法

技术介绍

[0002]焚烧具有占地面积小、处理效率高、环保节能等优点，同时生活垃圾组分复杂、垃圾焚烧炉运行状况复杂，故障发生过程往往不可控，一旦发生故障，轻则停炉停产，重则发生的爆炸和火灾，从而会给人员、经济、环境带来的危害。故障风险评估的核心在于能利用前期运行和维护的安排，结合现有资源进行整合利用，实现对关键故障点的控制，防范故障与未然。
[0003]常见的评估方法有：安全检查表、事故树分析、预先危险性分析、事件树分析以及危险和可操作性研究、故障类型和影响分析、模糊综合评价法、指数评价法等。只有事故树和事件树分析可以描述简单并发引起事故的过程，而垃圾焚烧炉运行系统具有典型的随机性特征，垃圾焚烧炉又是一个涉及多装置共同运作的复杂系统，传统的故障风险评价方法很难实现精细的评估，Petri网的构成元素具有很强的描述并发事件的能力，通过表示系统变化发生的条件及变化发生前后的系统状态，描述系统中可能发生的各种活动状态，以及活动状态的变化与变化之间的相互关系，目前对垃圾焚烧炉进行故障评价的研究还较少。
[0004]现有技术中，如李明等在专利申请“基于模糊故障Petri网的动力系统故障处理方法”中使用模糊Petri网进行故障诊断，其将一个故障原因划分为完全独立的分系统，这种方法适用于柴油发动机和轴承等各个组成部分独立性较强的系统，但却不能适用于垃圾焚烧炉这样的非线性高并发的复杂系统。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对以上
技术介绍
提到的不足，提供了一种基于模糊Petri网的垃圾焚烧炉故障风险评估方法，利用了Petri的建模方法，同时由于垃圾焚烧炉故障关系的不确定性，采用模糊 Petri网来描述，可以很好地处理垃圾焚烧炉故障风险评估中复杂的相互关系，模型考虑了当前研究忽视的子系统间故障并发对系统运行的影响，可以进行非线性系统的风险评估，为垃圾焚烧炉的安全运行保驾护航。
[0006]为了实现本专利技术目的，本专利技术提供的一种基于模糊Petri网的垃圾焚烧炉故障风险评估方法，包括以下步骤：
[0007]S1：将垃圾焚烧炉划分为多个子系统，对每个子系统的可能发生的故障状态进行分析，并对每个子系统可能发生的故障状态进行分析，综合分析各个独立故障状态发生的可能性；
[0008]S2：分析垃圾焚烧炉独立子系统中故障状态之间的上下级关系，并得到故障发生的条件事件与动态关系，进一步构建各个子系统之间的并发故障状态关系，并评价对应故障发生条件事件的相对概率；
[0009]S3：针对垃圾焚烧炉故障风险的发展状态，基于模糊Petri网的理论，结合故障分析中的“与”“或”产生规则，生成垃圾焚烧炉故障风险评估模糊Petri网图模型；
[0010]S4：将所生成的模糊Petri网图模型转换为数学模型，故障发生的可能性对应库所的可信度，故障发生条件事件的相对概率对应变迁的置信度，进行迭代运算，收敛后即可得到垃圾焚烧炉各类故障状态的对应可能性。
[0011]进一步地，划分得到的子系统包括但不限于炉膛子系统、送风子系统和给水子系统。
[0012]进一步地，所述模糊因素采用模糊量词表征，所述模糊量词包括不真实、甚微真实、有点真实、有些真实、较为真实、相当真实、非常真实、极为真实和完全真实。
[0013]进一步地，所述故障发生的可能性、故障发生条件事件的相对概率的获取是通过专家系统分析将各类故障的模糊因素因素转变为数值。
[0014]进一步地，所述故障分析中的“与”“或”产生规则共对应四种情况，其中IF P1AND P2 THEN P3，这种结构表示如果两种故障同时发生才能激发变迁激发下一故障，类似于故障树中的与门；IF P1THEN P2 OR P3，一种故障发生后可能引发其他两种故障但发生哪种故障并不确定；IF P1OR P2 THEN P3，这种结构表示只要两个故障中有一个故障发生就可以导致继发故障，IF P1THEN P2 AND P3这个规则表示发生一个故障就会导致接下来两的故障同时发生。
[0015]进一步地，所述模糊Petri网结构由库所、变迁和流关系三部分组成。定义一个模糊Petri 网的八元组定义为：FPN＝(P，T，F，M，I，O，S，L，M)，涉及的概念包括如下几个方面：
[0016]P＝{p1，p2，p3，
…
，p
n
}，n>0，代表垃圾焚烧炉故障库所集，表示了可以估计的所有系统故障风险状态。
[0017]T＝{t1，t2，t3，
…
，t
m
}，m>0，代表有穷的故障变迁集，代表了可能发生的所有事件，且P∪T≠Φ；P∩T＝Φ
[0018]F代表垃圾焚烧炉故障引发关系，是P和T的有序偶数集，是连接故障库所与故障变迁以及故障变迁与故障库所之间有向关系的集合，且F＝(P
×
T)∪(T
×
P)。
[0019]I表示故障变迁T输入故障库所P的输入矩阵，当故障变迁T通过故障引发关系F输入故障库所P时，则该点值为1，无输入则为0。
[0020]O表示故障变迁T的输出故障库所P输出矩阵，当故障变迁T的通过故障引发关系F输出故障库所P矩阵点值为1，无输入则为0。
[0021]S是故障库所的可信度向量，对应故障风险状态发生的可能性
[0022]L是故障变迁的置信度向量，对应可能发生事件的相对概率。
[0023]M是标记，M0是系统的初始标记，可以用M＝{m1，m2，m3，
…
，m
i
}，i>0来描述系统中的托肯在不同状态的分布情况，表示故障状态是否被激活。
[0024]进一步地，所述数学模型包括生成输入矩阵I，输出矩阵O，库所可信度向量S，故障变迁置信度矩阵L。结合垃圾焚烧炉故障状态、故障状态可能性、条件事件、条件事件相对概率生成输入矩阵、输出矩阵、库所可信度向量、变迁置信度向量。
[0025]进一步地，所述推理算法为：
[0026][0027]式中为n维向量。S
k
中的元素s
i
是故障状态库所P
i
在第k次推理时的假置信度。首先令k＝0，利用S0求得S1，若S0≠S1那么令k＝k+1，依此类推，重复步骤，直到得到S
k
＝S
k+1
，计算结束。
[0028]算法之引入了两个运算符和下面解释这两个矩阵运算符的含义。：
[0029]式中A、B、C三个矩阵均为m
×
n的矩阵，那么c
ij
＝max(a
ij
,b
ij
)，i＝1，2，
…
， m，j＝1，2，
…
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊Petri网的垃圾焚烧炉故障风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将垃圾焚烧炉划分为多个子系统，对每个子系统的可能发生的故障状态进行分析，并对每个子系统可能发生的故障状态进行分析，综合分析各个独立故障状态发生的可能性；S2：分析垃圾焚烧炉独立子系统中故障状态之间的上下级关系，并得到故障发生的条件事件与动态关系，进一步构建各个子系统之间的并发故障状态关系，并评价对应故障发生条件事件的相对概率；S3：针对垃圾焚烧炉故障风险的发展状态，基于模糊Petri网的理论，结合故障分析中的“与”“或”产生规则，生成垃圾焚烧炉故障风险评估模糊Petri网图模型；S4：将所生成的模糊Petri网图模型转换为数学模型，故障发生的可能性对应库所的可信度，故障发生条件事件的相对概率对应变迁的置信度，进行迭代运算，收敛后即可得到垃圾焚烧炉各类故障状态的对应可能性。2.根据权利要求1所述的一种基于模糊Petri网的垃圾焚烧炉故障风险评估方法，其特征在于，划分得到的子系统包括但不限于炉膛子系统、送风子系统和给水子系统。3.根据权利要求1所述的一种基于模糊Petri网的垃圾焚烧炉故障风险评估方法，其特征在于，所述故障发生的可能性、故障发生条件事件的相对概率的获取是通过专家系统分析将各类故障的模糊因素转变为数值。4.根据权利要求3所述的一种基于模糊Petri网的垃圾焚烧炉故障风险评估方法，其特征在于，所述模糊因素采用模糊量词表征，所述模糊量词包括不真实、甚微真实、有点真实、有些真实、较为真实、相当真实、非常真实、极为真实和完全真实。5.根据权利要求1所述的一种基于模糊Petri网的垃圾焚烧炉故障风险评估方法，其特征在于，步骤S2中所述故障分析中的“与”“或”产生规则共对应四种情况，其中IF P
1 AND P2 THEN P3，这种结构表示如果两种故障同时发生才能激发变迁激发下一故障；IF P
1 THEN P2 OR P3，一种故障发生后可能引发其他两种故障但发生哪种故障并不确定；IF P
1 OR P2 THEN P3，这种结构表示只要两个故障中有一个故障发生就可以导致继发故障，IF P
1 THEN P2 AND P3这个规则表示发生一个故障就会导致接下来两的故障同时发生。6.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗小平，李景生，许静姝，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：