面向复杂制造过程质量的模糊Petri网预测及诊断方法研究

在复杂制造过程中，存在质量异常预测及诊断能力弱、智能化程度低、效率低等问题。如何针对制造过程质量问题特点采用合适的预测与诊断方法，满足日益提高的过程自动化水平的要求，是该领域研究人员面临重要的亟待解决的问题。 由于模糊Petri网是模糊集理论与Petri网理论有机结合的一种网络理论，其突出优势在于知识表示、推理和处理模糊信息的能力; 目前，尽管模糊Petri网已有成功的应用案例，但仍存在某些不足，需不断地改进与完善。因此，对模糊Petri网理论方法的研究，有利于提高其知识表示能力、模糊动态推理能力、推理结果可靠性与准确性等，对模糊Petri网理论的广泛应用具有推动作用。 本文以制造过程质量问题的预测与诊断为研究和应用背景，对模糊Petri网预测与诊断方法的研究为主线，以研发的系统为辅助分析工具，重点从方法的层面上对模糊Petri网理论进行了研究和探讨。旨在进一步完善模糊Petri网相关理论，并应用于制造过程质量问题的解决，提高过程的质量监控能力、事故预防能力、缩短故障原因查找周期、提高定位准确性及可靠性奠定方法基础。 针对制造过程质量预测与诊断问题特点，在广泛阅读相关文献并深入探索的基础上，对模糊Petri网理论方法进行了较深入的研究和探讨，重点解决了以下问题： 1）模糊Petri网自动建模方法：对模糊Petri网理论研究的基础和前提是建立模糊Petri网模型。为解决当前模糊Petri网建模效率低、工作量大、易出错等问题，本文提出了模糊Petri网的自动建模方法。该方法的提出，易于保证知识库与模型库更新的同步和一致，提高了建模效率，避免了建模的人为失误。 2) 模糊Petri网参数确定：模型建立后，为实现可靠有效地推理，需进行相关参数的确定。提出了确定模糊Petri网的初始库所token的方法。通过模糊统计的方法来获得模糊token，减少确定token时的主观臆断性和不一致性，为物理量与模糊token的实时转换提供了技术支持。由于构建符合客观实际的、连续的隶属函数是确定模糊token的前提条件，本文提出采用最小二乘拟合来构造模糊隶属函数方法。该方法简单，拟合能力强，人工干预少。由于变迁阈值影响推理的正确性及可靠性，这里对阈值设定进行了初步探讨。阈值设定越高，预测及诊断的漏报率越高；反之，误报率越高。给出了阈值设定的总代价计算式，阈值选择的目标是使总代价最小。 在建立了模糊Petri网模型、确定了相关参数后，便可对异常事件进行预测及诊断推理。 3）模糊Petri网预测方法：对预测模式进行了分类与定义，便于对不同模式下进行预测分析。提出了改进的FPN四种基本推理模型，通过禁止弧的引入，避免了激发过的变迁反复被激发，减少不必要的计算，实现了推理与模型结构的一致性。从而提高了推理效率和基于规则系统的响应能力。 4）模糊Petri网诊断方法：给出了一种模糊Petri网诊断推理方法。该方法充分利用模糊Petri网自身的结构与数学特性这一突出优势，实现了并行推理。以矢量计算方式获得中间库所能力，取代了常规的搜索方式，提高了推理效率。通过引入人机交互的处理策略，减少了模糊Petri网的复杂性及规模。指出在实践中，推理方法的效率、成本及实际的应用效果， 在重要性方面，要远大于方法自身的运算效率。 5）模糊着色Petri网推理方法：在建模复杂大型系统时，为解决模糊Petri网存在模型空间过大，模型数据结构松散等问题，提出了FCPN并行推理方法及FPR与FCPN模型转换算法。提出的FCPN与现有方法的主要区别在以下方面：首先，算法实现变迁的单次激发，避免推理激发变迁的重复计算。其次，某个使能变迁前集库所中token在该变迁激发后并不移除，符合实际推理情况。此外，通过输入/输出关联矩阵计算迭代，实现了并行推理。 最后，以一典型制造过程—埋弧自动焊接过程质量问题的预测和诊断为例，来说明模糊Petri网方法的实际应用。通过系统的实现，验证了相应方法是可行的。通过模糊Petri网的预测及诊断推理，便于实现质量异常的分析、预警、处理、过程控制及数字化管理，为生产策略的调整、纠正措施的采取提供了决策依据，加快了系统响应速度。 本文研究工作重点围绕模糊Petri网理论方法展开，虽以制造过程质量问题的预测与诊断为研究和应用背景，但并不局限于该领域，是属于具有一般性的共性方法。因此，所开展的方法研究工作具有良好的科研价值和广泛的应用前景。