基于TF-HBPN的復(fù)雜系統(tǒng)行為分析方法研究.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與技術(shù)的進(jìn)步，工業(yè)水平不斷提高，與人們生活息息相關(guān)的各個(gè)系統(tǒng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，系統(tǒng)建模的復(fù)雜性與難度也隨之增長(zhǎng)，對(duì)系統(tǒng)安全性與穩(wěn)定性的維護(hù)造成不利影響。對(duì)各領(lǐng)域的復(fù)雜系統(tǒng)建模與行為分析，Petri網(wǎng)因其具有良好的描述與分析離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)行為的特性被廣泛應(yīng)用，但在實(shí)際應(yīng)用中，建模分析時(shí)易出現(xiàn)組合爆炸現(xiàn)象。因此針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)建模分析時(shí)的狀態(tài)爆炸問題，本文結(jié)合分層Petri網(wǎng)和貝葉斯概率公式，在一般Petri網(wǎng)的基礎(chǔ)之上做出創(chuàng)新

2、性的研究。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出一種擴(kuò)展時(shí)間因素的分層貝葉斯 Petri網(wǎng)模型(Hierarchical Bayesian Petri Net With Time Factor, TF-HBPN)。該模型中定義四種映射規(guī)則：庫(kù)所映射，變遷映射，與關(guān)系映射，或關(guān)系映射，使建模過程中可進(jìn)行分層映射，各層模型之間的關(guān)系更加清晰明了。⑵基于TF-HBPN提出一種遞歸構(gòu)建模型算法，通過對(duì)觀測(cè)到的系統(tǒng)行為的因果關(guān)系進(jìn)行頂層TF-HB

3、PN模型的構(gòu)造，在頂層模型的基礎(chǔ)上運(yùn)用映射規(guī)則進(jìn)行各層模型的構(gòu)造，通過分層遞歸方法將復(fù)雜系統(tǒng)并發(fā)行為分析問題進(jìn)行分解，轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單的因果問題。⑶基于TF-HBPN提出一種遞歸溯因行為分析方法，該方法通過遞歸溯因推理來獲得時(shí)間的因果鏈，通過貝葉斯概率計(jì)算非觀測(cè)系統(tǒng)行為及其事件鏈的發(fā)生概率，最后將分析結(jié)果與正常動(dòng)作事件鏈進(jìn)行對(duì)比，分離出干擾信息。實(shí)例分析表明，該方法可對(duì)很多領(lǐng)域的復(fù)雜系統(tǒng)行為快速建模并進(jìn)行分析，在進(jìn)行分析系統(tǒng)行為和現(xiàn)象的溯因時(shí)