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一种基于离散事件系统的无损事件压缩方法: 本发明涉及一种基于离散事件系统的无损事件压缩方法，包括给定离散事件系统及其产生的源事件序列得到最小可恢复的压缩事件序列；给定第一压缩协议：保留源事件序列中的最后k个事件；给定第二压缩协议：对于任何循环子事件序列，至少保留...; 曹林

模糊离散事件系统的主动不透明性: 2025年; 近年来,由于不透明性在信息物理融合系统的信息安全领域取得了许多成功应用,离散事件系统的不透明性研究引起了国内外学者的广泛关注。本文以模糊自动机为模型,研究如何强化模糊离散事件系统当前状态不透明性的问题。先对模糊系统的主动不透明性概念进行了形式化。针对不具有当前状态不透明性的模糊系统,引入一个主动控制策略,提出了一种主动不透明性方法。通过构造模糊秘密状态的可控度验证器,为每一个秘密状态找到一个可控事件串,使系统可沿着可控事件串进入秘密状态而不被入侵者发现,从而达到强化模糊系统不透明性目的。在可控度验证器的基础上,得到了一个关于模糊系统主动不透明性的充分必要条件,并由此提出了一个相应的验证算法。; 连远豪刘富春; 关键词：模糊离散事件系统

基于随机离散事件系统主动不透明性的位置信息隐匿方法: 本发明提供一种基于随机离散事件系统主动不透明性的位置信息隐匿方法，包括：将位置信息隐匿系统建模为一个随机离散事件系统，并根据建模的数学模型构建k步主动不透明验证器V<SUB>G</SUB>，进一步构造马尔科夫链M，计算每...; 刘富春刘伟奇

一种离散事件系统的系统安全实时验证方法和系统: 本发明公开了一种离散事件系统的系统安全实时验证方法和系统，根据离散事件系统信息建立离散事件系统的Time Labled Petri Nets模型，离散事件系统信息包括事件、标签和时间信息；对离散事件系统的Time Lab...; 何舟袁嘉星古婵

一种基于λ-free Petri网的离散事件系统故障诊断研究方法: 本发明属于离散事件系统故障诊断技术领域，具体涉及一种基于λ‑free Petri网的离散事件系统故障诊断研究方法，所述研究方法包括以下步骤：S1：针对离散事件系统构建标签λ‑free Petri网模型；S2：判断是否可以...; 冉宁满育冰张少康付磊周振孟爱文李泽

面向数字孪生的柔性离散事件系统建模与仿真平台设计: 2024年; 针对当前仿真平台难以在具有较高柔性的系统中建立数字孪生模型的问题,提出了面向数字孪生的柔性离散事件系统建模与仿真平台设计方法。该方法首先进行需求层次分析,建立平台设计逻辑模型指导设计,并基于该逻辑模型提出了平台在仿真引擎、柔性孪生模型建模、可视化3个方面的详细设计方法,建立平台总体架构。为实现平台与数字孪生相结合,提出了基于物理实体状态的事件推进机制和面向优化算法的仿真步进迭代机制的数据交互机制。最后,基于该设计方法开发了原型平台NextING,并与商业仿真软件Plant Simulation进行对比测试,通过一个装配流水线实例以及一个移动机器人存取系统实例验证了该方法的有效性。; 付卓睿赵宁竹益; 关键词：离散事件仿真仿真平台设计

随机与网络化离散事件系统的故障诊断方法研究: 信息物理系统通常由大量子组件构成,并按照特定规则进行信息传输和交换,这增加了系统发生故障的风险。故障是一种改变系统预期行为的事件,它会使系统性能和产量降低,甚至引发灾难性后果。过去几十年来,许多学者和工程人员在离散事件系...; 何家汉; 关键词：鲁棒故障诊断飞机系统

离散事件系统最优监督控制: 制造系统、轨道交通系统、电力系统、通信网络等是国家经济和社会发展的关键基础设施,对国家的综合实力和经济有着重要影响。这些计算机集成的人造系统的运行规律和控制机制属于离散事件系统范畴。通过对它们中的离散事件行为进行建模和分...; 胡瑜洪; 关键词：离散事件系统调度优化自动制造系统轨道交通系统

基于Petri网的动态可重构离散事件系统重构方案设计: 2024年; 动态可重构离散事件系统(DRDES)是一种能够在运行过程中改变结构或参数的特殊离散事件系统(DES)。已知重构起始与目标状态,DRDES的一次完整系统级重构过程可以由一串包含一系列普通事件与重构事件的事件序列描述。不恰当的重构方案可能导致系统死锁甚至造成严重后果。因此,聚焦DRDES中的增加型重构事件类型,基于Petri网描述DRDES的动态行为,以有向弧为重构最小执行单元,形式化定义了DRDES最小执行成本重构方案设计问题,并提出了相应的重构方案自动求解算法。最后,将该方法应用于一个可重构制造系统的重构方案设计中,实验结果证明了本工作的有效性。; 张佳峰李志翔张铎译李志武; 关键词：动态可重构系统离散事件系统 PETRI网

基于强化学习的离散事件系统最优定向监控: 2024年; 对于多个可控事件(控制指令)允许同时执行的情形,离散事件系统的监控器进行随机选择.然而,在实际应用中,如交通调度、机器人路径规划,可控事件的定向选择和数值优化是必须要考虑和解决的两个问题.对此,引入一种优化机制量化控制成本,将监督控制理论与强化学习结合,提出一种基于强化学习的离散事件系统最优定向监控器求解方法,使被控系统实现以下三个目标:(1)遵循安全性和活性控制规范;(2)每个状态下至多允许一个可控事件执行;(3)从初始状态到标记状态事件执行累计成本最小.首先,建立系统和控制规范的自动机模型,做同步积运算后可得到目标模型,通过定义的成本函数为目标模型中每个事件的执行赋予成本.其次,利用监督控制理论求解无阻塞且行为最大许可的监控器.最后,将监控器转化为马尔可夫决策过程,并利用Q学习算法求解出最优定向监控器.使用单向列车导轨控制案例和多轨道列车控制案例验证所提方法的有效性和正确性.仿真结果表明,所提出方法能够实现系统的无阻塞定向控制,并且使得定向监控器的数值成本最小.; 胡瑜洪王德光杨明王玺; 关键词：离散事件系统最优控制交通系统

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