基于Petri网的航天器故障诊断计算环境建模与仿真研究

本文档深入探讨了"人工智能-机器学习-故障诊断计算环境的建模与仿真研究"这一主题，主要关注于航天器故障诊断系统的复杂动态特性。为了实现高效、可靠的故障诊断功能，论文构建了一个基于局域网（LAN）的分布式计算环境，这种环境对系统性能有着高可靠性和处理大规模数据的能力要求。在面对突发情况时，确保其能够应对海量数据和保持稳定性至关重要。 作者强调，为了验证和优化这种计算环境，计算机模拟技术被证明是一种强大的工具。通过模型构建和仿真，研究者可以对系统的规划、设计以及性能进行全面评估。在这个过程中，论文着重讨论了Petri网在故障诊断计算环境建模中的应用。Petri网作为一种过程分析工具，它能够从进程的角度来审视问题，能够表达数据的分布、并发以及异步事件处理，这在航天、航空、国防科技等领域具有广泛的应用价值。 在建模方面，可能涉及将航天器的运行状态、传感器数据和故障检测算法整合进Petri网结构，形成一个能够反映实际工作流程的动态模型。仿真部分则可能包括了对不同故障场景的模拟，通过观察模型在这些场景下的行为，评估其诊断准确性和响应时间，从而优化环境设计。 此外，机器学习技术也可能在故障预测和自适应策略制定中发挥作用，通过对历史数据的学习和模式识别，提高计算环境的智能化水平。整个研究不仅关注理论构建，还重视实际应用的可操作性和有效性，为提升航天器故障诊断系统的性能提供了一种创新的方法论。 本文献深入剖析了计算环境建模与仿真在人工智能和机器学习框架下的故障诊断中的关键作用，展示了Petri网如何作为核心工具，以及如何结合机器学习技术进行复杂系统优化。通过这种方式，研究人员能够更好地理解和改进故障诊断系统的实时性和准确性，从而保障航天器的安全运行。