改进Petri网故障诊断算法的信道故障诊断与处理

摘要:

为加强通信信道的安全性，及时发现信道出现的故障和异常情况，该研究基于Petri网络模型设计出信道故障诊断系统，并利用时间标签和颜色集对Petri网络模型进行改进，使其更加全面表示出系统信道的动态行为。设计出动态探测器，与诊断模型共同进行故障诊断，采用FPGA与ARM结合的硬件设计方式，并加入了低运算放大器降低系统中的噪声。采用特征生成卷积神经网络构建信道故障预测模型，利用对抗生成网络学习故障样本的真实分布，并生成新的样本数据进行模型的训练。实验结果显示该研究系统的故障检测时间最短，故障预测准确率最高为99.7%。

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