面向切换系统的扩展混合计时 Petri 网及其半监督异常检测：建模与故障检测
系统与控制
2026-04-07 v1 机器学习
系统与控制
动力系统
元胞自动机与格子气
摘要
混合物理系统组合连续与离散动力学，可能同时受到故障影响。常规故障检测方法常将这些动力学分别处理，限制了其捕捉相互作用故障模式的能力。本文提出一种统一的混合动力学系统故障检测框架，通过集成扩展计时连续 Petri 网 (ETCPN) 模型与半监督异常检测实现。该方法扩展了现有Petr网形式主义，引入由标记决定的流函数，实现离散与连续动力学的内在耦合。基于该结构，设计了模式相关的混合观察器，其在任意切换下稳定性通过线性矩阵不等式 (LMI) 得到保证，LMI在离线求解后用于确定观察器增益。观察器生成的残差反映估计值与实际测量值之间的差异。这些残差经由半监督方法处理，包括单类支持向量机 (OC-SVM)、支持向量数据描述 (SVDD) 和椭圆包络 (EE)，这些方法仅使用正常数据进行训练，以避免对标记故障的依赖。该框架通过包含离散故障、连续故障和混合故障的仿真实验进行了验证。结果表明，检测精度高、收敛速度快，性能稳健，其中OC-SVM和SVDD在检测率和误报率之间提供了最佳的权衡。该框架在计算效率方面具有实时部署优势，主要复杂度集中在离线LMI设计阶段。
引用
@article{arxiv.2604.04051,
title = {Extended Hybrid Timed Petri Nets with Semi-Supervised Anomaly Detection for Switched Systems, Modelling and Fault Detection},
author = {Fatiha Hamdi and Abdelhafid Zeroual and Fouzi Harrou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.04051},
year = {2026}
}