An Evaluation Framework for Comparative Analysis of Generalized Stochastic Petri Net Simulation Techniques

Availability of a common, shared benchmark to provide repeatable, quantifiable, and comparable results is an added value for any scientific community. International consortia provide benchmarks in a wide range of domains, being normally used by industry, vendors, and researchers for evaluating their software products. In this regard, a benchmark of untimed Petri net models was developed to be used in a yearly software competition driven by the Petri net community. However, to the best of our knowledge there is not a similar benchmark to evaluate solution techniques for Petri nets with timing extensions. In this paper, we propose an evaluation framework for the comparative analysis of generalized stochastic Petri nets (GSPNs) simulation techniques. Although we focus on simulation techniques, our framework provides a baseline for a comparative analysis of different GSPN solvers (e.g., simulators, numerical solvers, or other techniques). The evaluation framework encompasses a set of 50 GSPN models including test cases and case studies from the literature, and a set of evaluation guidelines for the comparative analysis. In order to show the applicability of the proposed framework, we carry out a comparative analysis of steady-state simulators implemented in three academic software tools, namely, GreatSPN, PeabraiN, and TimeNET. The results allow us to validate the trustfulness of these academic software tools, as well as to point out potential problems and algorithmic optimization opportunities

Colored Petri net modelling and evaluation of drone inspection methods for distribution networks

The UAV industry is developing rapidly and drones are increasingly used for monitoring industrial facilities. When designing such systems, operating companies have to find a system configuration of multiple drones that is near-optimal in terms of cost while achieving the required monitoring quality. Stochastic influences such as failures and maintenance have to be taken into account. Model-based systems engineering supplies tools and methods to solve such problems. This paper presents a method to model and evaluate such UAV systems with coloured Petri nets. It supports a modular view on typical setup elements and different types of UAVs and is based on UAV application standards. The model can be easily adapted to the most popular flight tasks and allows for estimating the monitoring frequency and determining the most appropriate grouping and configuration of UAVs, monitoring schemes, air time and maintenance periods. An important advantage is the ability to consider drone maintenance processes. Thus, the methodology will be useful in the conceptual design phase of UAVs, in monitoring planning, and in the selection of UAVs for specific monitoring tasks

Model-based dependability analysis : state-of-the-art, challenges and future outlook

Abstract: Over the past two decades, the study of model-based dependability analysis has gathered significant research interest. Different approaches have been developed to automate and address various limitations of classical dependability techniques to contend with the increasing complexity and challenges of modern safety-critical system. Two leading paradigms have emerged, one which constructs predictive system failure models from component failure models compositionally using the topology of the system. The other utilizes design models - typically state automata - to explore system behaviour through fault injection. This paper reviews a number of prominent techniques under these two paradigms, and provides an insight into their working mechanism, applicability, strengths and challenges, as well as recent developments within these fields. We also discuss the emerging trends on integrated approaches and advanced analysis capabilities. Lastly, we outline the future outlook for model-based dependability analysis

A Stochastic Petri Net Model for O&M Planning of Floating Offshore Wind Turbines

With increasing deployment of offshore wind farms further from shore and in deeper waters, the efficient and effective planning of operation and maintenance (O&M) activities has received considerable attention from wind energy developers and operators in recent years. The O&M planning of offshore wind farms is a complicated task, as it depends on many factors such as asset degradation rates, availability of resources required to perform maintenance tasks (e.g., transport vessels, service crew, spare parts, and special tools) as well as the uncertainties associated with weather and climate variability. A brief review of the literature shows that a lot of research has been conducted on optimizing the O&M schedules for fixed-bottom offshore wind turbines; however, the literature for O&M planning of floating wind farms is too limited. This paper presents a stochastic Petri network (SPN) model for O&M planning of floating offshore wind turbines (FOWTs) and their support structure components, including floating platform, moorings and anchoring system. The proposed model incorporates all interrelationships between different factors influencing O&M planning of FOWTs, including deterioration and renewal process of components within the system. Relevant data such as failure rate, mean-time-to-failure (MTTF), degradation rate, etc. are collected from the literature as well as wind energy industry databases, and then the model is tested on an NREL 5 MW reference wind turbine system mounted on an OC3-Hywind spar buoy floating platform. The results indicate that our proposed model can significantly contribute to the reduction of O&M costs in the floating offshore wind sector

Effiziente simulationsbasierte Optimierung farbiger stochastischer Petri-Netze

Modelle erleichtern das Verstehen und Verbesserung technischer Systeme. Dabei werden durch Abstraktion komplexer Systeme nur noch wesentliche Bestandteile von Design und Verhalten nachgebildet, das Modell ist damit deutlich leichter handhabbar und verständlicher als das reale System. Durch Anpassung des Modells bzw. seiner Konfiguration wird eine Optimierung des Systems erleichtert oder überhaupt erst ermöglicht. Optimierung eines Modells bedeutet dabei, aus der Menge aller Systemkonfigurationen diejenige(n) zu bestimmen, für die sich das Modell - und damit später auch das reale System - hinsichtlich bestimmter Bewertungskriterien bestmöglich verhält. Aufgrund zufälliger Einflussgrößen wird das Finden einer optimalen Systemkonfiguration auf konventionellem Wege unmöglich oder zumindest unrealistisch schwer. Hier setzt die indirekte Optimierung durch Simulation an. Ein großes Problem ist dabei der enorme Zeitbedarf von Simulationen. Thema der Arbeit ist die Frage, wie die Effizienz simulationsbasierter Optimierung durch Kombination bekannter und neuer Verfahren erhöht werden kann. Dafür wurde ein neues Verfahren der adaptiven Genauigkeitssteuerung mittels Multiphasen-Optimierung entwickelt. Für die Beantwortung der Frage wurde zunächst ein Analysewerkzeug erstellt, mit dem die verschiedenen Verfahren zur simulationsbasierten Optimierung untersucht werden können. Um auf bisherige Vorarbeiten und Veröffentlichungen am Fachgebiet aufzubauen, wurde für diese Arbeit das Simulationssystem TimeNET verwendet. Als formales Modell für komplexe, diskrete Systeme kommen farbige, stochastische Petri-Netze (Stochastic Colored Petri Nets) zum Einsatz. Typische Probleme simulationsbasierter Optimierung werden betrachtet. Es werden bekannte Verfahren verglichen und ein neues Verfahren vorgestellt, welches den Simulationszeitbedarf in Betracht zieht und damit auf die Anwendung für simulationsbasierte Optimierung zugeschnitten ist. Abschließend werden die Verfahren anhand von SCPN-Simulationen und Benchmarkfunktionen bewertet.Models facilitate the understanding and improvement of technical systems. By abstracting complex systems, only essential components of design and behavior are reproduced, making the model much easier to handle and more understandable than the real system. By adapting the model or its configuration, an optimization of the system is made easier or even possible. Optimization of a model means to determine from the set of all system configurations the one for which the model - and thus later also the real system - behaves best in terms of certain evaluation criteria. Due to random factors, finding an optimal system configuration by conventional means, e.g. through (Mixed Integer) Linear Programming often is impossible or at least unrealistic hard. This is where indirect optimization through simulation comes into play. A big challenge is the amount of time required by simulations. Topic of this thesis is increasing the efficiency of simulation-based optimization by combining well known and new methods. For this purpose, a new method of adaptive accuracy control using multi-phase optimization has been developed and integrated into a prototype software tool. To build on previous work and publications, the simulation system TimeNET was used for this work. Therefore (Stochastic Colored Petri Nets) are used as a formal model for complex, discrete systems. Typical problems of simulation-based optimization are considered. Known methods are compared and a new method is presented, which takes into account the required simulation time and thus is tailored to simulation-based optimization. Finally, the presented methods are evaluated using SCPN simulations and benchmark function

Matrizen- und zustandsraumreduzierende Verfahren zur Leistungsbewertung großer stochastischer Petrinetze

Viele qualitative und quantitative Analysemethoden von Petrinetzmodellen basieren auf der Berechnung aller Modellzustände. Für sehr große Modelle ist eine Berechnung wichtiger Eigenschaften aufgrund ihrer zu großen Zustandsräume oft unmöglich. Diese Restriktion ist als das Problem der Zustandsraumexplosion bekannt. Sehr große Zustandsräume ziehen darüber hinaus die Behandlung sehr großer Matrizen nach sich. Während der numerischen Analyse muß nach der Ermittlung aller Zustände eines Petrinetzmodells eine quadratische Matrix erstellt werden, deren Dimension von der Anzahl der ermittelten Zustände ist. Diese Arbeit untersucht matrizen- und zustandsraumreduzierende Verfahren zur Überwindung des Problems der Zustandsraumexplosion. Durch die in dieser Arbeit beschriebenen Verfahren sind deutlich größere Modelle als bisher analysierbar. Die Möglichkeiten und Grenzen dieser Verfahren werden untersucht und erläutert. Anhand von Beispielen werden die beschriebenen Verfahren zur Reduzierung von Matrizen und Zustandsräumen vorgestellt. Kern der Arbeit ist eine neue Aggregierungsmethode. Unter Aggregierung wird dabei der Prozeß verstanden, ein großes, komplexes Modell in ein kleineres, weniger komplexes Modell zu überführen. Bedingung einer geeigneten Aggregierung ist die Bewahrung wichtiger Eigenschaften des Originalmodells. Zu diesen Eigenschaften gehören wichtige strukturelle Merkmale eines Modells. In dieser Arbeit werden solche strukturellen Merkmale erläutert und Verfahren vorgestellt, die deren effiziente Ermittlung ermöglichen. Es wird gezeigt, daß die in dieser Arbeit präsentierte Aggregierungsmethode die für die numerische Analyse wichtigen strukturellen Eigenschaften bewahrt. Eine Bewahrung zeitbehafteter Eigenschaften von Modellen bei deren Aggregierung wurde in bisherigen Untersuchungen kaum beachtet. In dieser Arbeit wird ein Graphen basiertes Verfahren vorgestellt, mit welchem häufig auftretende Strukturen in stochastischen Petrinetzen zu einer zeitbehafteten Transition mit einer markierungsabhängigen Schaltzeit aggregiert werden. Die dadurch erzeugten aggregierten Modelle mit einem deutlich reduzierten Zustandsraum weisen für wichtige Leistungsmaße ein ähnliches, in manchen Fällen gar gleiches Verhalten auf, wie das Originalmodell. Andere bekannte Verfahren zur Angleichung des Zeitverhaltens des aggregierten Modells an das Originalmodell basieren dagegen auf aufwendigen iterativen numerischen Analysen. Durch die Vermeidung eines solchen Iterationsverfahrens läßt sich die in dieser Arbeit vorgestellte Aggregierungsmethode in bekannte approximative Analyseverfahren integrieren. Die Anwendung einer solchen Integration wird demonstriert. Abschließend wird anhand einer Reihe von Beispielen die Praktikabilität der hier vorgeschlagenen Aggregierungsmethode experimentell untersucht

Cyclic gate recurrent neural networks for time series data with missing values

Gated Recurrent Neural Networks (RNNs) such as LSTM and GRU have been highly effective in handling sequential time series data in recent years. Although Gated RNNs have an inherent ability to learn complex temporal dynamics, there is potential for further enhancement by enabling these deep learning networks to directly use time information to recognise time-dependent patterns in data and identify important segments of time. Synonymous with time series data in real-world applications are missing values, which often reduce a model’s ability to perform predictive tasks. Historically, missing values have been handled by simple or complex imputation techniques as well as machine learning models, which manage the missing values in the prediction layers. However, these methods do not attempt to identify the significance of data segments and therefore are susceptible to poor imputation values or model degradation from high missing value rates. This paper develops Cyclic Gate enhanced recurrent neural networks with learnt waveform parameters to automatically identify important data segments within a time series and neglect unimportant segments. By using the proposed networks, the negative impact of missing data on model performance is mitigated through the addition of customised cyclic opening and closing gate operations. Cyclic Gate Recurrent Neural Networks are tested on several sequential time series datasets for classification performance. For long sequence datasets with high rates of missing values, Cyclic Gate enhanced RNN models achieve higher performance metrics than standard gated recurrent neural network models, conventional non-neural network machine learning algorithms and current state of the art RNN cell variants