基于灰色马尔科夫过程的船舶推进轴系可靠性分析

为了对船舶推进轴系进行可靠性评估,提出了基于灰色马尔科夫过程的船舶推进轴系可靠性评估模型。该方法将船舶推进轴系分为若干个子系统,根据各个子系统在不同状态下的统计数据,将马尔科夫过程与灰色系统理论相结合,建立了船舶推进轴系可靠性评估模型。通过对实际船舶推进轴系可靠性指标的计算和对比,验证了该模型的正确性,从而为制定船舶推进轴系的维修策略提供了理论支持。     

基于马尔科夫链的舰艇生命力评估

马尔科夫链在随机过程理论中具有重要的地位并在多个领域中获得广泛应用，将马尔科夫链引入舰艇生命力评估，可较好地解决多次打击评估问题。本文从马尔科夫链的相关理论人手，详细阐明了多次打击评估的理论依据，给出基本思路，并以实例加以验证。     

计算单点滑环系统失效概率的蒙特卡洛方法

建立单点滑环系统失效的动态故障树模型,利用齐次马尔科夫链表示状态空间的转移过程,并求出滑环系统失效概率精确解。提出计算单点滑环系统失效概率的蒙特卡洛方法,编制蒙特卡洛仿真程序,求解齐次马尔科夫链的数值解,结果显示,当抽样数等于5 000时,结果趋近收敛,数值解与精确解吻合良好。对于非齐次马尔科夫链,由于无法求出精确解,因此利用蒙特卡洛法求解滑环系统失效概率的数值解,数值解失效概率的变化规律与前述结果一致,验证了蒙特卡洛法的适用性。利用蒙特卡洛法求解系统停产的概率,与滑环系统失效概率进行对比发现,在相同工作时间下,系统停产概率明显小于系统失效概率。结果显示,蒙特卡洛法的收敛性好,结果精度高,且能解决马尔科夫法不能解决的问题,可以很好地应用在单点滑环系统的风险评估中。     

基于灰色马尔科夫链优化模型的船舶到港量预测

针对船舶到港量总体呈现递增趋势,既受经济等因素影响又存在波动性的特点,采用灰色预测或灰色马尔科夫链预测模型进行船舶到港量预测存在拟合度小和精度低等问题,将三次指数平滑与灰色马尔科夫链预测模型相结合,建立船舶到港量的灰色马尔科夫链优化预测模型。利用宁波舟山港老塘山港区2008—2017年5月份的船舶到港量数据进行预测应用与精度对比,2018年5月船舶到港量预测结果为805艘,残差均值为41.172,相对残差率为7.07%,优化后的灰色马尔科夫链模型残差均值和相对残差率有一定程度的降低,拟合度有一定程度的提高。分析结果表明:优化后的灰色马尔科夫链模型可进一步提高预测的精度,符合实际要求,能为港口锚地规划提供理论支持。     

基于马尔科夫链的舰艇初期设计阶段易损性分析

舰艇初期设计阶段，由于缺乏详细的设计信息，现有的舰艇易损性方法无法适用，为此，提出一种基于马尔可夫链的舰艇初期设计阶段易损性评估方法。舰载系统在受到攻击后的状态变化过程符合时齐吸收态马尔科夫链模型。对一个简单系统设计方案进行分析，介绍如何运用马尔科夫链进行易损性评估。通过分析复杂系统设备间的逻辑关系，得出单个系统正常或者损伤的判定条件。为了满足易损性分析的实际要求，设置权重系数对击中概率进行缩放。最后对2套舰载系统设计方案进行易损性评估分析，验证该方法的可行性。     

基于马尔科夫模型的船舶设备多状态系统可靠性分析方法

基于多状态理论和马尔科夫模型,建立船舶设备复杂系统的多状态可靠性模型,推导封闭形式的时变状态概率微分解算方程,给出可用度、期望性能输出和期望性能失效等可靠性度量参数分析方法。针对多状态船舶设备特种装置,实施时变可靠性典型算例分析,结果表明:利用马尔科夫模型分析多状态系统可靠性能,具有程式化高、通用性好且结论合理的特点,形成的建模思路、解算程式和分析方法可为船舶设备复杂系统的可靠性分析技术发展提供参考。     

基于共因失效的海水系统多状态可靠性分析

针对海水系统在运行过程中,由于工作环境差异导致海水泵独立失效率不同,同舱室海水泵存在共因失效的问题,考虑到基于相同单元独立失效的可靠性分析方法不能准确分析海水系统的多状态可靠性,文章提出一种在包含共因失效的相同单元存在不同独立失效率的情况下,结合通用生成函数和马尔科夫过程的多状态可靠性分析的新方法,建立基于通用生成函数的多状态系统可靠性分析模型,通过马尔科夫过程计算得到系统各状态的概率,利用通用生成函数评估系统稳态和瞬态的可靠性指标。通过算例分析,验证方法的正确性和可行性。     

舰艇柴油发电机组系统稳态可用度分析磁

柴油发电机组系统是船舶动力系统的重要组成部分,为船舶设备正常工作提供用电保障。作为船舶独立电源,其性能稳定性和工作可靠性是设计、使用部门最为关注的问题。船舶一般配置4～8台柴油发电机组,通过控制柜,构成比较复杂的供电电网。论文针对船舶柴油发电机组及供电网络的特点,运用马尔科夫模型,对系统可用度进行计算、分析,找出提高机组系统可用度的措施,为柴油发电机组系统设计、使用提供参考。     

马尔科夫理论在无人系统中的研究现状

随着人工智能技术的发展,无人系统面临的任务愈发复杂,通常要求系统在未知环境下自主完成给定任务。为了解决无人系统在未知及不确定性问题方面的规划与决策,可以利用马尔科夫理论进行建模与估计,解决在无人平台中任务决策与规划、目标跟踪与识别,以及平台系统间通信等复杂问题。分别介绍马尔科夫理论在无人机(UAV)、无人车(UGV)以及自主式水下机器人(AUV)中的研究进展以及应用现状,指出当前存在的问题,并展望未来的发展趋势和研究热点。     

基于灰色马尔科夫模型的重庆市水运货运量的预测*

通过对重庆水运发展现状的研究,根据马尔科夫理论及灰色预测模型,将灰色GM模型与马尔科夫状态转移矩阵相结合,建立了预测重庆水运货运量的灰色马尔科夫模型,并通过实际预测发现,该模型的预测精度明显高于灰色预测模型的预测结果,并预测了2011—2012年重庆市水运货运量。     

提高船舶自动化系统可靠性和可维性的有效方法

如何更好地提高船舶自动化设备的可靠性和可维性是目前推广应用船舶自动化系统的关键问题。本文以 CX—100电子数字系统为例,提出了一种基于微处理机的新设计方法。应用这种方法,系统的可靠性对于电子元件可靠性的依赖较少,比一般的电子设备更容易维修。在船舶的恶劣环境下系统的可靠性和可维性将进一步提高。同时,为推广和应用船舶自动化系统扫除了障碍。本文用马尔科夫理论来分析和论证新的设计方法,表明该设计方法对于提高系统可靠性和可维性是有效的,文中介绍了这种设计方法的有关软件和硬件。此外,本文还简明地介绍了由 CX—100电子数字系统组成的 CJB—2型船舶机舱监测报警控制装置(由交通部上海船舶运输科学研究所设计制造)的实际应用效果和经济效益。     

基于状态转移法的冷却水系统动态可靠性分析

由于传统的系统可靠性建模与分析方法在描述时间、过程变量和操纵员等的动态影响时存在困难,而无法满足复杂动态系统可靠性分析的需要。对具有动态随机性故障的可修系统采用静态近似处理,经常会导致计算的可靠性指标与实际情况相差较大。针对动态分析问题,应用马尔科夫过程理论建立了系统中部件可靠性参数随时间变化的状态转移方程,根据冷却水系统的原理和运行特点建立了冷却水系统的数学计算模型,并运用算例对该方法进行了分析。分析结果表明,该模型可以合理地分析计算冷却水系统的不可用度随时间的变化。     

基于灰色马尔科夫模型的船舶交通流预测

鉴于船舶交通流预测的复杂性,利用单一的灰色预测方法难以对其做出准确预测,考虑交通流量的波动性,将灰色预测理论和马尔科夫预测方法结合以建立灰色马尔科夫预测模型,利用该模型对长江口河段的船舶交通流量进行预测分析。研究结果表明:灰色马尔可夫链模型的预测结果较单一的灰色预测结果更接近实际值,相对误差较小且具有较高的拟合精度,对于具有一定波动性和随机性的船舶交通流有较高的预测精度,可应用于实际船舶交通流量预测研究中。     

美国舰载作战系统的发展

宙斯盾系统中相控阵雷达的使用，对舰载作战系统的结构暾产生了重大影响。协同交战能力是一种网络型的作战概念，扩大了作战范围，对地面攻击实施火力动摇是舰载作战系统的任务之一。对未装备宙斯盾系统的舰艇，可加装自防御系统以提高其对空防卫能力。对已装有宙斯盾系统的舰艇，可进行新的改装，使其具备战区弹道导弹防御能力。     

PSO-无偏灰色马尔科夫模型在船舶交通流量预测中的应用

为提高船舶交通流量的预测精度,利用具有全局搜索能力的粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对无偏灰色马尔科夫模型进行优化,构建船舶交通流量预测的PSO-无偏灰色马尔科夫模型。该模型可综合考虑预测中的残差序列、状态区间、状态转移概率,自适应选取最优白化系数,用以准确表征船舶交通流量的发展趋势。以东营港2012—2017年船舶交通流量季度统计数据为例,选取前21个季度数据对模型进行训练,后2个季度数据对预测结果进行分析,与传统的无偏灰色模型和无偏灰色马尔科夫模型相比,该模型能显著地提高船舶交通流量的预测精度,其拟合精度和预测精度分别为91.439%和95.959%,验证后该模型具有科学性与有效性。     

基于马尔科夫模型的港口吞吐量预测

结合我国主要港口近10年来的货物吞吐量季度数据,利用马尔科夫模型进行预测。经验证,马尔科夫模型适用于对港口货物吞吐量的预测,并具有很高的精确度。在此基础上,提出改进建议:采取权重计算方式;扩大数据样本,使模型精确度更高。     

基于马尔可夫链修正的神经网络隧道围岩变形预测

将神经网络预测模型与马尔科夫链结合,应用于公路隧道围岩的开挖变形预测问题中。选取菠萝山隧道YK2+805断面监测点进行研究,利用量测的连续16天拱顶位移进行BP神经网络样本训练,建立菠萝山隧道拱顶位移值预测的BP神经网络模型,运用马尔科夫链对拱顶位移预测值修正。结果表明,基于马尔科夫链修正的BP神经网络预测模型预测效果良好,平均预测精度高于单一BP神经网络预测模型精度,与GM-MC模型精度一致或更优,能够满足工程实际要求。     

灰色-马尔科夫油料消耗预测模型

运用灰色-马尔科夫模型对某油库油料消耗进行预测,克服了灰色预测与马尔科夫预测各自的缺点和不足,提高了预测的精度,增强了预测结果的可靠性、科学性和实用性。     

基于灰色马尔科夫的全国沿海航标数量预测分析

建立了基于灰色马尔科夫的全国沿海航标数量预测模型。结果表明,建立的灰色马尔科夫模型对中国沿海各类航标的增长趋势能进行良好地预测,2006~2015年10年间中国沿海各类航标数量增长率为13.03%,对航标数量的准确预测能为航标管理部门制定管理策略提供基础数据。     

柔性驱动系统——集装箱起重机电控系统的发展趋势

介绍了两种集装箱起重机控制系统：传统的采用PLC集中控制方式的系统及新型的基于功能的分布式柔性驱动系统。指出FDS系统是集装箱装卸机械电控系统发展的趋势，并在此基础上，可进一步实现港口全面集成和整体优化，以提高我国现代化港口的综合实力。