基于动态贝叶斯的船舶中央冷却水系统状态推理

针对船舶中央冷却水系统日益复杂、处理这类信息时存在很大不确定性的问题,将动态贝叶斯网络运用于复杂管路系统的检测与控制中。通过全面分析某型船舶中央冷却水系统各个部件之间的相互关系以及评估参数,建立系统的动态贝叶斯网络模型,运用BK算法对系统的运行状态进行推理。使目标节点的各个特征因素以及不同时间片同一特征因素相互修正,克服系统检测时不确定性、数据不完整和主观性。通过仿真表明,动态贝叶斯网络在不确定环境和数据缺失的情况下可以考虑时间的因素进行有效的状态推理并实现有效的控制。     

基于动态贝叶斯的船舶中央冷却水系统状态推理

针对船舶中央冷却水系统日益复杂、处理这类信息时存在很大不确定性的问题，将动态贝叶斯网络运用于复杂管路系统的检测与控制中。通过全面分析某型船舶中央冷却水系统各个部件之间的相互关系以及评估参数，建立系统的动态贝叶斯网络模型，运用BK算法对系统的运行状态进行推理。使目标节点的各个特征因素以及不同时间片同一特征因素相互修正，克服系统检测时不确定性、数据不完整和主观性。通过仿真表明，动态贝叶斯网络在不确定环境和数据缺失的情况下可以考虑时间的因素进行有效的状态推理并实现有效的控制。     

基于动态贝叶斯网络的电子战效果评估

依据电子战实际作战环境,以可代表性和可观测性为标准,选取电子战效果评估指标;提出基于动态贝叶斯网络的电子战效果评估模型,对若干可观测的目标特征参数进行综合推理;推导了动态贝叶斯网络的推理算法;分析结果表明,动态贝叶斯网络能够综合目标不同的毁伤效果信息进行较为合理的评估;与静态贝叶斯网络相比,动态贝叶斯网络无论在准确性上,还是在滤波平滑能力上都要优于静态贝叶斯网络,可以为指挥员提供有利可靠的决策支持.     

基于故障树分析和贝叶斯网络方法的半潜式钻井平台系统多状态可靠性分析

半潜式钻井平台的系统可靠性对平台的生产和安全起着重要作用。传统的可靠性分析方法仅关注系统正常和故障的两种状态,而忽略了系统故障的程度。以D90半潜式钻井平台为工程背景,将系统的故障树转换成贝叶斯网络模型,并考虑了节点的正常、一般故障和严重故障3种状态,通过专家评分确定非根节点的条件概率表;应用贝叶斯网络的推理和诊断能力,计算系统可靠度,并诊断系统在不同故障状态下的最薄弱环节为E7顶驱系统。     

基于动态多实体贝叶斯网络的无人艇任务决策研究

任务决策是实现无人艇智能自主的关键环节,其存在着场景多样性、状态不确定性、约束动态性等问题。为此,本文提出动态多实体贝叶斯网络模型。首先设计了面向无人艇的语义推理框架,对无人艇本体信息进行知识表示。进一步,采用概率本体语言方法描述不确定性知识,同时扩展动态贝叶斯网络的结构,从而提高了无人艇任务决策在不确定性因素和时序因素影响下的推理能力。最后针对岛礁区域防守的任务场景,与多实体贝叶斯网络模型进行对比,结果表明DMEBN模型在动态条件下具有执行策略的连续性,验证了模型的可行性和有效性。     

船用锅炉主过热蒸汽管路破损的贝叶斯网络安全性定量分析

针对贝叶斯网络方法在处理大规模复杂系统上的优点,结合当前船用锅炉的安全性定量分析特点,提出将贝叶斯网络方法应用于船用锅炉的安全性分析。通过探讨贝叶斯网络及故障树分析方法原理,尝试将贝叶斯网络与故障树分析方法结合起来,主要突出贝叶斯网络方法可以实现数据的自动更新及由后验信息到先验信息的反向推理能力。最后将该方法应用于船用锅炉的安全性定量分析中,通过更新观测部件故障状态实现了整个系统的自动更新,并自动查找出最大概率事件,证实该方法提高了安全性分析效率,使实际操作更加准确、快捷,极大地的降低了事故带来的风险。     

舰船主冷凝器多连片贝叶斯网络故障建模方法研究

主冷凝器作为舰船蒸汽动力装置的主要设备运行中发生战损,故障模式复杂、不确定性较大,传统故障诊断方法难以有效解决。本文提出采用贝叶斯网络故障建模的方法解决这一难题,建立具有时间序列特性的动态多连片贝叶斯网络模型。通过实验分析表明模型准确可靠,不仅能够进行从故障原因到现象的正向推理,还能进行故障现象到原因的反向推理,可为蒸汽动力设备的故障诊断提供有效决策。     

舰船主冷凝器多连片贝叶斯网络故障建模方法研究

主冷凝器作为舰船蒸汽动力装置的主要设备运行中发生战损,故障模式复杂、不确定性较大,传统故障诊断方法难以有效解决。本文提出采用贝叶斯网络故障建模的方法解决这一难题,建立具有时间序列特性的动态多连片贝叶斯网络模型。通过实验分析表明模型准确可靠,不仅能够进行从故障原因到现象的正向推理,还能进行故障现象到原因的反向推理,可为蒸汽动力设备的故障诊断提供有效决策。     

基于贝叶斯网络的声呐系统战场损伤评估及修复模型

为了解决战场环境下的声呐系统损伤评估及修复（SSBDAR）问题,本文研究了战场损伤评估及修复模型。针对舰艇声呐系统战场损伤评估的因果推理特性,建立了基于贝叶斯网络的战场损伤评估模型,提出了基于贝叶斯网络的评估流程,给出了基于贝叶斯网络的评估决断算法。该模型利用贝叶斯网络对各评估修复节点进行分析,能够解决损伤信息不确定性,而且充分利用舰艇声呐系统各节点的损伤信息,提高了模型评估及修复效率,是解决舰艇声呐系统战场损伤评估及修复问题的一个有效途径。     

基于故障树贝叶斯网络的装备故障诊断方法研究

针对复杂系统故障诊断的难点,通过某装备信息机的实例给出了一种基于故障树贝叶斯网络的故障诊断方法。该方法通过结构转变、证据传播,采用局部计算进行故障概率推理,不仅使FBN故障概率推理简洁易行,而且使FBN故障概率推理的复杂性大大降低。