基于随机Petri网的安全型继电器的可靠性分析

利用随机Petri网对安全型继电器常见的三种失效机理进行建模,分析了导致功能失效的详细原因,针对继电器部件的可修复性进行研究,从而实现了动态行为的描述;同时,根据马尔科夫链的同构性构建模型可达树和状态转移图,利用马尔科夫方法对安全型继电器的故障率和可靠度进行了求解计算,描绘出安全型继电器三种失效机理的不可靠度变化曲线,并与该型号继电器安全使用标准进行了对比.结果表明,该分析方法对安全型继电器可靠性分析有较高的准确度.     

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同．本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数．根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据．进行了对个别路段的状态评估．实证分析结果表明：在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数：基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据．     

基于参数修正灰色模型的时延估计

针对网络时延的估计问题,提出了基于参数修正灰色模型的时延预测方法.首先,建立传统灰色时延预测模型,将网络时延看成是一个非平稳的随机时间序列;通过传统灰色预测方法对参数α和u进行计算,并依据修正方法在线调整两个模型参数,进而通过修正处理的参数重新建立灰色预测模型,来提高时延的预测精度.仿真结果表明了该算法具有很好的预测精度和实时性.     

无偏灰色模型在东营港船舶交通流量预测中的应用

为提高东营港船舶交通流量预测精度,弥补灰色模型预测方法的不足,基于灰色系统理论,构建灰色模型,该模型在对指数序列进行拟合及参数选取时存在误差,为对模型进行优化,构建无偏灰色模型.采用Matlab编写相关程序辅助求解该模型,将所建模型对东营港船舶交通流量进行预测,并对预测结果与历史数据进行误差比较.结果表明:无偏灰色模型预测精度为97. 91%,拟合效果较好,验证了该模型的科学性与可行性.     

铁路货物周转量的半参数回归模型预测

为提高铁路货物周转量预测的准确性,在定性分析的基础上,运用灰色关联度理论选择出反映铁路运输供给能力的7个因素,并用偏最小二乘回归方法处理变量的共线性问题.采用非参数方法表达不能量化的影响因素,建立了半参数回归模型,并与线性回归模型和灰色预测模型进行了比较.研究结果表明,用半参数回归模型预测铁路货物周转量,预测结果的相对误差仅1.7%,比线性回归模型和灰色预测模型的预测精度更高.     

基于评估基准期的既有梁桥时变可靠度评估方法

针对基准时间参数不断变化的特点和各要素时间轴相统一的内在要求,开展基于评估基准期的时变可靠度评估研究。指出时变可靠度分析中抗力、荷载效应、目标可靠指标都是评估基准期的函数。基于等超越概率准则,建立了评估基准期的迭代求解方法;采用活载效应修正系数,建立了给定评估基准期内的车辆荷载效应模型;基于年失效概率相等准则,建立了给定评估基准期的目标可靠指标计算方法。引入材料退化模型,形成了在役RC梁桥剩余寿命分析技术。分析表明,所建议方法能够与现行可靠度标准体系相匹配,实用性较高。     

基于岭回归-马氏距离的隧道围岩分类预测方法的研究

基于岭回归与马氏距离判别法的基本原理,选取岩石质量指标RQD、完整性系数Kv、单轴饱和抗压强度Rw、纵波波速Vp、弹性抗力系数Ko和结构面摩擦系数f作为评价指标,通过岭回归分析确定其权重系数,根据权重系数的大小剔除权重较小的指标,最终采用Rw,Ko和f建立马氏距离判别模型,并利用广东省某隧道工程进行模型检验。结果表明：岭回归-马氏距离判别法预测结果与实际相吻合,从而验证了岭回归-马氏距离判别法用于围岩分类预测是可行的。最后,运用建立的岭回归-马氏距离判别模型对东深供水改造工程隧洞围岩进行预测,经计算分析发现,所选洞段围岩判别结果与《水工隧洞设计规范》（SL279-2002）的分类结果一致,进一步证明了该方法用于隧道围岩分类预测的合理性及有效性。     

车身粘接结构断裂失效准则改进

为了解决现有失效准则无法满足粘接结构真实失效预测的问题, 利用试验测试与仿真分析相结合的方法建立一种基于应力的断裂失效准则; 设计了5组典型拉剪比的ISR-7008/铝合金粘接接头, 并对5组不同拉剪比的粘接接头进行准静态拉伸试验, 获得了初始断裂载荷与最大断裂载荷, 确定了胶层断裂失效点的起始位置; 建立了粘接接头的仿真模型并在仿真模型中施加初始断裂载荷, 提取出5组典型拉剪比的接头失效区域内初始断裂点的各种应力; 通过对失效点的各种应力进行比值和线性组合处理, 得出等效应力计算公式, 基于该等效应力计算公式建立适用于粘接结构的初始失效和后续失效统一的失效准则; 设计了验证试验方案, 通过对比试验结果和仿真结果, 分析了失效准则的有效性。分析结果表明: 在75°嵌接接头中, 仿真分析获得的失效载荷为1 717.6 N, 试验测试获得的失效载荷为1 936.4 N, 试验和仿真的相对误差为11.3%;仿真结果与试验测试的胶层失效过程基本吻合, 验证了本文建立的失效准则的有效性。建立的基于应力的失效准则实现了粘接结构初始失效准则和后续失效准则的统一, 可以较为准确地预测复杂应力状态下粘接接头的失效过程, 并且该失效准则解决了弹性粘接剂厚胶层的仿真问题, 为工程实际应用中的粘接结构强度设计提供了一定参考。      

基于小波变换的脑电信号特征提取及分类

在脑机接口中,基于小波变换法和AR模型法结合线性判别准则对两类思维任务进行特征提取及分类,提出以小波系数均值经K-L变换作为特征,用Fisher判别准则进行分类。结果表明,这种方法可以利用少量的数据提取脑电信号的特征,具有比较好的分类效果。     

基于小波变换的脑电信号特征提取及分类

在脑机接口中,基于小波变换法和AR模型法结合线性判别准则对两类思维任务进行特征提取及分类,提出以小波系数均值经K-L变换作为特征,用Fisher判别准则进行分类.结果表明,这种方法可以利用少量的数据提取脑电信号的特征,具有比较好的分类效果.     

基于多尺度排列熵和长短时记忆神经网络的航空发动机剩余寿命预测

针对航空发动机性能退化失效的变点和多状态参数的时间序列预测, 构建了基于多尺度排列熵算法和长短时记忆神经网络的剩余寿命预测模型; 使用多尺度排列熵算法对时间序列进行变点分析, 求解出性能退化过程中的突变点, 得到了有故障征兆的性能退化起始点; 构建了包含多变量的长短时记忆神经网络模型, 将多个状态参数代入到模型中得到对应的剩余寿命; 将变点后的航空发动机多状态参数和剩余寿命作为样本, 代入到长短时记忆神经网络模型中进行多步和多变量的时间序列预测; 通过综合航空发动机状态参数变点分析方法和时间序列预测模型, 得到最终的剩余寿命预测结果。研究结果表明: 多尺度排列熵算法能够及时监控各个状态参数的变化, 当发现状态参数异常时, 排列熵的值会发生跳变, 从而有助于及时发现故障征兆; 长短时记忆神经网络模型通过门控单元对长时间序列数据进行信息筛选, 充分保留了有效信息用于时间序列预测; 多变量长短时记忆神经网络能够对多状态参数进行同步分析, 并且将状态参数直接与剩余寿命相对应, 提高了模型效率; 通过多尺度排列熵算法和长短时记忆神经网络模型的结合, 能够考虑到航空发动机的多退化模式, 得到更符合实际退化过程的剩余寿命预测结果; 经过算例分析, 提出方法的剩余寿命预测的均方根误差为5.3, 与长短时记忆神经网络、反向传播神经网络和支持向量机相比, 误差分别降低了63%、72%和78%。      

基于单参数自调节RM-GO-LSVR的船舶操纵灰箱辨识建模

为实现舵角小、试验数据少条件下船舶操纵辨识建模, 提出了一种船舶操纵运动灰箱模型; 搜集水动力系数已知的船舶运动数学模型作为备选参考模型(RM), 计算被辨识船舶与备选RM的相关系数, 并以此筛选合适的RM; 运用相似准则将观测数据映射到RM的输入值域, 建立被辨识船舶与RM的运动关联, 获得了RM的加速度项, 并使用线性支持向量回归(LSVR)机补偿被辨识船舶和RM加速度项间的误差; 分析了机理模型, 设计了合适的LSVR输入项, 使用全局优化(GO)算法自动调节了LSVR的不敏感边界参数; 基于自航模试验数据训练了灰箱模型, 并与约束模试验(CMT)结果和计算流体力学结果比较, 验证了灰箱模型的泛化能力和预报精度。研究结果表明: 在20°船艏向、20°舵角Z形试验预报中, 灰箱模型所得第一超越角精度至少比CMT、虚拟约束模试验(VCMT)和RM方法所得结果高1°, 灰箱模型所得第二超越角精度至少比CMT和VCMT所得结果高0.4°; 在35°舵角旋回试验预报中, 灰箱模型所得进距精度至少比CMT、VCMT、数值循环水槽试验(NCWCT)和RM方法所得结果高1%, 灰箱模型所得战术直径精度比CMT所得结果低4%, 比NCWCT所得结果高10%;RM方法有助于灰箱辨识建模, GO算法能够优化LSVR的不敏感边界参数, 建立的单参数自调节灰箱辩识建模方法能够实现小舵角、少数试验条件下的船舶操纵辨识建模。      

工业时窗小波降噪调制连续线性动力学系统参数直接辨识

在时窗内对噪声干扰的信号进行小波降噪,对降噪数据调制积分得等价的代数方程,利用最小二乘算法,进行线性动力学系统参数的直接估计．针对受噪声污染的系统参数估计的有偏性,借助时窗降噪调制方法构造辅助变量,提出了降噪调制辅助变量递推算法,进行了系统参数的无偏估计．仿真实验和应用实例表明,该方法具有有效性和实用性,可为工业在线辨识获得可信的系统参数提供参考．     

加拿大水域航运事故灰色关联分析与区间预测

为增强中国-加拿大贸易货物水上运输的安全,对加拿大水域航运事故进行了灰色关联分析,并建立了灰色区间预测模型.计算了各类航运事故序列与航运事故总数序列的4种灰色关联度.接近关联度反映了序列空间相对位置和几何形状的相似性,基于接近关联度的事故致因排序较准确.加拿大水域航运事故总数序列为振荡序列,建立灰色区间模型预测其范围,该模型精度较高.用该灰色区间预测模型预测了2019-2022航运事故总数范围,预测结果可用,未出现病态.     

基于灰色自适应粒子群LSSVM的铁路货运量预测

为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数.对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE、MAE、MPE和Theil不等系数分别为0.062 8、0.052 3、0.016 2和0.010 7,均小于其它模型,预测性能好;用APSO算法搜索LSSVM最优参数的时间为55.656 s,比传统交叉验证法减少了10.462 s;2006~2009年的预测相对误差分别为0.39%、-1.67%、1.44%和4.75%,适用于铁路货运量的短期预测.      

灰色灾变预测方法在城市轨道交通安全中的应用

实现城市轨道交通的智能化和高可靠度,需要有高可靠性硬件的支持,设备的日常维护十分重要。文中列出了可能影响轨道交通安全的主要因素,经过分析得出结论,其中硬件设备的偶然性失效处于首位,检测维修失误也是不可忽视的一环。运用灰色灾变预测方法对硬件故障率异常的时分布进行了预测,算例表明,预测精度很高,可为合理高效安排检修提供依据。     

Network security situation prediction based on improved adaptive grey Verhulst model

Network security situation is a hot research topic in the field of network security. Whole situation awareness includes the current situation evaluation and the future situation prediction. However, the now-existing research focuses on the current situation evaluation, and seldom discusses the future prediction. Based on the historical research, an improved grey Verhulst model is put forward to predict the future situation. Aiming at the shortages in the prediction based on traditional Verhulst model, the adaptive grey parameters and equaldimensions grey filling methods are proposed to improve the precision. The simulation results prove that the scheme is efficient and applicable.     

非线性季节型航空公司客运收入的组合预测方法

针对航空公司的客运收入同时具有增长性趋势和季节波动性特征,使得客运收入的变化呈现出复杂的非线性组合特点,依据灰色预测GM(1,1)模型原理,建立客运收入预测模型,以反映其增长性趋势的特点,建立客运收入季节变动预测模型,以反映其季节波动性特点,最终形成非线性季节型客运收入组合预测模型。航空公司客运收入的预测结果表明,预测值与实际值误差小于1％,该模型有效、可行。     

基于自适应跟踪法的沥青路面使用性能预测模型

通过对沥青路面性能衰变方程的分析,得出方程中的寿命因子和形状因子是随着路龄动态变化的结论。针对路面性能曲线对2个参数的敏感度不同,将形状因子作为主要动态参数,采用改进参数自适应跟踪法进行预测;将寿命因子作为交通轴载的函数,建立优化双参数的路面性能预测模型,并利用某高速公路的历史数据验证模型的有效性。结果表明,该模型能够克服缺少历史数据的不足,客观反映路面近期性能状况。     

沥青路面使用性能的双参数修正预测模型

为精确预测沥青路面使用性能,根据沥青路面性能曲线标准衰变方程中形状因子与寿命因子的敏感度不同,视形状因子为主要动态参数,采用改进参数自适应跟踪法进行预测,视寿命因子为交通轴载的函数,并对其进行修正,依据修正后的双参数建立了沥青路面使用性能双参数修正预测模型。计算结果表明:沥青路面使用性能双参数修正预测值和实测值最接近,误差最小,因此,该模型预测精度高。