基于本体论与贝叶斯式网络的舰炮武器系统故障诊断方法研究

针对舰炮武器系统在故障诊断过程中存在不确定性以及新故障知识不易添加的问题,提出了一种将本体论与贝叶斯网络相结合故障诊断方法。利用本体的知识表示方法建立关于舰炮武器系统的本体模型,然后将此模型转化为贝叶斯网络模型,最后利用贝叶斯网络进行舰炮武器系统故障方面的不确定性推理。利用此方法可以有效解决舰炮武器系统复杂故障现象问题。     

反导防御态势评估研究

在复杂战场环境下,对作战平台传感器系统获得的大量数据进行分析处理,实现数据融合具有重要的意义,态势评估属于数据融合中的高层融合,贝叶斯网络是一种不确定性推理工具,论文采用贝叶斯网络对作战平台反导防御进行态势评估研究,设计了反导防御态势评估模型。     

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。     

基于贝叶斯网络的港口生产安全评价方法

将基于贝叶斯网络的概率安全评价方法引入港口生产作业安全评价中,提出了将故障树分析法转换为贝叶斯网络的步骤,建立了基于贝叶斯网络的安全评价模型。通过在贝叶斯网络模型上进行推理求解,进行前向的风险预测和后向的诊断分析。最后通过对码头前沿机损的安全评价实例说明该评价方法的合理性和有效性。     

基于贝叶斯网络的防空目标攻击意图评估

针对舰艇编队防空中的敌方目标攻击意图评估多属性决策问题,研究了基于贝叶斯网络的敌方目标攻击意图评估方法。论文介绍了贝叶斯网络基础、目标攻击意图多属性因素,建立了敌方目标攻击意图评估贝叶斯网络模型,并给出了条件概率表和推理决策流程。利用贝叶斯网络进行目标攻击意图评估能够很好地结合专家经验知识处理不确定性信息和不完备数据集,并能够比较准确地反映敌方目标攻击意图。仿真试验分析表明了论文方法的有效性,这将为实际海战防空辅助决策提供理论指导。     

多重模糊条件下的水上服务区类型决策

针对水上服务区类型选择的多重模糊性问题,提出基于模糊贝叶斯的决策方法,根据文献确定水上服务区选择的影响因素和决策准则,建立四层决策框架;根据各服务区的供需关系对影响因素进行模糊化,利用改进的IF-THEN规则建立影响因素和输入变量之间、影响因素和决策准则之间的推理关系;利用贝叶斯网络对推理规则库进行转换,通过计算贝叶斯网络的边缘概率获得决策方案值;对各节点的决策状态赋予效用值及权重,获得各水上服务区类型的综合得分。将该方法应用于芜申运河宜兴水上服务区的类型选择,结果表明,该方法能够很好地实现水上服务区的类型选择。     

基于排队论的防空系统射击效率模型研究

当有空中目标来袭时,如何分配防空武器极为关键。针对不同类型的防空武器协调部署,利用排队论建立防空体系设计效率的数学模型,计算得出哪种射击方案效率最优。克服了单纯用概率进行计算对来袭目标相互独立的限制,构成全程抗击防御系统,符合动态作战的实际。     

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。     

融合D-S理论的锅炉人因贝叶斯网络安全性定量分析

针对船用锅炉人因安全性分析中存在的知识不确定性,采用D-S证据理论对多专家信息进行融合并建立考虑人因的贝叶斯网络,得到节点条件概率的区间表示形式.经加权平均后代入贝叶斯网络计算,与面向对象贝叶斯网络和FTA等方法的对比显示,该方法能够更加有效地融合不同专家信息,也更为符合工程实际.     

基于贝叶斯网络的船舶溢油风险评价研究

船舶溢油事故已成为导致海洋污染重要的因素之一,采用科学方法对船舶溢油风险进行有效的预测与评估具有重要意义.将船舶溢油风险分为操作性溢油风险与事故性溢油风险两类,通过分析历史数据与借助专家经 验识别风险因素,构建了船舶溢油风险的贝叶斯网络模型和条件概率表CPT,并利用HUGIN软件进行了概率推理和风险因素灵敏度分析,定量评估了船舶溢油风险,找出了影响最突出的风险因素.将贝叶斯网络模型应用于我国沿海港口水域,得出两类船舶溢油风险概率分别为0.013 8和0.000 3,指出了加燃油、装卸油品、人员疏忽和船舶密度等风险因素对船舶溢油风险影响最突出.     

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.     

舰用柴油机冷却水系统贝叶斯状态推理方法

针对不确定动态环境下舰用柴油机冷却水系统的状态预测及故障推理问题,研究基于贝叶斯网络模型的冷却水系统状态推理方法。根据某型冷却水系统的逻辑功能关系,分析系统的工作状态及典型故障模式,分别建立静态和动态贝叶斯网络推理模型。采用联结树精确推理算法对冷却水系统的运行状态进行正向和反向推理。结果表明,贝叶斯状态推理方法在不确定环境下传感器数据缺失时相对常规的故障树推理方法更具优势,动态贝叶斯网络比静态贝叶斯网络具有更好的推理精度。     

基于火力协同的攻击机对地突击研究

针对攻击机协同突击地面目标的问题,建立了考虑武器齐射限制、挂载数量和火力协同的数学模型。提出了空地武器的可攻击区概念,根据可攻击区交叉重叠的特点,建立了空地武器间协同度的计算模型。最后,通过具体的作战想定,运用动态规划的方法对模型进行了求解,并给出了最佳火力运用方案,为攻击机协同对地突击研究提供了参考。     

基于贝叶斯网络的海盗袭击事件影响因素

为分析海盗袭击事件的影响因素,减少海盗袭击事件的发生,保障海上运输安全,引入贝叶斯网络理论,利用期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法和联合树推理算法构建海盗袭击事件分析模型。根据东南亚海域海盗袭击事件的实际数据获得贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN)结构各节点之间的概率依赖关系,并对海盗袭击成功节点进行敏感性分析。分析结果表明:外界环境、船舶自身风险和时间是影响海盗袭击事件发生的主要因素。     

基于贝叶斯网络法的海底管线海床稳定性风险评估

采用贝叶斯网络法对海底管线的海床稳定性进行风险评估。海底管线的安全性至关重要,管线海床失稳将导致严重后果,如泄露造成爆炸及环境污染等。研究首先根据理论知识建立了管线海床稳定性问题的贝叶斯网络模型,其次根据经验及专家意见对输入和输出变量分级,最后用贝叶斯定理计算输出变量落在每个区间上的概率。结果表明:贝叶斯网络可以表示不同因素间的复杂关系,对复杂系统建模,并组合不同来源的信息,得到可靠的结果,该方法在海底管线的安全性评估方面具有较好的应用前景。     

主过热蒸汽管路的贝叶斯网络安全性预测推理

针对船用锅炉主过热蒸汽管路破损展开分析,建立故障树模型,同时充分考虑故障之间不确定性逻辑关系,在此基础上转化得到贝叶斯网络模型.通过对条件概率的合理修正,对故障进行安全性预测推理,得出比传统分析方法更为精确合理的计算结果.     

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。     

船舶火灾评估中的贝叶斯网络技术研究

利用贝叶斯网络强大的建模分析能力及高效工作软件的支持,运用贝叶斯网络技术对船舶舱室火情进行分析。为有效利用历史信息,避免贝叶斯网络建模的主观性,将事件树/故障树模型转化为贝叶斯网络模型,该方法有效提高了分析结果的可靠性,获得了更丰富的预计信息和更高效的计算能力。     

基于贝叶斯网络的复杂质量结构产品系统关键质量要素识别方法

复杂质量结构产品系统中质量要素多且相互关系复杂,在对复杂质量结构产品进行界定的基础上,以贝叶斯网络表征复杂质量结构产品的质量相关关系,依据贝叶斯推理,有效利用经验数据及先验概率,得到贝叶斯网络中对根节点影响大的关键节点,即得到复杂质量系统中的关键质量要素,为复杂质量系统建模提供了一种新的思路.最后以汽车发动机的贝叶斯网络建模分析为例,验证了文中所提方法的可行性.     

基于贝叶斯网络的舰艇主动力装置战损分析研究

以舰艇主动力装置为研究对象进行了战损分析的研究,讨论了基本功能项目分析和损伤模式与影响分析的方法,并在图形化推理软件GeNIe中构建了主动力装置各模块的贝叶斯网络模型,实现了基于贝叶斯网络损伤定位的推理。