Maritime accident risk estimation for sea lanes based on a dynamic Bayesian network

ABSTRACT

The safety of maritime transportation has become increasingly important with the development of international economics and trade. This paper introduces a dynamic Bayesian network (DBN) model to facilitate the estimation of the dynamic emergency risk in sea lanes. The DBN model is a novel model that can efficiently represent and infer complex stochastic knowledge. To construct this model, available data, which were collected from emergency investigation reports by the International Maritime Organization (IMO), are employed in conjunction with expert knowledge to develop and demonstrate a BN; an evidence theory approach is applied to calculate the prior probability with the help of historical data; the conditional probability is learned by the expectation maximization (EM) algorithm; and the transition probability is obtained by a Markov model. Finally, the Viterbi algorithm is adopted to estimate emergency risk. The emergencies that occurred in the Indian Ocean from 2009 to 2018 were used as a case study for risk estimation. Sensitivity analysis was conducted to identify significant influential factors. The results show that the sea lane risk in the Indian Ocean fluctuates within a small range, presenting an overall downward trend over time. These findings provide a reference for maritime stakeholders to make proper decisions.     

基于GMM-CHMM 的城市道路换道行为识别

高级驾驶辅助系统(ADAS)是提高车内乘员安全性的主动安全系统之一，将车载参数和车辆位置参数相结合，提出一种能够应用到ADAS的城市道路换道行为识别模型. 在西安城市道路环境中进行实验，采集18 位驾驶员的9 个车载实时参数数据，以及前后车辆间的相对速度、相对距离、相对角度，提取412 个换道行为单元和824 个车道保持行为单元，共 88 992 条数据. 运用数理统计方法分析表明，方向盘转角、转向角速度、相对安全距离比在换道行为和车道保持行为之间有显著性差异，在这3 个特征参数的基础上，建立混合了高斯混合模型(GMM)和连续型隐马尔可夫模型(CHMM)的识别模型，用部分样本对模型效能评价. 结果表明，混合模型对换道行为的识别精度为93.6%，具有良好的识别效果，可以很好地应用到 ADAS.     

基于动态故障树的中低速磁悬浮列车供电系统可靠性分析

为了提高供电系统的安全性和可靠性,CMS-03A新型中低速磁浮列车采用了一定量的冗余设计.考虑到动态故障树方法特别适合于冗余系统的故障建模,采用动态故障树方法对CMS-03A供电系统进行了故障分析.首先给出CMS-03A供电系统冗余设计方案,之后介绍动态故障树(DFTA)原理,然后用DFTA建立供电系统的故障模型,详细分析了该模型;文章的最后给出冗余设计方案与非冗余设计方案的对比分析,讨论了冗余设计方案的优劣.     

跨国海运公司随全球化链条加速进入中国市场

中国加入WTO后,随着全球化链条移植中国,跨国海运公司纷纷加速进入中国市场,中国的海运企业应正确面对这种竞争压力,努力挤入全球化链条。     

马尔可夫链在教学评价中的应用与改进

文章首先介绍了齐次马尔可夫链分析法的基本原理,针对马尔可夫链在教学评价中应用的基本思想,提出在前后状态一致基础上构建转移矩阵,并通过适当处理,从转移矩阵中提炼出变化信息,为合理、有效地评价教学效果提供理论和实践依据,结果表明运用齐次马尔可夫链分析法进行教学质量评价是可行的.     

高可靠性的船用多重冗余锂电池管理系统研发

以现有新能源为主、锂电池组为储能装置的船舶电力系统的锂电池管理系统为研究对象,针对其可靠性不高和不具备冗余特性而不适合船舶应用场合的问题,提出一种由双机主从与三线路传输共同构成的多重冗余方案,并根据马尔科夫过程理论对所设计的系统进行可靠性分析。试验结果表明,采用多重冗余方案的锂电池管理系统,除正常工作时能实时监视电池组状态信息外,故障时仍能选择不同冗余方式确保系统可靠工作,从而验证了所提出的具有高可靠特性的多重冗余方案的正确性与可行性。这种具有多重冗余高可靠性特性的锂电池管理系统,在新能源船舶中具有良好的应用前景。     

船用燃机性能降级新型预测模型建立及应用分析

船用燃气轮机气路维护是舰船动力系统健康管理当中必要的环节,采用视情维护的方法是当前十分先进的维护手段,其中对气路降级趋势的预测是维护方法的核心。气路降级数据具有明确的增长趋势与不规律的波动性,符合灰色系统的特征。本文采用无偏灰色预测模型改进灰色马尔科夫模型,在此基础上扩大原始数据的维数,采用灰色关联度模型,将类似于当前序列的参考序列引入,最终构成了一种新的混合预测模型。最后,选择燃气轮机压气机结垢的过程作为实例来验证这一新的模型。通过研究模型参数和预测准确性之间的关系,为实例提出了建议的最佳参数。从预测准确性与对波动性的预测角度与不同的预测模型的比较结果表明,新的模型优于一些其他序列预测模型。     

系泊船舶在不规则波中慢漂振荡的马尔可夫模型

一艘在非高斯慢漂波浪力激励下的系泊船舶的响应被用一个连续的马尔可夫过程来建模.提出了一个数值路径积分解法来计算该艘船舶的响应统计.该数值路径积分法是基于Gauss-Legendre插值方案,响应概率密度值是在子区间内的高斯分点上获得的.显示该数值路径积分解法有独特的能力在很低概率水平时生成精确解,这在系统可靠性分析时有重要意义.     

机车安全链的动态检测研究

根据铁道部＂5T＂系统的要求,对机车在高速运行过程中,底盘上的元件可能出现的脱落、移位等故障问题进行实时监控,发现问题并及时报警。采用高速CCD摄像机在机车底盘进行摄影,并对所摄图像采用了二值化、投影法、边缘跟踪等各种数字图像处理方法,判断底盘中的安全链是否存在丢失、断开的现象,并输出报警信号。