贝叶斯网络在舰船安全性评估模型中的应用

船舶是一个复杂且相对独立的综合系统,其中电力系统、动力系统、防火系统等的状态不断变化,产生复杂的状态信息。并且由于船舶人员行为的相对不确定性,船舶上的安全问题十分复杂,且难以判定。因此针对该问题,本文将贝叶斯网络引入船舶系统的安全性评估中,通过对船舶中独立系统收集状态信息,并且模拟人为因素,建立风险评估模型和风险预判模型,并且结合人为因素提供在遇到安全问题情况下的解决方法。     

基于物元贝叶斯网络的舰船战损评估模型研究

分析了舰船战场损伤评估过程,从而得到舰船战场损伤评估的基本流程。分析了过去关于舰船战场损伤评估研究的缺陷和不足。在物元理论和贝叶斯网络理论分析的基础上,建立了节点物元模型和物元贝叶斯网络模型,进而提出了物元贝叶斯网络理论。根据舰船战场损伤评估的特点,分析了建立舰船战场损伤评估模型的步骤及相关工作,并以某舰艇操船系统为例,建立了操船系统损伤评估的物元贝叶斯网络模型。应用示例表明了所提理论的可行性、适用性和可操性。     

PLC在舰船电力推进控制系统中的应用

本文通过PLC在某辅助船电力推进系统中的应用成功，介绍了PLC近年来发展情况，分析了PLC在舰船动力系统领域中可应用范围。     

基于多层隐类贝叶斯网络的舰船生存能力评估模型研究

生存能力是舰船设计时需要考虑的一个重要性能指标,然而其涉及的因素较多,因素之间的关系错综复杂,不确定信息充斥其间.在系统分析舰船生存能力评估要素的基础上,针对评估过程中的不确定性信息难以量化处理的特点,引入基于贝叶斯网络的多层隐类模型算法对舰船生存能力进行评估,给出了模型评分原理.最后以实例说明了建模方法与评估过程,并结合专家意见分析了模型的优劣,说明该多层隐类模型的算法符合实际情况.     

舰船机电系统监控网络的光纤化设计

改进和提高舰船机电系统监控网络的抗电磁干扰性能,根据舰船机电系统监控信号的特征,以某型船为模型,设计了一套用于舰船机电系统的以光纤为主要传输介质的通信网络,分析了该网络的组网方式、拓扑结构,设计了通信信号的帧结构,并对几种不同情况下环网的自愈能力进行分析.通过对舰船机电系统监控信号和各节点特征的分析,证明该光纤环网的可行性.     

舰船人因安全可靠性贝叶斯网络建模及实验研究

人因失误广泛存在于动力装置操作的全过程中,然而现有部队训练还未提升到利用人因失误分析技术查找问题、指导运行的高度。本文分析了三类操作人员的的认知过程,将人的学习能力、环境因素、精神状态、人机界面操作、等考虑在内,结合组训方式、培训间隔、训练时间,设备状态等多种人因失误因素,采用贝叶斯网络建立人因失误模型。该模型分析因素具有普遍性,可扩展到其他操作训练中,具备较高的准确性。     

舰船磁场模型参数在目标识别中的应用

在深入研究舰船磁场单一旋转椭球体建模及其模型参数稳定性的基础上,以该模型参数作为舰船目标识别的新特征量,用人工神经网络方法对船型、航向等目标模式进行识别,达到了良好的识别效果。     

贝叶斯统计在机电设备故障诊断中的应用

应用现代概率分析中的贝叶斯(Bayes)方法于机电设备故障诊断中。进行机电设备故障诊断的难点在于故障和征兆信息的随机性、模糊性和某些信息的不确定性。贝叶斯方法的基本特征是处理任何统计分析问题时,在利用样本所提供的信息的同时,也必须利用先验信息。本文研究表明,使用贝叶斯方法于机电设备故障诊断,给出的故障诊断结论和推断在理论上有较高的可信度,技术上可行。该方法不足体现在诊断结论强烈依赖于领域专家或诊断工程师的知识,先验概率即使能够给出其可信度的期望值也不会很高,并且征兆和故障之间的关系复杂,故障诊断知识库难以建立,独立性假设难以满足。     

人工智能技术在舰船航向混合自动控制中的应用

现有航向控制主要使用PID控制器,其主要应用于线性控制问题,而航向控制具备一定的随机性,导致常规航向控制方法稳定性较差,威胁舰船航行安全性,引入人工智能技术提出舰船航向混合自动控制方法研究。设置假设条件构建舰船运动模型,以此为基础,对运动参量进行无因次化处理,避免量纲不同对模型产生不利影响,引入人工智能技术——神经网络算法与PID控制理论进行混合应用,制定神经网络PID控制程序,执行程序即可实现舰船航向的混合自动控制。实验数据显示:在常数大于2条件下,应用人工智能技术后获得的航向控制稳定性指标大于平均水平,说明人工智能技术应用性能较好。     

基于Bayesian的舰船战场损伤评估模型研究

针对舰船战场损伤评估的多元信息特点,建立了在观测操作条件下的舰船战场损伤评估的贝叶斯网络推理算法.分析了舰船战场损伤过程的不确定性,在所建立的贝叶斯网络模型的基础上,提出运用删减法来降低网络的复杂性.实例表明了该算法的适用性、有效性和可操作性.     

贝叶斯网络模型在船舶碰撞事故中的应用研究

将贝叶斯网络应用到船舶碰撞事故分析中,分析人为因素造成船舶碰撞事故的原因,通过案例挖掘分析所有样本的因果关系链,确定贝叶斯网络结构。最后通过采集20个样本说明本文所设计的贝叶斯网络模型的有效性。     

浅淡EDA技术在舰船动力监控产品开发中的应用

本文就ＥＤＡ技术在舰船动力监控产品开发中的应用的有关问题进行了探讨,提出了ＥＤＡ技术应用方面应重视的五个问题与建议 。     

SIEMENS PLC和现场总线技术在舰船上的应用

本文简介西门子可编程逻辑控制器(PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLLER，简称：PLC)的硬件组成、现场总(Fieldbus)设备和软件开发工具。针对舰船特殊应用环境，介绍二次加固、热设计，电磁兼容性设计和三防处理方法。最后给出在舰船上应用需要解决的几个问题。     

西门子PLC在混烧控制系统中的应用

随着节能环保越来越受到重视,燃烧器燃烧系统逐渐向多燃料的混合燃烧方式发展,对燃烧器控制有了新的要求。为此,提出了基于西门子PLC（Programmable Logic Controller）控制系统下的多燃料混烧解决方案,针对混烧燃料不同成分的热值关系,通过燃料流量和风量配比的控制,达到节能环保的要求。实际应用表明,所...     

SA与MILES模型在SFS2舰船空气流场中的模拟应用

为了研究SFS2的舰船空气流场特性,利用SA模型和MILES模型对SFS2空气流场进行数值模拟,并与风洞实验结果进行对比。计算结果显示,SA和MILES模型均能得到与风洞实验变化规律相同的时均流场结果,但MILES对尾流场的预测精度相对更高,且能得到空气流场的瞬时特性,用于更精确分析舰船空气流场。     

美国舰船通用信息模型SCIM的应用研究

在舰船设计和制造中,往往要用到很多专业软件处理舰船产品和技术相关的各类数据,而每个系统都有其特有的数据格式,因此相同舰船产品和技术信息必然会在多个系统中多次存储,从而导致信息冗余、一致性控制困难及各式不统一等问题。据美国国家标准协会估计,数据不兼容的问题导致美国制造业每年损失900亿美元,可见统一数据标准的重要性。而对于船舶行业来说,美国舰船通用信息模型SCIM的产生为解决舰船研制中的数据互操作问题提供了良好的解决方案。     

贝叶斯网络在配电网可靠性评估中的应用

贝叶斯网络在电力工程有效性和可靠性研究、电源品质分析、风险评估、电力监测和故障诊断中有重要的应用.提出了基于条件概率的贝叶斯理论方法如何在不同配电网节点和电力供应链结构中进行具体应用.根据相关实际系统,可以用RBD(可靠性框图)、割集或系集方法、事件树或失效树技术来构建贝叶斯网络.     

基于最优回归理论的舰船辐射噪声指向性统计模型及分析方法研究

文章在已有单航次的舰船噪声空间特性建模分析方法等研究成果的基础上,进一步研究了若干航次条件下的统计建模及分析方法。该研究主要以单一部位垂向剖面的噪声指向性为例,建立了基于最优回归理论的舰船目标辐射噪声特性的统计模型及分析方法,并开展了海上实测研究,验证了该模型及分析方法的正确性和可行性。该项成果为深入分析不同航行工况下各类舰船目标的噪声空间特性及其统计规律等创造了条件。     

联合船机电系统的舰船自主控制模型研究

船机电系统为舰船任务执行提供必要的服务支持,如水、电、油以及机动性,是舰船其他系统以及整个舰船正常工作的基础,而现今船机电系统大多依旧基于"人在回路"传统方式进行控制及决策,增加了对人员配置的需求和运行成本。为此,结合大型水面舰艇船机电系统物理模型特征,提出了一种基于功能接口的分层建模仿真方法,建立了联合船机电系统的自主控制模型,实现船机电系统作业模式与损害管制方式从传统基于人员运行向自主运行转变。仿真实验表明,使用该模型可使船机电系统平台具备正常、故障和损害情况下无人监督时自适应性重构与自主执行能力,有效提高舰船平台自动化水平与整体生命力。     

蚁群算法在舰船建模与控制中的应用

传统蚁群算法只能单纯针对舰船路径进行规划,且在规划计算过程中仅能针对一个目标进行分析计算,导致计算中的有效信息素过少,计算所建立的规划控制模型准确度降低。因此,本文提出蚁群算法在舰船建模与控制中的应用。首先,采用蚁群算法对舰船航行场景进行建模,并对模型中的有效信息素进行优化量的导入更新。最后,对完成更新信息素的模型进行多目标参量计算,实现提升蚁群算法规划控制模型的精准度。为了证明设计的有效性,通过对比仿真实验来完成验证操作并得出可行性结论。