基于贝叶斯网络考虑共因失效的高速铁路牵引变电所可靠性分析

运用一种基于故障树的贝叶斯网络分析法,相比于传统的故障树分析法,它能够灵活地表示不确定信息,并能进行不确定性推理。并提出牵引变电所的寿命分布为指数分布,建立牵引变电所电气主接线的贝叶斯网络模型,对于系统二态性特征以及系统可靠度也符合指数分布,故在牵引变电所中选取β因子模型作为共因失效模型,显式分析方法作为共因失效的分析方法。用MATLAB对考虑共因失效的贝叶斯网络进行编程,并绘制相应的可靠度以及瞬时可用度的曲线图,结果表明在考虑共因失效后系统的可靠度有所降低,意味着得出的结果更接近实际。此外,实现牵引变电所定性和定量的评估,计算其可靠性指标,确定系统的薄弱环节。     

地铁盾构隧道施工对邻近建筑物的安全风险分析方法

在进行地铁隧道施工对邻近建筑物影响后安全风险分析时,因统计数据缺乏或不可得等原因造成实际基本概率难以用确定值表示,存在一定的模糊性。综合模糊集理论适用于处理模糊信息,以及贝叶斯网络适用于不确定知识推理等方面的优势,提出了基于模糊贝叶斯网络的定量安全风险分析方法,建立了地铁盾构隧道施工环境下邻近建筑物安全风险决策模型,预测地铁盾构隧道施工诱发邻近建筑物破坏的可能性;根据模糊重要度计算结果进行安全致险因素敏感性分析;以辨识关键致险因素;并结合工程实例验证该方法的适用性。     

改进的道岔智能故障诊断系统建模研究

铁路系统转辙机维修方式仍沿用故障修模式,无法提高故障排除速度和准确性,提出利用改进遗传算法优化贝叶斯网络的方法建立故障诊断模型。利用遗传算法搜索能力强,不易陷入局部最优的特点,采用连接矩阵代替网络结构的编码方式,通过修改适应度函数、更新遗传操作方式、修正非法图等方法改进遗传算法,最终解决贝叶斯网络结构学习算法容易缩小搜索空间及易陷入局部最优的缺点。最后利用标准Asia网络验证本文算法比K2和GA算法有更好的搜索结果和更快的收敛速度,以道岔失去表示故障为例验证改进算法对转辙机故障诊断的优越性。     

贝叶斯与遗传神经网络相融合的柴油机故障诊断研究

利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量,提出选择因子对改进误差反向传播(BP)神经网络和超1-依赖贝叶斯算法的诊断结果进行融合,克服贝叶斯和神经网络的不足。通过在WD615柴油机上的实验检测,证明了该方法的有效性。     

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.     

基于欧氏距离的基本信任函数确立方法

声学故障检测与定位是维护舰船隐身的重要手段.为了实现对声学故障的检测与定位,开发了基于案例推理的专家系统.该系统采用D-S证据理论对案例推理结果进行信息融合.针对基本信任函数很难确定的问题,给出了一种基于样本间欧氏距离的信任分配函数确定方法.实验证明该方法具有较好的可行性.     

知识规则的可信度在游艇产品配置系统中的应用研究

游艇客户在选择配置产品时通常会提出各种个性化需求,因此在构建游艇产品配置系统时,需要对配置结果进行评价,作为客户满意产品的选择依据。在建立客户需求知识库的基础上,结合运用加权法与规则可信度方法,提出了基于加权的产生式规则可信度推理方法,并应用到客户满意度的推理机中,最后通过实例验证在游艇产品配置系统中对客户选择方案集做出最终满意度评估。     

基于贝叶斯网络的车辆目标功能毁伤评估模型

应用贝叶斯网络在解决不确定性事件方面的推理优势,根据车辆目标的毁伤特征分析建立了贝叶斯网络功能毁伤评估模型。在目标物理毁伤信息分析的基础上,通过实例演示了评估过程,验证了用贝叶斯网络进行功能毁伤评估的可行性与有效性。     

基于动态贝叶斯网的双燃料船舶适航性评估

随着柴油-LNG双燃料船舶新型技术的兴起,迫切需要科学有效的方法对其进行适航性评估与安全监管。本文首先根据双燃料船舶的营运特点,从船舶动力丧失概率的角度分析和确定了适航性评估的内容、程序和建模方法。然后针对船舶使用双燃料和纯柴油两种工况下的失效模式特点,建立了相应不同结构的可靠性框图。最后基于可靠性框图建立了动态贝叶斯网络并计算了各节点的条件概率,解决了双燃料船舶适航性分析中的动态性,小子样、相关失效等难点。实例计算表明双燃料工况下由于共因失效冲击船舶动力丧失概率明显增大,验证了评估模型的正确性。     

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。