基于模糊认知贝叶斯网络模型的水电机组故障诊断

为构建更为直观显示水电机组各类型故障之间因果关系的水电机组故障诊断模型,提出一种基于可能性原理的模糊认知贝叶斯网络建模方法,通过专家经验与数据学习构建普通贝叶斯网络与条件概率表,利用条件概率表发现变量间的概率因果关系,并根据不确定性原理将概率因果关系转化为模糊因果关系,最后确定因果关系标志符号,并完成模型的构建。通过构建水电机组故障诊断模型对模糊认知贝叶斯网络模型进行了有效验证,结果表明该模型能直观反映水电机组各类型故障之间的因果关系。     

基于贝叶斯网络的水轮机故障诊断研究

为解决水轮机故障诊断过度依赖专家经验且效率低的现状,利用水轮机故障历史数据和相关专家经验,建立故障树模型,寻求风险隐患和故障诊断之间的映射,通过故障树模型和贝叶斯网络模型的转换,利用贝叶斯网络的反向诊断技术深入研究根节点的概率重要度和敏感性,推理出导致故障发生的水轮机部件及故障原因,实现对水轮机的故障诊断。     

基于模糊贝叶斯网络的工程项目进度完工概率分析

随着建设工程复杂程度的提升,工程建设风险越来越大,进度风险对工程效益的影响越来越明显。为了给工程项目的决策者提供进度风险决策依据,提出基于模糊贝叶斯网络的工程项目进度完工概率分析模型。先根据专家的模糊语言描述及积分值法确定根节点的概率和各父节点的条件概率,然后将其运用到贝叶斯网络推理计算网络计划完工概率,最后将该模型应用于实例中,并运用NETICA对网络计划进行推理分析,从而验证了模型的可行性和有效性。     

基于贝叶斯网络的避雷器缺陷诊断

在实际工程中，避雷器缺陷的样本较少，利用神经网络之类的智能算法难以得出精准的判断。为此提出一种基于贝叶斯网络的避雷器缺陷诊断方法，该方法首先通过主成分分析法提取了21个影响避雷器运行的特征参量，随后考虑提取后的特征参量建立两层信息架构的缺陷诊断模型，根据已有的实时数据计算不同类别下的分类概率，若第一次分类结果表明避雷器异常，则补充新的检测证据进行二次诊断。最后选用某地区同一电压等级下的6台避雷器，分析和验证了所提方法的有效性和正确性。     

基于贝叶斯网络节能住宅的投资决策

为了使投资者对节能住宅投资风险的高低有一定的了解,做出投资与否的正确判断,文中将贝叶斯网络引入节能住宅投资风险研究中,同时采用GeNie2．0贝叶斯分析软件进行建模,构建了节能住宅投资风险决策的贝叶斯网络模型,通过模型的分析可以表明,此时投资者适不适合投资,如果当风险因素发生变化时,可以通过模型的自动更新功能,及时地更新整个网络,从而使投资者更加准确地把握各种信息,并运用一个案例验证了该模型的有效性。     

基于PRA方法的锅炉给水系统安全性定量分析

基于概率风险评估方法,对船用锅炉给水系统的失效模式进行了探讨,建立了给水系统失效故障树,求得了其最小割集.采用Monte-Carlo模拟仿真方法计算得到给水系统失效概率及底事件的重要度,据此提出了改进建议.     

基于贝叶斯网络的转子系统故障诊断研究

通过分析传统故障诊断方法在处理实际系统不确定性问题时存在的困难,研究了基于贝叶斯网络的转子故障诊断方法。依据转子系统存在的故障类型和对应的故障征兆,本文建立了转子系统的贝叶斯网络模型,并开发了基于贝叶斯网络模型的转子故障诊断系统。通过对实际转子系统故障的检测,证实了该方法在处理信息不确定条件下,进行故障诊断的有效性。     

基于粗糙集与贝叶斯网络的配电网故障诊断

随着社会经济的发展,现在的电能质量标准已不能满足用电户的要求,但电力系统的故障是难以避免的。所以,当电网出现不稳定运行状态时,就要求工作人员能在最短时间内判断故障原因、位置并切除故障,维持电网稳定运行状态。阐述电力系统故障诊断中粗糙集理论和贝叶斯网络的方法,在故障诊断时先形成原始决策表,再利用粗糙集理论进行约简,有效去除冗余信息;然后根据约简结果建立贝叶斯网络模型,克服了缺失信息而造成的诊断结果错误的缺点,大大提高了诊断结果的可靠性。     

基于贝叶斯网络的水面蒸发评估模型研究

针对目前水面蒸发模型中对于各因素之间关联性考虑不足的问题,从太阳辐射、平均风速和气温日较差三个角度,选取云层厚度、温度和降雨等十个因素构建了快速评估水面蒸发程度的指标体系,并基于贝叶斯网络建立了水面蒸发评估模型,将该方法应用于白马湖和鄱阳湖的水面蒸发评估,结果表明两湖区水面蒸发损失程度均为中等,验证了该评估模型的有效性...     

基于贝叶斯分类算法的隧道开挖安全风险概率评价

隧道开挖安全风险因子的早期识别及风险评估,对隧道后期施工及安全管理具有重要的指导意义。在收集研究区8条隧道相关资料的基础上确定影响因子,同时结合同类型隧道开挖遇到的主流问题进行分析,采用专家打分法确定了各安全风险因子的权重比例,确定了6个一级安全风险因子和20个二级安全风险因子,并对各一级因子权重进行归一化处理,进而得到各安全风险因子条件概率表和先验概率表,最后利用GeNie2.3软件进行风险评价。研究表明,线路涉及的隧道工程总体安全风险水平为Ⅲ级,各安全风险因子中敏感性较高的为地震(B₃)、塌方(B₆)及开挖方式的合理性(B₁₅),并在此基础上提出了应对措施。     

核电厂厂用水系统概率安全分析方法研究

目的 厂用水系统作为核电厂的最终热阱对核电厂的运行及事故缓解具有重要意义。 方法 采用故障树方法对正常运行工况与停堆工况在寒冷与非寒冷天气条件下的四种情况进行模化,并分析了厂用水系统作为事故缓解手段的可靠性;蒙特卡罗方法被用于分析该系统作为始发事件贡献因素的可运行性;同时,由敏感性分析得到了设备失效率、定期维修周期与年平均不可用时间的关系并就此给出了相关优化建议。 结果 定量化结果给出厂用水系统对于不同任务时间的不可靠度,其中重点关注的正常运行工况在非寒冷天气下的不可靠度为1.47E-01（任务时间1年）,事故缓解过程的不可靠度为4.10E-04（任务时间72 h）;停堆工况非寒冷天气下的不可靠度为6.45E-03（任务时间96 h）。丧失厂用水作为始发事件的发生频率约2.0E-03/年,系统的年平均不可用时间约3.4 h。 结论 结果表明:海水预处理系统作为厂用水冷却塔的补水水源,对厂用水系统不可靠度贡献较大,并且该系统中贡献最为显著的主给水管道上电动隔离阀的运行失效,因没有冗余设计而成为单点故障。此外,相比于降低设备的失效率,缩短定期维修周期对于降低年平均不可用时间更具有效性和可操作性。     

船用燃气轮机动态安全性分析方法研究

针对船用燃气轮机动态安全性分析的困难，本文采用动态贝叶斯网络方法对动态故障树进行改进，建立用于动态安全性分析的动态贝叶斯网络模型。方法克服了动态故障树的缺点和不足，更加适合于燃气轮机动态安全性分析。实例分析表明了方法的正确性和优势。     

浅析江西电网安全问题及措施

结合美加电网大停电事例，分析江西电网的薄弱环节，提出改进的措施。     

大坝系统安全的脆性分析

将脆性理论引入大坝系统安全分析中,探讨了大坝安全的脆性分析方法,建立了大坝安全的脆性分析模型.根据对工程实例的脆性分析,得出影响大坝安全的最重要因素为大坝系统的自身质量,为准确分析失事原因奠定了基础.     

基于改进Elman反馈型动态神经网络的配电网可靠性评估

快速准确地进行配电网可靠性评估具有重要意义,然而传统的配电网可靠性评估方法并不适用于评估大规模配电系统的综合可靠性指标,对大规模电网的可靠性进行评估时往往会造成建模困难、计算量剧增的问题。因此,提出基于Improved-Elman(IElman)反馈型动态神经网络的配电网可靠性评估方法,即在Elman神经网络的承接层中加入自反馈连接增益系数来衡量历史信息对未来状态的影响程度,并通过思维进化算法对Elman神经网络的相关参数进行优化。在采用神经网络评估前,利用灰色关联度分析对神经网络的输入变量进行预处理。所提出的方法与普通神经网络评估模型相比,平均相对误差由5.43×10~(-4)降到7.32×10~(-5),表明该方法能够有效简化计算,提高神经网络对复杂问题的评估精度。     

Dynamic Bayesian network based approach for risk analysis of hydrogen generation unit leakage

Hydrogen leakage is a crucial risk for the hydrogen generation unit, which would lead to the potential fire and explosion accidents. Hydrogen leakage risk analysis is the essential alternative to ensure the safety of the hydrogen generation process. This paper presents a dynamic risk analysis methodology regarding the hydrogen leakage in the hydrogen generation unit by using the dynamic Bayesian network, which is employed to address the potential uncertainty and dynamic nature underlying the leakage risk of the hydrogen generation unit. A case study of hydrogen generation unit is carried out to demonstrate the applicability and advantage of the proposed methodology. Results indicate that the leakage probability of hydrogen generation unit can be significantly decreased within one year through equipment repair. Furthermore, the failure and repair rates of overflow alarm and pressure sensor are the most contributory factors to the hydrogen generation unit leakage. Finally, some active mitigative suggestions are presented to further reduce the leakage risk of the hydrogen generation unit.     

风险分析在大坝水文安全评估中的应用研究

分析和评价了传统的大坝水文安全评估方法，详细探讨了基于风险分析和可接受风险水平的大坝水文安全评估方法，提出了考虑大坝事故概率和事故损失的水文风险估算公式，对大坝水文风险和安全度进行定量评估，并简要分析了风险评估中存在的一些难点问题。     

基于神经网络的集中供暖系统约束控制

为提高集中供暖系统的热效率,提出了一种基于神经网络的集中式供暖系统的水阀开合度控制策略,引入了障碍李雅普诺夫函数和一个特殊设计的辅助系统来解决控制系统中出现的输入输出约束的问题。采用了一种神经网络逼近器来在线估计系统模型,解决系统传递模型未知的问题。通过模拟仿真同时测试了所提出系统的性能,与传统PID控制系统进行对比,该系统具有良好的适应性和稳定性,有一定的实用价值。