复杂工业系统的广义知识模型与智能建模

分析了复杂工业系统与传统系统的不同，指出了复杂工业系统广义知识模型与智能建模的必要性和紧迫性；研究了复杂工业系统的现场数据检测与信息融合、建模、控制、管理与决策及运行状态等特征，提出了实现复杂工业系统的广义知识模型描述、模型化原则，并从数值模型描述、符号(语言)模型的描述、人类专家自然语言符号描述3个方面，给出了多层智能建模的具体方法和策略；介绍了多种智能技术在广义知识模型和智能建模中的应用，研究了复杂工业系统的多层广义知识描述与智能建模方法的综合应用以及复杂工业过程的智能协调控制系统结构．     

大型复杂电力系统的多传感器信息融合智能技术

研究大型复杂电力工业系统的现场数据检测与信息融合、控制、管理与决策及运行状态等特征,提出了实现复杂电力系统的多传感器信息融合处理的智能方法和技术,给出了复杂电力系统融合处理的应用实例．     

模型智能构造Agent研究

提出了一种新的复杂问题求解思路；该思路中模型智能构造具有重要的地位，并给出了这一思路中模型智能构造的实现方法。该方法是在模型智能构造Agent定义基础上，通过对问题领域知识和模型领域知识的面向对象表示，实现了一个模型智能构造Agent系统；该系统能感知用户要求，智能构造用户所要解决问题的模型。     

电能表基本误差的神经网络建模研究

针对电能表智能模式检定方法中需要对电能表基本误差建模这一问题,依据神经网络能够逼近任意复杂的非线性函数关系这一特性,提出了基于BP神经网络的建模方案,将得到的电能表基本误差的神经网络模型运用到电能表智能模式检定中去,获得了很高的精度。     

基于多智能体技术的反辐射导弹作战效能评估建模研究

分析了机载反辐射导弹的作战流程;建立了基于多智能体技术的复杂电磁环境下反辐射导弹作战效能评估模型框架;研究了基于Bayesian网的反辐射导弹作战效能评估模型。提出的建模方法对其他复杂装备系统作战效能评估研究具有参考作用。     

高层建筑结构智能型式优化的现状与趋势

系统地分析了基于专家系统、实例推理与知识发现的高层结构智能型式优化方法的研究现状,指出了每种方法的特征与不足;预测了集成智能型式优化方法将是型式优化的重要发展方向;给出了4种集成智能型式优化方法,并建立了融合利用ES、CBR、KDD与智能算法的集成智能型式优化系统模型,该模型综合应用了专家智能、机器智能与计算智能,较好地模拟了领域专家在解决结构型式优化问题时的复杂思维过程,实现了其所用知识、方法、策略与手段的统一.为深入研究结构智能型式优化理论与方法,减小结构型式优化盲目性及风险性等将有重要的理论和实用价值.     

基于多Agent的JCIDSS过程控制模型

应用联分战役智能决策支持系统（joint campaign intelligent和decision support system，JCIDSS）是实现我军信息化和现代化的必然趋势，而JCIDSS必然以我军已建成的且在地域上广泛分布的网络作为决策的分布式支撑环境。联合战役智能决策支持系统决策过程中求解知识类型复杂、知识量大，而且面向不同的领域决策问题。根据Agent所具有的交互性、反应性和主动性等特征，将实时技术与多Agent技术相结分．研究JCIDSS中的过程控制技术，从而建立JCIDSS过程控制模型。     

智能电网能量流的时空多尺度大数据探讨

随着电力业务的飞速发展和大数据应用技术的不断完善,电力大数据时代正式到来。然而现有电力数据尚无法满足智能电网的安全稳定等发展需求,智能电网需要能够反映电力能量流可观性的立体全景信息。为此,分析智能电网能量流时空多尺度大数据的概念,通过广域电网实时宽频带时空多尺度同步测量技术,可准确、可靠获取电网能量流全景数据,该纳秒级宽频数据能精确反映电力能量流特征。能量流时空多尺度大数据可为智能电网科学研究提供更准确的全景数据信息,有助于解决电网动态安全稳定监控、复杂大电网建模降维与解耦、电网能量传递分析和暂态保护控制等电力系统科学技术难题,具有重要的理论价值和工程应用前景。     

多线程技术在多智能体复杂系统实时模拟中的应用

针对多智能体的复杂系统模型,运用多线程技术,提出了智能体线程模型,建立了基于多智能体线程模型的复杂系统实时模拟模型,并对多线程技术在多智能体复杂系统模型计算中的应用进行了实例分析,证明了该技术在复杂系统分析中的可行性.     

基于本体的智能答疑系统的模型研究

针对目前智能答疑系统在知识共享、知识重用以及问题求解精确性方面,提出基于本体(Ontology)的智能答疑系统的模型,该模型首先需要建立基于本体的知识库,然后对用户输入的问题进行分词、语法分析和本体提取等,并在知识库中进行搜索,得到合适的问题解答,基于该模型建立的智能答疑系统在知识共享、知识重用以及问题答案的精确定位与表达等方面具有较好的效果.     

电站热力系统故障的工程模块化智能诊断系统

借助ＳＴＡＲ－９０电站仿真技术在支撑系统、模型技术等方面的优势,建立了电站热力系统故障的工程模块化智能诊断原型系统。该系统充分继承了ＳＴＡＲ－９０仿真技术建模灵活方便、便于修改扩充等优点,可大大减轻故障诊断系统开发的工作量。介绍该系统的总体结构和功能,以及故障智能诊断的主要算法。以某具体热力系统故障诊断为例,给出故障智能诊断模型的设计实例。     

船舶动力系统智能控制

针对船舶动力系统存在着非线性、不确定性和复杂性,传统的速度调节系统已经不能满足控制需要,作者将模糊神经网络应用到复杂过程控制中去,实现动力系统的智能控制.采用模块建模法建立了汽轮机模型,给出了一种基于模糊神经网络的转速调节系统.并将粗糙集理论与模糊神经网络结合起来,利用粗糙集从观测数据中提取规则,并寻求最小规则集,解决...     

基于思维进化算法的工业过程粗糙建模及应用

在工业过程建模中,传统的建模方法依赖数学模型.当实际系统模型难于用解析式精确表达时,智能建模成为研究热点之一.对具有非线性、时变性、不精确性等复杂系统,智能建模弥补了机理建模、辨识建模等方法的不足,能够避开数学表达式模型.模糊建模的隶属函数不容易得到,而粗糙集能直接从数据库中提取规则,不需要任何先验知识.但粗糙集不能处理连续属性,需要将属性离散化.对水泥回转窑控制系统进行建模,首先应用思维进化算法对决策表中的连续属性进行离散化,然后利用粗糙集理论化简决策表,提取最优的决策规则,最后分析决策规则,得出结论,说明该建模方法的可行性,且由此建模方法得到的决策规则覆盖度较高.     

复杂分布式系统的面向智能agent建模

为了有效管理复杂分布式系统建造过程中的复杂性,提出了一种面向智能多agent系统的工程化软件建模技术.该方法使用扩展的UML用况图和顺序图来认定角色并建立角色模型,通过对agent的心智状态建模,使用扩展的UML状态图和Petri网图来发展agent自治行为和交互行为的动态模型.给出了一个覆盖了从问题域分析到生成agent类模型和agent交互模型全部过程的网络资源管理系统应用实例,并验证了建模方法抽象和管理系统复杂性的有效性.     

复杂网络动力学与智能控制

智能如何产生, 其动力学行为如何演化、如何控制? 针对这些问题, 本文从复杂网络和动力学系统的角度简要综述智能控制的相关研究: 讨论复杂网络、动力学系统、神经科学和智能控制交叉研究的内涵和挑战问题; 概述牵制控制、混杂控制、自适应控制及复杂网络可控性等研究进展。并探讨复杂网络动力学与智能控制在脑科学与机器行为学中的相关应用及研究方向。     

区间参数智能梁结构闭环系统动态特性分析

以区间参数压电智能梁结构为研究对象,建立了基于位移反馈控制结构闭环系统动态特性分析的有限元模型.在材料物理参数和几何尺寸等为区间变量时,分析了结构质量矩阵和刚度矩阵的不确定性.并从求解结构振动动态特性的Rayleigh商出发,利用区间变量运算法则推导出了结构闭环系统固有频率的数字特征表达式.通过算例,考察了区间参数对结...     

数字孪生变电站框架设计与关键技术研究

随着智能电网快速推进与新技术领域的出现，以变电站为代表的能源互联网系统拓扑结构趋于复杂，传统运维管理模式已经难以满足变电站规划设计、监测分析和运行优化的要求。数字孪生（Digital Twin, DT）技术的发展给电力系统的智能化管理带来诸多便利。然而作为推动能源电力行业数字化、智能化的关键技术，相关研究与应用处于初期起步阶段，将数字孪生技术工程应用于能源电力各业务环节依然存在诸多挑战，亟需开展系统性研究，以突破适应能源电力行业特殊性的数字孪生关键技术。为此，本文以变电站作为应用场景，首先对变电站运维管理现状进行了分析，指出现阶段变电站巡检模式缺陷、模型精度不够、感知参量单一、缺乏对数据的深度挖掘等问题。以此设计了一套涵盖空间信息与设备建模、变电主设备机理建模、智能反馈控制、设备感知网络、基于数据驱动的数字孪生体模型的仿真，以及三维可视化渲染与应用的数字孪生变电站模型框架。然后讨论了变电站数字孪生技术面临的问题与挑战，包括：高性能、低成本、高精度、低功耗、高集成度与智能化的变电站专用传感器研制；海量多源异构数据存储管理与计算资源优化分配；孪生模型精度亟待提升与可解释性缺乏论证；“数据安全”与“数据孤岛”给数据驱动的模型训练带来挑战；高精度实景三维重建与虚拟实体动态更新算法的研究。针对提出的问题与挑战，进而探讨了解决问题的关键技术研究，包括基于压缩感知理论的新工艺、新材料的智能传感器技术；海量多源异构数据分布式云存储技术与以安全私有云为核心的数据管理体系；云边协同计算技术；数据驱动与机理知识融合建模技术；满足隐私保护和数据安全前提下的模型训练技术——可信联邦学习；实景三维重建、点云语义分割、点云动态可视化、虚拟现实等计算机视觉相关技术。结合数字孪生模型设计与关键技术问题的探讨，给出了一套面向工程应用的数字孪生变电站系统设计方案，重点阐述了包括变电站设备实时监测、设备故障诊断与故障预测、运维决策优化与智能反馈控制等典型的应用场景。数字孪生技术与变电业务各环节的深度结合，有助于智慧变电站运维管理发展与效能提升、开辟数字化智能变电站运维管理新模式。进一步，数字孪生技术的发展成熟必将推动整个能源电力行业打破数据、技术壁垒，实现电力全产业链上下游企业的价值、技术协同，构建更大范围的数字孪生系统，具有显著社会效益和战略意义。     

某区域电网智能无功优化系统设计

某区域电网负荷逐年快速增长,出现主变总容量不足、无功补偿设备技术落后、补偿效果不好等问题,这些问题集中表现在电压质量降低上,故对此区域电网进行智能无功优化系统设计.通过合理配置底层无功补偿设备,并建立无功补偿设备的上位优化控制系统,实现了对该区域电网的智能无功优化控制.     

面向对象代数Petri网

在软件方法学领域已有研究成果的基础上,提出了面向对象代数的Petri模型。该模型支持面向对象的概念,支持面向对象软件系统分析和建模,把代数理论、Petri理论以及面向对象方法和技术结合在一起,为形式化和智能化软件工程环境的建立提供了一种有效方法,提高了并发系统动态建模和复杂系统的高级建模的能力。     

物联网技术在输变电设备状态监测中的应用

智能电网是物联网应用的最重要领域之一.在分析物联网概念及研究热点的基础上,初步探讨物联网在智能电网中输变电设备在线监测、电动汽车和智能家居的应用前景,以输变电设备智能监测、状态评估和全寿命周期管理为背景,提出包括智能感知层、数据通信层、信息整合层和智能应用层的输变电设备物联网体系架构,并详细探讨体系架构中所涉及到的若干关键技术,主要包括一体化智能监测装置、编码和标识体系、通信技术、全景信息建模、信息处理技术、全寿命周期管理、安全威胁与措施以及标准化,指出这些技术的研究方向和存在问题.