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讨论了控制系统的符号有向图(SDG)模型描述和故障在控制系统中的传播方式及分析方法.该方法按控制回路信息流向的正反推理,分析初始和稳态响应的故障传递规律,通过基本单元的组合可以扩展到各类控制系统的SDG描述和故障传播分析.以锅炉水位控制系统为例,验证了该方法的有效性. 相似文献
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模糊SDG故障诊断及推理方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文概述了故障诊断技术在国内外发展及各种故障诊断技术的理论方法,针对定性符号有向图(SDG)故障诊断技术在定量信息表达虚假解多、分辨率差等缺点,在定性sDG故障节点引入阈值的概念,将符号有向图节点偏差模糊化为定性模糊偏差,建立了基于SDG模型和模糊融合的故障诊断方法,包括SDG建模、故障源数检验和故障诊断等步骤. 相似文献
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符号有向图SDG(signed directed graph)是描述大规模复杂系统的一种有效方式,通过节点和有向支路表示了系统变量或局部之间的因果影响关系.近年来,关于SDG的研究已经成为热点并已取得许多成果,特别是在安全分析领域得到了重要的应用.本文在概述了SDG方法的产生背景与发展近况的基础上,主要综述了SDG研究中的若干重要问题,包括SDG模型的数学描述和基于数学模型、流程图和经验知识的三种建模方法,以及SDG在安全评价和故障诊断领域研究和应用的相关成果,总结了相关方法的优缺点,其中的核心问题是推理方法及其效率.最后对SDG技术的发展方向做出了展望,定量信息引入、推理方法、计算机建模等方面都有待于进一步研究. 相似文献
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基于SDG的故障诊断方法在使用过程中,由于阈值设定不合理会导致故障的误报或漏报。针对该问题展开研究,提出模糊SDG模型,建立五级SDG模型并引入参数模糊隶属度,提出相应的模糊推理算法。通过将模糊SDG模型及其推理方法应用于某常减压蒸馏装置进行故障诊断实例分析,验证了方法的有效性和可行性。 相似文献
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概率符号有向图(probabilistic signed digraph,PSDG)模型通过在传统定性符号有向图(signed digraph,SDG)的模型结构中引入节点和支路的概率信息,改善了传统定性SDG故障诊断的性能,提高了故障诊断的分辨率.然而,在PSDG模型中,节点的概率分布通常是在给定其父节点条件下的条件... 相似文献
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综合性SDG故障诊断架构 总被引:1,自引:0,他引:1
基于模型的SDG(Signed DiGraph,符号有向图)故障诊断方法因其具有完备性好、推理深度高等优点在过程工业安全工程中具有十分重要的意义,已成为安全工程中的1种关键技术。本文在以前研究的基础上,提出了1个综合性SDG故障诊断架构,以期能够实现在生产过程中及时发现故障并判明故障源。该综合性故障诊断架构按模型、推理和应用3个层次搭建,以传统定性SDG及概率SDG理论为基础,包含了从模型建立到故障诊断推理,从定性SDG方法到结合统计监控的SDG方法再到概率SDG方法等一系列实施方案。该综合性SDG故障诊断架构由于引入了多元统计监控模型,使得在系统没有表现出明显的故障征兆时就能够及时敏感地检测到异常变化,进而触发SDG及PSDG推理来实现对故障源的查找,并给出各故障源发生故障的概率值,以指导使用者按照概率值的大小顺序采取处理措施。以某石化公司的气体分馏装置为实际背景,利用该装置实时数据库中的实际生产工艺数据对该综合性诊断架构进行了实例验证,其故障诊断结果与实际发生的故障相吻合,证明了该综合性故障诊断架构的有效性。 相似文献
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现代系统设备的日趋复杂化和自动化,对故障诊断技术提出了更高的要求;随着人工智能技术的发展,故障诊断技术向智能化方向发展,如何将人工智能技术应用到故障诊断中去,是当前研究的重点;为了实现对汽车发动机已发故障和潜在故障的快速高效诊断,根据发动机故障知识结构特性,将贝叶斯网络因果有向图的故障知识表示方法引入到专家系统中,并采用可在线监控和离线诊断的推理机制,在G2平台下实现了汽车发动机故障诊断专家系统,系统应用的效果表明了该方法的可行性. 相似文献
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一种改进的间歇过程HAZOP分析模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了使Petri网与SDG(Signed Directed Graph)结合的建模方法适用于复杂间歇过程,提出一种改进的建模方法.首先将Petri网中的库所、变迁、托肯分类并赋予新的物理意义,使其更好地描述同步、循环特性;另外提出一种基于标准表的Petri网与SDG模型的连接机制;论述了模型的自动推理过程;最后将模型应用于某工业生产过程,得出HAZOP分析结果.改进后的模型能够更好地适用于具有同步、循环特性的复杂间歇生产过程,且模型简洁、有效,克服了原间歇模型仅适用于简单间歇过程的不足. 相似文献
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Computer networks face a variety of cyberattacks. Most network attacks are contagious and destructive, and these types of attacks can be harmful to society and computer network security. Security evaluation is an effective method to solve network security problems. For accurate assessment of the vulnerabilities of computer networks, this paper proposes a network security risk assessment method based on a Bayesian network attack graph (B_NAG) model. First, a new resource attack graph (RAG) and the algorithm E-Loop, which is applied to eliminate loops in the B_NAG, are proposed. Second, to distinguish the confusing relationships between nodes of the attack graph in the conversion process, a related algorithm is proposed to generate the B_NAG model. Finally, to analyze the reachability of paths in B_NAG, the measuring indexs such as node attack complexity and node state transition are defined, and an iterative algorithm for obtaining the probability of reaching the target node is presented. On this basis, the posterior probability of related nodes can be calculated. A simulation environment is set up to evaluate the effectiveness of the B_NAG model. The experimental results indicate that the B_NAG model is realistic and effective in evaluating vulnerabilities of computer networks and can accurately highlight the degree of vulnerability in a chaotic relationship. 相似文献
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本文以SNMP网络管理模型的管理信息库(MIB)为基础,在不同层次上构建了用于故障判别与定位的贝叶斯网络。对MIB变量采用自适应自回归(AAR)模型建模分析,构建与其相关协议之间的贝叶斯网络,推断协议功能是否发生异常。分析各个协议之间的功能依赖关系,构建协议间的贝叶斯网络,定位协议间的故障根源。考虑网络中故障传播构建了基于网络拓扑的贝叶斯网,定位故障根源节点。最后,对构建的模型进行了实验仿真,并分析了模型的优点和缺点。 相似文献
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