Human error identification in human reliability assessment. Part 2: Detailed comparison of techniques

This is the second part of a two-part review of human error identification (HEI) approaches in human reliability assessment (HRA). Part 1 reviewed the probabilistic risk assessment (PRA) context in which HRA occurs, and then detailed 12 HEI techniques which have evolved in the field of HRA. Part 2 attempts to compare the way these techniques perform against a range of criteria relevant to HEI theoretical and empirical validity, and practical usefulness in applied HRA. It is hoped that these comparisons will help assessors in the selection of techniques for practical applications. The comparisons also point to research and development needs in the area of applied HEI.     

基于多模型变权重组合的软件可靠性仿真研究

研究提高软件可靠性预测精度问题,对软件可靠性研究已成为当前软件工程的一个研究热点,传统的单一软件可靠性模型由于使用的技术及提取的信息有限,软件可靠性预测精度不高。为提高软件可靠性预测精度,在建立多种单一软件可靠性预测模型的基础上,提出一种样本点的多模型变权重组合模型。将多种预测技术有效地聚合在一起,取长补短,在样本数据有限的情况下,不仅改善了样本内学习能力也增强了样本外的泛化能力,提高了综合预测精度。仿真验证模型无论在样本内还是样本外都较优于经过模拟退火算法优化的BP神经网络(SA-BP)及经过遗传算法优化的最小二乘支持向量机(GA-LSVM),说明变权重组合模型是一种精度更高的软件可靠性失效数据预测模型,具有较好的应用推广价值。     

基于构件的Web系统前馈神经网络可靠性模型

对基于构件结构复杂度较高的Web系统进行可靠性评估时,基于状态或基于路径的软件可靠性评估模型计算复杂度较高,鲁棒性不足。为此,提出了一种计算复杂度低、鲁棒性强的基于构件的前馈神经网络可靠性模型CBPRM。CBPRM将Web系统中各构件的可靠性作为前馈神经网络输入,并基于构件可靠性敏感度对神经元进行动态优化,Web系统可靠性评估由前馈神经网络输出实现。理论分析和实验结果表明,在基于构件结构复杂度较高的Web系统可靠性评估中,CBPRM的计算复杂度低于对比模型,并可确保可靠性评估精度。     

极大规模并行计算系统趋势分析

高性能计算技术以加速度迅猛发展,继千万亿次系统研制成功以后,超级计算机的性能又快速提升至数万万亿次,国际学术界与工业界普遍预期在2018年左右将出现极大规模并行的百万万亿次系统(Exascale Computing,简称E级系统)。本文从最新一届TOP500榜单入手分析了超级计算领域的技术动态,在此基础上,探讨了未来E级系统的发展趋势及其所面临的能耗、可扩展、可靠性和可编程性等关键技术问题。     

人工神经网络技术在电工产品可靠性实验中的应用(理论部分)

本文简要介绍了人工神经网络，BP神经网络的结构、训练和学习规则以及人工神经网络非线性时间序列预测的应用概况。     

可靠性技术在继电器控制中的应用

本文以可靠性技术,针对继电器在使用时主要失效模式触点失效故障进行分析,从触点材料、控制负载、抑制触点电弧,并对触点在常用环境下不合理使用等问题一并进行了较详细的阐述。     

伺服驱动器可靠性强化试验技术研究

本文结合伺服驱动器应用环境,设计可靠性强化试验方案,采用不同应力类型用于激发伺服驱动器的故障模式和故障机理,查找产品应力极限,通过伺服驱动器试验验证,本文提出的强化试验方案可以充分暴露产品薄弱点,为设计改进提供依据,同时为行业其它产品可靠性评估提供参考。     

基于交直流微电网的智慧能源站拓扑结构研究

“多站合一”的智慧能源站是未来变电站发展的新模式,其中变电站供电系统是保证智慧能源站可靠运行的关键。针对变电站站用交直流系统,计及当前交直流微电网技术进步,提出了智慧能源站供电系统采用交直流微电网的方案,并对交直流微电网电压等级、拓扑结构进行分析。通过对供电可靠性和经济性进行比较,说明交直流微电网的新型结构优于传统结构,验证了智慧能源站新型交直流微电网拓扑结构的可行性及技术优势。     

基于低压储能预操作协同配电终端的实操可靠性提升策略

线路检修后常因接地刀闸未分闸导致合闸操作失败,并可能带来人身安全事故或系统受到严重冲击的问题。基于此提出了一种提升配电终端实操可靠性的低压储能预操协同系统。该系统基于低压大功率储能装置和开关组,并接于配电进出线路接地刀闸和高压电流互感器之间,在高压断路器分闸状态下,实现预合断路器前的实操检测功能,短时投切储能预操组,在此时间内终端完成测量,并构建低压回路电流和高压回路电流比较判据,实现接地刀闸接地和故障未消缺检测功能。仿真结果验证了该系统的有效性。     

考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合

发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。目前在含风电鲁棒机组组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,难以较好描述机组故障停运风险。在含风电鲁棒机组组合模型的基础上,引入电量不足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型以提升计算效率。基于改进的IEEE-RTS 26机系统验证所提模型和方法,结果表明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显著减小问题求解规模、缩短计算时间。