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水利科技与经济 2024年第6期30卷 139-143页

作者：王丹丹河南省周口市太康县水利局河南太康461400

为了提升水利设施安全状态评估水平,针对影响水利设施的因素较多,而现有水利设施安全状态评估方法无法充分考虑不同安全状态对不同因素的影响问题,提出一种基于多态贝叶斯的水利设施安全评估方法。其中,采用多态贝叶斯网络,计算水利设... 详细信息

为了提升水利设施安全状态评估水平,针对影响水利设施的因素较多,而现有水利设施安全状态评估方法无法充分考虑不同安全状态对不同因素的影响问题,提出一种基于多态贝叶斯的水利设施安全评估方法。其中,采用多态贝叶斯网络,计算水利设施处于不同状态的概率;利用实时数据,评估水利设施状态;采用层次分析法,对多态贝叶斯网络判定结果进行验证。结果显示,基于多态贝叶斯网络的水利设施安全评估方法结果准确,表明本方法对水利设施安全评估具有借鉴意义。

关键词：水利设施多态贝叶斯网络层次分析法安全评估

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基于多态BN的船舶态势感知系统可靠性评估

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船舶工程 2023年第8期45卷 101-106,169页

作者：罗小芳李雨珊白旭杨立张海华李永正江苏科技大学经济管理学院江苏镇江212003 江苏科技大学船舶与海洋工程智能技术研究中心江苏镇江212003 中国船舶科学研究中心上海分部上海200011

采用多状态贝叶斯网络方法对复杂系统进行可靠性分析时,由于复杂系统中的设备对系统状态的影响程度难以确定,系统中存在较大的认知不确定性。多态贝叶斯网络中的认知不确定性问题可结合专家经验通过构造条件概率表来解决,但随着系统规... 详细信息

采用多状态贝叶斯网络方法对复杂系统进行可靠性分析时,由于复杂系统中的设备对系统状态的影响程度难以确定,系统中存在较大的认知不确定性。多态贝叶斯网络中的认知不确定性问题可结合专家经验通过构造条件概率表来解决,但随着系统规模的增加,专家打分工作量呈指数增长且具有一定的模糊性和主观性。针对以上问题,基于层次分析法与三角模糊数的模糊群决策方法,并将其与多态多父节点条件概率计算模型相结合构造条件概率表,提出计及认知不确定性的多态贝叶斯网络方法。将其应用于某船舶态势感知系统的多状态可靠性分析中,诊断态势感知系统处于不同故障状态下的薄弱环节,为船舶态势感知系统不同故障状态下的运行和维护提供参考。

关键词：认知不确定条件概率多状态可靠性分析多态贝叶斯网络态势感知系统

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基于多源数据融合的水利设施安全状态预测及评估

基于多源数据融合的水利设施安全状态预测及评估

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作者：唐帅西南科技大学

学位级别：硕士

水利设施的安全问题关乎到国计民生,水利设施长期安全稳定地运行将产生巨大的经济效益,对水利设施进行安全状态评估可以较好地研究其运行规律、评价其各个时期的运行状态。水利设施所处的环境通常条件恶劣、具有较为复杂的工作机制,使... 详细信息

水利设施的安全问题关乎到国计民生,水利设施长期安全稳定地运行将产生巨大的经济效益,对水利设施进行安全状态评估可以较好地研究其运行规律、评价其各个时期的运行状态。水利设施所处的环境通常条件恶劣、具有较为复杂的工作机制,使得其在长期运行当中容易受到多种环境因素的影响,单一的监测指标无法充分体现出结构破坏所含有的特征,难以实现对水利设施整体运行状态预测与评估。本文以某水电站4#引水涵洞为实际工程背景,以实际形变数据预处理、形变数据时序预测以及安全状态评估作为主要研究内容,为了解决时间序列数据特征提取不充分及传统循环神经网络(RNN)存在“梯度消失”与“梯度爆炸”的问题,使用双向长短期记忆网络(Bi LSTM)把预测残差与温度信息作为输入进行融合预测,提高了预测精度;针对水利设施影响因素较多、运行机制复杂的问题,采用多态贝叶斯网络结合多个重要影响因素进行贝叶斯网络推理得到水利设施处于各个安全等级的概率;最后采用层次分析法对水利设施安全状态打分,以印证多态贝叶斯网络计算结果。传感器在采集数据时受到干扰或者仪器故障而产生异常数据和大量波动信号,从而对后期时序预测产生较为不利影响。本文采用3?准则实现对原始序列异常值的检测以及剔除,由于时间序列相邻数据之间具有较强的相关性,因此使用均值插值法实现对原始序列数据的补全,在数据降噪时采用EMD-小波降噪方法,此方法相较小波降噪具有能够最大限度地保留原始数据的整体趋势与局部特征以及具有数据还原度较高的优势。水利设施安全监测数据是时间序列数据,既有趋势性又有季节性的特点。为了获得更准确的预测结果,结合某水电站4#引水涵洞监测数据,建立了一种基于SARIMA-Bi LSTM的预测模型,以解决无法充分挖掘数据中正向与反向的关联进行预测的问题。该模型采用季节自回归差分移动平均(SARIMA)模型预测变形数据中的线性分量,采用双向长短期记忆(Bi LSTM)模型融合残差信息与温度信息协变量进行数据中非线性分量地预测,使得模型能够更好地提取历史数据中的非线性关系以及正向与反向关系从而提高预测准确度,通过与BP、SARIAMA、SARIMA-LSTM网络的预测结果进行对比,实验表明此复合模型的预测精度均高于前三者并且能够更好地反映序列整体变化趋势和局部特征。为了验证不确定度对该模型预测结果的影响,分别将渗透压力、应力等指标数据进行预测,实验结果表明该模型能够较为稳定地进行时序预测。为了合理选取引水涵洞安全状态评价指标,基于多源融合思想采用多个指标进行全面评估,根据风险因素选取原则选取外载荷作用、材料劣化、形变以及渗漏水作为为一级指标,选取衬砌应力增大系数、剥落面积等作为风险状态评估的二级指标,并依据相应的评定标准对每个评价指标的状态进行划分。在查阅相关文献并结合专家知识的基础上构建多态贝叶斯网络体系,结合现场资料以及专家经验得出各个根节点的先验概率和中间节点的条件概率,对引水涵洞的安全状态进行正向推理计算出其处于每个安全等级的概率,并结合证据信息实现了对目前以及未来数年安全状态的更新;针对多态贝叶斯中条件概率表存在信息不完备、精确性较低的问题,使用层次分析法对多态贝叶斯网络运算结果进行印证,实验结果与多态贝叶斯网络结果一致,印证了多态贝叶斯网络评估体系的准确性和可靠性。

关键词：水利设施安全监测 EMD-小波降噪 SARIMA-Bi LSTM模型多态贝叶斯网络

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江苏省如东LNG接收站系统可靠性研究

江苏省如东LNG接收站系统可靠性研究

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作者：戴梦西南石油大学

学位级别：硕士

LNG作为一种高热值、低碳、便于储运的清洁能源,近些年被广泛利用。但由于LNG易燃、易爆、低温等特性,使其在储运过程中存在较高危险性。江苏省如东LNG船运、接收站系统作为多单元复杂系统,确保其安全运行是十分重要的。但目前未建立包... 详细信息

LNG作为一种高热值、低碳、便于储运的清洁能源,近些年被广泛利用。但由于LNG易燃、易爆、低温等特性,使其在储运过程中存在较高危险性。江苏省如东LNG船运、接收站系统作为多单元复杂系统,确保其安全运行是十分重要的。但目前未建立包括LNG船运与LNG接收站的LNG接收站整体系统可靠性模型,无法准确识别系统薄弱环节。因此通过对江苏省如东LNG接收站系统开展可靠性研究,可针对性提出可靠性管理措施,从而提高系统安全运行能力。本文基于江苏省如东LNG船运子系统与LNG接收站子系统逻辑关系,建立江苏省如东LNG接收站整体系统可靠性模型,编制了可靠性分析软件,确定了系统可靠度与薄弱环节,针对性制定提升系统可靠性的有效措施。本文主要研究工作与成果如下:(1)全面调研了江苏省如东洋口港港区通航情况以及LNG接收站所接收LNG船舶类型、尺寸与年均进出港航次等数据。对1964～2013年全球LNG船运历史事故进行统计分析,确定了 8种LNG船运事故的事故概率、LNG泄漏概率及船舶沉没概率,明确港内碰撞事故为最重要事故类型;根据江苏省如东LNG接收站工程概况、工艺流程与设备实际运行工况,基于HCRD、OREDA与API等数据库中同类设备失效数据,合理确定了 LNG接收站子系统可靠性研究基础数据。(2)基于IWRAP对遇碰撞模型,确定了洋口港港区内LNG船舶碰撞事故的事故概率为2.034×10-6。针对LNG船运8种典型事故,建立了 LNG船运可靠性仿真模型,采用随机抽样方法,合理确定了江苏省如东LNG船运子系统的可靠度为0.9990。(3)根据LNG接收站工艺流程,建立了 LNG接收站子系统可靠性模型与故障树。基于故障树构造多态贝叶斯网络,采用三角模糊数处理方法确定网络中27个中间节点条件概率表。通过失效数据库分析法,计算网络中50个根节点的先验概率。通过多态贝叶斯网络推理计算,得到了 LNG接收站子系统可靠度为0.9965。(4)建立LNG船运、接收站整体系统可靠性模型与多态贝叶斯网络结构,采用Visual Basic 6.0编制了 LNG接收站系统可靠性计算与故障诊断软件,包括可靠性计算模块以及故障诊断模块。通过软件计算LNG接收站整体系统可靠度为0.9959,通过计算对比全部79个节点后验概率大小,辨识系统最薄弱环节为高压输送泵,其次为低压输送泵与BOG压缩机。当高压输送泵、低压输送泵与BOG压缩机失效概率降低50%时,系统可靠度由0.9959可分别提升至0.9964,0.9964与0.9963。

关键词： LNG船运子系统 LNG接收站子系统可靠性多态贝叶斯网络故障诊断

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