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电力系统自动化 2021年第22期45卷 115-123页

作者：束洪春赵红芳张旭董海飞陈诺薄志谦昆明理工大学电力工程学院云南省昆明市650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省昆明市650500 中国南方电网超高压输电公司昆明局云南省昆明市650000

为准确评估中国昆柳龙混合直流工程送端换流站电气主接线的可靠性,建立了昆北换流站电气主接线中静态元件、动态元件和附属元件的等效二状态模型。以减少计算复杂度为目的,针对元件的故障后果及位置将送端换流站进行了分区简化。将GO法... 详细信息

为准确评估中国昆柳龙混合直流工程送端换流站电气主接线的可靠性,建立了昆北换流站电气主接线中静态元件、动态元件和附属元件的等效二状态模型。以减少计算复杂度为目的,针对元件的故障后果及位置将送端换流站进行了分区简化。将GO法与模糊动态贝叶斯网络相结合建立了系统的可靠性模型。所构建的模型能直观反映系统可靠性的时序变化过程,并可利用后验概率进行电气主接线的脆弱性分析。仿真结果的分析证明了所提模型和方法的可行性与有效性。

关键词：特高压混合直流脆弱性分区与合并 GO法模糊动态贝叶斯网络

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高速机动反舰导弹对舰艇编队的威胁估计研究

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现代防御技术 2012年第6期40卷 33-38,58页

作者：曾松林王文恽刘阳代进进海军航空工程学院山东烟台264001

威胁估计是一个高度复杂、不确定性事件的推理过程。针对以目标特征为参数计算高速机动反舰导弹对编队的威胁值出现振荡而影响威胁排序的问题,首先运用自组织映射神经网络(SOM)提取高速机动反舰导弹的某些重要特征,其次融合提取的特征... 详细信息

威胁估计是一个高度复杂、不确定性事件的推理过程。针对以目标特征为参数计算高速机动反舰导弹对编队的威胁值出现振荡而影响威胁排序的问题,首先运用自组织映射神经网络(SOM)提取高速机动反舰导弹的某些重要特征,其次融合提取的特征计算反舰导弹的航向,然后根据航向计算得到反舰导弹稳定的飞临时间和航路捷径,最后在分析影响威胁估计因素的基础上,运用模糊动态贝叶斯网络进行推理得到威胁值,再结合舰艇的价值系数便可计算得到稳定的威胁排序。仿真结果表明,该方法可以有效解决高速机动反舰导弹的威胁估计问题。

关键词：威胁估计高速机动弹道平滑模糊动态贝叶斯网络

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多传感器信息融合及其在可穿戴计算机上的应用

多传感器信息融合及其在可穿戴计算机上的应用

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作者：王犇哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

可穿戴计算机是一种超微型、可穿戴的新型移动计算机设备,它能随时随地为使用者提供信息获取、交换和处理的能力。它不只是将计算机微型化和穿戴在身上,它还实现了人机的紧密结合,其除了具有计算和显示功能外,采用多通道传感器技术,结... 详细信息

可穿戴计算机是一种超微型、可穿戴的新型移动计算机设备,它能随时随地为使用者提供信息获取、交换和处理的能力。它不只是将计算机微型化和穿戴在身上,它还实现了人机的紧密结合,其除了具有计算和显示功能外,采用多通道传感器技术,结合计算功能以及信息融合技术可使穿戴者对于自身以及环境的感知能力得以增强,从而能够自主的做出相应,更加智能的与穿戴者进行交互。本文分析了可穿戴计算机以及人体各生理指标的特点,考虑到可穿戴计算机传感器信息融合的实时性需求,传感器时序数据的特点,以及生理数据的模糊性,提出了基于模糊动态贝叶斯网络的多传感器信息融合的方法。动态贝叶斯网络是根据多个时刻观测值对系统的各个时刻或某一时刻的状态进行评估,而模糊动态贝叶斯网络又考虑了观测值存在多个不确定状态的情况,适用于存在连续观测值时的定性推理问题。本文系统的研究了模糊动态贝叶斯网络构造方法以及推理算法,在模糊动态贝叶斯网络的一般推理公式的基础之上,把动态贝叶斯网络的前向后向算法以及邻接算法推广到模糊动态贝叶斯网络中,并且给出了基于模糊动态贝叶斯网络的多传感器信息融合框架和步骤。运用这种方法,本文针对两种生理状况(心源性休克和人体生理状态)的实时监测,分别建立了监测模型,通过在线推理,可以实现对多生理传感器信息进行实时融合,对融合目标所处状态进行评估。仿真测试的结果证实了监测模型以及推理算法的有效性和实用性,并且该方法可以有效的滤除传感器瞬时故障所造成的影响,通过概率曲线的分析还可以及时获取人体生理状况变化的趋势。最后本文基于FDBN所建立的监测模型,利用各织物生理传感器获取数据,在高性能嵌入式系统以及对应的监测端服务器之上,设计并实现了穿戴式人体健康监测系统。通过实验,该原型系统能够实现基本的生理数据显示,以及对生理状态的自动评估功能,从而初步实现了基于可穿戴计算机的人体健康远程监测。

关键词：模糊动态贝叶斯网络模糊集合多传感器信息融合人体健康监测

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融合航迹特征的空中目标意图识别方法研究

融合航迹特征的空中目标意图识别方法研究

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作者：郑柯西安电子科技大学

学位级别：硕士

空中目标战术意图识别属于态势评估领域的重要内容,在早期预警、兵力调整等方面有重要价值。随着军事科技的进步,空中目标正朝着多任务化和协同化方向发展,在这种情况下如何确保目标意图识别结果的准确性和稳定性,是一个巨大的挑战。针... 详细信息

空中目标战术意图识别属于态势评估领域的重要内容,在早期预警、兵力调整等方面有重要价值。随着军事科技的进步,空中目标正朝着多任务化和协同化方向发展,在这种情况下如何确保目标意图识别结果的准确性和稳定性,是一个巨大的挑战。针对以上问题,本文以得到稳定有效的意图识别结果为研究目的,以历史飞行轨迹为研究对象,对目标轨迹特征与目标意图之间的映射关系进行研究。通过对轨迹数据进行聚类处理和机动动作识别获得轨迹特征,利用多源信息融合和基于知识的不确定推理等手段,力图得到稳定有效的意图识别结果。主要工作包括:(1)针对传统K-means算法在轨迹聚类时存在的对噪声点敏感、处理数据类型有限、对多维属性数据处理效果不佳等问题,设计了一种基于半监督的SSK-means轨迹聚类方法。首先针对K-means聚类算法存在的K值和初始中心难确定的问题,提出利用SSK-means确定K值和初始聚类中心,提高了算法的收敛速度;其次针对传统相似性度量方法不能充分反映轨迹特点的问题,利用融合了多维轨迹特征的豪斯多夫距离改进了相似性度量方法。最后进行对比实验,实验结果表明,本文提出的聚类算法比传统K-means的聚类效果更好。(2)利用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对目标的飞行机动进行了识别。首先利用飞行动力学仿真分析了目标飞行机动的特点,将复杂的飞行动作简化为基本动作的组合;其次以聚类后的历史轨迹数据为基础,通过IMM算法进行轨迹分割采样得到训练样本;然后利用样本数据训练模型,并对观测数据进行了识别。最后实验对比了不同测量误差下和不同观测序列长度下目标机动识别率的变化,以及引入修正因子对机动识别率的影响。实验结果表明,在一定测量误差范围和观测序列长度下,该方法具有较好的机动识别效果,并且修正因子能够改善识别效果。(3)针对意图识别问题中存在的证据、规则和推理过程不确定等问题,基于贝叶斯网络和模糊理论,设计了一种动态模糊贝叶斯网络的目标意图识别方法。首先通过结合专家经验和历史数据,给出了贝叶斯网络的拓扑结构和节点参数,降低了规则的不确定性;其次通过引入模糊隶属度,对观测节点进行模糊化处理,降低了输入信息的不确定性;最后,通过融合多属性信息,利用贝叶斯网络进行诊断推理,得到了空中目标的意图识别结果,并利用民航飞行数据进行验证。实验结果表明,本文提出的方法在对目标的意图识别的准确性和稳定性上有很好的效果。

关键词：意图识别机动识别半监督K-means聚类隐马尔科夫模型模糊动态贝叶斯网络

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相对移动闭塞下列车动态风险评估模型研究

相对移动闭塞下列车动态风险评估模型研究

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作者：尤思璠北京交通大学

学位级别：硕士

轨道交通作为一种大运量的运输系统一直以来都承担着十分重要的乘客、货物运输工作。作为轨道交通系统运力进一步提升、灵活编组技术实现的必要手段,相对移动闭塞越来越得到政策的推广和应用市场的需求。但相对移动闭塞模式本身不是一... 详细信息

轨道交通作为一种大运量的运输系统一直以来都承担着十分重要的乘客、货物运输工作。作为轨道交通系统运力进一步提升、灵活编组技术实现的必要手段,相对移动闭塞越来越得到政策的推广和应用市场的需求。但相对移动闭塞模式本身不是一种绝对安全的闭塞方式,随着人工智能等技术在列控系统中的大规模应用,进一步增大了这种闭塞方式的安全不确定性。并且,列车的运行风险评估受到了系统间的交互、复杂的环境因素;系统与环境之间的耦合关系等带来的挑战。因此,对列控系统的场景参数进行清晰地监控,根据实时监测的场景数据动态地推断真实的列车运行风险,扩展出列车安全风险及追踪距离的监控为司机和系统提供决策支持,对避免事故发生、减轻故障影响具有重要意义。现有的静态风险评估方法提供的信息量有限,无法衡量列车的实时风险变化,进而无法给列车保持在较低风险状态下运行提供辅助决策帮助,因此本文提出了一个基于安全边际的列车动态风险评估模型,旨在对具有动态特性的实际风险进行清晰的评估。主要工作如下:(1)根据城市轨道交通安全保障的特点,定义并设计了列车运行安全边际。借鉴智能车的运行设计域(Operational Design Domain,ODD)标定汽车安全运行条件的想法,提出了列车运行安全边际模型,并用于实现安全运行场景的自动派生。利用时间自动机UPPAAL实现安全边际模型的自动机建模,在此基础上自动生成安全场景。利用安全边际模型,实现了运行场景的参数化表示,明确了运行过程中需要收集的关键场景参数。(2)利用关键参数确定动态风险评估中需要获取的场景信息。基于安全边际模型按照所提出的转换规则,将元素及其依赖关系推导为动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)结构。引入模糊集理论来解决影响推理的不确定性问题。详细介绍了解决数据概率不确定性的三角模糊数方法。在此基础上,提出了一种解决场景数据概率偏差的模糊动态推理方法(Fuzzy Dynamic Bayesian Network,FDBN),并定义风险评估指数(Risk Situation Index,RSI)来提供必要的风险评估和预警。以设备状态、环境变化等运行数据为输入,对列车运行风险进行半定量评价。(3)基于动态风险评估模型的建立,提出了一个运行时安全监控框架(Run-time Safety Monitoring Framework,RSMF),用于实时监控当前系统的行为是否超出安全边际限制而引发危害事件。详细研究了框架内设计期和运行期的主要活动,并实现了功能模块的设计,完成了动态风险评估模型的工程应用。(4)选取北京地铁燕房线实际线路数据中的几个典型场景案例进行实时风险评估和分析。结合列车动态风险行为的评估指标,推导出了不同运行场景下的可能风险范围及安全行车的时间和空间上的裕量。分析结果表明,当不同外部事件发生的情况下,及时对安全风险进行监控,可有效感知到风险的变化趋势,验证了本文所提的评估模型有效性。该模型解决了运行过程中风险变化不明的问题,说明了其对动态风险评估的贡献。本文共有图79幅,表27个,参考文献99篇

关键词：相对移动闭塞动态风险评估运行设计域模型安全边际模糊动态贝叶斯网络运行时安全监控追踪距离监测

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