基于动态贝叶斯网络气化炉供料系统风险分析

针对当前大型气化装置在动态风险分析方面的不足,提出一种基于动态贝叶斯网络的气化炉供料系统风险分析方法。利用气化炉供料系统各单元失效形式的相关资料,建立故障树模型,并将故障树模型转化为贝叶斯网络模型,利用K⁃2算法优化贝叶斯网络模型,结合β因子法处理共因失效对系统的影响。考虑维修因素对系统各时刻失效率的影响,同时采用GeNIe软件和Monte Carlo方法进行计算,验证所提方法的准确性和可行性。结果表明,动态贝叶斯网络在气化炉供料系统风险分析中,具有动态风险分析准确和能够识别系统薄弱环节的优点,并且依照分析结果可以得到合理的可靠性分配策略。     

基于动态贝叶斯网络的煤粉加压输送系统可靠性分析

为解决煤粉加压输送系统动态失效问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的可靠性评估方法。首先,在分析煤粉加压输送系统的结构与功能的基础上构造事故树模型,并根据事故树模型向动态贝叶斯网络转化的规则,建立煤粉加压输送系统的可靠性分析模型。然后,引入维修因素、时间序列,利用动态贝叶斯网络的两向推理能力,确定煤粉加压输送系统的薄弱环节和可靠度的动态变化规律。结果表明,该方法可有效描述煤粉加压输送系统的动态特性,分析结果符合实际工况。     

基于贝叶斯攻击图的动态安全风险评估模型

攻击者通过分析网络中漏洞的相互关联关系逐步攻破多个漏洞,而攻击图模型虽然能描述网络内潜在威胁的传播路径,但未充分考虑攻击事件对攻击图中所有属性节点置信度的动态影响。为此,提出一种基于贝叶斯攻击图的动态风险评估(dynamic risk assessment based on Bayesian attack graphs, DRA-BAG)模型。该模型运用贝叶斯信念网络建立用于描述攻击行为中多步原子攻击间因果关系的概率攻击图,其中采用通用漏洞评分系统指标计算漏洞利用成功概率,并利用局部条件概率分布表评估属性节点的静态安全风险;进而结合入侵检测系统观测到的实时攻击事件,运用贝叶斯推理方法对单步攻击行为的后验概率进行动态更新,最终实现对目标网络整体安全性的评估。实验结果表明,本文方法可评估动态安全风险和推断攻击路径,为实施安全防护策略提供依据。     

一种基于动态贝叶斯网的高效多故障诊断算法（会议）

故障管理是网络管理的重要内容之一,快速准确地定位网络故障是一项重要的研究课题。基于静态贝叶斯模型的故障诊断方法已被广泛采用,但当网络动态变化时,该方法具有很大局限性。目前,当网络动态变化时,可以提高诊断准确度的算法是基于动态贝叶斯模型的,但已有算法复杂度较高,不适用于规模较大的网络。本文首先将被管系统建立成动态贝叶斯模型,并提出一种能够处理多故障的近似推理算法。接下来通过复杂度分析,证明该近似算法时间复杂度为多项式级,远远低于精确算法的时间复杂度下限,可以用于解决大规模动态网络的故障诊断问题。最后通过实验证明,本文提出的新算法在准确度方面虽然略低于精确算法,但执行效率上远远高于精确算法。     

一种解决组合爆炸问题的三态故障贝叶斯网络

针对传统故障贝叶斯网络在可靠性分析以及故障诊断领域存在的组合爆炸问题,提出了一种三态故障贝叶斯网络建模方法。通过将传统的失效分为"物理故障"和"正常却不工作"2种模式,提出将串联系统中元件以及"或"门下的事件转换为包含正常状态以及上述2种失效模式的三态节点,取代仅有正常和失效2种状态的传统模型节点。在此基础上深入分析了构建三态故障贝叶斯网络模型的方法。最后建立了某型飞机左侧交流电源系统的三态故障贝叶斯网络并进行了深入分析。理论和实例分析均表明,建立的三态故障贝叶斯网络在减少模型参数的同时可有效避免"或"门引起的组合爆炸问题,为串联系统和"或"门占优的系统提供了一种新的故障贝叶斯网络建模手段。     

基于动态贝叶斯网络的电源系统可靠性分析与故障诊断

动态系统的可靠性分析与故障诊断一直是可靠性领域的热点及难点问题,作为该领域热门的分析工具之一,动态贝叶斯网络(DBN)得到了充分的应用与开发。但是,现有的DBN算法受限于系统的失效分布类型,且建模难度也随着系统复杂度的增加而呈指数增长。针对以上问题,该文提出一种改进的动态贝叶斯网络概率表建模方法,在连续任务时间的条件下,实现动态系统的可靠性分析。然后,结合DBN双向推理算法,求解系统失效时部件失效的后验概率,并将计算结果应用于系统故障诊断及薄弱部件定位。最后,结合某电源系统的可靠性分析与故障诊断,验证了该方法的实用性。     

参数自适应动态贝叶斯舰船态势估计算法

为减少动态海域下贝叶斯网络舰船态势估计算法较大的误差,提出了一种改进的动态贝叶斯网络舰船态势估计算法。该算法根据多路传感器的数据和新获取的态势信息进行推理,通过计算新态势要素与原有态势要素间的互信息构建并更新动态贝叶斯网络参数。与传统贝叶斯网络态势估计算法对比,在仿真情况下对10000艘舰船进行合作态势估计,改进动态贝叶斯网络的舰船态势估计算法合作舰船错误率降低了7.1%;用实测数据,目标的合作态势提升了4.2%。改进的算法不仅能够实时地反映舰船环境变化,同时还提高了目标态势估计的准确概率,为海监提供了一种舰船态势分析与决策的技术支持。     

基于动态贝叶斯网络的目标侦察信息处理研究

动态贝叶斯网络是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的有力工具．战场环境随机变化使得侦察信息处理变的复杂化，从而影响决策的具体方式或决策方向．本文提出将隐马尔可夫模型图形模式与模糊推理结合起来构成DBN，将其用于战场侦察情报的推理分析．首先建立动态贝叶斯网络的环境变化感知模型，而后应用Viterbi解码算法获得当前隐合序列最优估计，通过HMM状态转移矩阵可预测出未来环境变化趋势，最后应用模糊推理得到问题的最优的决策或优先采用的解决方式．仿真结果表明了模型的可行性．     

动态网络中的高效多故障诊断技术

针对已有算法复杂度较高,不适用于规模较大网络的问题,将被管系统建立成动态贝叶斯模型,并提出一种能处理多故障的近似推理算法. 通过复杂度分析,证明该近似算法时间复杂度为多项式级,远远低于精确算法的时间复杂度下限,可以用于解决大规模动态网络的故障诊断问题. 实验结果证明,新算法在准确度方面虽然略低于精确算法,但执行效率上远远高于精确算法.     

基于贝叶斯网络的土石坝可靠性分析

提出采用贝叶斯网络方法来分析大坝的可靠性问题.首先简要地介绍了贝叶斯网络方法的基本原理和建模方法,将贝叶斯网络方法和故障树方法进行了比较,并给出了故障树向贝叶斯网络转化的基本步骤.定义了贝叶斯网络中节点的重要度因子,并给出了相应的计算公式.最后以土石坝为例,根据土石坝的失效机理建立了土石坝可靠性分析的贝叶斯网络模型,并对溃坝原因进行了重要度分析.结果表明,贝叶斯网络能够有效地进行大坝可靠性分析,它能够更直观地表示大坝失事的因果关系,且贝叶斯网络能够方便地解决共因失效问题.故障树可以方便地转化为相应的贝叶斯网络模型.贝叶斯网络节点的重要度分析结果为制定有效的大坝失事概率控制措施提供了理论依据.     

基于动态贝叶斯网络的气化炉烧嘴系统可靠性分析

为解决在分析系统可靠性时获取的动态贝叶斯网络（DBN）的先验数据主观性强的问题,以气化炉烧嘴系统为研究对象,利用BP神经网络优化DBN的先验数据。依据隐含层神经元数量经验公式,将气化炉烧嘴系统DBN模型划分为3个子系统,并分别转化为BP神经网络。将DBN的先验分布分别对应BP神经网络的输入函数与输出函数,再利用BP神经网络信息向前传、误差向后传的特性,对系统进行性能学习,实现对DBN的先验数据优化。对优化后气化炉烧嘴系统的DBN进行双向推理,实现对气化炉烧嘴系统动态可靠性分析。结果表明,对气化炉烧嘴系统DBN进行正向推理,可得到优化后的系统可靠性变化趋势;进行反向推理,可得到优化前后的关键事件及薄弱环节,其中薄弱环节为高氧煤比氧煤比的波动。     

基于动态贝叶斯网络的WSNs链路质量预测

无线传感器网络中,链路质量预测为数据可靠传输和上层网络协议性能的提高提供支撑。为进一步提高链路质量预测的准确性,提出基于动态贝叶斯网络（dynamic Bayesian networks,DBN）的链路质量预测机制。为避免单一评价指标的片面性,从链路信号质量、链路稳定性及非对称性3方面综合评价链路质量;采用K-means聚类算法对参数进行离散化预处理,得到各参数的离散区间;采用熵值法确定各参数的权重,以消除参数权重计算中主观因素的干扰;为避免最大隶属原则的缺陷,采用非对称贴近度分析法构建综合性的链路质量等级指标;借助贝叶斯网络（Bayesian networks,BN）处理不确定性问题的优势和BN分类器在分类上的良好性能,确定DBN的初始网络和转移网络,采用EM算法进行DBN模型的参数学习,从而构建了基于DBN的链路质量预测模型。实验结果表明了采用非对称贴近度分析法划分链路质量等级的合理性与DBN链路质量预测模型的合理性;与4C及FLI预测模型相比,本文模型具有更高的预测准确度。采用链路信号质量、链路稳定性及非对称性3个指标评价链路质量,采用DBN构建预测模型,可得到更准确及鲁棒性更好的链路质量预测结果。     

利用GO法进行供水管网可靠度计算

供水管网可靠度计算常用的方法为最小割集法,但该方法中节点最小供水路径难以确定,并且不利于通过编程实现节点可靠度的自动求解.相比之下,GO法是一种更好的选择.GO法是一种以成功为导向的系统可靠性分析方法.具有原理清晰、易于建立求解模型,易于编程等优点.在利用GO法进行供水管网可靠度计算的过程中,对于公共信号的处理是GO法计算的关键部分.利用先进行符号计算再进行数值计算的方法,对公共信号进行修正,得到正确的节点可靠度值,进而求得系统可靠度.通过将供水管网中各网络元素抽象为GO法操作符,建立供水管网节点可靠性计算模型,并通过matlab语言进行求解算法程序编制,实现了供水管网可靠度的计算机求解.并通过算例管网对算法进行了验证.     

基于GO法的物流服务供应链可靠性评价

为了对物流服务供应链的可靠性进行评价,作者运用GO法来评价物流服务供应链可靠性,构建了物流服务供应链系统GO图,进行了GO运算,得到了该供应链的可靠性评价结果,为可靠性管理提供信息支持.     

基于动态贝叶斯网络的变幅载荷下疲劳裂纹扩展预测方法

针对当前疲劳裂纹扩展预测研究中较少考虑不确定因素而导致预测结果偏差大的问题,提出基于动态贝叶斯网络（DBN）的疲劳裂纹扩展预测方法. 以变幅载荷作用下的疲劳裂纹扩展为具体对象,利用统一疲劳寿命预测（UFLP）模型构建疲劳裂纹扩展的物理状态方程;分析疲劳裂纹扩展过程典型不确定因素之间的联系,基于动态贝叶斯网络建立疲劳裂纹扩展动态性能退化模型;采用粒子滤波（PF）推断算法,向动态性能退化模型输入裂纹观测数据,修正预测结果,降低不确定因素的影响. 根据已有的裂纹扩展实验数据,给出具有不确定因素疲劳裂纹扩展预测的仿真算例,结果表明,所提出的基于动态贝叶斯网络的变幅载荷作下疲劳裂纹扩展预测方法较现有方法能够取得更好的预测精度.     

反应堆冗余泵组的相关动态可靠性

为了解决反应堆冗余泵组中相关性（包括泵的温备用、共因失效以及止回阀组同时工作）相互重叠的问题,应用动态可靠性框图（DRBD）建立了冗余泵组的相关动态模型.以冗余泵组为整体,比较分析了其在4种不同相关性情况下的系统故障概率变化,通过状态转移方程求得动态数值解并绘制了曲线图.实验结果表明,多种相关性重叠在冗余泵组中起着重要作用,以DRBD建模为基础,确定并量化各相关因子之间的关系是分析冗余系统相关性的一种有效方法.     

自动吊卡系统的可靠性分析

基于各系统先验失效分布假设的基础上,应用可靠性框图法对新设计的石油钻机的自动吊卡（液压、控制、机械系统）进行了多层次的可靠性分析,求得自动吊卡3个子系统和总系统使用可靠度随时间的变化趋势。同时根据各元件对系统的影响程度,找到了对系统可靠度影响较大的主要系统部件,并提出提高自动吊卡安全可靠性的相应建议。     

基于网络药理学初步探索散偏汤治疗偏头痛的作用机制

目的:采用网络药理学方法初步探索散偏汤治疗偏头痛的作用机制.方法:利用TCMSP数据库收集散偏汤各药物的成分,进行ADME筛选,得到潜在活性成分,并利用SwissTargetPrediction获取活性成分的作用靶点;运用OMIM数据库和GeneCards数据库搜集偏头痛相关靶点,将药物靶点与疾病靶点导入jvenn网站...