贝叶斯网络在机械系统可靠性评估中的应用

针对故障树分析方法在可靠性评估方法中的局限性,提出了基于贝叶斯网络的机械系统可靠性评估新方法.首先根据系统可靠性框图建立故障树,然后将故障树直接映射成为贝叶斯网络,构建条件概率表,运用贝叶斯网络的推理能力进行系统的可靠性评估.该方法不但能计算出机械系统的可靠性指标,而且能方便地给出某一个部件或几个部件对系统可靠性的影响大小,识别系统的薄弱环节.最后通过实例验证了用贝叶斯网络进行机械系统可靠性评估的有效性.     

诊断贝叶斯网络模型构建与工程应用

提出了一种基于故障树的诊断贝叶斯网络建立方法,给出了用贝叶斯网络描述故障树中事件间基本关系方法,分析了贝叶斯网络对多态逻辑、关联故障、不确定关系等问题的扩展表达能力.以某型飞机外挂接口单元为例,研究了基于故障树构建诊断贝叶斯网络的工程方法,提出了一种基于故障注入的贝叶斯网络故障诊断模型评估方法.     

事件树、故障树、决策树与贝叶斯网络

在简要介绍贝叶斯网络技术的基础上,通过大坝失效事件树分析、导弹发动机故障树分析以及汽车销售决策树分析3个实例,分别将事件树、故障树及决策树3种分析方法与贝叶斯网络分析方法进行了比较,并给出了事件树、故障树和决策树向贝叶斯网络转化的一般规律:事件作为贝叶斯网络中的结点,根据事件之间的因果或影响关系将网络中的各结点用有向弧连接起来并由已知数据或专家经验确定各结点条件概率表.结果表明贝叶斯网络具有处理多状态复杂模型以及双向推理的优点.     

基于贝叶斯网络的HAZOP-LOPA集成分析与应用

针对事件树、故障树等风险分析存在一定局限性的问题,提出了基于贝叶斯网络的HAZOP-LOPA集成风险评估新思路.编制系统故障树,利用GeNIe软件将其映射成贝叶斯网络,运用贝叶斯网络双向推理进行故障预测和诊断,快速识别系统薄弱环节并确定为风险贝叶斯故障节点,结合HAZOP与LOPA对其进行风险集成分析,提出相应的独立防护层,根据防护层失效概率并参照半定量风险矩阵确定剩余风险等级.该风险评估模型在辽河石化公司催化裂化装置的反应再生系统中进行应用,结果证实该模型在复杂工艺信息不确定条件下,能有效提高风险评估的针对性、客观性与准确性.     

基于贝叶斯网络的油田管道失效概率计算

针对事故树分析法不能对管道风险进行多态性分析,且无法实现双向推理问题,提出一种基于贝叶斯网络的油田管道失效概率计算方法.首先,建立油田管道失效风险事故树模型,利用事故树与贝叶斯网络的转换确定贝叶斯网络结构,完成管道失效风险贝叶斯网络模型结构的构建;其次,考虑到由专家知识经验及期望最大化算法确定的网络参数存在较大的估计误差问题,引入遗传算法完成贝叶斯网络参数学习以此获取最优参数;最后,将该方法应用于实际油田管道风险问题,利用GeNIe贝叶斯网络仿真软件计算油田管道失效概率,同时对每个风险因素进行分析并得到影响管道发生失效的致因链.实验证明,所提方法在评估精度上得到了显著地提升.     

劲性水泥土搅拌桩地下连续墙贝叶斯网络分析

分别分析了事件树、故障树和贝叶斯网络的优点和缺点,总结了三者联合应用的必要性,进而改善了贝叶斯网络的构造方法.方法是先将事件树的输出事件和序列事件分别作为故障树的顶事件和中间事件建造系统的故障树,再将故障树转化为系统的贝叶斯网络,然后利用贝叶斯网络的计算优势进行分析;建议贝叶斯网络中的任一非根节点事件出现失效时应按后验概率从大到小的次序对相应根节点事件进行控制.采用文中方法分析了SMW(soil-cement mixingwall)深基坑工程的基坑事故发生概率和造成事故的主要基本事件,证明了该方法的实用性.     

基于故障树贝叶斯网络的数控刀架故障研究

针对数控机床刀架系统的故障特点,提出了基于故障树分析的贝叶斯网络故障诊断方法,通过建立刀架系统的故障树模型,利用贝叶斯网络,计算出引起系统故障的各个底事件重要度。结果表明:基于故障树贝叶斯网络的故障诊断为数控刀架系统的可靠性设计、分析、维修等提供新的方法。     

复合型工艺风险评估模型的研究及其现场应用

充分考虑石化装置的复杂工艺特点,建立了基于贝叶斯网络的危险与可操作性研究(HAZOP)、保护层分析(LOPA)、领结分析(Bow-Tie分析)于一体的复合型工艺风险评估模型.首先编制系统故障树,将其映射成对应贝叶斯网络,利用Ge NIe软件实现贝叶斯双向推理进行故障预测和诊断,找出最容易导致事故的风险贝叶斯故障节点;然后运用HAZOP-LOPA集成分析研究该节点参数出现偏差的原因及后果,通过独立保护层失效概率评估风险等级;最后对剩余风险等级较高的事件进行Bow-Tie分析,辨识出使保护层持续有效的关键活动,进而控制后果严重的工艺安全事故.以辽河石化公司的延迟焦化装置为例对该风险评估模型进行了现场应用.     

基于贝叶斯网络的核电厂安全系统可靠性分析

 针对核电厂改进的辅助给水系统（ASG）,研究了基于贝叶斯网络的系统安全评价方法。通过故障模式与影响分析构建ASG系统可靠性框图,根据可靠性框图与贝叶斯网络的映射关系,建立ASG系统贝叶斯网络,利用网络推理计算事件发生概率,对系统进行了可靠性分析。研究结果表明,该方法通过贝叶斯网络的正向推理、反向推理和双向推理,能够计算任意节点事件的发生概率,表征设备多态失效模式和获得更多评估信息,与传统的故障树方法相比,具有更强的分析能力和更接近实际,适用于核电厂安全系统的可靠性评价,且具有一定的优越性。     

基于故障树和贝叶斯网络的危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性分析

为保障危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性,提出一种基于故障树分析法和贝叶斯网络的系统可靠性研究方法.首先,根据道路运输系统故障树模型向贝叶斯网络转化的方法确定贝叶斯网络模型和条件概率表;其次,结合贝叶斯网络双向推理算法对危化品道路运输系统进行推理计算;最后,分析得出危化品罐式运输车道路运输系统的可靠度.研究发现:该方法可以根据根节点故障的先验概率正向推理系统失效的可能性,并且可以通过根节点的概率重要度分析结果排查故障,同时可以通过反向推理计算根节点的后验概率诊断故障.在结论中,提出了针对系统中关键风险事件的应对策略.     

基于传输贡献矩阵的城市路网节点重要性评估方法

 在城市道路中,通常采用交叉口流量或道路连接数等单一指标确定路口重要性,很难保证突发事件下道路网络运行的可靠性。鉴于城市道路网络的无标度特性,以交通阻抗为权重,将城市道路网络抽象为加权网络,提出节点重要度传输贡献矩阵方法,评估道路交叉口重要性。该方法综合考虑交叉口所处路网位置、道路连接数及关联路段交通阻抗,采用节点效率值表示其位置信息,通过融合节点度值和交通阻抗值,构建交通信息传播过程中节点之间的重要度关联,以表示相邻路口间重要性依赖关系。以天津市区域路网为例计算各交叉口重要度,采取连续移除重要节点方式,模拟连锁故障过程,并将结果与节点收缩法进行对比。实证分析表明：在移除最重要的8个节点后,路网最大连通子图规模较节点收缩法降低9.10%,验证了该方法的有效性。     

基于DBN的区域计算机联锁系统可靠性分析

区域计算机联锁设备是实现区域内行车安全、保证运输效率的核心设备,对其可靠性研究具有重要意义。结合目前存在的2种区域联锁制式,采用一种新的联锁方案,即在主控站和从控站(选择其中1站或多站)均设置联锁设备。综合考虑联锁系统的共因故障和可维修等因素,利用动态贝叶斯网络对其进行可靠性分析。首先,从系统故障■安全和危险输出的角度出发,建立区域两联锁单元和三联锁单元的动态故障树,并将其转换为相应的动态贝叶斯网络模型;然后利用动态贝叶斯网络的推理特性,对区域联锁系统进行可靠性分析;最后比较了该方法与基于静态贝叶斯网络和动态故障树分析法的结果。计算结果表明:主控站和其中之一的从控站均设置联锁设备是实现区域联锁的较佳方式;且基于动态贝叶斯网络的系统可靠性分析较上述两种方法在计算准确度和时间复杂度方面均有明显优势;并通过动态贝叶斯网络的诊断推理可知,共因故障是系统故障的主要原因,因此应重点防范以降低事故发生的概率。     

基于案例推理的应急决策贝叶斯网建模方法

贝叶斯网络技术具有丰富的概率表达能力,不确定性问题的处理能力,以及多源信息的融合能力,其有利于辅助突发事件的应急决策,提高决策效率.突发事件应急决策具有较高的时间敏感性,因此要求能够尽可能缩短贝叶斯网络的建模时间,而从无到有的传统贝叶斯网络建模方法的效率显然无法较好地满足这一要求.因此,针对以上问题,提出了基于案例推理的应急决策贝叶斯网络建模方法.该方法基于历史案例库,通过相似度和偏离度两个指标对历史案例进行匹配并得到候选案例,最后通过案例合并和剪枝等方法对候选案例进行调整,最终得到新的案例模型.通过案例仿真对所述方法进行了验证,结果表明:基于案例推理的应急决策贝叶斯网络建模方法没有庞大的搜索空间,也不需要样本数据,只需要提前收集历史案例模型,与传统贝叶斯网络建模方法相比,该方法能够复用历史模型,从而缩短了建模时间,提高了建模效率.     

An Intrusion Alarming System Based on Self-Similarity of Network Traffic

Intrusion detection system can make effective alarm for illegality of network users, which is absolutely necessarily and important to build security environment of communication base service. According to the principle that the number of network traffic can affect the degree of self-similar traffic, the paper investigates the variety of self-similarity resulted from unconventional network traffic. A network traffic model based on normal behaviors of user is proposed and the Hurst parameter of this model can be calculated. By comparing the Hurst parameter of normal traffic and the self-similar parameter, we can judge whether the network is normal or not and alarm in time.     

基于故障树和Bayes网络组合的装备故障诊断

针对故障树和Bayes网络在故障诊断中的局限性,提出一种使用故障树和Bayes网络组合的方式建立诊断故障Bayes网络,并基于诊断故障Bayes网络运用联合树推理进行故障诊断的方法.该方法解决了在复杂系统故障诊断过程中独立运用故障树和Bayes网络出现故障推理能力弱和建模难等问题.实验结果表明,使用该方法对某型舰船上的甲板灯光照明系统进行故障诊断,得出了各个故障征兆节点或故障原因节点的概率分布,从而可快速准确地定位甲板灯光照明系统故障.     

基于流时间影响域的网络流量异常检测

针对如何提高网络流量异常行为检测准确率的问题,提出基于网络流时间影响域(TID)的网络流量检测模型.通过分析正常和异常情况下流量网络模型平均度的变化,构建了基于复杂网络平均度指标的网络流量异常检测算法.实验结果表明,基于网络流时间影响域的流量网络模型能合理地描述网络流量间的依赖关系,具有良好的检测性能,同时该网络模型仅需时间戳、源IP、目的IP三维网络特征即可实现,检测方法适用于绝大多数网络类型,检测效率优于其他网络流量异常检测方法,具有较高的普适性.     

用于预测的贝叶斯网络

通过示例给出了贝叶斯网络的构造方法，概括了贝叶斯网络的特点及贝叶斯网络学习的内容与过程，同时给出了离散型贝叶斯网络的预测公式。贝叶斯网络学习主要有三个基本环节，其一是确定变量集和变量域；其二是确定贝叶斯网络结构；其三是确定局部概率分布。贝叶斯网络是描述变量之间定性与定量依赖关系的图形模式，是进行数据联合分析与预测的有力工具。     

基于贝叶斯网络的沙河集水库大坝风险分析

根据沙河集水库大坝风险分析的内容和破坏模式,分别建立了18个事件树对应的18个贝叶斯网络,再根据引起大坝溃决的原因,合并成由坝体渗漏、坝基渗漏、坝体边坡逐渐破坏、涵洞渗漏及溢洪道渗漏导致溃决的5种状况的贝叶斯网络;根据这5个贝叶斯网络的结构形式和变量情况合并成3个贝叶斯网络;最后进一步凝炼综合成1个贝叶斯网络,该贝叶斯网络至少包含6×18个事件树的信息.运行该贝叶斯网络,可以得到所需要的各种结果,显示出贝叶斯网络在风险分析中的特点和功能.该方法为水库大坝安全风险评价提供了一种新的思路.     

基于社区挖掘的网络业务监控方法

网络业务监控通常应用于大型企业级网络监控,通过分析企业网中承载的业务数据,实现对网络中业务类型及不同业务对应的终端分布情况的监测.提出了一种基于社区挖掘的网络业务监控方法,该方法的输入为企业网中IP通联数据,通过构建IP通联图,并基于IP通联图进行社区挖掘,输出IP通联社区,每个社区代表一种业务类型,社区内节点代表相应的业务终端.通过对某大型跨国企业网络数据的实证分析,发现与传统业务监控方法相比,该方法不仅能够有效发现各业务网络,实时监控业务网络状态,且能对网络中出现的新业务进行预警.