飞机风挡裂纹/破裂类事件统计及Bow-tie模型分析

为分析航空器风挡裂纹/破裂类事件的安全风险,收集1 629份风挡裂纹/破裂类事件,对样本事件涉及故障状况、飞行阶段、故障原因等特征进行统计分析,确定风挡裂纹/破裂类事件的可能原因、潜在后果及其预防、减缓控制措施并绘制了风挡裂纹/破裂类事件Bow-tie模型图。结果表明：风挡损伤的主要情形包括裂开、裂缝、结冰、烟雾、划伤等;涉及风挡及相关部件故障以加温故障、雨刷故障为主;飞行阶段以巡航、爬升为主;风挡裂纹/破裂事件的主要原因为鸟击、零部件缺失/故障、系统失效/故障、冰击,最终有针对性地提出预防措施：机务、机组等相关人员应做好航前、航后检查;对零部件缺失/损坏/磨损、系统失效、鸟击等高发事件类型进行重点关注,提高机组人员对此类突发事件的应对能力等。     

离散事件系统故障的极小观测序列

为了提高可诊断离散事件系统故障的在线诊断效率,本文从判定故障发生的可观测事件的角度,提出了故障极小观测序列方法.文中选取有限状态自动机对离散事件系统进行建模.首先,在离线状态下,建立系统的故障模型,以排除对于判定系统故障无关的路径.然后,根据故障模型进一步建立判定系统故障的极小观测序列模型.当离散事件系统在线诊断时,仅需将逐步增加的在线观测事件序列与故障的极小观测序列模型进行比对.若能找到满足该模型的任何一条路径,则说明路径终止状态上故障标签对应的系统故障发生;否则,说明系统无故障发生.文中对可诊断离散事件系统进行实验对比,通过故障的极小观测序列模型能尽快判定有无故障发生,以及发生了哪些故障.该模型能有效地缩小系统在线诊断的时间,提高系统在线诊断的效率.     

DEDS故障诊断方法在电梯中的应用

针对电梯这种复杂机电系统难以建模的特点，提出基于随机自动机的离散事件动态系统（DEDS）故障诊断方法．深入研究电梯门系统的故障机理，对各元件的典型故障进行分类，并抽象出各元件的事件集和状态集．将传感器信息和事件发生的可能性信息加入逻辑模型，得到系统的随机自动机模型．把门锁装置从门系统中分离出来，建立电梯门锁装置的随机自动机模型，构建电梯门系统和门锁装置的随机诊断器．通过随机诊断器，对门锁系统故障发生的概率进行在线估计，并对门主体系统的可诊断性进行了分析．此方法为复杂机电系统的故障诊断提供了一条有效途径．     

通信协议离散事件系统故障的时间可诊断性分析

研究了基于离散事件系统的通信协议故障的时间可诊断性问题.时间可诊断性从系统运行角度分析系统模型的可诊断程度,为系统后续的故障诊断分析提供理论依据.通信协议离散事件系统存在数据传输过程中节点多、部分关键节点信息不能直接获取等缺点导致不可观故障分析十分困难,利用可观变迁序列和变迁触发时间重构故障事件的发生结合整数线性规划问...     

具有硬实时上限的离散事件系统的建模

实时离散事件系统中有两种具有硬实时上限的离散事件———有界事件和有效期事件,它们比基本实时离散事件———无界事件和强迫事件具有更强的时间约束,对包含这两类事件的系统进行研究就变得十分复杂．文中给出了基于基本实时离散事件的Ｐｅｔｒｉ网模型,并为有界事件和有效期事件找到了由基本实时离散事件构成的Ｐｅｔｒｉ网模型,从而使文中的模型能够描述更广泛的离散事件系统．     

基于故障树-蒙特卡罗模拟的航空发动机控制系统适航审定安全性分析方法

为航空发动机控制系统（FADEC系统）初始适航审定安全性分析提供一种方法.通过将FADEC系统出现故障导致发动机LOTC事件作为系统的失效状态,分析FADEC系统导致LOTC事件的系统单元,建立FADEC系统单元之间的可靠性模型,求出系统失效状态的最小割集,然后在时域内模拟系统状态的随机游走;通过计算机仿真来实现利用蒙特卡罗模拟对系统状态之间的转移时间和转移结果进行抽样来得到大量具体的系统状态,系统失效的概率用抽样得到的系统失效的频率来估计。计算单元修复率为1次/时、0.8次/时和0.5次/时三种情况下的FADEC系统瞬时LOTC率和平均LOTC率.结果表明单元修复率为0.5次/时FADEC系统不满足适航要求的平均LOTC率水平,但其他情况均可以满足要求。可见该方法计算得到的保留故障要求与航空器MMEL适航文件一致。     

基于事件触发的间歇传感器故障主动容错控制

提出一种基于事件触发的线性离散系统间歇传感器故障估计和主动容错控制方法。首先,利用一种新的表达方式来描述不同模态下的间歇传感器故障,并针对该故障在传感器输出端引入事件触发机制,通过获取的非均匀采样信息设计故障观测器,实现系统状态和传感器间歇故障的联合估计。然后,根据观测器的估计信息设计容错控制器,通过求解不同故障模态下误差增广系统的线性矩阵不等式,获得满足所有增广系统稳定性要求的公共解。本研究提出的含有事件触发的容错控制方法,可以通过触发机制在间歇故障频繁发生和消失的时段改变控制率调整的频率,减少控制率反复重构的次数并降低系统性能损耗的速度,有效改善控制效果,维护系统性能,减轻系统通讯压力。最后,在无人艇线性模型上进行仿真测试,验证本方法的有效性和优越性。     

一种基于组合测试的软件故障诊断方法

针对组合测试的基本模型和特征，提出了一种基于组合测试的软件故障诊断方法．该方法基于软件故障由某些系统参数或其相互作用而引发的前提下，首先对组合测试的结果进行分析，找出所有可能的错误原因，然后根据初步分析结果补充一组由导致故障的测试用例衍生出的附加测试用例进行重新测试，并对其结果作进一步分析和验证，从而迅速将故障原因锁定在很小的范围内，这样可为软件的调试和测试工作提供更方便、更有价值的线索和参考。     

深层神经网络在家畜反刍行为识别上的应用

针对反刍家畜的反刍行为结合前馈型神经网络提出了一个简单的方法,自动分析和识别反刍家畜的反刍事件。用声音信号表示反刍事件的候选项,然后用前馈神经网络模型对这些候选项的特征进行学习,通过训练好的模型将这些侯选项识别为反刍事件和非反刍事件。测试用的声音信号总共24 min,分别来自三只湖羊,喂给这些湖羊的饲料是典型的混合饲料。为了充分测试提出的方法,测试数据分别使用了包含较少噪声和包含较多噪声的数据,并且更加注重后者,因为噪音在所有的声学模型中都是一个很大的挑战。实验表明,该方法获得的湖羊反刍事件的次数和人工统计的反刍次数较为接近,统计次数的正确率超过了90%,并且所有反刍事件的正确匹配率约为87%。     

基于平均教师模型的弱标记半监督声音事件检测

为了利用大量不平衡和未标记数据,采用一致性正则化思想的平均教师模型用于弱标记半监督声音事件检测,可有效减少半监督学习中的过拟合问题.在教师模型的权重更新过程中,首次提出将随机加权平均算法(SWA)用于声音事件检测,可以加快预测速度并且节约成本.针对模型的架构问题,采用改进的门控卷积长短时记忆网络(GCLSTM)作为学生模型和教师模型,其中全局加权秩池化层可以克服平均池化和最大池化对声音事件的低估和高估的限制,有效地提高系统的性能.在对数据进行特征提取过程中,采用SpecAugment策略对语谱图进行增强,从而有效地解决过拟合问题.为了评估实验方法,在声学场景和事件的检测及分类(DCASE)2018挑战任务4数据集上进行测试,结果表明:评估集的平均F1分数可达24.9%,明显优于基线系统和其他方法的F1分数.     

入侵检测中的事件关联分析

大部分的攻击事件都不是孤立产生的，相互之间存在着某种联系，而这种联系可以抽象为冗余关系和因果关系．当前的大多数入侵检测系统忽略了这种事件之间的关联性，从而暴露出一些问题．针对这些问题，结合这两种事件关系的基本特征，给出了相应的事件关联分析方法，并在此基础上给出了一个事件关联分析器的体系结构设计．     

基于编码技术的泛型安全结构设计

通过将编码技术和事件关联结合,提出并实现了一种泛型安全结构模型.这种模型能够有效融合不同种类安全设备的信息,分析网络安全状态,对入侵做出正确判断和决策,并且能够应用到不同的环境中去,从而降低入侵检测系统的误警,更加有效地提高网络安全整体防御性能.     

Construction of network fault simulation platform and event samples acquisition techniques for event correlation

Event correlation is one key technique in network fault management. For the event sample acquisition problem in event correlation, a novel approach is proposed to collect the samples by constructing network simulation platform. The platform designed can set kinds of network faults according to user's demand and generate a lot of network fault events, which will benefit the research on efficient event correlation techniques. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (69983005) Biography: Su Yu-bei(1972-), male, Ph.D. candidare, research direction: intelligent network fault management.     

基于离散Hopfield神经网络的突发事件连锁反应路径推演模型

突发事件及其引发的连锁反应会造成严重的灾害后果,如果事先知道突发事件可能引发的连锁反应路径,就可以提前做好断链减灾工作.因此,提出一种基于Hopfield神经网络的突发事件连锁反应路径推演模型.该模型用Hopfield神经网络表示一般的突发事件网络,用Hopfield神经网络的运行规则表示突发事件连锁反应的原理,并设置神经元阈值,将突发事件连锁反应路径的推演过程映射为Hopfield神经网络的演化过程,通过运行Hopfield神经网络推演初始突发事件的一条连锁反应路径.最后,用该模型推演了地震引发的连锁反应路径,验证了该模型的合理性.     

预先危险性评价方法中原因事件与触发事件辨析

目前国内在应用预先危险性分析(PHA)方法进行安全评价时,普遍存在对分析项目中的原因事件和触发事件的本质认识不清和混淆使用的问题,造成评价结论和提出的对策措施不准确.本文通过对预先危险性分析方法的全面分析,在对比该方法各种工作表中各项研究内容差异的基础上,结合通用工作表格中的研究内容,对原因事件和触发事件的区别和联系进行了辨识.通过研究得出,原因事件是指产生潜在危害的技术缺陷或管理失误等方面的原因,以及导致产生危险因素的非期望事件或错误;触发事件是指使危险因素转化为潜在危害的非期望发生的事件或错误,以及使发生事故的条件进一步积聚的事件及错误.     

基于面向对象软件的故障树技术研究

故障树模型是导致系统失效的基本事件之间逻辑关系的图形表示,应用于系统失效模型的定性和定量分析.面向对象软件可靠性分析过程包括面向对象软件故障树构造、故障树简化及量化、依据基本事件失效概率确定系统失效( 顶部事件)的概率等.继承性是面向对象软件的特性.文章提出了一个从类的继承关系图( 类层次图或类格)构造面向对象软件故障树的构造算法,并且提出了构造多层故障树的设想 .     

一种可伸缩的分布式网络管理系统

提出了一种可伸缩的自适应分布式网络管理方案,它采用层次型结构,通过改变系统中间层管理者和代理的数量,适应不同规模网络的管理·消息触发机制可以使管理者及时发现网络中存在的问题并使其得到处理·事件分层过滤和合成方法,有效地减少了网络资源的占用率,防止网络事件的盲目扩散·此外,系统具有的管理任务自适应调整能力可以使系统根据网络的实际情况及时调整管理任务,大大地提高了网络管理的灵活性·     

基于广义离散事件动态系统的多路口智能交通流量控制

在传统意义上的离散事件动态系统中事件定义的基础上,提出了广义离散事件动态系统的思想.通过对事件属性划分的动态调节,使事件的辨识条理化.对公路交通中的多路口流量建模,并进行了分析.基于广义离散事件动态系统的调度思想,利用人工代谢算法对交通流量进行了控制分析.分析结果表明:广义离散事件动态系统能对系统的状态进行进一步的细化.人工代谢算法与该系统相配合,通过代谢算子的调节能较快地实现整个系统负荷均衡,能对流量的变化进行自适应调节.     

模糊离散事件系统的分散控制

针对控制系统结构复杂,规模庞大的问题,以自动机作为系统的模型,研究了扩展全局监控器存在条件下的分散监控综合问题。由经典离散事件系统的局部监控器存在条件,延伸得到模糊离散事件系统的局部监控器存在条件,得到了全局监控器的存在条件。在系统存在全局监控器的基础上,讨论其与全局控制目标之间的关系,避免常规方法研究复杂系统时的分析困难和综合复杂性,从而为模糊离散事件系统监控理论的应用探寻新的途径。     

基于事件逻辑的炼油企业动态调度系统

针对炼油生产动态调度问题,开发了基于事件逻辑的调度优化系统.在分析大量实际生产事件和调度专家处理经验的基础上定义动态事件,生成事件逻辑.将事件逻辑与广义析取规划相结合,建立了基于事件逻辑的动态调度模型.基于事件逻辑的动态调度建模方法增加了动态调度模型生成的快速性和灵活性,在保证调度优化性的同时获得较好的调度实时性.最后,以某炼油厂"原油供应不足"事件为例进行仿真实验.结果表明,基于事件逻辑的动态调度系统是可行、有效的.