非瞬时检测系统的最优检测策略

研究非瞬时检测系统的检测策略问题,假定系统有2种工作状态（正常及异常）和1种故障状态,当系统工作时,为了判断系统是正常还是异常,每隔一段时间系统检测一次,检测时间是任意连续型随机变量。利用概率分析和补充变量方法,求出了系统的最优检测周期和诊断参数的最优临界值。     

具有多维诊断参数系统的检测策略研究

研究具有多维诊断参数系统的可靠性和检测策略问题.为了判定系统是正常还是异常,每隔一段随机时间对系统检测一次,检测结果有可能出现错误,而诊断参数是多维随机变量.系统处于正常和异常状态的时间分别服从参数不同的指数分布,系统的修理时间是连续型随机变量,检测周期为任意随机变量.利用概率分析、补充变量和最优化方法,导出了系统的可靠性指标和最优检测策略.     

系统的最优诊断参数临界值和最优检测周期

综合研究一类系统的检测策略和故障诊断问题。假定系统有3种运行状态：正常、异常和故障。系统开始工作后，每隔一段随机时间对它检测一次，以便它是正常还是异常。检测结果有可能出现错误。系统处于正常和异常状态的时间分别服从参数不同的指数分布，系统的修理时间是连续型随机变量，检测间时间为任意随机变量。利用概率分析、补充变量和最优化方法，求出了系统基于可靠性的最优诊断参数临界值和最优检测周期。     

2部件串联系统的可靠性与最优检测周期

研究2部件串联可修系统的一个模型。假定每个部件有3种状态：正常、异常和故障，系统故障时不需检测，工作时每隔一段时间对系统检测一次，以便发现每个部件是正常还是异常。利用概率分析、补充变量和最优化方法，不但求出了系统的可靠性指标，而且得到了系统最优检测周期的计算方法。数值例子说明这种方法是可行的。     

系统的故障诊断和检测策略研究

研究3状态系统的一个模型，假定系统有3种运行状态：正常、异常、和故障，其中故障状态不需检测，正常和异常状态需要检测，并且检测结果有可能出现错误，利用概率分析、补充变量和最优化方法，求出了系统的最优检测周期和最优故障诊断标准值。     

一类动态宏观经济非均衡模型的最优控制

为了将系统稳定在理想的目标状态 ,实现政策调控目标 ,利用符合最优性能的政策调控参数 ,给出了一种多维 OGY最优控制法 ,并成功地在一类动态宏观非均衡经济模型中应用最小的政策参数扰动来稳定系统的瓦尔拉斯均衡状态 ,实现了最优控制 .     

具有时变时延和丢包的网络控制系统H∞优化控制

研究了一类存在时变时延和丢包的网络控制系统(networked control systems, NCS )的H∞优化控制问题。当网络时延和连续丢包有界时,NCS被建模为等效的具有时变时滞的系统,利用Lvapunov Krasovskii泛函和线性矩阵不等式方法,在NCS渐近稳定的基础上给出NCS状态反馈次优和最优H∞控制律的设计方法,求解时不需要使用重复迭代,设计控制器时也无须知道调节参数。仿真表明了此方法的可行性和有效性。     

基于动态模拟的化工过程故障诊断

化工过程中的故障检测与诊断多通过对历史数据和知识的分析来进行.提出了一种新的故障检测与分析方法,利用动态模拟来监测化工过程,并在过程发生异常时及时进行故障诊断.这种方法所针对的是可由动态模型内部参数来表征的一类故障,这些参数可通过动态模型的在线校正获得.该方法不需要设计观测器来估算过程的不可测变量,还可以将故障检测和诊断任务同时进行.该方法被应用于了重力水箱系统和庚烷芳构化反应器系统,并同传统的参数估计方法进行了比较.     

用于异常检测的小参数集树突状细胞算法

树突状细胞算法（dendritic cell algorithm, DCA）是受自然免疫系统中树突状细胞的功能启发的免疫算法。当应用于实时异常检测时该算法具有优越的性能,但由于参数和随机元素相当多,算法难于分析。提出了一种用于异常检测的小参数集树突状细胞算法,在保证算法实现正确功能的前提下,减少了DCA中的参数,使算法参数数量得到了控制。此外,新算法还定义了更为简洁的信号处理过程以及对应的异常度量和异常阈值。最后,利用端口扫描数据集对算法进行了测试,实验结果表明,新算法是DCA的一种有效形式,新的异常度量更加敏感且它体现出的正确分类时间延长了30.3%~56.7%。     

设备多状态、多类顾客制造系统的生产速率和库存分配联合决策

在生产制造系统中, 设备状态严重制约系统产能, 并增加生产过程的不确定性. 为应对不确定性对系统的影响, 对顾客进行细分, 实施差异化服务. 在顾客泊松达到、 缺货不补的假设下, 研究了设备多状态、多类顾客制造系统的生产和库存分配联合决策问题. 利用马尔科夫决策理论, 建立了系统在无限期期望折扣总成本准则和平均成本准则下的最优方程, 并证明了最优策略具有相似的结构性质. 最优生产速率策略是生产阈值水平随设备状态非增的阈值策略, 即当库存水平降至该阈值水平之下时, 以允许的最大生产速率生产, 否则不生产. 最优库存分配策略是分配阈值水平随设备状态非增的阈值策略. 另外, 缺货成本大的顾客具有较低的分配阈值.     

基于系统异常概率模型的故障分离自动化方法

研究了发动机状态参数异常对发动机整体性能的影响,利用多元统计分析方法建立了状态变量对发动机性能影响的概率模型,用于发动机性能监控过程中的故障分离。根据模型能够计算出发动机性能出现异常时各个状态变量导致此时刻性能异常的概率,据此初步判断哪些状态变量导致发动机性能出现异常,并根据概率的大小对相应部件进行检查,以此来寻找故障源。在某型涡扇发动机性能监控中的应用表明,通过计算异常样本点上各监测参数对样本点异常的影响概率,并结合发动机故障机理分析,能够有效地确定故障源。     

部分可观测信息条件下系统最佳检修策略分析

针对部分可观测信息条件下的退化系统,提出利用部分可观测马尔可夫决策过程模型解决系统视情维修问题。采用隐马尔可夫模型对系统进行状态评估,得到系统的转移概率和观测概率矩阵;利用比例故障率模型对系统进行可靠性分析,得到系统的故障率和可靠度函数,不仅考虑系统的工作时间,也考虑系统的退化状态。最后,以系统长期运行的最小平均费用率为目标,得到最佳的检测周期和最优的更换策略。实例研究表明,该方法可为保障人员提供科学的维修决策依据。     

递阶流率控制模型在流程工业生产系统中的应用研究

研究了由一套不可靠装置组成的流程工业生产系统的最优生产控制策略，该系统能生产多种产品，但在同一时刻只能生产一种产品，并且当装置由生产一种产品向生产另一种产品切换时，需要考虑stup时间及其成本。通过引入新的状态变量和目标泛函的积分上限，构造了新的递阶控制模型来逼近原始问题。并对系统中惩罚系数$C_i^+(C_i^-)$对最优控制策略的影响进行了讨论。     

改进的基于三阶段故障过程状态检测模型

基于维修实践中设备两阶段故障过程,利用延迟时间的概念和当前时刻的状态检测历史信息,建立了改进的基于三阶段故障过程的状态检测模型。该模型更接近于设备的真实运行过程。设备运行有4种可能状态出现:正常状态、非严重缺陷状态、严重缺陷状态和故障状态。当检测到系统处于非严重缺陷状态时,采用延迟预防维修策略建立模型。以单位时间设备运行平均费用最小为决策目标,优化检测间隔和阈值时间,通过参考阈值时间来决定是否实施延迟预防维修决策。最后将提出的模型应用于实际案例中,验证了改进的基于三阶段故障过程的状态检测模型的有效性。     

多响应三水平部分因子试验设计的建模与优化

针对多响应三水平部分因子试验,当筛选试验中候选变量个数大于试验样本数时,本文提出了一种考虑因子效应原则的建模与优化方法.首先,构建三水平对照试验,并结合二元变量指示器构建Bayesian Lasso模型;其次,根据因子效应原则,分三个阶段逐步更新二元变量指示器的先验信息,并利用变量指示器的后验概率来识别显著性变量,确定模型结构;然后,在此基础上结合贝叶斯抽样技术构建多变量过程能力指数函数,并通过最大化该函数获得最佳的参数设计值;最后,实际案例的结果表明:本文所提方法不仅能够有效地筛选出多响应三水平部分因子试验的显著性变量,而且能够获得最佳的参数设计值.     

不完全维修下的单部件系统视情维修及更换策略

实际装备维修工程中,系统并不总能够通过维修恢复如新,并且修后工作时间和维修时间会随着系统年龄增加而分别呈现缩短和延长趋势。针对这个问题,利用连续时间马尔科夫链理论建立单部件系统在不完全维修条件下的视情维修及更换策略模型。根据马氏过程平稳状态下统计平衡原理得到状态概率方程组,并给出相应的递归求解算法。分别以系统稳态可用度最大、长期运行费用率最低以及规定可用度约束下平均故障前时间最长为目标,确定系统最优检测频率、视情维修阈值和更换策略。最后通过算例说明系统在最优维修及更换策略下达到的性能指标与系统劣化属性和维修能力水平的关系,验证了该模型的可行性。