基于自动化安全性分析的仿真模型构建方法

研究针对医疗过程或其他高风险过程提出一种建立高安全性仿真模型的系统框架.基于Little-JIL语言,力医疗过程建立仿真模型;在此基础上将仿真模型作为输入提出自动化安全性分析技术对其进行风险评估,分别提出影响树与故障树的自动构建算法;最终根据评估结果对仿真模型提出改进措施.实验表明该方法在医疗过程投入实施前有效发现其中潜在漏洞,改善其安全性,从而降低医疗过程在具体实施中的风险,避免事故的发生.     

基于模型检测的TLS协议实现库安全性分析

针对传统模糊测试方法虽能发现传输层安全性(transport layer security,TLS)协议实现库内存漏洞,但无法找到其中逻辑漏洞的问题,基于模型检测的方法,提取TLS协议实现库的状态机模型,建立协议安全属性模型,寻找协议实现中可能存在的异常行为,实现对协议实现库的自动化和系统化的分析.对利用测试用例生成的...     

基于小波差分统计特征的纹理缺陷检测方法

纹理表面缺陷检测是机器视觉中一个重要研究课题,可广泛应用于纺织品、木材、陶瓷等产品的表面质量控制。针对统计纹理图像,提出了一种小波差分统计纹理特征缺陷检测方法。该方法首先应用小波基函数对纹理图像进行一级分解,将图像划分为互不重叠的子窗口,然后计算其差分统计纹理特征值,最后采用Mahalanobis距离分类器进行缺陷判决。实验不仅证明了该方法的有效性,并表明该方法速度快,可用于实时在线检测。     

基于流态随机Petri网的工业混合系统模型分析

工业中的混合动态系统模型所隐含的是连续与离散相混合的随机过程,使得对模型的数值分析和性能评价变得十分困难.针对此类系统,采用二阶流态随机Petri网进行模型的描述,将模型抽象为二阶偏微分方程组,并采用数值分析方法对模型进行求解.实例仿真表明,该方法能对工业中连续和离散相混合系统进行有效的建模与分析,具有重要实际价值.     

基于线性时态逻辑的Petri网模型检测

Petri网是一种重要的数学工具,它能有效地对并发系统进行描述和建模.线性时态逻辑LTL则是描述和验证并发系统特性的一种重要的形式化工具,它能方便准确地描述并发系统的重要性质,如安全性和活性.文章深入描述了线性时态逻辑、Bu chi自动机、Petri网和同步积之间的内在联系,并探讨了基于线性时态逻辑的Petri网模型检测策略.与其它方法比较,这种模型检测的策略结合了线性时态逻辑和Petri网模型的不同优点,增强了Petri网的模型分析和验证能力.最后,通过对一个并发系统形式化的模型检测分析,验证了相应的结论.     

基于模型的飞控系统安全性分析研究

针对飞控系统安全性分析问题, 提出一种基于系统拓展模型(extended system model, ESM)的安全性分析方法。首先, 运用Simulink建立系统名义模型。然后, 对名义模型进行故障注入, 得到系统扩展模型, 观察故障情况下的系统响应并对系统进行安全性分析。最后, 选取操纵舵面系统(副翼/方向舵)为例。结果表明,系统故障拓展模型使得模型保持完整性和一致性, 能够模拟系统故障多状态模式, 保证了安全性分析结果的准确性和完整性。     

基于“当前”统计模型的高动态GPS信号跟踪算法

提出了一种新的高动态GPS信号跟踪算法,基于＂当前＂统计模型对载波瞬时相位过程、瞬时频率及瞬时频率变化率过程进行建模;在此基础上,结合系统状态方程为线性而量测方程为非线性的特性,采用简化UKF算法对信号参数进行估计,同时采用EKF和标准UKF滤波算法在同等条件下对信号参数进行估计比对。仿真结果表明对信号参数所建模型能真实反映信号的过程,验证了所建模型的正确性的;简化UKF参数估计结果不仅精度与标准UKF相当且具有较高的运算效率,能更好满足高动态下的实时性需求。

Abstract：

A new high dynamic GPS signal tracking algorithm was proposed.Based on current statistical model,a new model for the GPS signal transitional process was established.Since the system involved a linear state equation and a nonlinear measurement equation,a simple Unscented Kalman Filter （UKF） algorithm was applied to estimation the signal parameters.For comparison purpose,an Extended Kalman Filter （EKF） algorithm and a standard UKF algorithm were also applied to the system to illustrate the effectiveness of the proposed filtering algorithm.Simulation results show that the new model can precisely represent the real signal process,and the simple UKF algorithm achieves high precision comparable to standard UKF with higher operation efficiency.Therefore,the new model and the proposed algorithm can satisfy real time requirement in high dynamic environment.     

动态系统故障的混杂传播特征及建模方法

动态系统的故障传播过程是由离散事件、连续特性及其相互作用共同驱动的,具有显著的混杂特征,为故障规律认知与建模带来了较大的难度。现有研究将故障视为离散随机事件,分析由单元随机故障发生到系统失效的离散故障过程,却忽略了连续特性对故障传播的影响,本质上是对故障混杂传播的工程简化处理,不能真实地描述动态系统的故障规律。首先在分析动态系统故障规律的基础上,给出了离散与连续双维度下的动态系统故障混杂传播的定义,分析了其混杂影响要素以及混杂传播特征;其次,为了完整准确描述混杂特征,借鉴混杂理论在描述离散事件与连续参数相互作用方面的优势,提出了基于随机混杂自动机(stochastic hybrid automata,SHA)的故障混杂传播建模方法;最后通过对某温度控制系统的故障混杂传播过程进行建模和仿真,验证了动态系统故障传播过程中的混杂特征,以及建模方法的可行性。     

基于贝叶斯模型的动态背景检测

利用贝叶斯模型结合核密度函数理论，给出了在复杂的动态背景下检测出运动目标的方法。首先，在图像相关性的基础上，利用非参数核密度估计的方法，建立前景和背景的棱密度函数，再利用贝叶斯理论，估计出背景和前景的先验概率，两者相结合得到一个估计的阁值，从而实现目标和背景的分类。该方法对阈值的选取进行了理论分析，实验证明，提出的方法能够在动态背景中准确地检测出目标。     

故障树模型与Markov模型的关系及转换

故障树模型和Markov模型是可靠性分析中最常用的两种方法。探讨了从故障树模型到Markov模型的转换问题。通过通常的列举法从树得到的Markov模型的状态数在基本器件数目很多时将会非常大。为简化模型,提出了用合并法和层次法来减少Markov模型的状态数。利用这两种方法不但可以减少状态数,而且简化了Markov模型的计算。     

一种基于残差熵的动态模型检验方法

针对时间序列的模型检验与定阶问题,构造了一种新的统计量“残差熵”。该物理量融合了随机序列的相关性和信息论中信源熵的思想,综合反映了残差中所残留的信息量。在正态假设的基础上推导了模型“残差熵”的估算公式,并给出了具体的应用方法。实例计算表明:“残差熵”可用于模型的检验和定阶,极小化残差熵是一种有效的模型检验准则,并与经典的模型检验准则做了性能比较。     

基于改进混合对数正态分布模型的隐身飞机动态RCS统计特性分析

针对经典模型描述复杂航迹情况下的隐身飞机动态雷达散射截面(radar cross section,RCS)统计分布特性精度不足的问题,提出一种精度更高、拟合效果更好的改进混合对数正态分布模型.首先,基于目标电磁散射数据建立隐身飞机静态RCS数据库.其次,结合实战过程中隐身飞机的运动规律,对其进行复杂机动航迹建模,解算得...     

不完全共因失效系统动态故障树模型分析方法

提出了不完全共因失效的概念,认为共因只能以一定概率作用于共因失效组的元件上,并产生一定程度的损伤。介绍了动态故障树分析方法常用的逻辑门结构,并在此基础上引入了新的逻辑门结构用于对不完全共因失效进行有效描述。指出了目前用于求解不完全共因失效系统动态故障树模型的马尔可夫链方法存在的不足,修正了现有研究给出的马尔可夫链状态转移图,并提出不完全共因失效系统失效概率的通用公式。最后给出应用实例,证明该方法的有效性。     

基于超椭球模型的故障树区间分析方法

针对传统故障树分析方法无法有效处理非精确失效概率的问题,提出了一种新的故障树区间分析方法。利用证据理论,由似真函数和信任函数获得底事件发生的区间概率。基于不确定变量的超椭球描述,构造了故障树区间算子,将底事件发生概率的不确定性传递到顶事件,并设计了求解条件极值的Monte-Carlo仿真算法,从而对故障树进行区间分析。该方法适用于统计数据缺乏或者难以得到实验数据的情况。理论分析和仿真实例表明,本方法合理可行,较好地反映了工程实际情况。     

基于"当前"统计模型的交互式多模型算法

提出了一种基于"当前"统计模型的交互式多模型算法。在交互式多模型算法框架内,计算"当前"统计模型的概率,自适应地调整"当前"统计模型中目标加速度,使其能够反映目标的机动特性,充分发挥了"当前"统计模型和交互式多模型算法的优点,扩大了"当前"统计模型的应用范围,提高了"当前"统计模型的自适应性。Monte Carlo仿真结果表明了该算法的有效性。     

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。     

基于STPA-ANP模型的民机系统安全性分析

随着民机系统复杂程度不断提高, 传统的安全性分析方法已不能完全满足危险源高效识别的要求, 为有效分析和评估民机系统安全性, 提出系统理论过程分析(system-theory process analysis, STPA)和网络分析法(analytic network process, ANP)相结合的安全性分析方法。针对STPA没有给出完整的关键致因分析与评估过程, 将STPA与ANP关键结构对应结合, 对危险控制动作进行致因分析和评估, 得到危险控制动作关键致因。以某型民机数字式飞控系统为例展开分析, 通过形式化建模验证及仿真验证, 证明该模型方法可以准确和完整地识别分析系统潜在危险并确定危险关键致因, 为民机系统安全性分析提供支持。