基于三阶段故障过程的多重点检策略优化模型

针对工程系统检测中常采用小检和大检相结合的方式,在基于三阶段故障延迟时间的概念上提出了多重点检策略.三阶段故障延迟 时间的概念将系统的寿命分为三阶段,即,正常,初始缺陷和严重缺陷阶段.通过考虑故障更新,小检更新和大检更新,采用更新收益 理论对单部件系统建立了一个多重点检策略模型.该模型以小检和大检间隔期为决策变量,单位时间内的期望费用最小为决策目标. 为了分析多重点检策略的有效性,本文也建立了一个对应的仅含有大检的单一点检策略模型,并通过将这两种策略模型进行比较得 出了多重点检优于单一点检的小检成本的临界阈值表达式,最后通过算例进行了分析.结果证明：在其他参数不变的情况下,当小检成本小于阈值时多重点检策略是最优的.     

基于改进高斯混合模型的热工过程异常值检测

热工过程异常数据检测是进行系统建模、控制、优化的基础,也是数据处理的重要组成部分。提出一种基于改进高斯混合模型的无监督热工过程异常值检测算法,利用每一维高斯分量捕获一类特定工况数据集群,通过添加惩罚约束因子修正传统模型的后验概率密度,对误检、漏检项加以惩罚,并根据与集群的相关性差异实现异常数据的识别。仿真实验结果表明,模型在多种误差条件下均可准确定位异常数据位置,具有很强的泛化性能,同时相较于传统高斯混合模型,误检、漏检点的检测效果总体提升了37.8%和15%,反映出模型改进的有效性。     

基于多阶段灭火过程的消防资源布局模型

从现实情况出发，考虑了在消防点位置已知的前提下，由于各消防点一般规模较小导致火灾需要多个消防点共同救护时，消防点的资源布局优化问题，建立了0-1规划模型，并给出算例进行分析。研究表明本方法更加贴近现实，有助于改善目前的消防资源配置状况。文章最后讨论了可进一步探索的问题。     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

基于调整成本的三阶段区间直觉模糊型多准则群体共识改进模型

群体共识度是实现高效群决策的重要指标,较高群体共识的实现是一个多阶段多约束的动态决策过程。本文提出了高水平群体共识的构建包含群体信息集结、调整元素识别和元素调整步长设计3个阶段,并以相似度作为群体共识度刻画指标贯穿于3个阶段。首先,以相似度为诱导变量进行区间直觉模糊型群体信息集结;其次,基于统计假设检验思想和相似度近似正态分布的构想,识别需要调整的元素集合(决策方案在特定准则下的评估值和决策者);再次,以最小化调整成本为决策目标,以共识度阈值、个体相似度保序、最小调整量、区间直觉模糊评价值特征为约束条件,构建共识度改进优化决策模型;最后,通过比较分析凸显本文算法的可行性和优越性。     

基于近邻指标累积和的过程微小故障检测

针对工业过程微小故障以及工业过程数据普遍存在的非线性问题,提出基于近邻指标累积和(Cumulative Sum of Neighbor Statistic,CUSUM-NS)的故障检测方法.使用互信息主元分析(Mutual Information Principal Component Analysis,MIPCA)对...     

基于调整成本的三阶段区间直觉模糊型多准则群体共识改进模型

群体共识度是实现高效群决策的重要指标,较高群体共识的实现是一个多阶段多约束的动态决策过程。本文提出了高水平群体共识的构建包含群体信息集结、调整元素识别和元素调整步长设计3个阶段,并以相似度作为群体共识度刻画指标贯穿于3个阶段。首先,以相似度为诱导变量进行区间直觉模糊型群体信息集结;其次,基于统计假设检验思想和相似度近似正态分布的构想,识别需要调整的元素集合(决策方案在特定准则下的评估值和决策者);再次,以最小化调整成本为决策目标,以共识度阈值、个体相似度保序、最小调整量、区间直觉模糊评价值特征为约束条件,构建共识度改进优化决策模型;最后,通过比较分析凸显本文算法的可行性和优越性。     

一种基于神经网络的免疫识别故障检测模型

提出了一种基于神经网络的免疫识别故障检测模型.该模型根据免疫识别原理来构造神经网络检测器,通过训练将被检测对象的故障模式信息存储于分布的检测器中,检测器用于捕获被检测对象的异常模式特征,当检测器与特征样本匹配时则激活该检测器,根据检测器的激活情况来发现故障,并给出了相应的训练算法.通过滚动轴承损伤检测的仿真实验,表明该方法对由轴承损伤冲击造成的信号突变保持了较高的灵敏度和分辨率,对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

基于三阶段DEA模型的中国人寿保险业规模效率

运用Fried(2002)提出的三阶段DEA模型对2002~2011年我国30家人寿保险公司规模效率进行实证分析,研究发现:我国寿险公司的规模效率还非常低,中资寿险公司规模大但效率低,外资寿险公司规模小且效率低,中资寿险公司的规模效率远高于外资寿险公司;外资寿险公司的纯技术效率高于中资寿险公司;中外资寿险公司整体技术效率值较低,中资寿险公司技术无效的主要原因是纯技术效率不足,而外资寿险公司技术效率值较低的主要原因是规模无效;人寿保险业规模效率受寿险公司成立年数、分公司数等环境变量及其随机干扰因素影响。     

基于订货量的延期付款条件下三阶段经济订货模型

已有考虑延期付款的EOQ订货模型多为两阶段模型,一般只考虑单个供应商、单个零售商的情况.然而,实际上,零售商为刺激需求而给顾客提供延期付款计划却是常见的商业行为,为此,假定供应商给予零售商基于采购数量的延期支付、零售商给予顾客固定期限延期支付,将考虑延期支付的EOQ订货模型拓展为供应商、零售商、顾客三阶段模型.算例结果表明,基于订货量的延期付款对零售商经济订货批量有较大的影响,并呈现出一定的规律性.     

基于三阶段DEA的中国环境治理投入效率

在包含污染治理的DEA三阶段模型基础上运用30个省市的数据对2004年-2008年我国区域环境治理投入效率进行研究.结果表明,区域环境治理差异在区域间投入效率差距以及累积效应的影响下呈逐渐扩大趋势.东中部效率差异更多体现在纯技术效率上,而西部除受到投入总量限制,还受到纯技术效率和规模效率低下的约束.同时,环境治理投入效率仅在中部出现收敛.     

基于定期检测的贮存可靠性模型及其参数估计

为保持贮存产品的高可靠性,基于指数分布建立了三类具有初始失效的周期检测贮存可靠性模型:检修后如新,贮存失效率增大;检修后不如新,贮存失效率不变;检修后不如新,贮存失效率增大.依据周期检测数据,给出了检修前即刻可靠度的极大似然估计及Bayes估计,用极大似然方法与最小二乘法对模型参数进行了估计.最后,给出一个应用实例演示了模型的有效性.     

基于随机行走介数的级联失效模型

将随机行走介数引入级联失效模型,提出了基于随机行走介数的级联失效模型,该模型较基于介数的级联失效模型更加符合实际情况。为了研究该模型的特性,针对无标度网络和随机网络,运用仿真方法,将其与基于介数的级联失效模型进行了比较。通过对两组共4个无标度网络模型和两个随机网络模型的仿真,发现基于随机行走介数的级联失效模型的节点介数相对较小,不同节点间介数大小的差距也较小,并分析了得到上述仿真结果的原因。     

随机效应Wiener过程退化可靠性分析方法

针对工程中很多产品的初始退化量具有不确定性的情况,提出一种性能退化随机效应Wiener过程可靠性分析方法,同时考虑初始退化量和漂移系数的随机性.然后,根据首达时的定义,推导出了失效时间概率分布函数和概率密度函数的解析表达式.其次,结合产品性能退化测试情况,给出退化模型未知参数的极大似然估计.最后,通过对磁盘性能退化可靠性实例分析,验证了本文方法的适用性和有效性,与随机效应退化轨迹模型相比,本文方法建模过程更为合理,且评估精度高.     

基于改进鸽群层级的无人机集群视觉巡检模型

为解决无人机在执行输电线路巡检工作过程中易受环境干扰,以及传统单人单机工作模式巡检效率低下等问题,提出基于改进鸽群层级算法的无人机集群视觉巡检模型。根据载机车辆与待检塔位的GPS坐标计算出启航无人机的初始地标点,并规划运动轨迹;根据当前在巡无人机结束巡检点的位置更新待起飞无人机初始地标,实现启航与在巡无人机巡检地标的动态衔接,完成对地图指南针算子的改进;利用改进的自适应模板匹配算法优化在巡无人机的Adaboost视觉识别系统,通过自适应比对线路间距实现无人机与输电线路间相对位置的自主调整,在动态调节姿态的基础上提高检测质量。实验结果表明：相比于传统鸽群方法,该模型在巡检效率方面的在空巡检时间提高了12%、巡检距离提高了27.5%,风吹、地形变化的情况下巡线质量相比于常规识别模型分别提高了21%和15%。     

改进的基于二次型距离模糊可能性C均值聚类模型

针对模糊聚类算法对点数据集聚类敏感性,以及区间类型数据聚类效果不明显等问题,提出了基于二次型距离改进的模糊可能性c 均值(fuzzy-possibilistic c-means,FPCM)聚类算法.首先分析了区间数据的特征,引入了区间值的数学表示方法,在此基础上提出了三种不同的基于区间数据距离度量方法以及相应权重矩阵计算方法,通过建立拉格朗日方程对目标方程优化,求得聚类中心、隶属度以及可能性迭代方程,并证明目标方程的收敛性,最后给出了算法执行步骤。在不同类型的数据集上实验,证明算法在点数据集和区间数据集上都具有较好聚类性能.     

改进的基于多依赖性的R&D项目组合选择模型

复杂产品开发企业往往拥有多个产品线开发项目和公用技术平台开发项目.由于资源的稀缺性,企业决策者不得不面临着R&D项目组合选择的难题.针对复杂产品开发过程中存在的多项目间混合依赖特性,采用关联性分配矩阵定量化描述三个及以上项目共同作用时的相互依赖程度;综合考虑项目间的收益依赖、资源依赖和技术依赖等关联特征,构建一种新颖的面向研发项目组合选择问题的非线性规划模型;并设计和实现了基于模拟退火的相关求解算法.最后将本文提出的方法应用于国内某汽车公司的研发项目组合管理实践中,实验结果证明了该方法的合理性与有效性.     

基于改进GERTS的研制过程仿真

设计迭代是研制过程的重要特征,采用基于GERTS模型可以针对研制过程设计迭代进行仿真建模,但原有的GERTS模型对迭代的描述中存在不足,不能完全准确地描述迭代过程。利用改进GERTS方法,通过对GERTS模型中的m进行动态变化,对研制过程中的迭代进行合理描述,并给出了相应的网络仿真实现算法。最后通过仿真实例对二者进行了比较,实例表明,本文提出的改进GERTS方法更为合理和有效。     

基于过程挖掘的未来感知预测模型

将事件日志中蕴含的过程模型看成两紧邻活动的组合,提出两种新的过程模型。首先,利用日志信息中的活动紧邻关系构造邻接矩阵提取过程模型,该模型中每个活动仅发生一次;其次,为避免过程模型中出现回路或者环路而造成模型预测精度降低的情况发生,在构造的邻接矩阵中增加活动在事件日志中所处的顺序位次,构造含有活动位次信息的邻接矩阵,以此为基础上进一步提取过程模型,该模型中每个活动在同一个位次上仅发生一次;再次,通过矩阵中的信息可获得过程模型中每个上层节点到各个下层节点的路径与相应概率;接下来,根据事件日志中信息的类型和特征,利用过程模型对决策者所需要的信息（如活动名称、等待时间、发生概率）进行预测;最后,利用随机数据与实际数据同基于序列提取规则的过程模型预测结果进行比较,验证所提模型的实际有效性。