一种大规模线性规划问题的递阶算法

导出了一种新的求解大规模一规划问题的递阶算法。它的协调级为用迭代法求解低阶线性代数方程组，和一级仅需求一系列低维线性规划，且充分利用了上次迭代的结果，大大提高了运算效率，比较详细地研究了此算法的收敛性，所得结果对问题的分解有明确的指导意义，最后，运用该算法求解某水利工程项目中的大规模线性规划问题。结果表明，本法收敛速度快，求同维问题时明显优于通常的修正单纯形法。     

基于可视化分层递阶表示模型的社会和谐评价方法

以中国城市和谐发展指数为例,提出了一种多维数据的分层递阶表示模型,它具有鲜明的可视化特点。应用该模型对41个城市的和谐发展进行整体评价分析,实现了社会和谐多维数据分层信息融合的评价和评价结果的可视化,为社会科学的定量研究提供了一种新方法。基于多元图的可视化信息融合不仅给出系统整体状态的定量表达,而且可以从不同层次图形的几何形状确定评价指标的优劣程度。     

基于递阶监督的一类多模型自适应控制

针对包含多个子系统的复杂系统,在控制中若使整个系统及子系统的性能最优,常规的控制方法难以实现.在采用一类多模型方案后,提出一种递阶智能监督控制策略,利用模糊神经网络、模糊决策构成了递阶控制的组织级和协调级.经过对混合动力汽车(HEV)的多能源动力总成控制系统进行的仿真研究,表明了该方法的有效性.     

城市供水系统调度的递阶优化方法

本文针对城市供水这一大规模、非线性系统,利用二级递阶结构和库恩—塔克的最优性必要条件,提出了解决该系统优化调度问题的一种算法。计算机仿真结果表明该算法有良好的经济效益。     

递阶结构系统理论及应用

从主动设计易于控制结构系统的角度出发,提出了一种新的、具有独特系统的特性的结构系统－递阶结构系统,分析了它的特征和优越性,讲座了合适的表达方法;重点推导出了分阶模态集结法的有关表达式;详细进行了频域分析;以二自由度体系为代表进行了具体的参数分析,结果表明采用大质量比子系统可以在明显减小主系统动力响应的同时有效地减小子系统的响应,使递阶段结构获得比传统结构更好的动态特性。     

不可分稳态大系统的递阶优化控制算法

讨论了整体目标函数关于各子系统不具有可加形式的大规模稳态系统的优化问题,提出一种3级递阶优化算法,该算法首先把不可分问题转化可分的多目标优化问题,再从多目标优化的非劣解集中挑出原问题的最优解,建立了算法的理论基础,证明了算法的收剑性,仿真结果表明,算法是有效的。     

基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

非线性系统解耦的递阶结构及在工业机器人中的应用

本文研究了非线性动态系统解耦和调节的一种递阶结构,这种结构将集中式的功能分散化,具有便于多微处理器实现及实时在线控制的特点。文中将该结构应用于一个液压工业机器人(Fabrikat FIBRO)的控制中,并给出了仿真研究的结果。     

Probabilistic SDG model description and fault inference for large-scale complex systems

Large-scale complex systems have the feature of including large amount of variables that have complex relationships, for which signed directed graph （SDG） model could serve as a significant tool by describing the causal relationships among variables. Although qualitative SDG expresses the causing effects between variables easily and clearly, it has many disadvantages or limitations. Probabilistic SDG proposed in the article describes deliver relationships among faults and variables by conditional probabilities, which contains more information and performs more applicability. The article introduces the concepts and con- struction approaches of probabilistic SDG, and presents the inference approaches aiming at fault diagnosis in this framework, i.e. Bayesian inference with graph elimination or junction tree algorithms to compute fault probabilities. Finally, the probabilistic SDG of a typical example of 65t/h boiler system is given.     

基于半定量SDG模型的化工过程故障诊断

符号有向图(SDG)能够直观地反映系统的复杂因果关系,可以看出故障传播的路径,但是定性SDG故障诊断模型缺少变量之间的定量信息,推理过程中会产生虚假解,分辨率不高。该文针对SDG的不足,引入模糊隶属度,形成半定量SDG模型,即模糊SDG模型。采用反向推理和正向验证相结合的混合推理方法,并把结论编写为"If-Then"形式的知识规则,以便于利用专家系统对系统进行在线诊断。     

SDG故障诊断模型的检验和验证

将定量模型检验和验证的思想应用于符号有向图（SG或SDG）定性故障诊断模型,以使其达到较高的完备性和分辨率。基于SDG HAZOP平台,提出了针对SDG定性模型检验和验证的非正式检验、静态检查、动态试验和诊断结果半定量风险分析的4个关键步骤,给出了静态检查中的操作点非正常原因可达性检验和不利后果可达性检验步骤的具体内容。以加热炉SDG故障诊断模型为例,验证了上述步骤的有效性。     

基于SDG和定性趋势分析的控制系统故障诊断方法

针对控制系统的故障诊断难以在早期发现,提出一种基于符号有向图(SDG) 和定性趋势分析相结合的故障诊断方法. 建立系统的故障诊断模型,通过定性趋势分析的方法对控制系统各个单元进行监测,提取当前趋势. 当故障发生时,通过基于定性趋势的反向推理算法,及时找到故障源. 通过在常压塔装置故障诊断上的实验,结果表明该方法能够及时有效地检测、识别控制系统的各种故障(人为误操作、控制器故障等),可应用到实际生产的故障诊断中.     

复杂机电产品基于元动作分解的可靠性建模及故障诊断

为了探讨复杂运动机电产品的故障诊断方法,按照功能-运动-动作(functionsmovement-action,FMA)对复杂机电产品进行结构化分解,根据结构化分解和符号有向图提出了复杂机电产品的可靠性故障诊断模型。为了进一步提高模型的故障诊断能力,将复杂机电产品的元动作定量信息加入模型中,利用模糊数学理论对元动作故障进行定量诊断。采用该方法可以通过对产品运行的变量监测,提高对产品故障的识别能力,为运动复杂机电产品的故障诊断提供基础模型。最后,以某型号加工中心刀库为例,验证了方法的可行性。     

基于SDG简化模型的工控系统数据网故障溯源方法

针对工业生产控制系统数据网的故障诊断溯源问题,提出了一种基于SDG简化模型的故障溯源解决方法。首先,基于工业生产控制系统数据网的结构特性,建立系统的SDG模型,通过分层和划域建模的方式缩小故障定位的搜索空间。在此基础上,根据业务告警发生时所提取的观测信号量,结合纵向数据和求生数据进行节点的生存分析;其次,结合工业生产系统数据网中故障特征分析,通过单节点故障判定方法判别各节点设备是否故障;最后,结合溯源诊断规则中故障溯因库的原因分类对网络故障进行根源性判定,实现故障溯源。通过测试验证的方法,验证所提方法在工业生产控制系统数据网中应用的可行性,能满足快速故障溯源的要求。     

一种基于机器学习的专家系统知识获取方法

提出一种基于机器学习的混合知识获取方法,该方法结合了基于历史数据的规则提取方法和基于模型的规则提取方法。使用这两种方法提取规则,将其应用于对原油电脱盐系统的故障诊断中。实验结果表明,该方法能够有效的进行规则的提取,为故障诊断打下了良好的基础。其中基于历史数据的规则提取方法通过基于遗传算法的粗糙集约简来实现;基于模型的规则提取方法利用了符号有向图(SDG)的计算机自动推理结果,将因果图转化为规则。利用两种规则获取方法同时充实专家系统知识库,提供覆盖整个工艺流程的知识。     

基于定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法研究

首先从诊断对象的知识表示和处理诊断知识的能力两个方面对基于定性模型的故障诊断方法进行了分析,然后在此基础上提出了基于深浅知识集成的分层诊断策略,并基于符号有向图和模糊理论提出了一种定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法。仿真故障数据验证结果表明,该方法不仅具有较快的诊断速度,而且能有效地提高诊断的准确度。     

控制系统故障定位的算法设计

目前用于航天、铁路等领域的计算机控制系统要求具有高可靠性、高安全性的特点。这些控制系统一旦出现故障就必须快速定位故障部位,并采取相应的故障策略尽快解决故障,尽量减少系统的安全隐患及经济损失。文章通过图论的有关理论和故障特征假设提出了一种故障源的定位算法,采用该算法可以提高故障定位的效率。     

复杂拓扑电力线故障信道建模方法

现有电力线故障信道研究主要致力于单根线缆的软故障、硬故障、擦伤故障,对于复杂拓扑下的电力线故障信道建模研究基本还处于空白.针对不同的拓扑结构、电力线种类、故障类型,需要通过一种行之有效的方法将电力线传输特性、拓扑结构节点分布特性、故障特性串接成方便计算机处理的有机整体.基于图论知识实现任意复杂拓扑结构的电力线故障信道响...