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。     

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。     

三状态系统的可靠性与检测策略

研究具有三种状态的可修系统。该系统工作一段随机时间后,可能直接发生故障,也可能进入异常状态。当系统故障时不需检测就能知道,而当系统工作时必须检测它的诊断参数才能知道它是正常还是异常。系统的诊断参数是多维随机变量,它与系统的工作状态有密切联系并且便于检测,检测就是为了测取该参数的值。利用概率分析、补充变量和最优化方法研究此类系统,导出了系统的可靠性指标、最优检测周期和多维诊断参数的最优临界值。     

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。     

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.     

线性系统的故障检测和最优容错控制

针对系统中含有执行器故障和传感器故障的情况,研究了线性系统的故障检测和最优容错控制问题。利用Riccati矩阵方程和Sylvester方程设计了故障情况下的动态最优容错控制律,并设计了能同时检测出故障状态和系统状态的增广的降维故障检测器,解决了最优控制中故障状态的物理不可实现问题,从而实现了系统的故障检测和容错控制并能满足二次型性能指标。仿真实例验证了这种故障检测方法和最优容错控制的有效性。     

不完备检测下的劣化系统视情维修建模与优化

功能检测是对劣化系统开展视情维修的首要工作,由于技术条件和知识水平的限制,实际中对系统劣化状态的检测识别很难给出精确结果,势必影响视情维修工作的有效进行。针对这一问题,基于多级劣化系统检测维修马尔可夫链模型,通过对不完备检测因素影响下劣化系统寿命周期的3种情况进行分析,结合常见虚警和漏检两种检测错误,以长期运行费用率最低为目标,计算最优检测周期和维修阈值。通过实例,分析在检测不完备情况下检测周期和维修阈值对系统长期运行费用率的影响,并验证模型的有效性和合理性。     

一类非线性系统的多故障检测方法研究

针对一类非线性系统,提出了一种基于最优滤波的多故障检测观测器设计方法。引入神经网络逼近系统非线性部分,由Lyapunov稳定性理论设计神经网络权值调整规则.采用对等空间方法设计最优滤波矩阵滤除干扰故障噪声,从而对目标故障进行检测和跟踪。仿真结果验证了该方法的正确性和可行性。     

租赁设备的状态维修决策建模与优化

随着物联网技术飞速发展,租赁设备大多安装有传感系统,可以及时地对设备关键部件和整体运行状态进行检测,进而可基于设备的健康状态为其安排更为合理的维修方案,在降低租赁商维修费用的同时,尽量少地干预客户的正常施工,并且保证租赁设备在客户施工场所的可靠运行.本文研究了基于状态检测的租赁设备的最优维修问题,研究中引入了顺序状态检测,定义了基于状态的控制限维修策略,并建立了以维修开销最小为目标的解析模型,以决策系统最优的检测间隔和预防维修阈值.除检测、维修等基本费用外,模型中还进一步考虑了租赁系统的故障罚金和故障后维修超时罚金.在模型的求解中,推导了维修干预下设备任意时刻的检测概率和状态概率分布,作为模型构建和求解的依据.数值实验结果验证并表明了面向租赁设备的基于状态的维修策略的有效性.     

传感器网络中异常数据实时检测算法

如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。     

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。     

基于领域知识的模型检验方法

提出了一种基于领域知识的模型检验方法.该方法主要是采用本体论方法,将业务领域内的潜规则表示成领域知识,构成领域规则库,对领域规则采用图形化表示与使用SWRL描述相结合的方式,形成了对规则知识的内、外部表示,为领域知识的直观显示和有效推理提供基础.领域规则形成的规则库为模型检验提供了依据和复用基础,确保用户构建的应用模型满足业务领域需求.     

基于描述逻辑的能力需求模型验证方法

针对C⁴ISR系统能力需求模型中存在的一致性和合理性问题,提出了一种能力需求模型的验证方法。先采用基于描述逻辑的本体描述语言OWL DL精确描述能力需求分析中的元概念模型和应用概念模型,然后在元概念模型和应用概念模型之上附加一定的模型验证推理规则,并通过符号推理系统验证了能力概念的完整性以及目标的一致性。     

Model checking for general linear error-in-covariables model with validation data

In this paper, model checking problem is considered for general linear model when covariables are measured with error and an independent validation data set is available. Without assuming any error model structure between the true variable and the surrogate variable, the author first apply nonparametric method to model the relationship between the true variable and the surrogate variable with the help of the validation sample. Then the author construct a score-type test statistic through model adjustment. The large sample behaviors of the score-type test statistic are investigated. It is shown that the test is consistent and can detect the alternative hypothesis close to the null hypothesis at the rate n ^−r with 0 ≤ r ≤ 1/2. Simulation results indicate that the proposed method works well.     

故障拓展模型到概率检验模型的转换规则

以故障拓展模型和概率检验模型为基础,通过分析概率检验模型的语法语义、转移命令及逻辑关系,研究清晰、完整的转换规则,实现故障拓展模型向概率检验模型的转换。此外,研究模型的定量概率检验转换规则,构建逻辑验证表达。最后,对机载通信系统调谐控制功能展开基于概率检验的定量安全性评估。结果表明,通过将故障拓展模型转换为概率检验模型的转换规则,能够实现复杂系统定量安全性自动分析,从而有效支持航空器复杂系统安全性评估过程。     

基于Petri网模型检验的安全关键软件需求验证

需求形式化建模和模型检验可以提高安全关键软件的可信性,但在模型描述、调试和解释能力方面存在局限。对使用Petri网支持软件系统建模进行了扩展,设定默认值为零的权函数、利用“非”虚线描述在状态为假和变迁失败情况下的触发,增强阈值条件的描述能力,区分了枚举型和数值型库所,区分了普通迁移和强赋值迁移,并给出了扩展后的形式化定义及其和检验语言的语义映射。最后给出在典型机载软件上的应用,建立了软件需求模型和部分映射代码,对模型进行检验、反例路径分析和需求完善。过程和结果表明该方法可以有效的支持实际的关键安全软件需求建模和验证。     

On invariant checking

Checking whether a given formula is an invariant at a given program location (especially, inside a loop) can be quite nontrivial even for simple loop programs, given that it is in general an undecidable property. This is especially the case if the given formula is not an inductive loop invariant, as most automated techniques can only check or generate inductive loop invariants. In this paper, conditions are identified on simple loops and formulas when this check can be performed automatically. A general theorem is proved which gives a necessary and sufficient condition for a formula to be an invariant under certain restrictions on a loop. As a byproduct of this analysis, a new kind of loop invariant inside the loop body, called inside-loop invariant, is proposed. Such an invariant is more general than an inductive loop invariant typically used in the Floyd-Hoare axiomatic approach to program verification. The use of such invariants for program debugging is explored; it is shown that such invariants can be more useful than traditional inductive loop invariants especially when one is interested in checking extreme/side conditions such as underflow, accessing array/collection data structures outside the range, divide by zero, etc.