基于C-BRB模型的发动机运行状态监测方法

针对发动机运行状态监测过程中发动机内部多个因素之间相关性与建模方法可解释性问题,提出数据驱动下C-BRB方法。该方法首先通过样本数据计算发动机内部多个因素之间的Kendall秩相关系数,并确定具体Copula模型及参数λ,实现对多个因素之间相关性的测量;然后使用置信规则库(BRB)对发动机内部多个因素建模,在BRB推理过程中,每条激活规则的综合匹配度由Copula模型对该规则中各前提属性的匹配度进行计算得到,并利用证据推理(ER)算法对所有激活规则进行融合得到输出。实例结果表明,所提方法在推理发动机传感器数据上具有较高的精度。

面向大型工程多安全指标的解析可追溯安全控制方法

安全控制是开展一系列大型工程的重要前提之一,但大型工程往往受多种因素影响且同时需要考虑多个安全指标,对此,提出一种基于置信规则库(belief rule base, BRB)的具有解析和可追溯特征的多目标安全控制方法.首先,面向多个安全指标建立多个BRB;其次,计算各影响因素对各安全指标的贡献度,根据贡献度值得到面向单个安全指标的关键因素序列;再次,综合获得面向多个安全指标的关键因素序列;最后,仅针对面向多安全指标的关键因素开展多目标优化.以隧道施工过程中地面沉降值和建筑斜率作为目标开展安全控制.实例结果表明,所提出方法能够精准识别关键因素,通过优化关键因素可以有效降低地面沉降值和建筑斜率.此外,还进一步研究了关键因素数量对安全控制过程和结果的影响.