基于历史数据的水库事故链演化概率研究

水库一旦溃决将造成严重的生命财产损失,溃坝过程具有典型的链式特征,辨识溃坝事故链典型模式与演化特征有利于工程防灾减灾工作的开展。土石坝是我国水库大坝的主要坝型之一,以土石坝为研究对象,针对水库溃坝事件致灾因素复杂、不确定性强、量化分析手段单一等问题,通过深入挖掘历史溃坝数据中的潜在风险事件和破坏模式,建立了土石坝溃坝事故链网络模型;基于溃坝年代特征差异,利用风险事件共现矩阵定量分析了典型溃坝案例中风险事件间的关联度及影响度;提出了量化分析土石坝溃决事故链演化概率的计算方法,并将演化结果与现有研究成果进行对比分析,一定程度验证了所提方法的有效性和可行性。研究成果为加强水库大坝风险防控提供了重要的技术支撑。

考虑台风动态过程的电网故障路径分析方法

随着全球气候的变化,台风等极端自然灾害频发,电力系统难以承受大停电事故带来的后果,研究台风灾害下电网故障路径的准确推演方法,对降低停电损失、提高灾后恢复能力有重要意义。该文选取台风导致的高故障概率元件作为初始故障集,综合考虑台风动态路径导致的线路故障概率指标和交流潮流分析得到的潮流波动关联性指标,判断出下级故障元件;若该过程中不满足风险约束条件,还需采用GPU并行加速最优潮流计算,进行下级故障的最小切负荷计算,最后可以得到台风动态路径影响下的树状故障演变路径。通过IEEE39节点系统算例进行分析和验证,说明了电力系统的故障路径与强台风的动态路径之间的强相关性,验证了所提算法的有效性和加速效果。

基于事故链模型的电力系统故障风险评估分析

电力系统一旦发生故障就容易产生连锁反应,造成重大损失及灾害,为此,提出一种基于事故链模型的电力系统故障风险评估方法。明确确定电力系统风险评估指标以及负载函数表达式,基于事故链模型,重点考虑线路、负载等因素下不同位置故障概率,演练分析电力系统连锁故障成因,计算系统内可能存在的隐性故障概率,最终综合失负荷量、平均故障输出评估结果。经实验分析证明,利用事故链模型能够更完善和准确描述电力系统可能存在的故障风险,评估结果准确合理。

Coverage Modeling and Reliability Analysis Using Multi-state Function

Fault tree analysis is an effective method for predicting the reliability of a system. It gives a pictorial representation and logical framework for analyzing the reliability. Also, it has been used for a long time as an effective method for the quantitative and qualitative analysis of the failure modes of critical systems. In this paper, we propose a new general coverage model （GCM） based on hardware independent faults. Using this model, an effective software tool can be constructed to detect, locate and recover fault from the faulty system. This model can be applied to identify the key component that can cause the failure of the system using failure mode effect analysis （FMEA）.

计及源荷随机性的连锁故障高维模型及风险评估

针对传统事故链模型无法适应新能源的随机性,提出基于随机潮流和层次分析法的高维事故链模型。首先,建立新能源及充电站的概率模型,并采用半不变量法和Cornish-Fisher级数确定电网内的随机潮流;其次,基于层次分析法从有功越限、电压越限及非正常气候3个维度构建高维事故链模型,并依据综合风险值推测事故链初始环节集和中间环节的演化;然后,基于本文所提模型开展连锁故障风险评估工作;最后,以改进的IEEE39节点算例进行仿真验证,仿真结果表明所提模型能较好地适应新能源的随机性并能统筹多个影响因素。

基于区块链技术的云制造服务架构及共识算法研究

随着信息技术与制造业的深度融合,制造交易网络化成为必然趋势。云制造服务可以实现不受地理空间限制的跨供应商交易,但在交易过程中,存在交易双方的信任难以保障和隐私泄露等问题。为了解决以上问题,提出一种基于双链模式的云制造服务平台架构,将用户数据与交易数据分链存储,并采用实用拜占庭容错(PBFT,practical Byzantine fault tolerance)共识算法解决区块间的数据同步问题。但传统PBFT共识算法在存储和共识效率上存在瓶颈,不适合应用于大规模的制造平台上,因此进一步对PBFT共识算法展开研究,提出结合EigenTrust模型和服务质量(QoS, quality of service)对PBFT共识算法进行改进,优化共识集群的选举过程和一致性协议流程,然后给出制造资源寻租和匹配步骤。仿真实验表明,该研究有效提高了PBFT共识节点的可靠性,提升了平台的运行效率和区块共识速度,节省了数据存储空间。

网络攻击下动态供应链系统数据驱动容错控制

研究了受到虚假数据注入攻击的多输入多输出非线性供应链系统(supply chain system, SCS)的无模型自适应容错控制问题。首先,对SCS生产过程进行分析,并基于等价动态线性化方法为其建立具有未知需求扰动与网络攻击输入的数据模型。其次,利用径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)对未知非线性函数的逼近能力,针对一个包含网络攻击的组合信号进行在线拟合,并基于优化准则技术对不确定需求及等价数据模型中时变参数进行估计。最后,设计了一种无模型自适应容错控制(model free adaptive fault tolerant control, MFAFTC)策略,并通过一个算例仿真验证了容错控制器的收敛性和有效性。

刮板输送机链轮传动系统分析及故障试验

重点分析了刮板输送机链传动系统的建模过程及预张紧力设置。以PLC控制器、无线采集仪、应变传感器建立刮板输送机链传动系统故障分析平台,在东曲矿综采工作面完成卡链、断链试验,最后给出设备维护措施。

桥梁施工安全性评价的贝叶斯网络方法研究

为更好地控制桥梁施工的安全风险,开发一种基于贝叶斯网络理论的安全性评价方法。首先,构建风险因素、风险事件的贝叶斯网络关系模型;然后,引入连锁故障的事故链理论,以环节控制为核心,由影响传递、重要度、失效影响等指标组成环节关联性指标,通过K-means聚类分析选取关联性最大的下级节点,与上级节点组成环节,构成事故链,形成事故链集;最后,利用层次分析法(AHP)对各事故链评分排序,识别诱发风险事件的关键线路。用武汉某斜拉桥上部结构施工实例验证所提方法,结果表明,该工程项目应从强化安全意识、加强安全监管方面控制风险。

计及地磁暴影响的电力系统事故链仿真模型

地磁暴影响下地磁感应电流(GIC)流过变压器中性点,引起变压器无功损耗增加,在强地磁暴环境中,系统的无功补偿装置可能过载,母线电压下降,可能引发连锁故障,继而导致大停电事故。对比事故链各环节特点和因磁暴导致的电力系统停电事故的发展规律,使用事故链模型来仿真实现地磁暴条件下的电网停电过程。基于自组织临界理论和非故障线路的安全稳定裕度来确定连锁故障的传播路径。结合IEEE-RTS79系统参数,估算各母线的地理位置,借助PowerWorld仿真软件,以该系统为例,研究结果验证了所提事故链模型可以反映给定电网条件下,地磁暴参数对电力系统事故链集与薄弱环节辨识的影响,研究结果可为量化和防治磁暴电网灾害提供依据。

基于Markov链的FSM容软错误设计

随着深亚微米工艺的广泛应用,持续攀升的软错误率对宇航设备的电路可靠性造成了极大影响。针对现有冗余防护技术面积开销大的不足,将概率统计的思想运用到有限状态机(FSM)的软容错设计上,提出了选择部分状态冗余的容错方法。在Markov链模型的基础上,计算出各状态概率,从而为状态冗余提供依据。与未经选择状态冗余的电路相比,以平均增加14.9%的面积开销为代价,这种电路可屏蔽87.6%的时序逻辑单翻转(SEU)。

基于阶次小波包与Markov链模型的转子早期故障诊断

针对转子启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法精度不高的现状,将阶次小波包和Markov链模型引入转子的早期故障诊断中,提出了一种新的自适应故障诊断模型。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号重采样,得到等角度分布诊断信号;其次采用小波包对该信号分解——重构,提取其在各频带的能量特征向量,通过Markov链模型对其进行预测;最后通过故障实例验证,结果表明:将阶次小波包变换和Markov链模型相结合进行故障诊断是可行而有效的。

风电机组液压系统动态故障树的可靠性建模与评估

采用模糊数来表征基本事件的失效率参数,引入扩张原理和Laplace-Stieltjes变换方法求解风电机组液压系统状态转移方程组,得到模糊失效率对应的隶属度和模糊动态可靠度,对风电机组液压系统进行可靠性评估。对不同厂家液压产品进行可靠性评估,研究液压元件失效率参数对液压系统可靠性的影响,指出液压元件可靠度匹配对提高液压系统可靠性具有重要作用。通过对液压系统的可靠性建模和分析验证该方法在解决具有动态失效特征和失效概率具有不确定性问题的可行性。

适用于嵌入式五口SRAM的多频率内建自测电路

提出了一种多频率带有扫描链的 BIST方案 ,用于五口的 32× 32嵌入式 SRAM的可测性设计。分析了多口 SRAM的结构并确定其故障模型 ,在此基础上提出了一种名为“对角线移动变反法”( OMOVI)的新算法及其电路实现。与传统的“移动变反法”( MOVI)相比 ,在保证故障覆盖率前提下 ,测试图形的测试步数由原来的12 N log2 N减小为 N/ 2 +2 N log2 N( N为 SRAM的容量 )。该方案集功能测试、动态参数提取和故障分析定位于一体 。

基于概率及结构重要度的电力系统事故链模型与仿真

通过分析电力系统连锁故障的一般演化规律,在已有的事故链模型基础上,提出一种同时考虑事故概率重要度和设备在网络中的结构重要度的事故链中间环节的预测指标。采用离差最大化的灰色关联度算法综合考虑各类指标,构建电网连锁故障的事故链搜索模型。采用IEEE-RTS系统仿真得到风险值较大的事故链集合,仿真结果验证了所提模型的有效性。

面向服务的汽车配件需求预测模型

为科学地预测、准确地计划汽车产业链三包服务中的配件,针对汽车产业链平台"三包"服务业务中的配件计划特点与问题,对零部件故障规律与汽车配件替换关系进行了研究,提出了支持"三包"服务的基于动态故障规律的配件需求预测模型。以汽车产业链平台售后服务数据为数据源,求解了配件动态故障分布函数,在此基础上对模型进行了求解,并给出了预测模型在汽车产业链协作平台的实际应用,验证了模型的有效性。

变压器故障风险分析理论模型研究

变压器是电力系统关键的一次设备,其故障直接影响到电网的安全可靠水平,因此开展变压器的故障风险分析理论模型研究具有重要的意义。给出了用于描述变电设备故障模式的因果网络图与链条模型及其基本特点,并在此基础上给出了变压器故障风险的定性分析模型。通过变压器绕组短路的案例分析表明,提出的故障风险分析定量模型能够有效预估变压器的故障风险,并能确定变压器的维修费用与维修时间。

协同制造链的系统不确定性分析与建模

针对协同制造链（CMC）中存在大量不确定性的问题，分析了CMC运行过程中出现的不确定性及其来源，建立了不确定性数学模型和传播模型。通过对系统不确定性评价与预测过程的分析，提出了基于故障树分析法进行系统不确定度评定的贝叶斯模型，给出了具体评价过程，实现了CMC的不确定性评价与预测，并采用案例验证了该方法的可行性。CMC的不确定性模型与不确定度的评价方法能为产品协同制造不确定性的认识、评估和控制提供一种实用的分析方法和决策依据。

面向供应链数据安全共享的区块链共识算法设计

传统供应链管理系统采用的中心化数据存储模式存在单点故障、数据隐私泄露、系统内部操作不透明等问题,严重制约了企业之间的信息流通和数据共享.而区块链具有分布式、公开、透明和不可篡改的特性,可以为实现分布式的数据安全共享系统提供可靠的底层服务.因此提出基于区块链的供应链数据安全共享模型,以分布式的区块链网络为核心,构建去中心化的数据安全共享服务.同时针对区块链中使用的实用拜占庭容错(PBFT)算法具有共识时延高、吞吐量和性能低、不支持节点动态管理等问题,结合供应链联盟链的特点,引入了一种简化的一致性协议及新的节点管理机制,在降低算法通信复杂度的同时,实现了节点的动态管理.

几种供应链风险识别方法的比较研究

根据相关研究,对供应链风险识别的主要方法有供应链运作参考模型、故障树分析法、情景分析法进行了疏理和述评,并对这些方法进行了分析、比较,总结出了各种风险识别方法的优缺点及适用性,以期对实践领域的应用提供参考和帮助。最后针对现有方法的缺点及不足之处,对未来的研究方向做出了展望。