基于动态贝叶斯网络的装配式建筑吊装施工安全风险分析

针对装配式建筑吊装施工期间风险影响因素多、不确定性高及风险状态随时间动态变化等问题,提出基于动态贝叶斯网络的装配式建筑吊装施工安全风险动态分析方法。首先,根据装配式建筑吊装施工特点和事故致因理论,从“人、物、环、管”4个方面建立风险指标体系。其次,引入时间维度建立动态贝叶斯网络模型,利用模糊理论和专家打分法量化网络节点的概率,并结合Leaky Noisy-or Gate扩展模型修正条件概率。最后,利用动态贝叶斯网络的双向推理功能对装配式建筑吊装施工安全风险进行动态风险分析。由实例分析得到某装配式建筑吊装施工安全风险的时序变化曲线,通过反向推理得到导致吊装事故发生的关键风险因素。研究成果可为分析和有效控制装配式建筑吊装施工安全风险提供新思路。

基于动态贝叶斯网络的无人机航迹模型研究

为了实现无人机自主冲突探测与解脱,解决航迹预测问题,采用动态贝叶斯网络,构建城市物流无人机航迹模型。通过借鉴经验模型搭建航迹数据变量间因果关系,形成初始贝叶斯网络和动态贝叶斯网络;然后对各变量进行初始化、离散化处理,应用历史数据进行模型训练,生成各子节点变量条件概率矩阵,依照条件概率矩阵动态预测离散值,并对其逆向连续化,并应用运动学方程,将预测航迹数据可视化。研究结果表明:基于无人机航迹模型,结合历史数据进行训练,可以实现无人机航迹生成和预测。研究结果可为无人机冲突探测与解脱算法研究提供参考。

基于时效因子和动态贝叶斯网络的配电室电力应急演练研究

针对由于灾害性事故频发,配电室应急工作面临严峻挑战的现状,文中对配电室电力灾害事故情景推演技术进行研究。在分析配电室电力灾害的突发性、多变性和演变路径的不明确性、复杂性基础上采用“情景-应对”分析法分析配电室电力事故的构成要素以及其作用关系,将处置措施约束时间引入情景构成要素,基于动态贝叶斯网络构建配电室电力灾害情景推演模型。基于时效性原则进行演练效果评价,通过某矿业公司一起6 kV配电室火灾事故进行实例分析,分析结果表明,推演结果与实际灾害发展情形相吻合,表明了配电室电力灾害事故情景推演模型的可行性。

基于动态贝叶斯网络的医院骨科设备运行风险评估研究

目的:基于动态贝叶斯网络(DBN)构建风险识别模型,探讨其在医院骨科设备运行管理中的应用价值。方法:基于DBN模型识别骨科设备管理中的风险因素,建立风险评价指标集,对可能出现的风险因素进行预警和防范。选取2020年1月至2022年2月空军军医大学第二附属医院临床在用的12台骨科医疗设备,分别采用传统骨科设备质量运行管理方法(简称传统管理模式)和基于DBN的风险识别模型进行设备管理(简称DBN管理模式),比较两种管理模式的设备运行效果、风险发生率和治疗有效率。结果:采用DBN管理模式的设备开机运转效率和设备质量合格率分别为(93.54±4.05)%和(97.51±6.68)%,均高于传统管理模式,故障处理时长和设备零部件损坏率分别为(7.14±1.64)h和(0.48±0.11)%,均少于传统管理模式,其差异有统计学意义(t=8.862、8.228、32.994、73.047,P<0.05);采用DBN管理模式的479份设备使用资料、897例手术、300例设备消毒记录和500份设备日常检查记录中设备功能故障率、零部件破损率、清洁消毒不合格率和设备管理不当发生率分别为0.21%(1/479)、0.33%(3/897)、1.33%(4/300)和2.0%(10/500),均低于传统管理模式,其差异有统计学意义(χ^(2)=21.527、12.964、3.485、6.914,P<0.05);采用DBN管理模式的500例骨科医疗设备治疗有效率为97.8%(489/500),显著高于传统管理模式,其差异有统计学意义(χ^(2)=12.617,P<0.05)。结论:基于DBN的风险识别模型应用于医院骨科医疗设备管理,能够加强骨科设备管理质量,提升设备运行和治疗有效率,预防和规避设备风险。

基于Bow-Tie模型和贝叶斯网络的LNG加气站动态风险分析

城市地区LNG运输与LNG加气站的快速发展,可能会对公共安全和资产构成严重威胁。针对LNG加气站开展风险分析,尤其是动态风险分析将具有重要意义。建立了LNG加气站的Bow-Tie模型,并根据映射规则将其转化为贝叶斯网络模型。以模糊集理论和多层次专家评判得到的模糊概率作为先验概率,对LNG加气站系统进行了动态风险评估。结果表明,误操作、阀组失效、密封失效和充装过程相关失效是造成LNG加气站泄漏的主要影响因素。因此,要有效避免LNG加气站泄漏,甚至火灾爆炸事故,就必须加强LNG加气站人员管理培训并提高技能水平,同时定期对阀组和密封材料进行检查和维护,严格规范充装操作过程。

基于动态贝叶斯网络的民航空中停车事件安全风险评估

为探究组织和人的因素对发动机空中停车事件的影响及其演化情况,评估航空公司空停事件的风险水平,基于动态贝叶斯网络(DBN),构建一种适用于民航空停的风险评估模型。首先,运用主动与被动相结合的方式,识别影响发动机发生空停事件的组织和人的因素;其次,利用毕达哥拉斯模糊和决策试验与评估实验室(DEMATEL)方法,探究各个风险因素之间的因果关系;然后,基于得到的风险因素因果关系构建民航空停DBN,依据统计分析和专家经验确定民航空停的DBN参数,通过GeNle概率推理,进一步得出空停事件发生的概率;最后,以S航空公司的CFM56-5B发动机为例,评估民航空停事件安全风险。结果表明:2020—2021年,S航空公司的CFM56-5B发动机发生空停事件的概率分别为1.260×10^(-6)、1.352×10^(-6);导致民航空停事件安全风险变化的主要原因是资源投入减少导致教育培训效果降低进而影响作风意识和合作沟通。

基于动态贝叶斯网络的冷链物流风险评价

为解决水产品冷链物流风险的单向动态评估,识别影响生鲜水产品冷链物流风险的关键因素,根据生鲜水产品的特点,对水产品冷链物流的各环节风险进行了具体化描述,建立了生鲜水产品冷链物流风险体系。首先,使用云模型对生鲜水产品冷链物流风险指标进行了筛选,确定了由加工风险、运输风险、仓储风险、销售风险、信息风险等5个1级指标和18个2级指标组成的生鲜水产品冷链物流风险评价指标体系。其次,采用三角模糊数确定了动态贝叶斯网络的先验概率和转移概率,最终提出了基于动态贝叶斯网络的生鲜水产品冷链物流风险评价模型。基于此模型,以青岛某水产品冷链物流公司为例展开了实证研究,利用GeNIe可视化软件建立了动态贝叶斯网络模型,对生鲜水产品冷链物流风险进行了概率计算和特征敏感性计算。结果表明:生鲜水产品冷链物流流通环节风险发生概率最高的环节为运输风险和仓储风险,运输环节和加工环节是影响水产品冷链物流的关键风险因素;运输路径的优化、冷链物流信息共享程度、仓储温控设备和冷库合理化设计程度对水产品冷链物流风险的影响最大。通过该实证分析,验证了基于动态贝叶斯网络的生鲜水产品冷链物流风险评价体系的可行性。

基于动态云贝叶斯网络的气化炉风险预测

针对目前气化炉系统存在的风险等级分析不足问题,提出一种云模型和动态贝叶斯网络(DBN,Dynamic Bayesian Network)相结合的评估方法。以气化炉系统为评估目标,利用云模型将连续型数据离散化,将评价体系中的各个风险因素设为动态贝叶斯网络中的节点,构建动态贝叶斯网络。利用熵权法计算各风险指标权重,并采用最大似然估计的方法处理云模型得到的隶属度,将以隶属度–概率转换方法得到的概率作为证据输入动态贝叶斯网络中,最后利用动态贝叶斯网络的正、反向推理特点,结合重要度综合分析,完成针对气化炉系统的风险预测评估。研究表明,维修效率、设备完整度、气化炉压力及氧煤比是系统运行中需要重点关注的薄弱环节。

基于动态贝叶斯网络的多Agent交互的模型表示

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks，DBNs)是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具。该文将Agents技术和DBNs相结合来对两个以上的人的行为进行建模。提出一种分解和合并的方法来解决两个以上的Agents构成的DBNs的模型表示在计算上的难以处理性，同时还提高了模型的表示能力，且能表示变量之间互为因果的关系。

模糊DBN的室内燃气泄漏动态风险评估方法研究

为有效分析并评估室内燃气泄漏风险,运用蝴蝶结模型对室内燃气事故危险源进行识别;并利用模糊集理论改进动态贝叶斯模型,弥补因数据缺失带来的误差,实现风险评估从静态到动态的转变,从而构建一种基于蝴蝶结(Bow-Tie,BT)模型模糊动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的室内燃气事故动态风险评估方法,并结合实际案例验证模型有效性和可行性。结果表明:依据该模型得到的关键风险因子能够为居民燃气安全风险防控提供参考;同时,该方法能够分析原因事件失效后各事故后果发生概率在各时间片的变化,模拟结果与实际相吻合。

基于动态贝叶斯网络及构件性能退化的钢板组合梁桥时变可靠性分析方法

为分析构件性能退化对钢板组合梁桥可靠性的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的时变可靠性分析方法。该方法首先依据材料劣化公式建立钢板组合梁桥抗力退化模型;然后基于DBN构建组合梁桥构件性能退化初始模型,利用钢板组合梁桥抗力退化模型随机生成不同变量组合作用下的抗力数据,对该初始模型进行训练,通过参数学习得到DBN先验模型及节点条件依赖关系,并加入观测节点及可靠度节点,建立适用于可靠性分析的DBN模型;最后输入桥梁检测数据,实现桥梁可靠度指标更新。采用该方法和蒙特卡洛法对某钢板组合梁桥时变可靠性进行分析,结果表明:2种方法预测结果基本一致,该方法可准确预测钢板组合梁时变可靠度;以可靠度为寿命评价指标,输入该桥运营60年时的检测信息,更新前、后该桥的使用寿命分别为75年、64年,应提前对桥梁采取维修与养护措施。

一种变结构动态贝叶斯网络的反导态势评估模型

为了实现在反导预警监视系统基础上的反导态势评估,通过对反导作战过程的分析,根据反导作战指挥的需要,提取了反导作战中的五个关键事件,以动态贝叶斯网络为基础,构建了以关键事件为驱动的变结构态势评估模型.利用Matlab软件对态势评估模型进行仿真验证.仿真结果表明,该模型能够随着反导战场的变化反映出战场态势的变化,其推理时间也能够满足评估实时性要求,可为指挥员提供指挥决策依据.

加氢站泄漏燃爆事故的动态贝叶斯风险分析

针对加氢站氢泄漏燃爆事故风险分析中不确定性、复杂性和时间序列动态性的问题,提出了一种新的加氢站氢泄漏燃爆事故动态风险分析方法。该方法基于动态贝叶斯网络建立,利用GM(1,1)灰色预测和模糊集理论构建先验概率模型,能够在概率数据缺失的条件下,依据加氢站风险规避能力的时序变化规律,实现风险因素先验概率的预测。引入Leaky Noisy-or gate模型、Markov假设处理动态贝叶斯网络条件概率的不确定性,使模型更加客观。该方法适用于实际工况下事故后果概率的短期预测。以某加氢站为应用对象,验证了方法的合理性,通过定量分析、诊断分析、敏感性分析和影响强度分析分别得到了“喷射火”等事故后果概率及其时序变化曲线、“管线防腐失效”等关键风险因素、“高压氢气管路失效”等高敏感性风险因素、泄漏燃爆事故关键致因链,并依据风险因素影响模式提出了针对性管理对策。

基于动态贝叶斯网络的连续语音识别框架及其Token传递模型

近年来,由于动态贝叶斯网络(DBN)相对于传统的隐马尔可夫模型(HMM)更具可解释性、可分解性以及可扩展性,基于DBN的语音识别引起学者们越来越多的关注.但是,目前关于基于DBN的语音识别的研究主要集中在孤立语音识别上,连续语音识别的框架和识别算法还远没有HMM成熟和灵活.为了解决基于DBN的连续语音识别的灵活性和可扩展性,将在基于HMM的连续语音识别中很好地解决了上述问题的Token传递模型加以修改,使之适用于DBN.在该模型基础上,为基于DBN的连续语音识别提出了一个基本框架,并在此框架下提出了一个新的独立于上层语言模型的识别算法.还介绍了作者开发的一套基于该框架的可用于连续语音识别及其他时序系统的工具包DTK.

基于动态贝叶斯网络的动车组牵引传动系统可靠性分析

针对传统可靠性分析方法对动车组牵引传动系统可靠性分析时存在的局限性,采用动态贝叶斯网络(DBN,Dynamic Bayesian Network)对其进行可靠性分析。建立动车组牵引传动系统的动态故障树,按照DBN转换规则,将动态故障树映射为DBN;综合考虑动车组牵引传动系统的动态特性和可维修性,利用DBN的正向推理得到系统可靠度和可用度随服役时间动态变化的规律,利用DBN的反向推理识别系统薄弱环节。对实例进行分析,结果表明:DBN能够全面刻画动车组牵引传动系统的动态特性和可维修性,有效地识别系统薄弱环节,可为运行风险评估和可靠性评估提供参考依据。

基于动态贝叶斯网络的多阶段任务系统维修优化

针对多阶段任务系统各部件及不同阶段间的相关性,提出了一种多阶段任务系统维修优化的方法。该方法采用4种具有不同有效性测度的维修策略,使得在维修活动尽可能少的情况下获得了较高的任务可靠性;利用动态贝叶斯网络来表征多阶段任务系统各部件及不同阶段间的相关性,在使用隐马尔可夫模型对性能退化部件进行量化的同时,基于观测数据实现了对部件的状态及退化速率的同步更新。

基于动态贝叶斯网络的可修GO法模型算法

GO法是评价复杂系统可靠性和安全性的有效方法,除了能描述多状态时序特性外,还能表达系统的复杂动态维修行为.针对这种带有动态可修特性的系统GO法模型,提出一种基于动态贝叶斯网络的新算法.首先将GO法模型中的可修操作符和不可修操作符转换成动态贝叶斯网络,然后将整体模型通过贝叶斯软件进行模型求解.新方法结合贝叶斯网络理论的成熟算法和软件,可得到系统可用度随时间变化的曲线和给定时间点的瞬时可靠性指标,并且无需考虑共有信号问题.基于动态贝叶斯网络理论的新算法规则简单统一,便于工程应用.

基于模块化的动态贝叶斯网络的安全态势评估模型

针对由网络信息系统结构变动引起的安全态势评估时效性差的问题,结合层次网络和模块网络的优点,建立了基于模块化动态贝叶斯网络的态势评估模型。首先,通过判断节点间是否存在有向连接,建立子系统的动态贝叶斯网络模块单元;然后,由若干模块单元和独立节点构建整体的动态贝叶斯网络,并利用约束递归算法学习网络概率参数;最后,通过仿真测试验证该模型的正确性。

基于动态贝叶斯网络的民用机场空袭毁伤评估模型

针对民用机场空袭毁伤评估的空白,提出了一种基于动态贝叶斯网络的毁伤评估模型。按功能对民用机场进行了系统分级,构建了动态贝叶斯网络结构,提出了空袭毁伤评估模型;运用蒙特卡洛法模拟实验数据,引入皮尔森相关系数描述模型精确度,验证了模型的有效性;将不同缺失率的实验数据代入模型进行毁伤对比,进一步检验了模型的稳定性。结果表明,该文建立的毁伤评估模型科学合理,可为作战指挥者提供快捷有效的决策支持。

基于动态贝叶斯网络的社交圈归属匹配模型

为了帮助社交网中新成员寻找与之最为合适的社交圈,尝试采用动态贝叶斯网(DBN)理论解决社交网分析应用中成员(节点)与社交圈(集合)的匹配问题。将圈内成员个人的多项兴趣爱好程度作为描述社交圈基本属性的特征向量,对每一类圈子建立了带有辅助信息形式的DBN模型,求解最大输出概率即为最佳匹配对象。结果表明,在客观测试和主观评价两方面,该模型都收到了较为满意的结果。