基于概率分布函数的石化装置异常状态早期预警方法

为减少石油化工装置引发泄漏、火灾及爆炸等风险,以典型的催化裂化装置为研究对象,提出一种基于概率分布函数的石化装置异常状态早期预警新方法。通过样条拟合原理,揭示装置压力、温度、流量等运行参数在一段时间内的变化趋势,获取这些参数的偏离速率和偏离量等特征参数。基于威布尔分布确定装置失效概率分布函数,并将提取的特征参数与失效函数相结合,构建包含特征参数的概率分布数学模型。在此基础上,提出一套完整的预警流程,实现催化裂化过程中的实时风险状态评估及异常预警。结果表明:该方法能够在运行参数震荡、阶跃、平缓变化趋势下实现异常预警,相较于传统的仪表系统,该预警方法的时间可提前87~621 s,可解决仪表系统单一阈值报警后异常处置时间有限的弊端。此外,通过对比不同的数据处理方法,发现基于样条拟合的预警模型效果更佳。

基于改进概率软逻辑模型的高校学生状态推理方法

随着高等教育的普及,各类管理决策需求增加,基于数据驱动和知识驱动的决策方法成为新的发展趋势。基于此,提出了一种通过改进概率软逻辑模型挖掘知识规律和推理学生状态的方法,该方法通过引入规则挖掘算法,赋予概率软逻辑模型自动挖掘规则的能力。在真实学生状态数据上的实验结果表明,该方法在多项目标关系的推理上,准确率能达到80%以上,并且多层次推理结构的实验效果优于非层次推理结构的实验效果。对于学生状态类非完整知识库数据的挖掘和推理,该方法减少了人工工作量,降低了因人为认知偏差带来的不确定性。

基于概率化稀疏自注意力LSTM的锂离子电池健康状态预测

针对锂离子电池健康状态(state of health,SOH)预测,提出了一种基于概率化稀疏自注意力机制(probsparseself-attentionmechanism,PSM)和长短期记忆(longshort-term memory,LSTM)神经网络的预测模型。首先,提取锂离子电池容量数据并进行窗口化处理,利用位置嵌入获取高维数据之间的特征信息并对数据进行位置编码。然后,引入PSM对输入数据的权重进行稀疏性判断,增加对SOH预测具有关键影响的因素的权重。最后,利用LSTM神经网络捕获数据之间的时序特征进行锂离子电池SOH预测。实验结果表明,与其他常用的锂离子电池SOH预测模型相比,所提模型可以减少预测误差,具有更好的预测性能。

全概率规则下状态平衡方程的建立

状态平衡方程是排队论的理论基础,也是求解排队系统运行参数指标的重要依据,大多数状态平衡方程的构建方法都预先假定系统到达平稳状态再求分布.采用微分的思想,使用全概率公式构建状态转移方程,用极限手段实现状态平衡,进而得到排队系统的状态平衡方程.用到的建模思想对实际问题的研究具有指导意义.

基于群体优化-概率神经网络的配电网设备状态研判模型

随着我国电能需求量不断提升,配电网可靠性要求逐步提高,配电网设备状态研判难度也不断增大。针对该问题,本文提出一种基于群体优化-概率神经网络的配电网设备状态研判模型。引入改进后的人工鱼群算法对概率神经网络的平滑因子进行寻优,避免其因随机设置而导致研判精度不理想的问题。基于群体优化-概率神经网络算法建立设备状态研判模型,同时利用合成少数类过采样技术改善配电网数据集不平衡的问题,采用主成分分析法对数据集进行特征属性指标提取,减少冗余指标对状态研判精度和时间的影响。实验结果表明,本文模型在状态研判的精度和计算时间上均具有一定优势,能够在配电网的状态研判过程中起到辅助作用。

马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速计算方法

马尔可夫模型在系统可用性分析中,具有重要应用。马尔可夫模型求解系统可用性的关键,是分析系统可能状态,并且计算系统状态转移概率矩阵,提出了系统可能状态分析的新方法,进一步根据单元状态转移概率矩阵,提出了系统状态转移概率矩阵分析计算的新方法,所提出的方法,概念清晰,便于编程计算,可用于马尔可夫模型,计算系统可用性。

马尔科夫链状态概率转移矩阵修正算法

文章分别考虑新、老客户对某类产品各品牌市场占有率贡献情况,对市场调研获取的数据进行量化,获得反映客户在品牌选用转移关系的初始矩阵;结合相邻时期产品的市场占有率数据,对初始矩阵迭代求解构建更精确反映市场客户行为的马尔科夫链的状态概率转移矩阵。通过对状态转移矩阵和初始矩阵的"皮尔逊相关系数"计算来评价状态转移矩阵的可靠性。实例证明,状态转移矩阵与初始矩阵各行相关系数达99%以上,真实的反应了各品牌产品在市场占有率中的内在转移情况。

大系统马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法

提出马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法.定义元件状态转移率矩阵和系统状态数组,将系统状态转换为便于计算机存储与处理的数组,有效地描述了系统状态之间的转移;基于元件状态转移率矩阵和系统状态数组提出不受系统状态和元件状态数目限制快速准确计算状态转移率的方法,通过挖掘状态转移概率矩阵中非零元素的分布规律提出非零元素的快速定位方法,进而快速形成状态转移概率矩阵的稀疏存储;针对由两状态元件组成的系统,提出基于给定系统状态排序和服务状态集数组快速定位状态转移概率矩阵中非零元素的方法.将其应用于电力系统概率安全性评估,以新英格兰10机39节点系统为例,证实了方法的有效性和实用性.

系统状态概率矩阵法在货运市场中的应用

阐述了马尔可夫决策理论中的最基本分析方法———系统状态转移概率矩阵决策法 ,并用此方法对铁路、公路和水运三种运输类型构成的运输市场进行了分析 ,分别计算出各种运输类型的未来市场份额 (客户数或运量占有率 ) 。

基于马尔科夫链状态转移概率矩阵的商品市场状态预测

马尔科夫链虽然原理复杂,但是应用非常广泛。马尔科夫链主要用于分析随机事件未来发展变化的趋势,是一种比较科学的预测方法。在经济领域,很多现象都具有马尔科夫链的特征。用马尔科夫链的基本原理和基本方法研究这些现象,可以对这些现象的发展变化作出预测。

基于状态转移概率矩阵的轨道不平顺发展预测研究

应用系统状态转移概率矩阵决策理论和方法,基于轨检车现场实测的轨道不平顺数据,以高低不平顺为例,建立了高低不平顺25 m区间最大值状态转移概率矩阵。在此基础上,对高低不平顺区间最大值发展状况进行了预测,并同实际检测结果进行了对比。结果表明:借助状态转移概率矩阵可以预测轨道状态的发展变化;对于数据量小的系统,可以采用离散状态转移概率矩阵进行很好的预测,但如果样本数据量较大,离散状态转移概率矩阵建立较为困难,且受异常数据影响大,不利于分析使用;如果能较准确地获得轨道不平顺发展分布特征及其相关参数,并以此为基础建立连续状态转移概率矩阵,利用此矩阵可在一定程度上反映轨道不平顺状态变化,此矩阵不受数据量限制,受异常数据影响小。

基于时频熵和概率神经网络的车载变压器状态诊断

车载变压器作为高速列车电力系统的动力来源,其运行状态与列车运行的安全、稳定密切相关。针对车载变压器结构上的特殊性,以绝缘油中溶解气体、绝缘油老化特征和主绝缘介电谱曲线为研究对象,通过分析其特征参数与车载变压器运行状态之间的关联性,提出了基于时频熵和概率神经网络的车载变压器状态诊断方法。首先,将不同状态等级下车载变压器的油中溶解气体和绝缘油老化特征进行比较,通过曲线拟合证明其状态特征与列车运行里程之间的一致性;其次,分析不同状态下车载变压器绕组主绝缘介电谱曲线之间的差异性,将局部均值分解后的近似熵作为特征参数变量,以提高状态诊断的精度;最后,利用概率神经网络完成车载变压器优秀、良好、检修和故障的状态分类。实例论证分析结果表明:该算法用于车载变压器复杂的运行环境中,可以提高状态检修的效率,有利于保障动车组列车的安全运行。

基于多场景和考虑状态转移过程的风电场出力概率性评估

由于风场风速和风电机机组状态的随机性造成了风电机组出力的随机性。为了较为准确地对风电机组在多场景下多状态的出力进行评估,基于随机投产和后期续建两种场景,考虑风电机组运行、降额、停运三种状态,采用马尔科夫法和蒙特卡洛方法对风电机组的状态以及各状态之间的转移时间进行抽样评估。进而建立风电场统一的出力模型并反映其状态转移情况。对研究风电场出力的概率评估及风电场状态转移过程具有重要意义。

基于元件状态空间全概率枚举的海上风电场送出系统可靠性评估

海上风电场电气主接线是构成海上风电场电力系统能量枢纽的基本结构,它的可靠运行对电力系统的安全稳定运行有着至关重要的影响。综合考虑状态空间法、最小路集法和状态枚举法的特点,提出了一种基于元件状态空间的全概率枚举可靠性评估方法。通过对某1000 MW海上风电场送出系统主接线进行深入分析,采用该评估方法进行可靠性评估和综合分析,验证了该方法的正确性和有效性,并根据可靠性评估结果提出了相应的改善措施,促进了海上风电场送出系统电气主接线可靠性评价的规范化。

组合式有源传感器状态监测与容错控制研究

针对传统传感器状态监测方法准确性不高的问题,提出一种组合式有源传感器状态监测与容错控制方法。该方法分为2个部分:前一部分进行传感器状态监测,包括状态信号去噪处理、小波包能量熵特征提取以及利用参数优化后的概率神经网络识别传感器健康状态3个步骤;后一部分设计容错控制模型,以状态监测结果为参考,切换控制策略,实现容错控制。实验结果表明:与其他3种传统方法相比,在该方法控制下容错控制误差在±1 r/min,波动较小,控制效果更优。

用状态转移概率矩阵计算水库兴利库容的探讨

本文以三屯河水库兴利库容的计算为例，对应用状态转移概率矩阵求兴利库容的方法进行了探讨．认为该方法考虑了蓄水量随时间的变化和水库的操作方式．本方法亦对梯级水库及相邻地区水库的规划设计具有一定的参考价值．

基于马尔可夫转移概率的意识障碍识别研究

意识障碍可分为最小意识状态和植物状态,目前对两类患者的区分主要基于行为量表的方法,但仍存在40%的误判率,脑电信号可以作为临床诊断的辅助工具.微状态可以反应大脑潜在认知机制的时空信息,探讨较短且具有平稳性微状态序列的低阶马尔可夫性质鲜少研究.基于18名意识障碍患者的静息态脑电信号,在具有平稳性的时间尺度上(60 s)对微状态序列进行分割,然后计算状态转换序列的一阶马尔可夫和二阶马尔可夫转移概率,得到两类意识障碍患者具有统计学差异的转移模式,并将差异模式作为特征进行交叉验证,最高得到92%的分类准确率.结果表明:意识障碍患者的统计差异模式更倾向于转向C状态和D状态,一阶马尔可夫比二阶马尔可夫具有更好的分类效果.上述结果为区分两类意识障碍患者以及医疗领域的微状态研究提供了新方法.

基于模糊概率的多状态贝叶斯网络可靠性分析

利用贝叶斯网络对多状态系统进行可靠性分析时,各根节点不同状态的精确概率难以获得。因此提出了把模糊理论与贝叶斯网络方法相结合,将不同专家给出的根节点各状态发生概率的语言变量转化为三角模糊数,并经过均值化、解模糊和归一化得到不同状态的发生概率的精确值。将其代入多状态贝叶斯网络中,计算叶节点不同状态的发生概率,进而计算各根节点的后验概率及风险增加当量重要度。通过实例分析验证了该方法的可行性。应用该方法能够提高贝叶斯网络处理不确定性问题的能力,使其在解决多状态不确定性系统可靠性和安全性问题时发挥更大的作用。

概率有限状态自动机的代数性质

利用矩阵、同态、同构、同余等代数工具研究概率有限状态自动机的代数性质.首先定义了输入集上两个字符串同余的概念,并利用概率转移矩阵给出2个字符串同余的一些等价刻画.进而提出概率有限状态自动机同态和同构的概念,并给出了概率有限状态自动机同态定理.证明了2个概率有限状态自动机同构的充要条件是它们的概率转移矩阵可以通过第1种行列初等变换相互转化;同时提出了2个概率有限状态自动机积与和的概念,并得到了积自动机、和自动机的同态关系.最后将模糊自动机中交换的概念引入到概率有限状态自动机中,并利用概率转移矩阵给出了此类自动机交换的一些等价刻画以及和自动机、积自动机交换的充要条件.

考虑状态概率因子和状态修正的非侵入式负荷分解方法

非侵入式负荷监测对开展节能工作,提供负荷调峰信息以及建设智能电网具有重要的现实意义。针对目前非侵入式负荷监测和分解方法在低频采样条件下识别准确度低的问题,提出了一种考虑状态概率因子和状态修正的非侵入式负荷分解方法。首先,对预先获取的电力数据进行meanshift聚类,构建负荷不同状态下的功率模板;然后,在传统功率特征的基础上,将状态概率因子(state probability factor,SPF)作为新特征引入目标函数,通过改进的多特征遗传优化迭代实现负荷分解;最终对分解结果进行异常状态修正。在AMPds数据集上对算法性能进行了评估,仿真结果显示上述方法可有效提高负荷分解的准确性。