电子系统的Markov模型和云可靠性评价方法

序号科研热词推荐指数序号科研热词1可靠性551可靠性2数值模拟192数值模拟3可靠性评估103可靠度4可靠性灵敏度94可靠性评估5可靠性分析95可靠性分析6遗传算法86失效概率7故障诊断87贝叶斯网络8电力系统78数控机床9优化设计79蒙特卡罗法10dna计算710电力系统11可靠度611有限元法12重要抽样512建模13相关系数513大涡模拟14灵敏度分析514可靠性模型15灵敏度515优化设计16模糊数学516遗传算法17容错517系统可靠性18失效概率518灵敏度分析19隶属函数419有限元方法20蒙特卡罗法420有限元分析21稳定性421故障树22混凝土422安全性23模糊性423可靠性设计24模糊失效概率424人工智能25模型425颤振26拓扑优化426软件可靠性27变异系数427结构可靠性28weibull分布428神经网络29马尔可夫链329相关变量30非保守设计330界面不稳定性31配电网331灵敏度32软件抗衰332海洋平台33软件可靠性333无线传感器网络34证据理论334数学模型35神经网络335小波变换36矩方法336容错37疲劳可靠性337型钢混凝土柱38电压稳定338响应面法39模糊可靠性339可靠性灵敏度设计40模拟340可靠性灵敏度41桥梁工程341变异系数42有限元法342分布参数43有限元343仿真44无线传感器网络344任意分布参数45方差345gps46断裂力学346高精度47数值仿真347高可信性48故障检测348马尔可夫链49故障定位349风力载荷50支持向量机350鞍点逼近51广域测量系统351非线性52小波变换352隐藏故障2008年2009年53威布尔分布353随机过程54参数估计354随机摄动55低频振荡355随机性56tableau算法356随机参数57markov模型357随机介质58dna编码设计358阈值59dna编码359重要抽样法60马尔可夫模型260重要度61风险261配电系统62风力发电机组262软错误63风力发电263软土64频率264软件安全65非结构网格265转塔刀架系统66非概率可靠性266费用年值67隧道267评估68随机结构268计算模型69间隙热系数269蒙特卡洛仿真70重启相关度270置信区间71遗传函数算法271继电保护72迷宫密封272结构可靠度73迭代法273结构优化74连续系统274线抽样技术75连续潮流275线抽样76连杆机构276竞争输出77运行风险277稳定性78车辆工程278破坏评估79贝叶斯网络279破坏概率80诊断决策树280矩方法81计算机系统结构281疲劳可靠性82计算机仿真282电荷分布83计算复杂度283电火花线切割机床84行波284灰色理论85蒙特卡罗仿真285滑动拟合86蒙特卡罗286湍流混合87蒙特卡洛模拟287混凝土88脆弱性288涡轮盘89缓和曲线289海洋磁力测量90结构可靠性290流固耦合91组播291流体力学92线抽样方法292污水源热泵系统93线抽样293气动弹性94系统可靠性294模糊可靠度95粗糙集295模拟96算法296概率密度函数97空间相机297概率分析98稳健设计298概率分布99磁感应强度299概率100磁化强度2100桥梁工程101目标识别2101有限元102疲劳寿命2102最小方差103电子束辐照2103最大熵104电价管理2104最优设计105牵引供电系统2105数值分析106灰色理论2106故障诊断

基于计算机软件技术CA-Markov模型的土地利用变化模拟与预测

基于计算机软件技术CA-Markov模型的土地利用变化模拟与预测

土地利用是人类社会经济发展和城市化进程中重要的问题之一。随着人口的增加和经济的发展，土地利用的变化不可避免地会影响到生态环境的保护、农田资源的合理利用以及城市规划的实施。因此，研究土地利用变化模拟与预测具有重要的理论和实践价值。

CA-Markov模型（Cellular Automata–Markov）是一种常用的土地利用变化模拟与预测的方法。它将细胞自动机和马尔可夫模型相结合，通过模拟土地利用变化的空间格局和规律，预测未来的土地利用状态。CA-Markov模型能够将土地利用变化过程分解为元胞级别的决策过程，并且能够考虑空间相关性和时间序列特征，具有较高的准确性和预测能力。

首先，建立CA-Markov模型需要准备的数据包括起始时期的土地利用状态、转移概率矩阵、转移规则和转移权重等。起始时期的土地利用状态可以通过遥感影像数据获取，包括不同类型土地的空间分布和面积信息。转移概率矩阵反映了不同类型土地在不同时期之间的转换概率，可以通过历史土地利用数据和统计分析得到。转移规则描述了土地利用类型之间的相互作用和影响关系，可以通过专家知识和地理信息系统支持下的多因素分析得到。转移权重则是指各类型土地转换的可能性大小，基于马尔可夫链的理论，可以通过最大似然估计方法进行计算。

其次，基于CA-Markov模型进行土地利用变化模拟与预测需要进行模型参数的设定与调整。模型参数包括模拟时期的时间步长、模拟区域的空间分辨率、模型的迭代次数等。时间步长确定了模拟结果的时间尺度，空间分辨率影响了模拟结果的空间尺度，迭代次数则决定了模型模拟的精度。模型参数的设定和调整需要根据不同的研究目的和实际情况进行灵活选择，以获得较为准确的模拟与预测结果。

最后，基于CA-Markov模型进行土地利用变化模拟与预测的结果可视化呈现和分析评价。通过GIS软件等工具，可以将模拟结果以地图形式进行展示，进而对土地利用变化的空间分布和趋势进行直观分析。同时，还可以借助于评价指标，如模拟精度、预测精度等，对模型的准确性和可靠性进行评估。在模型评估的基础上，可以进一步完善和优化CA-Markov模型，提高模型的预测能力和适用性。

第41卷第12期

2020年12月自动化仪表

PROCESS

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MKNTATIONVol.41

No. 12

Dec. 2020

核电厂数字仪控系统动态可靠性分析方法综述

黄晓津，朱云龙，周树桥，郭超

(淸屮大学核能与新能源技术研究院，先进反应堆丨:程与安全教部重点实验室，北京丨()()〇84)

摘要：仪表~

拧制（I&C)

系统是核电厂的屮枢神经，对确保核电厂的安全、稳定和经济运行起矜至关®

要的作It

丨早期使用基于模

拟技术的仪控系统对核电厂的状态进行监测和控制，®

部件易老化.U

维护成本高昂：W

此，0

前核电厂使用数卞化仪控系统（DCS)

代替模拟仪控系统对于数字化仪控系统软件、硬件耦合以及人因复杂交互等特点，传统的静态可靠性分析方法无法完全适用动

态可靠性分析方法可以发现设计中的薄弱环节，改善或增强数字化仪控系统的可靠性总结了动态可靠性分析方法:①当前典型的

动态可靠性分折7/

法，包括动态失效模式与影响分析（FMEA)

、动态故障/

事件树（DFT/ET)

、动态流图方法（DFM

))、马尔科夫区间映

射方法（Markm/CCMT);

②堪于仿K

的方法，包括动态决策事忭树（〇[)KT)

和连续事件树（CET)

方法;

③}1

；他动态分析方法.

包括GO-

FLOW

、扩展事件序列罔，Petri

网该分析为该领域的进一步研究提供参％，

关键词：核电厂；数字化仪控系统；动态分析：可靠性；模拟仪控系统；静态可靠性分析

中图分类号：TH-86

文献标志码：A D0I

： 10. 16086/j. cnki. issn 1000-0380. 2020080019

Review of Dynamic Reliability Analysis Methods

for NPP Digital Instrument and Control System

HUANG Xiaojin,ZHU Yunlong,ZHOU Shuqiao,GUO Chao

收稿日期：2020-09-13基金项目：国家自然科学基金（U1733124）、航空科学基金（20180252002）、民用飞机专项科研项目（MJZ-2015-Y-010）资助作者简介：韩冰（1995），女，工程师。引用格式：韩冰，陆中，杨琪.基于运行成本优化的FADEC系统TLD分析[J].航空发动机，2023，49（6）：69-73.HANBing，LUZhong，YANGQi.TLDanalysisofFADECsystemsbasedonoperationalcostoptimization[J].Aeroengine，2023，49（6）：

69-73.航空发动机Aeroengine

基于运行成本优化的FADEC系统TLD分析

韩冰1，2，陆中2，杨琪2（1.中国航发商用航空发动机有限责任公司，上海200241；2.南京航空航天大学民航学院，南京211106）

摘要：为了降低飞机限时派遣（TLD）的运行成本，提出了全权限数字式电子控制（FADEC）系统TLD分析的运行成本优化方法。构建了TLD分析的典型马尔可夫模型，推导了该模型各状态稳态频度公式，从而建立了系统单位时间运行成本与派遣时间间隔的函数关系，并以此作为运行成本优化的目标函数；推导了发动机控制系统平均安全性水平表达式，建立了平均安全性水平对派遣时间间隔的约束。针对FADEC系统建立了3种不同的形式的系统单位时间运行成本函数模型，并提出了相应的派遣间隔决策建议。结果表明：应用基于成本优化的FADEC系统TLD分析方法进行带故障派遣决策，能够在满足安全性要求的情况下，降低飞机运行成本。关键词：系统安全性；限时派遣；运行成本优化；马尔可夫过程；全权限数字式电子控制系统中图分类号：V37文献标识码：Adoi：10.13477/ki.aeroengine.2023.06.011

TLDAnalysisofFADECSystemsBasedonOperationalCostOptimizationHANBing1，2，LUZhong2，YANGQi2（1.AECCCommercialAircraftEngineCo.，Ltd.，Shanghai200241，China；2.CollegeofCivilAviation，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing211106，China）Abstract：AnoptimizationmethodofoperationcostforTLDanalysisofFADECsystemwasproposedforcostreductionofaircraftop⁃eratingunderTLD.AtypicalMarkovmodelofTLDanalysiswasestablished，theformulasforcalculatingthefrequencyofeachstablestatewerederived；andtherelationshipbetweentheunittimeoperatingcostandthedispatchintervals，whichwillbeappliedastheobjectivefunctionforoperatingcostoptimization，wasdetermined.Theexpressionofaveragesafetylevelofenginecontrolsystemwasderived，andtheconstraintoftheaveragesafetylevelonthedispatchintervalwasestablished.ThreedifferentformsofsystemunittimecostfunctionwereestablishedfortheFADECsystem，andthedecisionsuggestionsfordispatchintervalswereproposed.Theresultsshowthattheappli⁃cationofthecost-optimizedFADECsystemTLDanalysismethodfordecision-makingofdispatchwithfaultscanreducetheoperatingcostofaircraftwhilemeetingthesafetyrequirements.Keywords：systemsafety；time-limiteddispatch；operatingcostoptimization；Markovprocesses；FADECsystem第49卷第6期2023年12月Vol.49No.6Dec.2023