基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)控制理論的化工SDG關(guān)鍵變量的識別
發(fā)布時(shí)間:2023-04-01 14:23
隨著化工生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,其復(fù)雜度以及一體化程度也在相繼提高,同時(shí)對化工生產(chǎn)過程的安全運(yùn)行提出了更高的要求。識別化工生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵變量并對其進(jìn)行有效地監(jiān)測和控制,能夠降低化工生產(chǎn)過程的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),對生產(chǎn)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。因此,本課題提出基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對化工過程網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行魯棒性分析,并將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)控制理論應(yīng)用到化工生產(chǎn)過程中關(guān)鍵變量的識別。首先,根據(jù)化工工藝流程構(gòu)建系統(tǒng)的SDG(Signed Directed Graph)模型,建立網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣并將其轉(zhuǎn)化為有向網(wǎng)絡(luò)模型。采用Leader Rank算法和節(jié)點(diǎn)相似度算法對網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)重要性進(jìn)行評估,然后選取最大連通度、特征路徑長度和網(wǎng)絡(luò)效率作為評價(jià)指標(biāo),通過隨機(jī)攻擊和蓄意攻擊兩種方式對化工過程網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行魯棒性分析并得出隨機(jī)攻擊下的網(wǎng)絡(luò)魯棒性高于蓄意攻擊下的網(wǎng)絡(luò)魯棒性。其次,考慮網(wǎng)絡(luò)中驅(qū)動(dòng)節(jié)點(diǎn)的重要性,基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)控制理論識別化工過程網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵變量。以蓄意攻擊時(shí)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性評價(jià)為基準(zhǔn)來選取目標(biāo)節(jié)點(diǎn),通過最小路徑覆蓋算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)控制分析,確定網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)節(jié)點(diǎn)集,進(jìn)而獲得網(wǎng)絡(luò)中需要重點(diǎn)監(jiān)測的變量即關(guān)鍵變量。最后,基于組...
【文章頁數(shù)】:89 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
符號說明
1 文獻(xiàn)綜述
1.1 研究背景
1.2 符號有向圖
1.2.1 符號有向圖簡介
1.2.2 化工SDG的研究進(jìn)展
1.2.3 化工過程關(guān)鍵變量識別的研究現(xiàn)狀
1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)概述
1.3.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念
1.3.2 網(wǎng)絡(luò)的圖表示
1.3.3 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和邊的重要性
1.3.3.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性
1.3.3.2 網(wǎng)絡(luò)邊重要性
1.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)魯棒性
1.5 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)控制理論及應(yīng)用
1.6 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
1.6.1 研究內(nèi)容
1.6.2 技術(shù)路線
1.7 創(chuàng)新點(diǎn)
2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)控制理論的化工過程重要變量的識別
2.1 網(wǎng)絡(luò)模型的建立
2.2 基于SRank算法的節(jié)點(diǎn)重要性評價(jià)
2.2.1 Leader Rank算法的求解步驟
2.2.2 節(jié)點(diǎn)相似度的定義
2.2.3 基于SRank算法的節(jié)點(diǎn)重要性排序
2.3 化工過程網(wǎng)絡(luò)魯棒性分析
2.3.1 網(wǎng)絡(luò)魯棒性簡介
2.3.2 網(wǎng)絡(luò)魯棒性評價(jià)指標(biāo)的選取
2.3.3 攻擊方式的確立
2.4 基于最小路徑覆蓋算法的化工過程網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)控制分析
2.4.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)控制理論簡介
2.4.2 目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的選取
2.4.3 基于最小路徑覆蓋算法求解驅(qū)動(dòng)節(jié)點(diǎn)
2.5 本章小結(jié)
3 基于組合權(quán)重-TOPSIS法的化工SDG關(guān)鍵路徑的識別
3.1 概述
3.2 網(wǎng)絡(luò)邊重要性評價(jià)指標(biāo)的選取
3.3 組合權(quán)重-TOPSIS算法的求解策略
3.3.1 基于熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重
3.3.2 基于層次分析法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重
3.3.3 組合權(quán)重的確立
3.3.4 基于TOPSIS法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)邊重要性
3.4 本章小結(jié)
4 案例分析
4.1 案例一
4.1.1 建立網(wǎng)絡(luò)模型
4.1.2 網(wǎng)絡(luò)魯棒性分析
4.1.3 基于最小路徑覆蓋算法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵變量
4.1.4 基于組合權(quán)重-TOPSIS法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵路徑
4.2 案例二
4.2.1 建立網(wǎng)絡(luò)模型
4.2.2 網(wǎng)絡(luò)魯棒性分析
4.2.3 基于最小路徑覆蓋算法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵變量
4.2.4 基于組合權(quán)重-TOPSIS法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵路徑
4.3 案例三
4.3.1 建立網(wǎng)絡(luò)模型
4.3.2 網(wǎng)絡(luò)魯棒性分析
4.3.3 基于最小路徑覆蓋算法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵變量
4.3.4 基于組合權(quán)重-TOPSIS法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵路徑
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
本文編號:3777300
【文章頁數(shù)】:89 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
符號說明
1 文獻(xiàn)綜述
1.1 研究背景
1.2 符號有向圖
1.2.1 符號有向圖簡介
1.2.2 化工SDG的研究進(jìn)展
1.2.3 化工過程關(guān)鍵變量識別的研究現(xiàn)狀
1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)概述
1.3.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念
1.3.2 網(wǎng)絡(luò)的圖表示
1.3.3 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和邊的重要性
1.3.3.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性
1.3.3.2 網(wǎng)絡(luò)邊重要性
1.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)魯棒性
1.5 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)控制理論及應(yīng)用
1.6 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
1.6.1 研究內(nèi)容
1.6.2 技術(shù)路線
1.7 創(chuàng)新點(diǎn)
2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)控制理論的化工過程重要變量的識別
2.1 網(wǎng)絡(luò)模型的建立
2.2 基于SRank算法的節(jié)點(diǎn)重要性評價(jià)
2.2.1 Leader Rank算法的求解步驟
2.2.2 節(jié)點(diǎn)相似度的定義
2.2.3 基于SRank算法的節(jié)點(diǎn)重要性排序
2.3 化工過程網(wǎng)絡(luò)魯棒性分析
2.3.1 網(wǎng)絡(luò)魯棒性簡介
2.3.2 網(wǎng)絡(luò)魯棒性評價(jià)指標(biāo)的選取
2.3.3 攻擊方式的確立
2.4 基于最小路徑覆蓋算法的化工過程網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)控制分析
2.4.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)控制理論簡介
2.4.2 目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的選取
2.4.3 基于最小路徑覆蓋算法求解驅(qū)動(dòng)節(jié)點(diǎn)
2.5 本章小結(jié)
3 基于組合權(quán)重-TOPSIS法的化工SDG關(guān)鍵路徑的識別
3.1 概述
3.2 網(wǎng)絡(luò)邊重要性評價(jià)指標(biāo)的選取
3.3 組合權(quán)重-TOPSIS算法的求解策略
3.3.1 基于熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重
3.3.2 基于層次分析法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重
3.3.3 組合權(quán)重的確立
3.3.4 基于TOPSIS法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)邊重要性
3.4 本章小結(jié)
4 案例分析
4.1 案例一
4.1.1 建立網(wǎng)絡(luò)模型
4.1.2 網(wǎng)絡(luò)魯棒性分析
4.1.3 基于最小路徑覆蓋算法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵變量
4.1.4 基于組合權(quán)重-TOPSIS法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵路徑
4.2 案例二
4.2.1 建立網(wǎng)絡(luò)模型
4.2.2 網(wǎng)絡(luò)魯棒性分析
4.2.3 基于最小路徑覆蓋算法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵變量
4.2.4 基于組合權(quán)重-TOPSIS法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵路徑
4.3 案例三
4.3.1 建立網(wǎng)絡(luò)模型
4.3.2 網(wǎng)絡(luò)魯棒性分析
4.3.3 基于最小路徑覆蓋算法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵變量
4.3.4 基于組合權(quán)重-TOPSIS法識別系統(tǒng)的關(guān)鍵路徑
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
本文編號:3777300
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