工業(yè)報(bào)警器是現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)的重要組成部分,其作用是監(jiān)測(cè)生產(chǎn)過程中的過程變量,通過對(duì)過程變量的處理來判斷系統(tǒng)是否處于異常狀態(tài)并生成警報(bào)。業(yè)界通常把誤報(bào)率（FAR）、漏報(bào)率（MAR）和平均報(bào)警延遲（AAD）作為評(píng)價(jià)工業(yè)報(bào)警器性能的指標(biāo)。傳統(tǒng)的報(bào)警器設(shè)計(jì)方法是在假設(shè)已知過程變量概率特征的前提下,以誤報(bào)率和漏報(bào)率最小化為目標(biāo)來優(yōu)化閾值等參數(shù),實(shí)現(xiàn)最優(yōu)設(shè)計(jì)。但在實(shí)際應(yīng)用中,由于過程變量的樣本數(shù)據(jù)會(huì)不可避免地受到監(jiān)測(cè)及工作環(huán)境中的不確定因素干擾,故難以構(gòu)建精確的概率分布模型描述其隨機(jī)不確定性,此時(shí)再基于概率理論設(shè)計(jì)報(bào)警器將存在一定的局限性。在對(duì)不確定性信息的描述、推理和綜合處理方面,相較于傳統(tǒng)概率理論,Dempster-Shafer（DS）證據(jù)理論更具有優(yōu)勢(shì)。在過程變量的精確概率模型未知的情況下,已有學(xué)者將該理論中的證據(jù)組合和更新規(guī)則應(yīng)用于報(bào)警器設(shè)計(jì),并取得了顯著效果。在此基礎(chǔ)上,本文引入證據(jù)推理理論設(shè)計(jì)一類單/多變量報(bào)警器,來提高此類報(bào)警器的性能,主要工作如下:（1）基于證據(jù)推理的單變量報(bào)警器設(shè)計(jì)方法。針對(duì)過程變量的隨機(jī)不確定性和混合（隨機(jī)/認(rèn)知）不確定性,分別構(gòu)造樣本區(qū)間投點(diǎn)表和樣本參考值投點(diǎn)表... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 工業(yè)報(bào)警器設(shè)計(jì)方法的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容及其結(jié)構(gòu)安排
第2章 工業(yè)報(bào)警器主要評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.1 引言
    2.2 三個(gè)主要評(píng)價(jià)指標(biāo)的概念與意義
        2.2.1 誤報(bào)率/漏報(bào)率/平均報(bào)警延遲的定義與一般性表達(dá)式
        2.2.2 誤報(bào)率/漏報(bào)率/平均報(bào)警延遲的概率表達(dá)式
    2.3 一般報(bào)警器設(shè)計(jì)方法中三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的概率表示
        2.3.1 濾波方法中三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的概率表示
        2.3.2 設(shè)置死區(qū)方法中三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的概率表示
        2.3.3 時(shí)間延遲方法中三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的概率表示
    2.4 本章小結(jié)
第3章 證據(jù)推理(ER)的基礎(chǔ)理論
    3.1 引言
    3.2 Dempster-Shafer證據(jù)理論基礎(chǔ)
        3.2.1 證據(jù)理論的基本概念
        3.2.2 Jousselme證據(jù)距離
    3.3 證據(jù)推理(ER)組合規(guī)則
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于證據(jù)推理的單變量報(bào)警器設(shè)計(jì)方法
    4.1 引言
    4.2 基于證據(jù)推理的單變量報(bào)警器報(bào)警決策方法
        4.2.1 隨機(jī)不確定性樣本下的報(bào)警證據(jù)獲取方法
        4.2.2 混合(隨機(jī)/認(rèn)知)不確定性樣本下的報(bào)警證據(jù)獲取方法
        4.2.3 基于證據(jù)推理的報(bào)警證據(jù)遞歸更新融合
    4.3 仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
        4.3.1 隨機(jī)不確定性樣本下的仿真實(shí)驗(yàn)
        4.3.2 混合不確定性樣本下的仿真實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于多目標(biāo)優(yōu)化的證據(jù)推理單變量報(bào)警器設(shè)計(jì)方法
    5.1 引言
    5.2 遺忘策略(FS)的理論基礎(chǔ)
    5.3 基于多目標(biāo)優(yōu)化的證據(jù)推理單變量報(bào)警器報(bào)警決策方法
        5.3.1 基于遺忘策略的報(bào)警證據(jù)可靠性因子在線優(yōu)化
        5.3.2 基于目標(biāo)優(yōu)化模型的報(bào)警證據(jù)重要性權(quán)重離線優(yōu)化
    5.4 報(bào)警實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
        5.4.1 混合不確定性樣本下的仿真實(shí)驗(yàn)
        5.4.2 管道泄漏檢測(cè)實(shí)例
    5.5 本章小結(jié)
第6章 基于多源證據(jù)可靠性度量的多變量報(bào)警器設(shè)計(jì)方法
    6.1 引言
    6.2 基于多源證據(jù)可靠性度量的多變量報(bào)警器報(bào)警決策方法
        6.2.1 基于證據(jù)推理的多變量報(bào)警證據(jù)在線融合
        6.2.2 基于報(bào)警性能評(píng)估指標(biāo)的多源證據(jù)可靠性度量方法
    6.3 報(bào)警實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
        6.3.1 多過程變量仿真實(shí)驗(yàn)
        6.3.2 管道泄漏檢測(cè)實(shí)例
    6.4 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]流程工業(yè)多變量報(bào)警閾值設(shè)計(jì)方法[D]. 韓柳.北京化工大學(xué) 2016
[3]石化裝置事故統(tǒng)計(jì)及風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)開發(fā)[D]. 呂艷艷.中國(guó)石油大學(xué)（華東） 2013
[4]基于證據(jù)理論的工業(yè)報(bào)警器設(shè)計(jì)方法研究[D]. 宋曉靜.杭州電子科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3544192