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基于多源信息融合的复杂系统安全监测及诊断方法研究

作 者: 李宁
导 师: 施心陵;李鹏
学 校: 云南大学
专 业: 生物医学工程
关键词: 复杂系统 安全监测 安全诊断 多源信息融合 智能计算
分类号: TP274
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 248次
引 用: 1次
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内容摘要


资源、环境、生态及重大工程等复杂系统所涌现出的安全问题对人类的生存安全和社会经济发展构成巨大的威胁,因此如何对这类复杂系统进行安全诊断与预测维护是一个极其重要而有意义的课题。在本文中,基于多源信息融合智能计算理论,结合输变电系统及水电站坝体两个应用范例,建立适用于复杂系统安全监测及诊断的信息融合理论功能模型,对多源信息融合机理、智能诊断技术以及安全监测系统设计等进行了研究,为相关部门的灾害预测与防治提供支持。取得的主要研究成果如下:(1)在数据融合级异常值识别与突变特征提取研究中,结合某水电站坝体的形变监测具体应用,提出了基于BP神经网络的异常值识别算法。与现有的异常值识别算法相比较,该算法从监测量产生的物理机理模型出发,融合了多个传感器的监测数据,可以区别异常值中存在的野值和突变,而且对于孤立型和斑点型异常值均可较好的识别。(2)在特征融合级复杂系统灾变条件特征提取研究中,结合某输变电系统覆冰监测的具体应用,提出了基于自组织图的复杂系统灾变条件特征提取算法,实现了在特征融合级对输电线覆冰的形成和增长的气象条件特征进行了提取,其结果有助于在决策融合级利用微观气象信息对输变电系统的安全态势进行估计。(3)以某水电站坝体安全监测系统开发为应用背景,针对中小型电站及水库坝体安全监测的特点和需求,对传统的应用于大坝安全监测的软件系统结构进行适当的调整,设计了面向中小型水坝安全监测软件系统,对软件系统的调整使得开发周期和开发成本大为减少,较适用于中小型水坝的安全监测系统的设计和开发。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-10
第一章 绪论  10-15
  1.1 研究的目的及意义  10-11
  1.2 研究现状及存在的问题  11-12
  1.3 本文的主要研究工作及取得的成果  12-15
    1.3.1 主要研究工作  13
    1.3.2 已取得的研究成果  13-15
第二章 多源信息融合理论与复杂系统安全监测与诊断方法  15-20
  2.1 多源信息融合理论概述  15-16
  2.2 基于多源信息融合的复杂系统安全监测与诊断功能模型及方法  16-19
    2.2.1 基于多源信息融合的复杂系统安全监测与诊断功能模型  16-17
    2.2.2 基于多源信息融合的复杂系统安全监测与诊断方法  17-19
  2.3 本章小结  19-20
第三章 数据融合级异常值识别与突变特征提取研究  20-37
  3.1 引言  20
  3.2 问题描述  20-26
    3.2.1 异常值的成因及其分类  20-22
    3.2.2 常用的异常值识别算法  22-25
    3.2.3 基于小波去噪的异常值识别算法  25-26
  3.3 基于 BP 神经网络的安全监测数据突变特征提取模型及算法  26-30
    3.3.1 BP 神经网络算法概述  27-28
    3.3.2 基于BP 神经网络的安全监测数据突变特征提取算法  28-30
  3.4 应用实例-水坝变形监测突变特征提取  30-35
    3.4.1 水坝变形(位移)监测模型  30-31
    3.4.2 水坝变形(位移)数据的突变特征识别  31-33
    3.4.3 实验仿真及分析  33-35
  3.5 本章小结  35-37
第四章 特征融合级复杂系统灾变条件特征提取研究  37-46
  4.1 引言  37
  4.2 问题描述  37-40
  4.3 基于自组织图的复杂系统灾变条件特征提取模型及算法  40-45
    4.3.1 自组织图(KSOM)算法概述  41-42
    4.3.2 输电线覆冰灾变的微气象条件特征提取  42-45
  4.4 本章小结  45-46
第五章 面向中小型水坝的安全监测系统软件设计  46-52
  5.1 引言  46
  5.2 系统概述  46-47
  5.3 数据采集系统  47-48
  5.4 上位监控系统的设计  48-51
    5.4.1 水坝安全监测系统的总体结构  48-49
    5.4.2 上位监控系统的软件构架  49-51
  5.6 本章小结  51-52
第六章 总结与展望  52-54
  6.1 总结  52
  6.2 展望  52-54
参考文献  54-58
发表论文和参加科研情况  58-59
致谢  59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统
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