符号有向图

摘要： 针对非线性多智能体系统,研究了符号有向图下的基于事件触发的二分一致性跟踪控制问题。分别给出了集中式和分布式的事件触发控制协议。主要利用矩阵理论、代数图论和Lyapunov稳定性理论,证明了所给的控制协议能够解决二分一致性跟踪控制问题,并且不存在Zeno行为。采用事件触发策略,能够有效减少控制输入的更新次数,达到节约网络带宽和降低通信成本的目的。最后,仿真结果验证了理论结果的有效性。This paper investigates the bipartite consensus tracking control problem of nonlinear multi-agent systems under the signed directed graph. The centralized and distributed event-triggered control protocols are presented respectively. By using matrix theory algebraic graph theory and Lyapunov stability theory, it is proved that the proposed control protocol can solve the bipartite consensus tracking control problem, and there is no Zeno behavior. The event-triggered strategy can effectively reduce the update times of control input, and achieve the purpose of saving network bandwidth and reducing communication cost. Finally, the simulation results verify the validity of the theoretical results.

摘要： 针对具有符号有向图的一阶多智能体系统,研究了其固定时间二分一致性问题.为降低控制过程中多智能体系统的能量损耗,提出了一种基于事件触发机制的分布式控制协议.以图论和李雅普诺夫理论为主要研究工具,给出了多智能体系统在所设计控制协议作用下实现固定时间二分一致性的充分条件和与系统初始状态无关的收敛时间上界,并证明了使用该协议可以有效避免对智能体的连续控制和Zeno行为的发生.数值算例验证了所得理论结果的有效性.

摘要： 随着网络购物的发展,订单打印需求增大,集群打印系统能够有效地提高效率.但集群系统需要较高的鲁棒性和可靠性,因此订单监控和处理打印设备故障成为集群打印系统的核心问题.通过将具有实时监控节点数据和揭示故障传播路径特点的符号有向图(Signed Directed Graph,SDG)技术应用到集群打印系统,建立了集群打印系统故障诊断推理规则,并形成"If-Then"形式的诊断规则库.此外,构建了订单全生命追踪模型,结合诊断规则库对故障任务进行识别和管理,实现了集群打印系统的故障任务转移和自恢复.

摘要： 本文简述了国内外故障诊断领域的研究现状,分类整理了各类方法优缺点,并提出基于定性模型的诊断方法具有不需要建立数学模型、故障推理能力强的优势,更适合于小卫星的部分分系统.选择定性模型法中的符号有向图法研究了建模原理,将分层结构与符号有向图法结合,得到了改进的分层符号有向图模型,从而减少了搜索范围,提高诊断效率.之后又将定性模型与隶属度函数这一定量信息结合,通过数字化的信息实现对故障程度的精确描述.最后提出了基于改进故障模型的诊断流程.本文旨在通过改进现有的符号有向图建模方法与诊断流程,为不易建模的小卫星系统如何进行自主故障诊断提出参考,从而为日后实现自主检测故障、隔离并恢复系统打下理论基础.

摘要： 本文简述了国内外故障诊断领域的研究现状,分类整理了各类方法优缺点,并提出基于定性模型的诊断方法具有不需要建立数学模型、故障推理能力强的优势,更适合于小卫星的部分分系统.选择定性模型法中的符号有向图法研究了建模原理,将分层结构与符号有向图法结合,得到了改进的分层符号有向图模型,从而减少了搜索范围,提高诊断效率.之后又将定性模型与隶属度函数这一定量信息结合,通过数字化的信息实现对故障程度的精确描述.最后提出了基于改进故障模型的诊断流程.本文旨在通过改进现有的符号有向图建模方法与诊断流程,为不易建模的小卫星系统如何进行自主故障诊断提出参考,从而为日后实现自主检测故障、隔离并恢复系统打下理论基础.

摘要： 针对飞机复杂系统故障模式多样、风险因素难以量化的特点,提出了一种风险符号有向图(RSDG)以描述飞机系统内部深层因果关系及故障风险因素信息.探讨了基于RSDG模型获取故障引发的故障链的方法,建立故障树计算链中各故障发生概率的步骤,并阐述了以故障链作为评估对象,采用灰色聚类决策法实现飞机系统故障风险评估的过程.结果表明,所提出的方法考虑了故障传播的规律,解决了传统故障风险评估方法应用中风险辨识与评估缺乏系统性和一致性的问题.该方法能够较好地适应大型复杂系统故障的风险分析.

摘要： 化工过程的故障诊断是典型的知识型工作,主要以人工决策方式完成,具有主观性和不一致性.此外,知识经验的学习、积累和传承也比较困难.今提出了化工过程故障诊断的知识自动化方法,以生产过程的“数据”与“信息”知识为基础,融合多种定性定量的故障监测与诊断算法,通过知识获取与融合、故障感知与识别、故障诊断与决策三个层次对故障进行监测诊断,并以专家知识库为载体进行经验的传承.工业试验表明,该方法实现了故障诊断知识的自动化,具有很好的可行性.

摘要： 在发电机组设备故障诊断中,相似性建模(SBM)通过设备的历史数据计算得到设备的运行特性,可以对设备进行实时监测;模糊概率有向图(FPSDG)通过建立完备的单元库和概率表实现故障诊断,可以对设备故障进行准确定位.本文利用SBM和FPSDG的优点,将两者融合得到基于SBM-FPSDG的设备故障监测诊断方法.以高压加热器为研究对象,利用其历史运行数据建立SBM模型,根据设备运行特性建立了故障单元库和概率袁,可以实现高压加热器监测及故障诊断.对国内某600 MW机组1号高压加热器进行仿真计算,计算结果表明:该方法能够准确地估计高压加热器参数,具备良好的实时监测能力,能在设备故障发生早期给出报警并准确定位;该方法计算简单,适合于工程应用.

摘要： 基于键合图的解析冗余关系(ARRs)故障诊断法是根据诊断键合图模型的因果关系路径构建系统的ARRs和系统故障特征矩阵(FSM),并利用系统实际观测特征与故障特征的比较进行系统的故障检测和隔离,但FSM只能反映出单故障的可检测性和可隔离性.针对该方法的局限性,提出采用符号有向图和键合图相结合的方法,搭建符号键合图模型,对系统进行多故障诊断.最后以三容水箱为例,以20-sim为实验平台建立仿真模型,验证了基于符号键合图模型在多故障诊断方面的可行性和有效性.

摘要： 由于建筑能耗模型与实际数据间存在信息差,其模拟结果和实测值之间常出现误差,且此误差有时甚至超过100％.误差的存在大大降低了模型的可信度,也削弱了其在建筑运行评价中发挥的作用.因此在建模的过程中,需要对模型进行校验,以降低模拟值和实际值之间的误差,增加可靠性.本文提出一种基于符号有向图的建筑能耗模型校验方法,将人工校验的知识和逻辑模块化,为人工智能大趋势下结合人工和自动校验双边优势的途径发展提供一种可能.

摘要： 论述了基于符号有向图的危险与可操作性分析安全评价方法,并将此法应用到一种防化训练剂(D2)的脱酸干燥过程.通过计算机辅助危险与可操作性分析,得到的推理结果能很好地反映这种防化训练剂(D2)脱酸干燥过程可能存在的危险,并揭示危险的传播路径,对生产过程的安全操作和控制具有较好的参考价值.

摘要： 保证核动力装置的安全运行一直是核能发展的一个重要研究课题.因此,国内外提出了各种方法用于核动力装置的故障诊断,以辅助操作员的工作.BP神经网络具有很强的非线性映射能力,能够对复杂信息进行快速处理、识别和分类,因此可以用来对系统设备的状态变化进行识别和判断.而符号有向图(Signed Directed Graph,SDG)可以形象明确地表示过程变量之间的关系和故障传播的路径,且具有建模方便、推理灵活等特点.利用SDG方法对诊断结果进行推理验证的同时,还可以给出故障的播路径,有利于操作员快速采取有效的措施,确保核电站的安全、稳定运行.本文首先利用BP神经网络对系统的运行状态进行诊断识别,然后使用SDG方法对诊断结果进行推理验证,确保诊断的正确性和可靠性.最后,通过仿真数据对该方法进行验证.

摘要： 研究堆通常功率小,对公众造成危害的可能性小,但对运行人员可能会造成较大的危害.研究堆一般用于特定的目的和其他各种目的,如放射性同位素生产、材料试验等,这些目的要求研究堆具有不同的设计结构和不同的运行方式.与核电站可以连续运行十几个月而不停堆不同的是,研究堆运行时间往往是由其承担的任务决定,而且在运行期间需要根据不同的任务进行不同的操作.因而研究堆的运行人员也承受着更大的心理压力.符号有向图SDG(signed directed graph)作为一种定性的故障诊断方法,能表达复杂系统变量间的因果关系,进行故障诊断时不仅能定位故障源,而且能给出故障传播路径,具有良好的解释性.本文将SDG故障诊断方法应用于核动力装置这样复杂大型的系统,并将诊断结论写成专家系统的表示方法.案例表明,该诊断方法可以为运行人员决策提供帮助.

摘要： 为了减少主风机组运行过程中的风险,建立基于SDG和MFM的主风机组风险报警模型.将多层流模型(Multilevel Flow Model,MFM)和符号有向图(SDG)相结合,对主风机组的报警信号进行分析.利用MFM对主风机组进行抽象、分层,运用SDG对MFM中的设备符号进行逻辑推理分析.案例分析中将该方法应用到主风机-烟气轮机系统的故障状态报警分析过程中.结果表明,两种方法的结合能准确地判断故障源,清晰显示报警信号传播路径,避免产生大量虚假解,为现场维修计划的制定提供可靠的理论依据,防止因设备突发失效造成的生产和经济损失.

摘要： 复杂机电系统机构及故障具有层次性和相关性的特点,建立反映故障传播过程的模型是实现故障原因推理的基础.针对故障发展在单元设备内部和各个设备之间的不同特点,本文提出了一种基于SDG-FG(符号有向图-故障逻辑网络图)集成模型建模方法,即在系统故障溯源集成模型中分别采用系统层和设备层对其进行刻画.系统层用于描述各设备之间的状态关联影响关系,设备层用于描述单元设备内部元件故障传递发展过程,两层之间通过设备功能状态变量进行关联集成,最终构建集成化的故障溯源模型,为实现复杂机电系统故障溯源技术研究提供模型基础.

摘要： 主冷却剂系统(CRP)是核电站里最核心的系统,对其进行故障诊断对于保证核电站运行的安全性和经济性具有十分重要的意义.本文研究了基于符号有向图(Signed Directed Graph,SDG)的RCP系统故障诊断方法.该方法是故障诊断领域里的一个重要研究分支,能够描述复杂系统中变量间的因果关系以及故障的传播机理.

摘要： 基于符号有向图SDG的故障诊断方法是故障诊断领域的一个重要研究分支。本文提出基于经验知识的建模方法，引入分级SDG建模的思想，分级建立空调系统制冷组件的SDG模型，并且通过基于假设-验证的双向推理方法，对空调系统的故障进行识别与诊断。通过对空调系统这个实例的研究表明，该方法具有较强的故障诊断能力。

摘要： 民机的故障诊断系统作为维修过程中重要的组成部分,对飞机的安全飞行起到了至关重要的作用.新型飞机由于缺乏维修经验,因此故障诊断过程往往费时费力.针对这个问题,以机翼防冰系统为实例,提出了通过分析系统原理并建立SDG模型的方法进行故障诊断.该方法不仅定位出可能的故障源并给出了故障的传播路径,极大的方便了民机的故障诊断过程.

摘要： 民机的故障诊断系统作为维修过程中重要的组成部分,对飞机的安全飞行起到了至关重要的作用.新型飞机由于缺乏维修经验,因此故障诊断过程往往费时费力.针对这个问题,以机翼防冰系统为实例,提出了通过分析系统原理并建立SDG模型的方法进行故障诊断.该方法不仅定位出可能的故障源并给出了故障的传播路径,极大的方便了民机的故障诊断过程.

摘要： 本发明提出一种将De Bruijn彩色结构光图像转化为赋权有向图模型和赋权有向图模型简化方法，属于计算机图像处理技术领域。此方法将彩色条纹看待基本解码单位，对摄像机拍摄到的条纹颜色空间进行颜色分类化，采用图论将检测条纹图像转化为赋权有向图模型，并通过合并结点的方法对赋权有向图模型进行了化简，得到了简化赋权有向图模型，为以后寻找彩色条纹的匹配路径奠定基础。

摘要： 本说明书实施例提供一种有向图对应的图神经网络的训练方法及装置，方法包括：控制设备获得用户针对图神经网络在正向推理计算中用于进行节点表征聚合的第一算子设置的聚合配置信息后，提供给工作设备，聚合配置信息包括节点表征聚合涉及的参与对象和第一边方向；工作设备中的任一第一设备针对有向图中其持有的局部图中的当前节点，基于聚合配置信息利用第一算子对当前节点进行表征聚合；基于用于进行反向梯度计算的第二算子及根据聚合配置信息确定的梯度来源信息，确定图神经网络的当前梯度，将其发送至控制设备；控制设备基于各工作设备发送的当前梯度，更新图神经网络的模型参数。

摘要： 本发明的一个目的是采用另一字形文件的信息符号图象使字形文件的字符和符号能够输出，并能够为各个字形文件动态地组合最适合的用户定义字符字形。根据本发明，创建了一个规则文件，其中有所描述的目标字形的字形属性(规格)条件，以及属性条件代码和源字形的指向条件，因此采用另一字形文件的信息符号图象可以输出字形文件的字符和符号，并能够动态地组合各个字形文件的最适合的用户定义字符字形。

摘要： 本发明提出一种将De Bruijn彩色结构光图像转化为赋权有向图模型和赋权有向图模型简化方法，属于计算机图像处理技术领域。此方法将彩色条纹看待基本解码单位，对摄像机拍摄到的条纹颜色空间进行颜色分类化，采用图论将检测条纹图像转化为赋权有向图模型，并通过合并结点的方法对赋权有向图模型进行了化简，得到了简化赋权有向图模型，为以后寻找彩色条纹的匹配路径奠定基础。

摘要： 本说明书实施例提供一种有向图对应的图神经网络的训练方法及装置，方法包括：控制设备获得用户针对图神经网络在正向推理计算中用于进行节点表征聚合的第一算子设置的聚合配置信息后，提供给工作设备，聚合配置信息包括节点表征聚合涉及的参与对象和第一边方向；工作设备中的任一第一设备针对有向图中其持有的局部图中的当前节点，基于聚合配置信息利用第一算子对当前节点进行表征聚合；基于用于进行反向梯度计算的第二算子及根据聚合配置信息确定的梯度来源信息，确定图神经网络的当前梯度，将其发送至控制设备；控制设备基于各工作设备发送的当前梯度，更新图神经网络的模型参数。

摘要： 本发明公开了一种用有向图方法生成轨道交通线路拓扑图的方法，采用有向图方法对轨道交通线路地图进行拓扑化形成轨道交通线路拓扑图，轨道交通线路拓扑图包括一系列的节点和具有方向的边；在轨道交通线路地图的轨道交叉、轨道聚合、轨道改变方向和轨道尽头中任一位置处都设置一个节点，对每一节点进行单独定义并使不同的节点能够区分开来，由所有的节点形成顶点集合；各边对应于两个节点间的轨道，对各边进行单独定义并使不同的边能够区分开来；定义各边的方向，由所有的边形成边集合。本发明能使线路信息的分析处理简洁高效，能保证各线路位置的连接关系的正确性，提高安全性。

摘要： 本发明公开了一种基于符号有向图和数据重构的故障诊断方法，通过采集正常数据进行离线训练，即通过PCA对预处理后的数据进行分解，进而求出SPE的控制限。根据系统流图，建立SDG模型，在设定漏报率、误报率、检测偏移量后确定各变量V‑mask的参数。实时采集系统未知状态的过程数据，对各变量的CUSUM和样本SPE进行监控，如果SPE超过了控制限，表示系统发生了故障，通过CUSUM统计量确定有效节点，通过搜索所有可能的相容路径，对所有相容路径方向上的数据进行重构，其故障隔离指标最大的方向，便是真实的故障传播方向，该方向上的起始节点被认为是故障的原因变量，而导致该节点异常的事件被认为是产生故障的根本原因。

摘要： 本发明提供一种基于符号有向图的可靠性建模方法，包括如下步骤：S1、确定产品功能介质传输路径；S2：根据确定的功能介质传输路径，明确路径上的各个节点，即产品组成单元；S3：形成初步的功能路径网络；S4：明确单元节点的介质输入要求；S5：明确单元节点的功能；S6：明确介质的输出要求；S7：明确单元节点功能与输出要求的关系矩阵；S8：建立系统的符号有向图，形成可靠性模型。本发明利用图论理论，把符号有向图引入可靠性建模方法中，把系统的功能原理图进行抽象，把物理单元通过节点表示，对物理单元的功能、输入要求、输出要求等通过图论抽象表示，具备和产品方案设计统一，物理意义直观，信息描述细致和完整等特点。

摘要： 本发明公开了一种基于符号有向图的飞控系统的故障样本选取方法。本发明的方法包括：建模步骤，根据飞控系统的信号传递关系及能量传递关系，建立飞控系统的符号有向图模型；节点重要性计算步骤，基于去毁度计算所述符号有向图模型中的各个节点的重要性；节点筛选步骤，以计算得到的节点的重要性的顺序选出多个节点形成源节点集合，所述源节点集合中的所有节点满足，以其为起点以正向推理通过所述符号有向图模型中的相容通路可覆盖所述符号有向图模型中的所有节点。本发明在保障故障注入实验能够涵盖飞控系统重要节点的同时，能够显著减少选取的故障样本数量，提高故障注入实验的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于符号有向图和数据重构的故障诊断方法，通过采集正常数据进行离线训练，即通过PCA对预处理后的数据进行分解，进而求出SPE的控制限。根据系统流图，建立SDG模型，在设定漏报率、误报率、检测偏移量后确定各变量V-mask的参数。实时采集系统未知状态的过程数据，对各变量的CUSUM和样本SPE进行监控，如果SPE超过了控制限，表示系统发生了故障，通过CUSUM统计量确定有效节点，通过搜索所有可能的相容路径，对所有相容路径方向上的数据进行重构，其故障隔离指标最大的方向，便是真实的故障传播方向，该方向上的起始节点被认为是故障的原因变量，而导致该节点异常的事件被认为是产生故障的根本原因。