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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

李宁  
【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,基于多源信息融合及智能计算理论,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。


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