《面向大型工程安全預測與評估的信息融合方法》是依託杭州電子科技大學，由文成林擔任項目負責人的重點項目。
基本介紹
- 中文名：面向大型工程安全預測與評估的信息融合方法
- 項目類別：重點項目
- 項目負責人：文成林
- 依託單位：杭州電子科技大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
現代大型工程的結構日趨複雜,功能日漸完善與強大,因此對系統安全性的要求就越來越高。由於環境的複雜性和許多無法預料的原因,使得對象常會出現各種類故障,但能表征它們的特徵信息卻常呈現出模糊、不精確和隨機等不確定性,這使得現有的預測與評估方法時常顯得不能適應,效果不佳。為此將重點研究，(1)以特定的大型工程(如邊坡大壩/大型風力電機)為背景,以信息融方法為手段,建立一套能對其安全性有效預測與評估的方法：從多源信息中提取故障特證，建立統一度量各類不確定特徵信息的測度，建立故障特徵與對象安全性等級之間的集值映射,利用合併規則融合多種故障特徵進行安全預測與評估；(2)以隨機集理論為主,結合其他相關理論方法,重點解決現有信息融合理論中存在的深層次問題：多源不確定信息的統一表示與度量,適用於相關和衝突等證據條件下的合併規則,用於目標的多種屬性或參數穩健的融合估計方法,無狀態模型下的多感測器數據融合方法。
結題摘要
該項目已完成計畫書中預定的研究目標，取得了若干成果和較好進展。取得以下成果： 1、提出了基於多感測器和多算法組合的極小化歐氏絕對誤差、偏差未知動態系統狀態估計遞推算法，基於測量值加權求和的最優時滯Kalman濾波器，基於隨機集的目標數估計、形狀檢測與跟蹤方法。 2、構造出了基於隨機集的不確定性信息的表示與度量方法，以及多通道不確定數字信息的模糊n-cell數表示方法，上述方法適用於並發故障的開放辨識框架和證據組合規則。 3、構建了基於區間型證據融合、不完備規則庫融合推理、隨機模糊性故障特徵信息融合以及證據動態更新等不確定信息融合故障診斷方法；構建了指定元分析等多種數據驅動的故障診斷方法。 4、建立了診斷證據可靠性和基於近似機率轉換模型的對象可靠性評估方法，構造出基於隨機集表示的多源不確定性信息的邊坡穩定性評估模型。 5、基於小浪底1#和2#滑坡體的表面位移現場監測數據和室內模型試驗數據，開展了邊坡穩定性評估的實例分析與驗證測試；基於所建的物理模型，模擬了黃土-岩石混合庫岸破壞特徵並初步揭示了其演變規律；提出了一種粘聚力、內摩擦角隨含水率的變化邊坡穩定性分析方法。 項目組共發表學術論文136篇，其中SCI收錄47篇，EI收錄56篇；出版學術專著5本，獲發明專利4項，軟體著作權23項；聯合培養博士後3人，博士生11人、培養碩士生26人，全國百篇優秀博士論文1篇；獲得省部級一等獎1項。項目組成員參加國際學術會議11人次。
