11、可靠性领域的新挑战与机遇

可靠性领域的新挑战与机遇

1. 阿尔塔 Rica 中的状态变量与转换

在可靠性研究中,状态变量的值会随着事件的发生而改变。在阿尔塔 Rica 里,这些变化通过受保护的转换来描述。受保护的转换是一个三元组(事件、保护条件、动作)。转换的保护条件是一个布尔条件,用于判断转换何时被启用;而转换的动作则是在转换触发时修改状态变量值的方式。

在示例中,有五个分别由 start、stop、failureOnDemand、failure 和 repair 事件标记的转换,用箭头表示。事件与概率分布相关联。其中,标记为 start、stop 和 failureOnDemand 的转换是确定性且瞬时的(与狄拉克分布相关),而标记为 failure 和 repair 的转换则是有时限且随机的。

GTS 和 S2ML 的结合产生了一种强大且通用的语言,能优化评估算法。由法国巴黎 IRT - SystemX 的 Open - AltaRica 团队和挪威科技大学(NTNU)的研究人员共同开发了阿尔塔 Rica 3.0 的集成建模环境(阿尔塔 Rica 向导),并得到了空客、赛峰和泰雷兹等工业合作伙伴的支持。目前正在开发一套通用的评估工具,具体如下:
- 逐步模拟器:可进行“假设分析”场景模拟并验证模型,它采用抽象解释技术以忠实地模拟随机和有时限的执行。
- 阿尔塔 Rica 模型到故障树的编译器:依赖先进的算法技术,生成的故障树可使用 XFTA 进行评估,XFTA 是最有效的计算引擎之一。
- 阿尔塔 Rica 模型到马尔可夫链的编译器:生成的马尔可夫链能近似原始模型,同时保持合理的规模,马尔可夫链使用 Mark - XPR 进行评估,Mark - XPR 是高效的计算引擎

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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