26、人机协作安全规则结构与推导方法解析

人机协作安全规则结构与推导方法解析

在人机协作系统中,保障系统安全并适应系统特征变化和人机行为演变至关重要。下面将详细介绍一种成对安全规则结构及其推导方法,以及相关案例分析。

1. 成对安全规则结构与架构要求

该方法主要有以下三个要求:
- 对应系统的特征变化,如功能更新、应用业务领域变化。
- 响应人机行为的演变和变化。
- 具备能够更新安全规则的架构。

2. 整体结构

整体安全规则结构包含通用规则和特定规则,同时考虑了特征变化以及人机行为演变和变化的特定成对安全规则。
- 顶级通用安全规则(多领域安全规则)通过演绎分析(如故障树分析 FTA)从危害分析得出的安全目标推导而来。简单来说,安全规则就是安全要求,但“要求”通常用于系统的某些实现,而对于人类,我们将其视为安全规则。
- 为便于系统特征变化,安全规则根据产品线结构进行分解。定义通用安全规则时,需考虑能预防通用危害的规则。例如,在自动驾驶系统中,通用危害是人机碰撞,通用安全规则是人机的空间分离和时间分离。特定安全规则通过为每个领域实施每个安全规则来实现(如汽车领域的信号规则、铁路领域的块控制规则)。
- 推导出特定(顶级)安全规则后,通过对需要通过实施安全规则来预防的危害进行演绎安全分析(如 FTA),将其分解为特定安全规则。在此过程中,安全规则从一个协作安全规则分解为针对人类和机器的成对安全规则,这样便于追踪人机行为演变的影响。

以下是整体结构的 mermaid 流程图:

graph LR
    A[安全目标] --> B[通
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配模型调优,重点关注鲁棒性设计集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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