静态故障树中不再需要的逻辑门

文章讨论了GJB438A和GBT4888-2009标准中定义的静态故障树逻辑门,指出随着动态故障树理论和建模工具的发展,部分逻辑门如相同转移门、相似转移门、非门、顺序与门和禁门的实用性降低或不再适用于现代应用。作者认为这些门在某些情况下显得过时,尤其是在大规模故障树分析和软件辅助建模的背景下。

        在GJB 438A和GB T 4888-2009这两个故障树标准中,都分别定义了静态故障树的9种逻辑门(包括两种转移符号),而随着故障树理论的发展,尤其是动态故障树理论的发展,以及故障树建模及分析在众多领域的应用带动的相关建模及分析工具的不断发展,使得9种静态逻辑门中的一部分显得“过时”了。

        1,相同转移门

        相同转移门的作用是通过指明子树的位置来简化故障树模型,也可以将其理解为一个子树的索引号。一般境况下,适用于相同转移门的子树都是棵独立子树。现阶段,许多完整的故障树的规模都非常大,因此,从实际应用的角度出发,通常不再构建单棵完整的故障树,而是对独立子树单独建树,通过子树索引将多颗子树从根子树到末枝子树关联成一棵逻辑完整故障树。这种建树思想适用于各种规模的故障树,因此,相同转移门的意义就不大了。

        2,相似转移门

        相似转移门的作用也是通过指明源树的位置来简化故障树模型,而现在故障树建模都是通过软件工具来完成,而相似转移门所省略的操作步骤完全可以通过工具提供的相关功能来完成。因此,相似转移门的意义就不大了。

        3,非门

        这个逻辑门的出现在标准当中,个人感觉是有些过于严谨了,或者说有些“咬文嚼字”的味道。一般情况下,大家都能够接受“事件A故障”和“A不正常”在故障树分析领域是相同的含义,既然如此,有何必增加复杂度呢?

        4,顺序与门

        无论在哪个标准中,这个门的解释都有些勉强,推测造成这种现状的原因是翻译外文所致。但根据勉强的解释能够理解其含义。然而,随着动态故障树理论的逐渐成熟,这个门根本就不应该出现在静态故障树的定义当中,因其本就属于动态故障树的范畴。

        5,禁门

        禁门很好理解,但同样其属于动态故障树的范畴,因此不应该出现在静态故障树的标准当中。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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