基于VR和HLA的电厂事故分析决策支持系统

论文摘要

电能是优质的二次能源，在现代社会的经济发展中具有其它能源无可比拟的优点。随着我国经济的持续发展，电能消耗在整个能源消耗中所占的比例日益增加。实践证明，持续、稳定供电是社会各项工作的基础和前提，电厂安全关系到国民经济的发展、社会秩序的稳定和人民群众的正常生活。 电量的不断需求导致电力系统的规模日益扩大，目前，我国电力事业已步入高电压、大电网、大机组的时代。但由于自然环境、人为错误、各设备元件故障、控制和保护系统故障等多方面的原因，使复杂的电力系统的脆弱性大大增加，而且任何一方面出现问题，都会在瞬间影响和波及整个系统，如果处理不及时和控制措施不恰当，往往会引起连锁反应，从60年代至今，国内外发生的多起重大、特大事故证明了这一点。电力事故具有潜在性、灾难性、继发性、影响因素众多等特点，提高事故分析和处理的及时性、准确性，确保稳定供电，已成为电厂生产管理决策中的关键问题。事故分析是一项复杂的系统工程，传统的经验分析方法很难做到及时、准确，利用智能决策方法和专家系统等组件，构建事故分析决策支持系统是提高事故分析效果的重要途径。 真实、可靠的信息是电厂事故分析的前提和基础，而电厂一旦发生事故，事故现场破坏严重甚至不复存在。虚拟现实技术是一种可创建和体验虚拟世界的计算机系统，它是以仿真的方式给用户创造一个实时、反映实体对象变化与相互作用的三维虚拟世界，用户通过头盔显示器、数据手套等辅助传感设备与三维世界进行交互。本文利用虚拟现实和交互式仿真技术HLA模拟事故发生过程，重现事故现场，提供了一种信息获取和表达的方法。 模型库和知识库是决策支持系统的两个核心组件，本文对事故分析模型的建立、事故分析知识的获取及知识推理进行了重点研究。在模型库研究方面，分析了电厂事故原因的复杂性，利用粗糙集属性重要度的思想，建立基于粗糙集的事故机理分析模型，能够找出影响事故的关键原因。防患于未然，将事故消除在萌芽状态是事故诊断的目的，本文分析了规则推理和神经网络进行智能决策的优缺点，两者具有互补性，然后提出规则推理和遗传神经网

论文目录

• 第1章 绪论
• 1.1 论文写作的背景、目的及意义
• 1.1.1 论文写作的背景
• 1.1.2 论文写作的目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 论文的总体思路与主要内容
• 1.4 论文的研究方法
• 1.5 论文的创新之处
• 第2章 相关理论综述
• 2.1 管理决策理论
• 2.1.1 管理决策过程
• 2.1.2 管理决策方法
• 2.1.3 管理决策的科学化
• 2.2 事故理论
• 2.2.1 事故的基本概念
• 2.2.2 事故分析的理论模型
• 2.3 虚拟现实理论
• 2.3.1 虚拟现实的内涵与特征
• 2.3.2 虚拟现实系统的分类
• 2.3.3 虚拟现实系统的体系结构
• 2.4 智能决策支持系统理论
• 2.4.1 智能决策支持系统的概念
• 2.4.2 智能决策支持系统的组成
• 2.5 决策支持系统与仿真技术及虚拟现实的联系
• 2.6 本章小结
• 第3章 基于VR和HLA的电厂事故仿真重现
• 3.1 电厂事故重现的必要性和可行性分析
• 3.2 电厂虚拟对象建模
• 3.2.1 几何建模
• 3.2.2 运动建模
• 3.2.3 物理建模
• 3.2.4 行为建模
• 3.2.5 模型分割
• 3.3 电厂虚拟场景构造
• 3.4 电厂虚拟场景实时显示
• 3.4.1 坐标变换
• 3.4.2 粒子系统
• 3.4.3 碰撞监测
• 3.4.4 三维场景的显示
• 3.5 分布式交互仿真
• 3.5.1 分布式交互仿真技术的比较
• 3.5.2 HLA高层体系结构
• 3.5.3 基于HLA的分布式交互仿真系统设计
• 3.6 基于虚拟现实的电厂事故仿真重现
• 3.6.1 电厂事故仿真重现过程模型
• 3.6.2 电厂事故仿真重现的体系结构
• 3.6.3 电厂事故仿真重现数据库的分类
• 3.6.4 电厂事故仿真重现的软硬件环境设置
• 3.7 本章小结
• 第4章 电厂事故分析模型
• 4.1 事故分析概论
• 4.1.1 事故分析的概念
• 4.1.2 事故分析技术分类
• 4.1.3 事故分析的过程
• 4.2 基于粗糙集的电厂事故机理分析
• 4.2.1 粗糙集数据分析模型
• 4.2.2 事故征兆相对重要性分析
• 4.2.3 事故发生规则的获取
• 4.3 规则推理和遗传神经网络结合的电厂事故自动诊断
• 4.3.1 规则推理诊断模型
• 4.3.2 BP网络诊断模型及学习算法
• 4.3.3 规则推理诊断与神经网络诊断模型的比较
• 4.3.4 电厂事故集成诊断模型
• 4.4 电厂事故综合评价
• 4.4.1 基本概念
• 4.4.2 证据理论评价模型
• 4.4.3 基于证据理论的电厂事故综合评价
• 4.5 本章小结
• 第5章 电厂事故分析知识获取及推理策略
• 5.1 事故分析知识的分类
• 5.1.1 决策支持系统中知识的一般分类
• 5.1.2 电厂事故分析知识的分类
• 5.2 电厂事故分析知识的表示
• 5.2.1 事实知识表示方法
• 5.2.2 规则知识表示方法
• 5.3 电厂事故分析知识的获取
• 5.3.1 案例知识的获取
• 5.3.2 规则知识的获取
• 5.4 知识推理策略
• 5.4.1 基于案例的推理策略
• 5.4.2 基于规则的推理策略
• 5.4.3 混合推理策略
• 5.5 本章小结
• 第6章 电厂事故分析决策支持系统框架设计
• 6.1 电厂事故分析决策支持系统概述
• 6.1.1 系统需求分析
• 6.1.2 系统设计思想和目标
• 6.1.3 系统功能分析
• 6.2 电厂事故分析决策支持系统设计
• 6.2.1 虚拟仿真系统与决策支持系统的结合方式
• 6.2.2 系统结构
• 6.2.3 系统中涉及的关键技术
• 6.2.4 问题处理系统
• 6.2.5 数据库、数据仓库系统
• 6.2.6 知识库系统
• 6.2.7 模型库系统
• 6.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢
• 个人简历