区间综合监控系统（精选八篇）
区间综合监控系统 篇1
一、QJK-JS型区间综合监控系统的概述
区间综合监控系统具备站间安全信息传输功能、区间方向控制功能、区间占用逻辑检查功能三个功能, 三个功能之间也相互独立, 可以在现场独立运用或组合运用, 适用于普速铁路线路的运用。
站间安全信息传输采用通信方式替代站间联系电缆, 节省了站间电缆的施工成本, 也简化了设备维护检修的工作;采用软件逻辑来完成区间方向控制, 能够保证两站之间一接一发的闭塞和方向控制;对区间轨道电路占用根据行车逻辑进行的检查, 提高了列车在区间运行的安全性。
区间综合监控系统站间的通信采用RSSP安全协议, 保证了站间数据的安全传输。
区间综合监控系统控制系统采用二乘二取二安全冗余系统结构, 具有高的可靠性和安全性。
二、QJK-JS型区间综合监控系统的运用情况
在沪昆线的“三改四”的改造项目中, 沪昆西段化处至双水9站8区间设置了区间综合监控系统, 分别在化处至双水9个车站的信号微机室增设区间综合监控系统机柜一套, 在值班室增设区间占用逻辑检查人工解锁盘一套, 借助8芯专用光纤, 采用光纤以太网交换机组成站间数据通信网。
为更好对站间数据通信网进行监测维护, 在六枝站设置了网管服务器, 并且设置了四台网管终端, 对沪昆西段化处至双水的站间数据通信网进行状态的监测。
区间综合监控系统设置独立的维护终端, 具备完善的自诊断功能, 维护终端将系统的状态和报警信息实时发送给微机监测系统。
三、QJK-JS型区间综合监控系统日常维护
区间综合监控系统属于计算机控制设备, 设备日常维护应包括每日维护和每月维护, 并做好维护记录。根据具体现场实际情况可增加、修订相应维护项目。
3.1每日维护
查看工作环境温度、湿度, 确认是否在规定范围内;
查看设备有无局部过热、异常噪音或气味;
巡视设备的运行状态, 查看系统是否为一主一备;
查看设备两系主备关系, 与前一次记录对比, 如有变化查找切换原因;
查看机柜AC/DC电源模块是否处于正常工作状态;
查看集中监测和维护终端的故障记录, 将情况记录, 测试和分析报警情况, 发现问题及时汇报处理。
3.2每月维护
清扫机柜设备, 对维护终端、键盘等设备进行除尘;
检查各接线端子连接是否松动, 发现松动及时处理;
检查柜内机笼、模块等各部分安装螺栓是否松动, 发现松动及时处理。
四、QJK-JS型区间综合监控系统异常分析
4.1区间综合监控系统自身报警分析
区间综合监控系统与微机监测接口, 实时将自身的维护报警信息发送给微机监测, 如果区间综合监控系统发生异常, 微机监测将会弹出相应的报警信息。根据系统在现场运用的情况和系统的原理结构, 分析设备报警, 总结了设备自身报警异常的判别方法和处理方法如表1所示。
4.2与区间综合监控系统有关的行车异常
区间综合监控系统通过站间通信完成站联信息的传输, 采用软件方式实现区间方向的控制和区间占用逻辑检查, 区间综合监控系统的功能与行车相关, 所以对于一些行车的异常情况, 我们首先要排查区间综合监控系统的故障, 确认是否是由于区间综合监控系统引起。与区间综合监控系统有关的行车异常分析总结如表2所示。
4.3区间占用逻辑检查报警分析
区间占用逻辑检查报警包括失去分路报警和故障占用报警, 失去分路报警会在人工解锁盘和微机监测上同时报出, 故障占用报警只会在微机监测上报出。发生失去分路报警和故障占用报警时, 通过分析发生报警时刻的闭塞分区报警时序, 可以初步判定报警的原因。
以双水站2月份为例, 在2月16日滥坝至双水下行区间出现故障占用:
原因分析:施工车辆由滥坝站的X口反向进入区间, 进入22331G进行施工作业, 作业完毕后, 退回至滥坝站, 故障占用区段恢复空闲。
区间发生的其他故障占用报警, 报警原因可以总结为以下两类: (1) 开通初期, 区间进行施工作业, 更换轨道钢轨; (2) 作业车辆反向运行。
以滥坝站2月份为例, 在2月22日滥坝至双水下行区间出现失去分路:
原因分析:施工车辆由滥坝站SN口进入区间, 行至22293G进行施工作业, 作业结束后, 施工车辆退回滥坝站, 导致22293G出现遗留失去分路。
区间发生的其他失去分路报警, 报警原因均为作业车辆正向进入区间, 作业完毕后退回车站导致。
四、总结
本文以QJK-JS型区间综合监控系统的运用情况和系统原理为基础, 对区间综合监控系统的维护和异常分析进行了探讨, 区间综合监控系统具有完善的自诊断功能, 设置独立的维护终端和网管系统, 并接入微机监测, 日常维护方便, 对异常分析快捷简单。
摘要：本文针对沪昆线化处站至双水站9站8区间开通的QJK-JS型区间综合监控系统的运用情况进行描述, 并从对该设备的日常维护、异常处理和占用逻辑检查报警等方面对区间综合监控系统的维护进行研究和分析。
关键词：沪昆线,区间综合监控系统,维护
参考文献
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区间综合监控系统 篇2
飞机运动系统的区间模型及鲁棒飞行控制
提出了阵风干扰下飞机运动的区间系统模型,基于Riccati方程方法,研究了干扰对区间控制系统的二次性能指标影响的`鲁棒控制问题.通过解一个代数Riccati不等式方程给出了该问题的一个解.将该方法应用于某型飞机的鲁棒飞行控制器的设计,说明本文的方法是有效的.
作 者：吴方向 史忠科 周宗锡 戴冠中 Wu Fangxiang Shi zhongke Zhou Zongxi Dai Guanzhong 作者单位：西北工业大学自动控制系,陕西,西安,710072刊 名：西北工业大学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY年，卷(期)：18(3)分类号：V249.1关键词：区间系统 鲁棒飞行控制 Riccati方程方法 飞机运动系统
区间综合监控系统 篇3
目前, 对管制员综合素质的评估研究还相对较少, 2004年, 何云中等提出了空中交通管制中人的可靠性评价的指标体系结构模型, 并运用模糊数学和层次分析法相结合, 建立空中交通管制中人的可靠性定量评价模型, 通过实例验证表明层次分析法应用于空中交通管制中人的可靠性评价, 可为各级领导机构提供航空安全管理的决策依据[2]。2009年唐卫贞等应用模糊层次分析法构建管制员综合素质评价指标体系和模糊综合评价模型, 从定量和定性两方面对管制员职业素质进行了综合评价[3]2010年, 何昕等利用多元评价模型构建了管制员综合素质评估模型, 应用层次分析法、模糊综合评判法和二次评判法处理判断矩阵、权重矩阵和隶属度矩阵, 进而从定性到定量对管制员综合素质进行评估[4]。以上文献均是通过将模糊数与层次分析法相结合, 对管制员相关要素进行了评价分析。2010年唐卫贞等从系统观点的角度, 结合空中交通管制工作实际, 分析了空中交通管制员操作可靠性的影响因素, 并利用而物元分析法确定了管制员操作可靠性评价指标体系[5]。
与以上文献不同的是, 本文提出了基于区间数的管制员综合素质评估方法, 通过对管制员的综合素质进行评估得到管制员的等级评定。首先根据管制员综合素质影响因素, 建立管制员综合素质评价指标;提出了一种构造区间数的方法, 并依据“少数服从多数”的原则, 给出一种多名专家共同参与决策时专家权重确定方法, 避免了单个专家根据自己的知识和经验给出的指标重要性判断的主观性;通过区间数之间的大小关系排序, 结合区间数之间距离的概念确定了各个评价指标的权重大小;最后建立管制员综合素质评价模型, 确定管制员影响因素得分情况, 对管制员综合素质进行评价, 并通过算例进行了验证。
1 基础知识
定义1[6], 设R表示实数, 如果a-, a+∈R且a-≤a+, 称A=[a-, a+]为一个二元区间数。
定义2[7]如果a=[a-, a+], b=[b-, b+]为两个二元区间数, 则它们之间的距离ρ (a, b) 为
定义3[8,9]如果A=[a-, a+], B=[b-, b+]为两个二元区间数, 则a≥b的可能度P (A≥B) 为:
2 评价指标体系确定
本文借鉴国内外对管制员综合素质影响因素相关研究成果[2—5, 10, 11], 选取了符合我国民航发展要求的影响因素。进一步通过结合我国一线管制单位实际调研结果, 参考管制专家的意见, 将管制员综合素质影响因素进行筛选、归纳和总结为:个人认知能力、管制指挥能力、身体素质、专业知识与技能和工作态度。在此基础上建立如下指标体系, 这个体系比文献[3]等构建的体系更加完善和全面。如图1所示。
3 群决策专家系数确定模型和指标得分区间数构建模型
设有N名专家, 共同独立对管制员综合素质进行评测。第n (n=1, 2, 3, …, N) 位专家独立对第M (M≥2) 层元素aM, i关于第M-1层相关联的指标aM-1, j的重要性, 给出一个判断评分, 评分标准如表1所示。
那么, 指标元素aM, i相对于上一层相关联指标aM-1, j重要性评分的加权均值ΔMi, j为:
式 (3) 中, λMn, i, j为第n名专家关于元素aM, i相对于上一层相关联指标aM-1, j重要性评分的权重系数, 由式 (4) 确定。
式 (4) 的意义为如果一名专家与大多数人的决策意见一致, 那么这名专家应当具有更多的决策权力, 反之, 这名专家应当具有较少的决策权力, 也就是说专家权重遵从少数服从多数原则, 其值是归一化的。其中为调节系数, 根据参考文献[12], 一般情况取;ε为调节变量, ε取值为大于零的实数, 根据指标重要性评分标准特点, 取ε=0.1。
则, 构建指标元素aM, i重要性评分的区间数如下
式 (5) 中ΔMi, j由式 (3) 确定, 式 (5) 中其他参数由式 (6) ~式 (8) 确定。
4 管制员综合素质评价模型
通过区间数之间的大小关系排序, 基于区间数距离, 确定各评价指标权重大小, 过程如下。
Step1对构造的区间进行两两比较, 确定最小的区间数。最小区间数记为满足
Step2将确定的最小区间数对应指标的初始权重定定为0.1
Step3计算其他指标对应的区间数的初始权重
Step4将各指标对应的权重归一化, 即得指标最终权重
因为本文共建立三层指标层次结构, 所以管制员综合素质评价模型可以表示为
式 (13) 中, 为第三层 (最后一层) 中与第二层指标j相关的元素i的得分。
5 评价算例分析
选取我国某地区空管局4名管制员进行综合素质评价, 他们的相关指标得分初始值如表2所示;选取7名专家, 其中一线管制单位人员5名, 包括部门经理1名, 带班主任1名, 一线普通管制员1名, 具有高级技术职称管制员2名, 高校相关理论研究工作者2名。他们独立的对各元素进行打分, 结果如表2~表8所示。
根据本文所给的群决策中专家权重确定方法, 由式 (4) 可以计算得到每位专家关于每一个指标的权重系数, 如表9所示。
由式 (3) ~式 (8) 可以计算得到相关指标评分对应的区间数, 如表10所示。
根据式 (9) 可以确定最小区间数, 根据式 (1) 可以确定各个指标对应的区间数跟与其有关系的最小区间数之间的距离, 根据式 (10) ~式 (12) 可以得到各个指标最终权重, 根据式 (13) 可以得到每位参与测评管制员的最终得分, 最终结果如表11所示。
注:*表示各最小区间数对应的指标。
通过表11可以发现, 对管制员综合素质影响较大的四个因素为:指令准确性、冲突与特请处置、航空器调配合理性、反违章意识、团队合作, 以后单位对管制员进行培训或再培训的时候可以加强这四个方面的训练。
如果给定管制员最终得分和管制员综合素质水平之间的关系对应表如表12所示, 那么在本文中测试的四位管制员综合素质水平分别为:管制员1综合素质得分为80.0分, 其处于良好水平, 管制员2综合素质得分为91.8分, 其处于优秀水平, 管制员3综合素质得分为87.4分, 其处良好水平, 管制员4综合素质得分为92分, 其处于优秀水平。
6 结论
(1) 考虑民航发展的需要, 提出了更加全面的空中交通管制员综合素质评价指标体系, 并将区间数理论应用于构建综合评价模型。
(2) 针对专家群决策, 给出了一种新的专家权重的确定方法, 引入区间数距离概念确定了管制员综合素质指标权重, 进而建立了管制员综合素质评价模型, 最后对管制员综合素质进行了实例分析。
(3) 通过计算分析, 从定量和定性两方面确定对管制员影响较大的因素有:冲突与特请处置能力、航空器调配合理性、反违章意识、团队合作。该结论为民航业评定管制员提供理论依据。
(4) 管制员状态保持能力和各指标量化评分方法将是下一步研究的重点。
摘要：管制员是空中交通管制系统中最活跃的因素, 管制员综合素质对空管安全运行有着重要的作用。为保证空管安全运行, 针对管制员综合素质进行评价。给出了群决策专家权重系数量化模型, 确定了不同专家关于每一指标权重大小, 提出了一种构造二元区间数方法, 并应用区间数距离确定了指标权重系数, 最终建立了管制员综合素质评价模型, 并通过算例进行了验证。结果表明:所建模型能够对管制员素质进行有效的正确评价。确定对管制员综合素质影响较大的因素有:指令准确性、冲突与特请处置、航空器调配合理性、反违章意识、团队合作。
关键词：区间数,群决策,专家权重,管制员综合素质
参考文献
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隧道区间水泵监控后备系统的研究 篇4
随着我国高速铁路、城际铁路建设的发展,下穿城市、河流、湖泊、高速公路、机场等区域的铁路隧道日益增多,这些隧道一般为倒人字坡型,其渗水均采用废水泵房集水、动力抽排的方案进行处理。如果水泵出现故障时得不到及时处理、废水抽排不及时导致淹没股道,就会严重威胁列车运行安全,因此,集水池及水泵的自动化监控是确保水底隧道正常运营的一项关键技术。
1 铁路隧道水泵自动化监控系统
目前,采用动力排水的铁路下穿隧道基本上都设计有水泵自动化监控系统。该系统主要由集水池和水泵自动化监控、视频监控、斜井洞口值班室监控主站及通信网络等组成[1]。系统结构图如图1所示。
水泵采用手动、远程控制和自动控制3种方式,正常情况下按照自动方式运行。为确保可靠运行,一般配置4台水泵,3用1备,轮换使用,电气设计配置2台软启动装置,1拖2运行。
为提高系统运行的可靠性,系统对总的关键设备都进行了冗余配置,如主控制器采用硬件冗余型PLC,CPU、内存、电源模块、通讯模块皆为冗余配置;水位监测采用液位计和液位视频监视两套系统;通信系统采用环形自愈通信网络,当环网上的任意一点出现故障时,数据会自动切换至其他的环臂上继续传输,保证通信不中断,网络具有冗余能力。
2 传统的后备系统设计
鉴于水泵自动化监控系统的重要性,用户通常会要求在自动控制系统之外额外设置一套后备的控制手段,以保证水泵监控的安全性和连续性,同时也可用于维护。通常来说,后备系统的实现方式有两种,一种是采用直接电气控制方式实现,一种基于自控系统本身实现后备控制。
2.1 直接电气控制方式
简单来说,直接电气控制方式就是通过线缆将操作台上的控制按钮与现场设备的电气控制端子直接连接,实现后台对设备的远程操作[2],这种后备方式的优点是简单、可靠;缺点是一方面需要引入大量的线缆,当设备较多时不适合集中后备操作且会增加,成本另一方面受控制线路压降和分布式电容的影响,此控制方式的距离不能太长。因此,该方式通常仅作为基于设备级的就地后备手段。其系统结构图如图2所示。
2.2 基于自控系统自身的后备系统
地铁和城际铁路中综合后备盘(IBP)就是一种常见的基于自控系统自身实现的后备系统。IBP实质上是一种人机接口装置,是对计算机人机交互方式的备份装置。当发生人机界面故障时,可由IBP盘通过与控制设备(PLC)的硬接线直接驱动自控系统的现场控制设备(就地PLC或远程I/O),完成对被控设备的有效操作,确保系统的安全运行[3]。其系统结构图如图3所示。
在这种方式下,水泵自控系统自身是实现后备监控的基础,该功能的实现要通过直接指挥调度自控系统而不是设备。实际上,后备监控功能保障的只是计算机监控系统,当系统监控软件或计算机发生故障时,后备系统可以继续使用,以保障系统安全运行[4];但当现场控制设备或中间的通信设备发生故障时,这种后备系统却无法保障系统能够安全运行。
3 基于远程开关量直连模块的后备系统
对于铁路隧道来说,水泵自控系统出现问题影响的是整条铁路线的运行,其重要性绝非一般的自动化系统所能相比,因此,即使出现水泵自控系统整体瘫痪的情况,水泵自控系统后备系统的设计仍需要确保水泵监控依旧能够正常工作。这就要求:后备系统与水泵自控系统应相互独立,不依赖于组成自控系统的计算机、服务器、通信网络、现场控制器等设备。如上文所述,采用硬线连接的电气控制方式可以做到与自控系统之间的相互独立,但是无法克服控制距离较短的缺点,不适用于长隧道,因此,在综合已有的后备系统方案的基础上,提出一种基于远程开关量点对点传输模块(简称开关量直连模块)的后备系统设计方案,可满足铁路水泵监控高可靠性的要求。
在该方案中,开关量直连模块通过通信网络(可以是RS-485、工业以太网或直连光缆)进行开关量信号传输,替代现有基于线缆实现信号传输的解决方案。其系统结构图如图4所示。
与传统解决的方案相比而言,现通过网络进行信号传输不再需要PLC或PC进行控制,开关量直连模块可以自动映射所有的物理开关量信号,无需进行梯形图或C语言编程。借助开关量直连模块,输入信号通过通信网络或直通光缆即可轻松传输至网络或光缆另一端,不再需要进行编程或使用单独的控制器进行控制。整个系统结构简单、清晰,设备数量少,极大地减少了系统故障点,保证了整个水泵自控系统的高可靠性。
4 结束语
自动化控制技术的进步及新产品的出现使得新的设计方案的实现成为可能。方案中所采用的核心设备“开关量直连模块”实现了开关直联输入/出、数据通信和逻辑控制的一体化集成,具有简洁、可靠的特点。该后备系统已逐步在高速铁路、城际铁路的隧道水泵监控中得到推广、使用,在将来也会逐步应用到隧道照明监控等领域。
摘要：随着我国高速铁路建设的发展,采用水泵动力排水的铁路隧道逐步增多。水泵监控系统对于保障水泵正常工作和线路运行起着重要的支撑作用。通过总结现有水泵监控系统的实施情况,提出了一种提高系统可靠性的新型后备监控系统的设计方案,可供借鉴。
关键词：PLC,IBP,铁路隧道,水泵监控,后备监控,机电设备监控
参考文献
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区间综合监控系统 篇5
但是,如何有效地评价本校的多媒体教学效果,目前,还没有一套较为完善的评价方法,致使有些高校一味追求先进硬件设备、较高软件版本,与其他学校盲目攀比,造成了大量资金和精力的浪费。鉴于以上问题,考虑到多媒体教学效果评价因素的不确定性,引入区间层次分析法和模糊综合评估相结合的方法来评价多媒体教学效果,为高校多媒体教学效果的评价提供依据。
1 相关理论
1.1 层次分析法
层次分析法(Analytic Hierarchy Process)简称AHP,是1977年由美国运筹学家T.L.Satty提出的一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。其基本思路与人对复杂的决策问题的思维、判断过程大体上一致。首先建立层次结构模型分析问题,其次是运用成对比较法和1-9比较尺度建立判断矩阵并作一致性校验,最后计算权向量并排序。
1.2 区间层次分析法
运用层次分析法进行成对比较中,由于主客观因素的复杂性,往往会出现不确定的主观判断,这时可采用区间数来代替点值进行描述。这样,就产生了区间层次分析法(Interval AHP,IAHP)。例如对多媒体教学效果而言,教学课件制作的好坏对其的影响,不同的专家有不同的评价,但是综合得到的结果如果是介于“一般重要”和“明显重要”之间,那么就可以用区间数[4,5]表示,更符合实际。
IAHP是用区间数代替点值构造判断矩阵,然后对其进行一致性校验,再通过区间数矩阵和向量计算得到区间数权重并排序。可见,IAHP步骤从形式上和AHP基本一致。
2 多媒体教学效果的模糊评估模型
根据模糊综合评估的公式,即:
由公式可知,准确计算出指标权重W和模糊矩阵R是教学效果评估的关键。通过IAHP确定各指标的权重,然后由模糊综合评判法构造模糊矩阵,最终根据公式1计算出结果,步骤如下:
2.1 建立层次结构
层次结构的建立是通过对问题的深入分析,将其包含的因素划分为不同的层次。由于教学过程是一个复杂的、动态的信息传播过程,影响多媒体教学效果的因素有很多。要保证学习者能顺利进行学习并且取得成功,其直接影响因素主要有学生、教师、教学内容和教学环境,所以,我们确定了层次结构的目标层即多媒体教学效果综合评价,中间层即四个一级指标和最低层即十五个二级指标,如图1。
2.2 形成判断矩阵
建立层次结构后,要得到各个指标因素的权重就需要构建判断矩阵。判断矩阵的值反映了人们对各因素相对重要性的认识程度,一般采用1-9及其倒数的标度方法将专家两两比较的定性描述进行量化。
区间判断矩阵符合以下构造原则:A=(Aij)n×n为区间判断矩阵,其中,元素aij表示第i个与第j个因素间的相对重要程度,用[aij,bij表示,满足:
2.3 矩阵的一致性校验
在多媒体教学效果评估中,由于客观因素的复杂性和统计数据的不完全性,对指标的认识难免带有主观片面性和模糊性,例如出现“A比B重要,B比C重要,而C比A重要”的判断是违反常识的,这样的判断矩阵可能导致决策的错误。因此,必须进行区间判断矩阵一致性检验。
首先按照定理把区间数判断矩阵转化为一致性数字矩阵。
定理:设区间判断矩阵,取:
则称M=(mij)n×n为满足互反性的一致性数字矩阵,令M的权重向量为W=(W1,W2,…,Wn),其中:
然后采用AHP判断矩阵中的一致性检验方法,具体步骤见文献[1]。
2.4 求解判断矩阵权重
在区间层次分析法中,判断矩阵中的元素均为区间数,求解区间数判断矩阵的算法有区间特征根法(IEM)、区间数广义梯度特征向量法、迭代法、构造互补矩阵法等多种方法。该文采用IEM,步骤如下:
1)对给定的区间数判断矩阵A=[A-,A+],求A-,A+的最大特征值所对应的具有正分量的归一化特征向量x-,x+;
2)由A-=(aij),A+=(a+ij)计算k,m,其中:
3)权重向量
可以看出,得到各因素的综合权重后,为选择最大影响因素,可以用中心区间的形式表示上述区间的矢量,其中m(Ai)=(kxi-,mxi+)/2。
2.5 模糊矩阵的确立
模糊矩阵的构建是指对底层各个指标计算其隶属度。多媒体教学效果的底层指标评估标准不同,因此,需利用模糊隶属度函数进行模糊化处理。设评价等级论域为B=(b1,b2,…,bj),采用模糊统计方法计算底层指标的隶属度,并得到相应的模糊向量(rij)n×5,形成底层指标的模糊矩阵R,其中rij为第i个指标对应第j个等级的比例,表示该指标与相应等级的隶属度。
3 算例分析
以河南中医学院《网页设计与网站规划》课为例,用上述方面进行评估。首先构造层次结构模型(如图1),然后以多媒体教学效果中最低层对中间层为例,选择2位学生、2位同行教师以及2位教学管理者共6位作为专家,将专家的打分求平均,然后根据区间数判断矩阵的互反性,构造的判断矩阵U1、U2、U3、U4如下:
中间层与目标层之间判断矩阵的构造方法一致,根据上文中提到的检验矩阵的一致性方法进行一致性校验。运用IEM求解区间权重,最终利用中心区间的形式获得点值权重。
建立评语集B=(b1,b2,…bj){优、良、中、差},然后对底层指标进行单指标评估,根据教学过程的实际情况,构建模糊化向量,从而形成各要素低层评语模糊矩阵Ri(i=1,2,3,4)。再应用公式1计算出各要素的二级模糊向量,如表1。最后经过两级模糊运算,得出多媒体教学效果评估结果,如表2。
根据最大隶属度原则,此次多媒体教学效果为:优。从综合评估结果可以看出一级因素级中学生、教师、教学课件都为优秀,但是支持维护的评价结果为良,这样致使多媒体教学效果的下降。由此可以得出,学校重视多媒体教学环境的构建和维护工作,符合实际情况。
4 结论
该文引入了区间层次分析法和模糊综合评判法相结合的方法进行了多媒体教学效果的评估。采用区间层次分析法来确定权重,能够很好的处理专家在评判过程中的不确定性和模糊性,同时结合使用模糊综合评判的方法来处理不精确的信息,使评判结果更符合实际的多媒体教学效果,更为科学合理。通过对实例评判结果的分析,表明利用区间层次分析法和模糊综合评判法进行多媒体教学效果的评估是可行的,这也为以后高校建设多媒体教学环境和教师多媒体教学效果的评估提供了依据。
参考文献
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区间综合监控系统 篇6
随着互联系统规模和复杂度不断增加,大容量、远距离功率传输将越来越频繁,交换功率将日益增大,输电线路将长期处于稳定极限边缘。这种情况下,如何保证复杂大电网的安全稳定运行是一项极具挑战性的难题[1,2,3,4,5]。
小扰动稳定是保证大电网安全的首要任务,电力系统小干扰不可避免,若采取有效的措施使其尽快平息,将有效遏制系统状态恶化,起到保障电网安全稳定的作用;反之,则容易诱发区间振荡,导致大面积、长时间停电。电力系统稳定器(Power System Stabilizer,PSS)对区域内低频振荡的抑制效果比较好,但对区间低频振荡由于缺乏动态协调能力,不能充分发挥阻尼控制作用[6]。目前已有通过相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)协调各发电机的PSS来阻尼控制区间振荡的方法,但稍显复杂,且需全局的系统信息[7]。高压直流输电技术(High Voltage Direct Current,HVDC)的兴起和广泛应用为区域间低频振荡的抑制开辟了新的发展空间。HVDC线路输送容量大,运行方式灵活,相对于PSS,直流附加控制的手段更为丰富,待选的输入信号和控制策略也比较多[8]。目前,对单回直流线路的附加控制器进行调制的方法已被广泛采用,并在电力系统实际运行中有效地阻尼了区间振荡[9]。但在多回直流线路的系统中,若采用同样的方法对每回直流线路的附加控制器进行调制,则有可能因各控制器之间缺乏协调而导致彼此相互削弱,甚至造成系统不稳定[10]。因此,迫切需要从全局角度出发,研究和解决直流附加控制器的统一协调问题,以提高系统整体的阻尼控制功能[11,12]。文献[13]建立了不等式约束的规划模型,并采用遗传优化算法抑制区间振荡模式,文献[14]利用二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)算法进行多馈入直流调制的协调控制。这些优化算法的目标函数设计较为复杂,而且容易陷入到局部极值[15]。因此,有必要寻找简单易行、计算效率高的优化协调算法。
本文从全局角度出发,以广域信息作为反馈信号输入,构建了一种基于特征值转移因子理论的广域阻尼控制系统的设计方案。首先,提出了能够反映多维振荡模式转移关系的非负定特征值转移因子矩阵,推导了能够统一协调各直流附加控制器的最优控制输入向量。然后,根据特征值转移因子矩阵的特征,利用可控性指标选择合适的控制器落点,同时利用贡献因子优选反馈信号。最后,以美国西部电网(Western Electricity Co-ordination Council,WECC)作为测试系统,分别进行时域和频域仿真,并从通信延时、信号缺失以及参数不确定性等三个方面对基于特征值转移因子理论的广域阻尼控制系统的鲁棒性进行考察。
1 基本理论
1.1 特征值转移因子理论
对于柔性结构,其动态方程表示为
式(1)的状态矩阵方程可表示为
其中:γ是状态向量;D是阻尼矩阵;B是控制影响矩阵;Λ是刚度矩阵;y是测量向量;u是控制器输入向量;F是特征值转移因子矩阵,为非负定矩阵,表征了量测信息与附加控制器输入信息之间的传递关系。其中,刚度矩阵Λ为对角矩阵,Λ(28)diag{12(43)i2(43)n2}(1(27)(43)(27)i(27)(43)(27)n),i为系统固有角频率。通过控制影响矩阵B的反馈作用将开环系统变为闭环系统如式(3)所示。
由式(3)可知,整个柔性结构的阻尼由D提高到D+BFBT。由于特征值转移因子矩阵F是非负定对称矩阵,因此,即使系统模型的变化引起控制影响矩阵B发生变化,也能保证BFBT是一个非负定矩阵,并且可以起到多维阻尼的作用。
图1中,平面中区域R1为稳定区域,平面中区域R2为稳定区域。在平面中,通过选择合适的特征值转移因子矩阵F,可以将缺乏阻尼的低频振荡模式转移到稳定区域R1。一般情况下,直接转移特征值比较困难,因此借助映射理论,将特征值映射到平面,通过图1所示,平面映射到1平面的映射关系如式(4)所示。
1平面映射到2平面的映射关系如式(5)所示。
其中:r为圆半径;(7)0z,0(8)为圆心坐标如图1所示。通过分析可知,保证l平面的振荡模式位于稳定区域R1的充要条件是保证平面对应的振荡模式位于区域R2。
1.2 基于特征值转移因子理论的广域阻尼控制方法
首先,通过选择模态分析方法(SMA)[16]列写状态方程
δ和ω是发电机相对于参考发电机的功角差向量和转速差向量[17],y是由于加入附加控制器后产生的状态变量,如:直流附加控制(DCM),SVC附加控制,电力系统稳定器(PSS)等。
对比式(2)和式(8)可知,实现基于特征值转移因子理论的广域阻尼控制的关键在于将A21分解为刚度矩阵Λ,设存在V使得V-1A21V=-Λ,其中V是A21的右特征向量矩阵。令x1(28)V-1δ,x2(28)0V-1ω,将其代入式(8)可得
由式(1)与式(9)可知
将式(10)代入式(9),并将2x所在行展开为
其中,V-1DV(10)ω02V-1A23FA2T3V-T为闭环系统的阻尼。
通过求解特征方程(12)可以得到平面中,闭环系统的特征根为
由前面分析可知,l平面中区域R1为稳定区域,但该区域F阵难以求解,因此,将l平面上的振荡模式映射到平面后进行分析。将式(7)代入式(12),可得平面上的闭环系统特征方程式如式(13)。
其中:
在l平面中,系统稳定的充要条件是所有特征根的实部均为负数,即存在非负定的特征值转移因子矩阵F满足0。
由r³0,0z³0,且F为非负定矩阵,可以推出U(F)³0。此时,特征值转移因子矩阵F仅需要满足两个条件即可,通过求解这两个矩阵不等式,可计算出特征值转移因子矩阵F的范围为
式(15)仅给出F阵的一个范围,具体F阵的求解还要加上最优约束条件,由于控制器输出饱和问题会影响控制系统对干扰的抑制效果,因此要求选择适当的特征根转移因子矩阵F将闭环特征根转移到左半平面,避免过大增益的F矩阵。物理意义上讲,Frobenius范数最小表明反馈系统所消耗的能量最小,既保证了系统不稳定特征根被转移到稳定区域,又避免了控制器的输出饱和,因此,本文采用f范数最小的特征值转移因子矩阵F,即
利用式(15)可将缺乏阻尼的振荡模式迅速、有效地转移到稳定区域,实现区间振荡模式的统一协调控制。
将B-1(1z0((r2-z02)I-Λ2-2αΛ))B-T进行schur
分解得到
其中:S为正交矩阵;D为对角矩阵。将D中的负值用零代替得到D,满足
最终得到F矩阵的表达式为
由式(8)可知
利用式(8)和式(11),可得直流附加控制器的输入量为
其中:
M(28)-B3-1FA2T3V-TV-1A23
P(28)-B3-1A33
由于PMU不能直接测量到发电机转速,可以用发电机母线电压相角θ和角频率(5)θ来代替发电机转角δ与发电机角速度ω。
2 广域阻尼控制系统设计
2.1 控制器落点选择
根据电力系统和特征值转移因子的特点,利用式(21)计算可控性指标,进而得到最优的控制器安装地点。
其中:φ为状态矩阵A的左特征向量矩阵;iC(k)为第i个母线有功功率对第k个振荡模式的可控性指标;ib为控制影响矩阵B第i个列向量。
2.2 广域信号的选择将式(9)转化为
其中,L=V-1A23FA23V-T,F阵为m阶非负定矩阵,L为n阶非负定矩阵且rank(L)mn。将L进行分解得到左特征向量矩阵和右特征向量矩阵,ΛL为L矩阵的特征值所组成的对角阵LΛ=diag{1,2,(43),n}。定义pki(28)kiik为贡献因子,表示第i个模式中第k个信号的相对参与程度,其中ki为右特征向量矩阵的第k行,第i列元素,ik为右特征向量矩阵的第i行,第k列元素。将特征向量标准化,可得各广域信号对LΛ的贡献因子。从中选择贡献因子较大的信号,作为本控制系统的优选反馈信号。
2.3 广域阻尼控制系统设计
控制系统的整体结构如图2所示。先将远端优选的广域信号输入至广域阻尼控制系统,再根据特征值转移因子理论计算各附加控制器的输入量,最终实现对多个振荡模式的统一协调控制。
3 仿真验证
3.1 测试系统
本文采用美国西部电力系统(WECC)[18]进行仿真验证,此系统为交直流并存多区域互联大电网,系统接线如图3所示。系统模型包括29台发电机,128条母线,212条交流线路,2条直流线路(Pacific HVDC和Intermountain HVDC)。
直流附加控制器采用如图4所示控制结构[19],以发电机转速作为控制器的输入信号,其中dT为通信延时常数,(35)Pmax和(35)Pmin为限幅环节。利用模态分析方法分析该系统,得到低频振荡的主导模式及阻尼。
从表1可以看出,系统中存在五个低频振荡模式,阻尼均比较小,在系统受到干扰时,若不能得到有效阻尼,将会给系统带来严重危害。
3.2 控制器落点和输入信号
根据式(21)计算得到可控性指标如表2所示,其中最大可控性指标对应母线为:#1,#5,#26,#61,通过仿真分析可知,原有的两条直流线路(Pacific HVDC和Intermountain HVDC)的附加控制只能抑制模式3和模式5。因此,模式1、模式2和模式4需要新增直流线路进行附加控制。根据表2中模式1,模式2和模式4的最大可控性指标对应的母线,可得新增直流线路的最佳落点为#1~#61。
注:BUS表示母线号,iC表示相应母线所对应的可控性。
发电机母线频率对LΛ的贡献因子如表3所示,选取表中大于0.5的信号作为优选的反馈信号,即选取母线#1,#26,#44和#60的频率作为反馈信号。
图5为选择全部发电机母线频率为反馈信号的开环和闭环系统的特征根,其中空心圆为开环系统特征根,实心圆为闭环系统特征根。图6为选取4台发电机母线频率作为反馈信号时的开环和闭环系统特征根。比较图5和图6可知,在这两种情况下,不稳定的特征根均能被推到稳定区域,并且,特征值转移因子通过协调各直流附加控制器,可对多个模式同时实施阻尼控制。
3.3 频域仿真结果及分析
广域阻尼控制系统的闭环仿真结果如表4所示,可以看出各振荡模式的阻尼水平均得到提高。
图7为系统由开环系统变为闭环过程中随着F矩阵增大的特征根轨迹。该图表明:随着特征值转移因子矩阵F的不断增大,F矩阵转移特征根的能力也随之增大,缺乏阻尼的振荡模式被平稳地转移到了圆外的稳定区域。这进一步表明了F阵对系统的阻尼控制具有统一性和协调性。
3.4 时域仿真结果及分析
在系统拓扑发生变化和未发生变化两种情况下对系统进行扰动,激发低频振荡模式,观察控制系统的效果。
(1)系统拓扑未发生变化的情况。t=0.1 s时,在交流系统线路15-21的母线15侧设置瞬时性三相对称故障,故障持续时间为50 ms,0.15 s时母线15处故障清除,0.2 s时母线21处故障清除,线路恢复,系统拓扑未发生变化。
图8为不同区域的发电机之间的功角差和区域间联络线93-94上流过的功率,虚线为未加直流附加控制的效果,实线为加入直流附加控制后的效果。可以看出,未加直流附加控制时,发电机之间的功角差振荡剧烈,且联络线上的功率摇摆达到280MW,15 s以后,摇摆功率仍旧有100 MW。加入直流附加控制后,10~15 s之内,发电机之间的功角差均回到了一个稳定值,联络线上的摇摆功率几乎为0,有效地阻尼了区间振荡。
(2)系统拓扑发生变化的情况。t=0.1 s时,在交流系统线路11-12的母线11侧设置永久性三相对称故障,故障持续时间50 ms,t=0.15 s时,继电保护装置切除故障线路,系统拓扑结构发生变化。
图9为不同区域的发电机之间的功角差区域间联络线93-94上流过的功率,虚线为未加直流附加控制的效果,实线为加入直流附加控制系统的效果。可以看出,未加直流附加控制时,发电机之间的功角差振荡明显,且联络线上的功率摇摆达到200MW,10 s以后,摇摆功率仍旧有130 MW。加入直流附加控制的情况下,10~15 s之内,发电机之间的功角差趋于稳定,联络线上的功率变化几乎为0。因此,即使系统拓扑发生变化,基于特征值转移因子理论的直流附加控制系统依然能够有效地阻尼区间振荡,使系统快速地进入一个新的稳态。
3.5 鲁棒性分析
广域测量系统给电力系统的运行和控制带来了新的契机,同时也引入了反馈信号传输延迟[20]和缺失等问题。因此有必要研究控制系统通信延迟和信号缺失对系统阻尼特性的影响[21]。
图10中,所加的扰动为交流系统线路11-12的母线11侧在t=0.1 s时的永久性三相对称故障。所观察的物理量为不同区域的发电机G6和G15之间的功角。可以看出,在没有直流附加控制时,发电机之间的功角发生了低频振荡。加入直流附加控制器后,低频振荡得到有效抑制,即使在时滞达到600ms时仍能确保系统的稳定,但是随着时滞的增加,阻尼系统低频振荡的时间有稍许增加。
在新增直流附加控制器的反馈信号发生丢失的情况下,交流系统线路11-12的母线11侧发生三相永久性故障,发电机G2和G13之间的功角动态曲线如图11所示。可以看出,反馈信号的缺失弱化了整个系统的阻尼抑制效果,但是相比较未加直流附加控制,依然能够起到阻尼区间振荡的作用,使系统进入新的稳态。
另一方面,电网在稳态运行过程中,由于时刻存在负荷投切与变化等随机性质的小扰动,因此有必要研究模型的不确定性对系统阻尼特性的影响。式(23)为考虑模型不确定性的状态矩阵方程。
其中,cB是控制影响矩阵B的不确定形式,Βc(28)Β(10)ΔΒ。
Bc中的每个值都可能发生变化,但它的变化是围绕着真值B变化[22]。运用区间理论,在仿真中随机地使B阵中的各个元素产生误差,此时特征值转移因子矩阵,如式(24)所示。
图12给出了对同一系统进行1 000次独立仿真,且每次仿真中B阵的误差都在-10%~+10%之间的特征根分布情况。可以看出,即使有10%的误差,该系统依然能够将不稳定区域的特征根转移到稳定区域,且在所预期的位置周围聚集成云。这就从模型不确定性方面进一步验证了控制系统的鲁棒性。
4 结论
本文针对复杂大电网区间振荡,构建一种基于特征值转移因子理论的统一协调广域阻尼控制系统设计方案。首先,提出了能够反映多维振荡模式转移关系的非负定特征值转移因子矩阵,推导了能够统一协调各直流附加控制器的最优控制输入向量。再者,根据特征值转移因子矩阵的特征,利用可控性指标选择合适的控制器落点,同时利用贡献因子优选反馈信号。然后,对美国西部电网(WECC)分别进行了频域仿真和时域仿真,频域仿真结果真实反映了特征值转移因子矩阵转移特征根的能力;而时域仿真结果则表明在拓扑结构变化和拓扑结构未变化情况下,该控制方法均能统一协调多个附加控制器并对多个振荡模式同时进行阻尼控制。最后,从通信延时、信号缺失以及模型不确定性等三个方面验证了基于特征值转移因子理论的广域阻尼控制系统具有良好的鲁棒性。
摘要：针对交直流互联系统区间振荡问题,构建了基于特征值转移因子理论的统一协调广域阻尼控制方案。首先,提出了能够反映多维振荡模式转移关系的非负定特征值转移因子矩阵,推导了能够统一协调各直流附加控制器的最优控制输入向量。然后,根据特征值转移因子矩阵的特征,利用可控性指标选择合适的控制器落点,同时利用贡献因子优选反馈信号。对美国西部电网频域和时域仿真结果表明,广域阻尼控制系统能够有效协调多个直流附加控制器,统一将不稳定区域的多个振荡模式快速、平稳地转移到稳定区域,同时该系统在通信延时、信号缺失以及参数不确定性等情况下均具有良好的鲁棒性。
区间综合监控系统 篇7
关键词：地下隧道,火灾报警系统,感温光纤
轨道交通区间隧道作为一级保护对象，其两侧敷设大量的电力电缆、弱电系统电缆，为实现此区域内的火灾探测和火灾报警，国内采用的方案也有所不同。
1 区间FAS系统方案概述
通过对各城市轨道交通区间FAS系统的调研，区间FAS系统的设置方案目前主要有如下几种:1)地下区间隧道外墙设置手动火灾报警按钮(带电话插孔)，地下区间隧道每隔50 m设置一个手动火灾报警按钮(带电话插孔)用于火灾时人员的手动报警，以此确认火灾发生位置，并结合行车情况、着火点的情况，启动相关联动程序。2)在区间消火栓旁边设置消火栓报警按钮，在消火栓旁边设置消火栓按钮，在火灾时，需要用水的情况下向车站级发出要求启动消防水泵的信号，启动消防泵为区间提供消防水源。3)在区间隧道设置感温光纤探测系统。
2 区间感温光纤系统的构成及功能
随着技术的发展，感温光纤系统凭借其较高的利用率及扩展性，已被较多城市的轨道交通所采用。
2.1 系统构成概述
感温光纤探测系统主要由光纤传感器(即感温光缆)、感温光缆控制器(测温主机)和光纤测温软件、光纤连接器件等组成。
1)感温光纤。光纤传感器由石英玻璃光纤组成，外层为金属护套，可以有效抵抗化学腐蚀、缓冲机械冲击，可以在十分恶劣的条件下工作。
2)感温光缆控制器(测温主机)。感温光缆控制器由光频发生器、切换电源、微处理器、网络接口等构成。用于光电转换和信息处理，以监测火灾信息、传感器故障信息。控制器具有以太网和硬线等多种接口形式与其他系统连接。
3)光纤测温软件。光纤测温软件安装在感温光缆控制器上。实现系统的控制、信号处理、显示、储存和打印及外部接口和其他扩展功能的实现。
2.2 系统功能概述
1)实时监视功能。能够全面、连续、动态、实时、在线监测被测对象的火灾和温度状况，并对其准确定位和各种报警。
2)智能故障分析。能够对被测对象的正常温度、异常温度、火灾温度进行快速地判断和分析，能够准确及时判断被测对象的事故类型(如温度异常、火灾、冻灾的类型)，显示事故点的温度/区域/位置。
3)数据处理功能。能够对不同类型的数据进行统计、保存、查询、打印、复制。数据类型有整个被测范围各点(1 m一个点)的一级预报警数据，二级预报警数据，事故报警数据，异常温度数据，正常温度数据，日/月/年平均温度数据，火情分析数据等。
4)具有信息化管理功能。感温光纤火灾报警系统能够提供全线地铁隧道内感温探测光纤的温度分布图实时显示，使操作人员对温度分布一目了然。
可通过与综合监控系统的网络接口，将全线区间隧道的温度和报警、系统故障信息上传至控制中心，并在综合监控工作站显示。
3 区间感温光纤报警系统设置方案
3.1 设置原则
1)区间隧道FAS系统总体原则。区间隧道火灾报警区域的划分，在原则上以区间隧道的中点为界(但考虑到线缆过轨等因素，一般选择在区间联络通道处划分)，前后区域分别纳入相邻车站FAS，相邻车站的FAS车站级系统协同对区间隧道的火灾报警进行监控。
2)区间感温光纤系统方案。同样感温光纤系统作为FAS的一部分，其管理模式与区间隧道FAS系统的总体原则保持一致。但考虑到区间感温光纤报警系统的可靠性，提出如下几种可实施方案:
方案一:上下行区间各敷设一根感温光纤，以区间隧道中点为界，相邻车站也同样敷设一根感温光纤至隧道中点，相邻车站各管理半个区间(见图1)。
本方案界面清晰，两端车站各管理半个区间，但区间感温光纤或者主机发生故障时将对所管辖区间的火灾探测造成影响，整体投资较低，安全性一般。
方案二:上下行区间各敷设一根4芯以上的感温光纤(每台主机各用2芯，但所属2芯不同时与两台主机连接)，物理上不划分区间中点，但软件界面上划分车站所管辖的半个区间及下一车站所属半个区间(见图2)。
本方案是方案一物理故障的一定改善，即当感温光纤主机发生故障时由另一个车站的主机代替故障车站所管辖区间的火灾探测。本方案在实施过程中需要对设备软件的区域划分，同时若一个车站的主机发生故障，另一个车站替代时，区间火灾的联动、报警确认问题将对运营管理有一定的影响，同时若站间距过长对区间感温光纤的要求及投资将成倍增加。
方案三:车站所管辖一端半个区间的上下行，敷设一根4芯以上的感温光纤(上下行各用2芯，但所属2芯不同时与一台主机的两个端口相连)，在区间联络通道处迂回至车站主机，软件界面上划分上下行区间(见图3)。
本方案整体与方案二雷同，但车站主机的管理方式与方案一一致，均只管理所属区间的火灾探测，本方案避免了因一路感温光纤通信口发生故障时对系统造成的影响，相对方案二不会造成跨站火灾联动，报警确认问题，整体投资适中，可实施性较好。方案推荐。综上所述，鉴于火灾自动报警联动及报警确认的特殊性及投资，建议采用方案三。
3.2 设备的布置
1)设备布置需要考虑的因素。隧道内行车引起的震动;机车启动停止造成的电磁干扰;隧道内的潮湿环境;隧道内鼠类可能啮咬设备造成损坏;其他影响系统运行的干扰。
2)感温光纤控制器的布置。感温光纤控制器安装在车站车控室或综合监控设备室内。
3)区间隧道内感温光缆的布置。感温光纤感知环境温度的热量来源包括辐射热和对流热，对流热主要依靠热空气上升聚集于隧道顶部传播，而辐射热则基本采取直线形式传播。根据试验数据分析，隧道内发生火灾时，辐射热和对流热对感温光纤温度探测的影响基本相当，同时正如前述分析，对流热传播只有当车厢内火势较大时才能被有效探测，所以对车厢的火灾探测应考虑以辐射热为主。所以感温光缆应该安装于隧道内壁与列车车窗等高处，这样的话，如果车厢内发生火灾，感温光纤可以透过车窗感知辐射热量，从而提供对火灾的尽早报知。
在隧道两侧设备界限内，分别安装有环网供电电力电缆桥架和弱电电缆桥架，感温光缆应布置于电力电缆一侧，同时提供对电力电缆的火灾探测保护。同时，因电力电缆桥架一侧正好位于两条行车隧道内侧，这样布置感温光纤还可以避免感温光纤的跨轨铺设。
根据前述感温光纤布置，地铁区间隧道内的系统截面见图4。
4 区间感温光纤报警系统与其他相关系统的关系
1)与车站FAS系统的关系。感温光纤报警系统主机通过继电器或通信方式与FAS系统报警控制器通信，将区间的火警、故障信息，传输至FAS报警控制器。
2)与综合监控系统的关系。分布式光纤测温系统设置与综合监控系统的互联接口，通过综合监控系统工作站查看系统运行数据信息。
5 总体分析及展望
实际应用证明感温光纤系统凭借其较好的可实施性及性价比，是传统区间隧道火灾报警系统的有力补充，同时感温光纤系统的其他扩展应用也在不断的使用中扩展引入。
1)对地下区间隧道内温度场的实时监测。正常情况下，系统可兼作BAS的区间温度探测器，进行隧道环境温度监测，可对隧道通风系统进行节能控制;列车阻塞时，可依据隧道内真实情况进行阻塞模式控制。
2)对区间环网电缆的保护。系统可对区间环网电缆的发热情况(主要是监控电缆接头的发热情况)，实时监测，在电缆接头温度异常时能及时告警处理，保证系统的正常运营。
3)站台板下及电缆夹层区域的火灾报警。现阶段未采用感温光纤系统的轨道交通变电所电缆夹层下大多采用感温电缆探测系统，因其存在较高的误动作及维护的不便，引起众多运营部门的诟病。同时未设置相应火灾报警设备的站台板下，因存在众多的电缆等也有较高的安全隐患。此时若区间设置感温光纤系统，在光纤的布置时可将电缆夹层及站台板下等不宜检修的区域一并设置感温光纤，可将以上问题全部解决。
6 结语
感温光纤系统作为一个比较新兴的火灾探测手段，可以预知其在轨道交通行业中的应用也将越来越广。
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区间属性值信息系统的不确定性度量 篇8
关键词：区间值,模糊关系,模糊粗糙集,模糊覆盖,熵
0 引 言
波兰数学家Pawlak所提出的粗糙集理论RST[1,2] (Rough Set Theory) 的处理对象是信息系统IS (Information System) , 其中所有属性值都已知且为离散值。然而现实世界中大量存在的是不完备信息系统IIS[3,4,5,6] (Incomplete Information System) 、具有连续[7,8]或区间属性值的信息系统。此时, 利用不可分辨关系[1,2] (等价关系) 就无法对这三类信息系统中的对象进行分类。面对IIS, 一般来说有两种处理方式:间接处理和直接处理。由于间接处理往往会损害到数据的原有分布特性[5], 因此在IIS中使用直接处理方法就有独特的优势, 其主要特点是根据实际需要, 对传统RST中的等价关系、近似集模型进行扩充与改进。而对于具有连续属性值的信息系统, 最常见是数据预处理, 即将连续数据离散化[7], 但文献[8]已证明了大多数的离散化问题是NP完全或NP难解问题, 并且进行离散处理有可能会降低原始数据的精度。
本文主要研究如何使用RST处理区间属性值信息系统。首先讨论不同区间值之间的相似程度, 用以建立其信息系统中的二元模糊关系。在此基础上, 利用三角及三角协范式[9]构建了的模糊粗糙集模型。为了度量区间属性值信息系统中的不确定性因素, 笔者讨论了两种新的粗糙熵[12,13]方法, 并进行了其单调性的讨论。
1 区间属性值信息系统
一个区间属性值信息系统为四元组S=
对于如表1所示的一类信息系统来说, 若利用等价关系对其中的对象进行分类, 则要求过于严格, 无法满足实际工程的应用, 因此有必要建立其他类型的二元关系。最初的想法是这样的:在区间属性值信息系统S中, 对于∀x, y∈U且∀a∈AT, 如果f (x, a) ∩f (y, a) ≠ϕ, 那么就把x与y归到一类中去。很明显, 这种分类方法过于粗糙。例如若有区间值f (x, a) =[1,8], f (y, a) =[7.9, 15], 两者确有相交部分, 但这相交部分相对于任何一个原有区间值来说都很小, 所以不太适合将x与y划分为一类。于是进一步考虑两区间值相交的程度。
定义1 设S为一区间属性值信息系统, 其中a∈AT, 对于∀x, y∈U, f (y, a) 相交于f (x, a) 的程度Pundefined表示如下:
Pundefined=f (x, a) ∩f (y, a) /f (y, a) (1)
其中f (x, a) 表示区间值f (x, a) 的长度, 即|f (x, a) |=cr-cl。
特别地, 若f (x, a) =[cl, cr]且f (y, a) =[cr, cq], 则认为f (x, a) ∩f (y, a) =Ø, 即|f (x, a) ∩f (y, a) |=0。
定义2 设S为一区间属性值信息系统, 对于∀a∈AT, 由a决定的对象间的二元关系可表示为Ra, 即对于∀x, y∈U, 有Ra (x, y) =Pundefined。
若将定义1中的区间值相交程度看作在属性a中, y相似于x的程度, 则Ra表示的就是一种模糊关系[10]。容易验证Ra仅满足自反性, 而对称性和传递性则不一定满足, 所以将Ra称为区间值信息系统中的自反模糊关系。
例如在表1中, Ra (1, 2) =0, 即对象O1与O2在属性a中没有相交部分;Ra (1, 3) =0.4, 即在属性a中, 对象O3的取值有40%的部分落在O1的取值范围内。
定义3 设S为一区间属性值信息系统, 对于∀A⊆AT, A决定的自反模糊关系undefined。
定理1 给定一区间属性值信息系统S, 若A⊆B⊆AT, 则对于∀x, y∈U, 有RA (x, y) ≥RB (x, y) 。
定理2 给定一区间属性值信息系统S, 若A, B⊆AT, 则对于∀x, y∈U, 有RA∩B (x, y) ≥max (RA (x, y) , RB (x, y) ) , RA∪B (x, y) ≤min (RA (x, y) , RB (x, y) ) 。
定义4 设S为一区间属性值信息系统, 其中∀A⊆AT, 对于∀x, y∈U, x的自反模糊邻域记为FA (x) 且FA (x) undefinedundefined。
2 模糊粗糙集
传统RST理论中的近似算子是基于等价关系[1,2] (不可分辨关系) 的, 而面对区间属性值信息系统时, 由于文中建立的是自反模糊关系, 所以近似算子也应当是模糊的。
定义5 逻辑非 (否定) 函数:N :[0, 1]→[0, 1], 要求N (0) =1, N (1) =0。通常将逻辑非表示为N (x) =1-x。
定义6T-norm范式为一个连续非降函数T (x, y) : [0, 1]2→[0, 1], 要求T (x, 1) =x。
T-norm函数代表合取, 常用以下3种表示方式:
1) 最小值:T (x, y) =min (x, y) ;
2) 乘积:T (x, y) = xy;
3) Lukasiewicz T-norm:T (x, y) =max (x+y-1, 0) 。
定义7T-conorm范式为一个连续非降函数S (x, y) :[0, 1]2→[0, 1], 要求S (0, y) =y。
T-conorm函数代表析取, 常用以下3种表示方式:
1) 最大值:S (x, y) =max (x, y) ;
2) 积:S (x, y) = x+y-xy;
3) Lukasiewicz T-conorm:S (x, y) =min (x+y, 1) 。
T (x, y) 与S (x, y) 满足德摩根律[14], 即S (N (x) , N (y) ) =N (T (x, y) ) , T (N (x) , N (y) ) =N (S (x, y) ) 。
定义8 在区间属性值信息系统S中, 属性集合A⊆AT, 对于∀X⊆U, X的上、下模糊粗糙近似隶属度函数分别定义如下:
undefined
称undefined为X的一对模糊粗糙集合。
定理undefined, 其中⇁X表示集合X的补集。
证明 (1) 对于∀x∈U, 有
undefined
(2) 对于∀x∈U, 有
undefined
综合 (1) (2) , 则定理得证。
3 不确定性度量
3.1 知识的不确定性
知识的不确定性可由粗糙熵[12,13]来度量, 文献[12,13]分别定义了完备和不完备信息系统中的知识的粗糙熵。知识的粗糙熵的大小反映了信息系统的稳定程度, 并且利用知识的粗糙熵可以设计相关的属性约简算法。
定义9S1为一完备信息系统, 由知识A1所产生论域的划分为{X1, X2, …, Xm}, 则知识A1的粗糙熵被定义为:
E (A1) =undefinedundefined
其中Card (X) 表示集合X的基数。
定义10 设S为一区间属性值信息系统, 对于∀A⊆AT, 知识A的粗糙熵定义如下:
E (A) =undefinedundefined
其中若X为论域中的一模糊集, 则Card (X) =undefinedμX (x) 。
若在区间属性值信息系统中, 根据知识A所得到的信息粒构成了论域上的划分, 即U/RA={Xi} (1≤i≤m) , 则可做如下形式的推导:
undefined
=undefined (Card (Xm) /Card (U) ) log2 (Card (Xm) /Card (U) )
从这一推导过程可以看出, 区间属性值信息系统中所定义的知识的粗糙熵实际上是完备信息系统中知识粗糙熵的一种推广形式。
定理4 设S为一区间属性值信息系统, 若B⊆A⊆AT, 则E (A) ≤E (B) 。
推论1 设S为一区间属性值信息系统, 如果A, B⊆AT, 那么就有E (A∪B) ≤min (E (A) , E (B) ) , E (A∩B) ≥max (E (A) , E (B) ) 。
3.2 集合的不确定性
在传统粗糙集理论中, 粗糙集合的不确定性可由近似精度进行度量, 但其中存在一个问题, 即同一集合可能在不同的知识表示下拥有相同的近似精度。于是, 梁吉业[13]等人提出了集合的粗糙熵, 这种表示方法需要分别计算出集合的近似精度与知识的粗糙熵, 因而计算量较大, 所以笔者引入一种新的粗糙熵来对集合的不确定性进行度量。
定义11 设S为一区间属性值信息系统, 其中A⊆AT, 对于∀X⊆U, X的粗糙熵定义如下:
EA (X) =undefinedundefined
从定义9可以看出, 集合的粗糙熵仅与信息粒有关, 而无需分别计算近似精度和知识的粗糙熵, 所以简化了计算过程。
定理5 设S为一区间属性值信息系统, 若B⊆A⊆AT, 则EA (X) ≤EB (X) 。
证明:因为B⊆A⊆AT, 由定理3可得θRA (x) ⊆θRB (x) , 所以有Card (θRA (x) ∩X) ≤Card (θRB (x) ∩X) , 因此可以得到EA (X) ≤EB (X) 。
推论2 设S为一区间值属性信息系统, 对于∀X⊆U, 如果A, B⊆AT, 那么:
EA∪B (X) ≤min (EA (X)
EB (X) ) , EA∩B (X) ≥max (EA (X) , EB (X) )
定理6 设S为一区间属性值信息系统, 如果A⊆AT, 那么对于∀X⊆Y⊆U, 有EA (X) ≤EB (X) 。
推论3 设S为一区间属性值信息系统, 如果A⊆AT, 那么对于∀X, Y⊆U, 有:
EA (X∪Y) ≥max (EA (X) , EA (Y) )
EA (X∩Y) ≤min (EA (X) , EA (Y) )
4 结束语
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