[發明專利]一種融合多源信息的安全性評估方法

有效

• 申請號: 202011347113.0
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112418682B
• 公開（公告）日: 2023-09-29
• 發明（設計）人: 馮志超;周志杰;胡昌華;胡冠宇;賀維;陳滿林
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍火箭軍工程大學
• 主分類號: G06Q10/0635
• 分類號: G06Q10/0635;G06N20/00;G06N5/025;G06F18/25
• 代理公司: 西安億諾專利代理有限公司 61220
• 代理人: 李永剛

一種融合多源信息的安全性評估方法，屬于安全性評估方法領域，其特征在于：基于統計方法通過指標可靠度計算各監測指標的不確定度；進一步將指標可靠度和規則輸出的全局無知性計算得到規則的可靠度；結合專家知識確定規則可靠度的刪減閾值；基于置信規則庫模型構建安全性評估模型，將專家知識與監測指標的監測數據進行有效融合；將每條規則的輸出進行融合輸出安全性等級，完成安全性評估。基于統計的方法計算得到各個指標的不確定度，通過統計的方法得到指標可靠度后，將指標可靠度與規則輸出的全局無知性進行融合，計算得到規則可靠度，根據規則可靠度對模型進行約減，降低不可靠監測信息對于模型精度的影響，提高評估效率。

技術領域

本發明屬于安全性評估方法領域，尤其涉及一種融合多源信息的安全性評估方法。

背景技術

大型工業結構，如液體運載設備、液化天然氣儲罐等，作為我國航空航天、軍事裝備、國民經濟等領域的重要一部分，一旦發生安全事故將會對我國的國家利益、人民生命財產安全造成嚴重的威脅。因此，如何有效融合專家知識、監測信息等多源信息快速準確的評估其安全性狀態，保證其安全可靠的運行是我們迫切需要解決的問題。

目前，在對大型工業結構安全性評估過程中，主要面臨著如下四個方面的困難。首先，大型工業機構系統復雜，涉及監測部位多，所需要關注的重要部件分散；第二，有價值樣本信息缺乏，由于大型工業結構屬于間歇使用、長期維護的系統，并且操作規程嚴格，出現故障與異常工況的有價值樣本信息很少；第三，環境干擾強烈，監測數據含不完全可靠，噪聲信息影響安全性評估精度；第四，評估要求高準確性和高實時性，由于大型工業機構執行任務的特殊性，發生故障的危害巨大，需要及時發現、準確規避。

發明內容

本發明旨在解決上述問題，提供一種在保證評估精度的同時提高評估速度的融合多源信息的安全性評估方法。

本發明所述融合多源信息的安全性評估方法，基于統計方法通過指標可靠度計算各監測指標的不確定度；進一步將指標可靠度和規則輸出的全局無知性計算得到規則的可靠度；結合專家知識確定規則可靠度的刪減閾值；基于置信規則庫模型構建安全性評估模型，將專家知識與監測指標的監測數據進行有效融合；同時，在安全性評估模型的訓練過程中依據前述刪減閾值動態刪減規則；所述監測數據輸入到安全性評估模型中后，置信規則庫模型中的相應的規則被激活，并產生相應的輸出；將每條規則的輸出進行融合輸出安全性等級，完成安全性評估。

進一步，本發明所述融合多源信息的安全性評估方法，所述在安全性評估模型的訓練過程中依據前述刪減閾值動態刪減規則，包括：根據計算得到的規則可靠度確定該條規則是否滿足模型整體可靠度要求；規則約減公式：

其中，為考慮規則可靠度約減后的第k條規則權重，表示當規則可靠度不滿足要求時，該條規則在整個規則庫中發揮的作用將會被忽略；當監測指標和專家知識調整后，該條規則可靠度可能發生變化，在滿足條件后該條規則仍可以發揮作用。R_k是第k條規則的可靠度；θ_k為原始規則權重，其初始值由專家給定，后根據監測數據由優化模型進一步調整；ψ為刪減閾值，其數值由專家結合評估任務要求給定，也可后期通過數據進行調整。

基于規則可靠度的規則約減方法主要根據計算得到的規則可靠度確定該條規則是否滿足模型整體可靠度要求，當可靠度不滿足要求時，表示該條規則的可靠度較低，會進一步將不可靠度的信息融合到最后的模型輸出中。因此，需根據規則權重的大小對模型規則庫進行約減，以降低模型的復雜度，有效克服不可靠信息對模型評估結果的影響程度。