【技术实现步骤摘要】
基于ER规则的船舶电力推进系统关键功能单元辨识方法
本专利技术涉及一种基于ER规则的船舶电力推进系统关键功能单元辨识方法，属于船舶电力推进系统评估领域。
技术介绍
船舶电力推进系统是现代船舶最核心的系统之一，其结构复杂，功能单元众多，主要由发电机、断路器、变频器、变压器、电动机、螺旋桨、控制系统等组成；各功能单元之间通过介质耦合关系实现联动工作，原动机主要通过柴油机或燃气轮机带动发电机发电，配电板将所发出的电进行用电分配后，传输给变压器进行调压，再输送至变频器进行整流、逆变，最终将电能传送给电动机带动螺旋桨推进船舶航行。在恶劣的海况条件下，若船舶电力推进系统发生故障，船舶可能会陷入瘫痪状态，为此，通常需要对其进行状态监测。然而，对所有功能单元进行监测成本较高，采集的数据量大，实施可操作性差。一个可行的方法是对关键功能单元进行重点监测。因此，本专利技术致力于找出船舶电力推进系统的关键功能单元，为有效降低该类复杂系统的监测维护成本提供依据与参考。复杂网络作为一种新兴的理论工具，能够对复杂系统进行抽象建模，并通过分析网络特...
【技术保护点】
1.基于ER规则的船舶电力推进系统关键功能单元辨识方法，其特征在于，/n首先，基于复杂网络对船舶电力推进系统进行抽象化建模，构建系统级复杂网络，利用Newman快速算法将其划分成多个模块级子网络；/n其次，分别计算系统级网络与模块级子网络的多个节点重要度指标，并转化为证据；/n然后，通过计算证据之间的支持度得到证据重要性权重，利用证据源的波动计算得到证据可靠性因子，进而通过ER规则将多个证据进行融合，得到融合后的证据；/n最后，根据证据建立节点重要度排序评价函数，基于此得到系统级网络与模块级网络的节点重要度排序，得到节点的综合重要度；/n该方法具体包括以下步骤：/n(1)对...
【技术特征摘要】
1.基于ER规则的船舶电力推进系统关键功能单元辨识方法，其特征在于，
首先，基于复杂网络对船舶电力推进系统进行抽象化建模，构建系统级复杂网络，利用Newman快速算法将其划分成多个模块级子网络；
其次，分别计算系统级网络与模块级子网络的多个节点重要度指标，并转化为证据；
然后，通过计算证据之间的支持度得到证据重要性权重，利用证据源的波动计算得到证据可靠性因子，进而通过ER规则将多个证据进行融合，得到融合后的证据；
最后，根据证据建立节点重要度排序评价函数，基于此得到系统级网络与模块级网络的节点重要度排序，得到节点的综合重要度；
该方法具体包括以下步骤：
(1)对船舶电力推进系统进行抽象化建模，以各功能单元为节点，功能单元之间的关系为边，构建得到系统级复杂网络Netsystem＝{E,V}，其中，E表示边集合，V表示节点集合；
(2)利用Newman快速算法将系统级网络进行社团划分，得到C个模块级子网络Netmoudle1，Netmoudle2，…，NetmoudleC；
(3)分别计算系统级网络与模块级网络中各个节点的节点重要度指标，包括：度中心性CD、特征向量中心性CE、介数中心性CB和接近度中心性Cc；
(4)分别将系统级网络与模块级网络的各项节点重要度评价指标转化为证据，具体步骤如下：
(4-1)构建节点重要度评估模型，构建辨识框架为{重要,不重要}，数学表示为Θ＝{H,L}，其中Θ为辨识框架，H代表重要程度，L代表不重要程度；
(4-2)将节点的度中心性、介数中心性、接近度中心性与特征向量中心性视为节点属性值，并将其转换为信度函数的形式，得到的信度函数即所需的证据；
(5)分别将系统级网络得到的证据与模块级网络得到的证据进行ER规则融合，具体步骤如下：
(5-1)获取多个证据之间的相对支持度，具体计算如下：
对于辨识框架Θ，将每个证据看做在高维空间中的一个点或者是一个向量，假设m1、m2是在辨识框架Θ上的两个证据，把证据用向量表示为和则m1与m2之间的Jousselme距离计算如下：
证据mi、mj之间的相似性测度计算如下：
sim(mi,mj)＝1-dBPA(mi,mj)
系统对证据mi的可信度计算如下：
其中，n是证据的总条数，sup(mi)是证据mi的支持度，反映是mi被其他证据支持的程度，将其归一化之后得到证据的可信度；
(5-2)计算ER规则中第j个证据ej的重要性权重wj与可靠性因子rj，具体计算如下：
重要性...
【专利技术属性】
技术研发人员：章振杰，胡家豪，高海波，马枫，徐晓滨，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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