船舶机务安全系统风险预警研究

发布时间：2021-09-29 19:42

　　风险预警是当前船舶管理的研究热点。本文以船舶机务安全管理为研究对象,建立了船舶机务系统风险分析的理论框架,研究了风险预警体系的构建以及体系中涉及的风险源识别、系统风险诊断和风险预测等策略和方法,并通过实例验证了这些策略方法的实效性,具有重要的理论意义和应用价值。（1）本文从分析概念入手,对机务事故、机务风险等概念进行了解释,结合相关行业标准和本文的研究思路,将风险进行了分类和相互比较。在“人、机、环境、管理”的关系模型基础上,阐明了机务危险源作用机理和层次模型；在系统非优理论和自组织理论基础上,建立了机务安全系统发展的自组织模型。综合上述理论基础,根据资深专家及船员的船舶管理经验与航运公司的设备管理要求,构建了船舶机务风险预警管理系统的基本框架。（2）危险源识别是船舶机务风险预警的首要问题,根据危险源辨识的技术需求和知识需求,本文将状态辨识和知识工程的思想引入到危险源识别,构建了基于知识工程的风险源辨识策略和方法体系,根据相关技术程序和步骤,详细阐述了知识运用,知识表达,知识获取等方法的运用。在知识运用上结合风险辨识的程序采取案例推理技术；在知识获取方法上利用基于信息熵的决策树对风险源... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：143 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2. 国内外船舶风险的研究进展
        1.2.1 风险源辨识方法
        1.2.2 系统风险分析的研究
        1.2.3 风险预警管理的研究
    1.3 存在问题及研究内容
        1.3.1 当前的主要问题
        1.3.2 研究目标
        1.3.3 研究方法与论文结构
第2章 船舶机务安全系统风险预警体系构建
    2.1 船舶机务风险概念
        2.1.1 风险的基本概念
        2.1.2 相关概念的提出
    2.2 船舶机务系统风险源分析
        2.2.1 船舶机务系统风险源组成
        2.2.2 基于能量释放过程的风险源
        2.2.3 船舶机务风险源层次模型
    2.3 船舶机务安全系统分析
        2.3.1 船舶机务安全系统组成
        2.3.2 由风险分析追踪到系统的自组织
        2.3.3 机务安全系统自组织模型
    2.4 船舶机务安全系统风险预警体系
        2.4.1 预警逻辑过程
        2.4.2 风险预警研究体系构建
    2.5 本章小结
第3章 基于知识工程的机务风险源识别
    3.1 风险识别基本理论
        3.1.1 风险源辨识原则
        3.1.2 基于状态检测的风险源辨识思路
        3.1.3 风险源辨识技术程序
    3.2 风险源辨识中知识工程的运用
        3.2.1 基于案例推理的知识工程运用
        3.2.2 知识运用的流程
        3.2.3 知识表示方法
        3.2.4 风险辨识知识来源
    3.3 基于监测实例的风险源知识获取
        3.3.1 基于决策树的知识获取思路
        3.3.2 决策树的知识表达方法
        3.3.3 属性选择的度量标准
        3.3.4 C4.5决策树算法
        3.3.5 决策树分析步骤
        3.3.6 风险源识别实例
    3.4 本章小结
第4章 机务安全系统风险诊断模型构建
    4.1 机务系统风险诊断基本理论
        4.1.1 风险诊断原则
        4.1.2 基于系统分析的风险诊断模型
        4.1.3 系统非优判别方法
    4.2 安全管理体系的非优判别方法
    4.3 基于聚类分析的系统非优状态描述
        4.3.1 聚类分析方法
        4.3.2 计算步骤
    4.4 基于集对分析的风险诊断
        4.4.1 集对分析方法
        4.4.2 联系度值的确定
        4.4.3 运用集对分析的诊断模型
        4.4.4 实例计算
    4.5 本章小结
第5章 船舶机务系统的设备风险预报
    5.1 机务风险警度预报基本理论
        5.1.1 机务风险预测模式
        5.1.2 机务风险预测内容层次
        5.1.3 预测方法的选择
    5.2 神经网络理论及方法
        5.2.1 神经网络的基本概念
        5.2.2 BP神经网络结构
        5.2.3 BP神经网络的学习规则
    5.3 基于神经网络的船舶单设备风险等级预报
        5.3.1 单设备风险预测输入因素
        5.3.2 输出风险等级确定
        5.3.3 训练样本的数据处理方法
        5.3.4 隐层节点数的设计
        5.3.5 计算结果
    5.4 基于神经网络的船舶总体设备故障预报
    5.5 本章小节
第6章 船舶机务风险预警应急系统设计
    6.1 船舶机务风险预警应急原理
        6.1.1 风险预警系统的工作内容
        6.1.2 船舶机务风险应急是自组织过程
        6.1.3 预警应急自组织过程分析
    6.2 船舶机务风险预警系统建设思路
        6.2.1 预警应急机制的建立原则
        6.2.2 预警应急系统的组织
        6.2.3 机务安全系统风险应急运转机制
        6.2.4 安全预警部的运转机制
    6.3 软件系统开发
        6.3.1 软件系统需求分析
        6.3.2 软件系统组成模块
        6.3.3 系统实施
    6.4 本章小节
第7章 总结与展望
    7.1 全文总结
    7.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间发表的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于监测实例的摩擦学系统状态辨识的知识获取[J]. 白秀琴,袁成清,王志芳.  润滑与密封. 2010(11)
[2]改进的基于层次聚类的模糊聚类算法[J]. 李玲玲,方帅,辛浩.  合肥工业大学学报(自然科学版). 2010(06)
[3]基于信息熵和聚类分析的评价模型[J]. 孔丽英.  计算机与现代化. 2010(03)
[4]利用模糊评价法对企业环境效益进行评价[J]. 马瑞恩.  山东省青年管理干部学院学报. 2009(02)
[5]一种确定车辆悬架LQG控制加权系数的方法[J]. 陈士安,邱峰,何仁,陆森林.  振动与冲击. 2008(02)
[6]工艺过程危险有害因素辨识的研究[J]. 李丽霞,王明贤.  中国安全科学学报. 2007(09)
[7]基于专家评判的灰色综合方法在可信度评估中的应用研究[J]. 杨丽娜.  航天控制. 2007(04)
[8]一种灰色评价体系的建立方法[J]. 宋祖铭,宁宣熙.  企业经济. 2007(05)
[9]基于案例推理的工程机械故障诊断智能化研究[J]. 李小全,刘安心,程懿.  机械制造与自动化. 2006(01)
[10]基于信息熵的决策树算法实现[J]. 孙细明,张晓鹏.  计算机与数字工程. 2005(11)

博士论文
[1]复杂管道泄漏检测技术研究[D]. 阳子轩.武汉理工大学 2011
[2]油港储运综合安全评价和预警应急系统研究[D]. 曹鑫.武汉理工大学 2010
[3]改进FSA框架下的船舶营运安全管理研究[D]. 那保国.哈尔滨工程大学 2009
[4]企业风险监控与安全管理预警技术研究[D]. 曹庆贵.山东科技大学 2005
[5]航空灾害成因机理与预警系统研究[D]. 罗帆.武汉理工大学 2004
[6]海运安全评价研究[D]. 文华.武汉理工大学 2003
[7]交通灾害中的载运工具致灾机理及其预警管理系统研究[D]. 王超.武汉理工大学 2002
[8]基于分类模型的知识发现过程研究[D]. 陈元.国防科学技术大学 2002

硕士论文
[1]基于可靠性的铁路运输安全预警理论研究[D]. 乔健.大连交通大学 2009
[2]大风浪中载货干散货船安全评价研究[D]. 赵京军.大连海事大学 2008
[3]液化气船航运过程中的综合安全评价研究[D]. 李明珂.大连海事大学 2006
[4]人工神经网络和决策树进行数据分类的对比研究[D]. 陈飞.大连海事大学 2005
[5]液化气船液货储运安全风险评估研究[D]. 郭静.大连海事大学 2005
[6]系统分析理论在企业诊断与决策中的应用[D]. 王志勇.天津大学 2005
[7]水路运输安全管理评价标准研究[D]. 马欣.大连海事大学 2004
[8]海运安全评价及港口国监督决策实现研究[D]. 郝育国.上海海事大学 2003
[9]船舶机损事故分析[D]. 邹建军.上海海运学院 2003
[10]中海客运发展研究[D]. 李明昌.大连海事大学 2001



本文编号：3414353