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基于改进概率Petri网的分层电网故障诊断
编辑人员丨2023/8/6
将改进的概率Petri网应用到电力系统故障诊断中,在保证通用性的同时提高了故障诊断结果的准确性.为避免网络末端保护误动作引起的误断,在概率Petri网中引入"非"逻辑关系模型;为降低建模难度和计算复杂度,依据故障报警信息将故障分为3种类型:简单故障、单一复杂故障和多重复杂故障,分别建立相应的诊断模型.综合考虑电力系统继电保护和相应断路器动作的可靠性和灵敏性、多重故障的复杂性以及故障警报信息的不确定性,在基于改进概率Petri网电网故障诊断模型的基础上分析输入弧权值,以增强诊断效果.对于多重复杂故障,为了避免输电网络线众多引起模型过于繁杂的问题,建立元件的各方向诊断模型和综合诊断模型,用吉林省四平地区电力系统故障实例对本文选取的方法进行仿真测试.仿真结果证明,本文方法能够准确有效地识别故障元件,并能在信息不完备的情况下给出正确的诊断结果,具有良好的通用性与容错性.
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编辑人员丨2023/8/6
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故障树分析法在呼吸内科护理管理中的应用
编辑人员丨2021/1/17
目的 探讨故障树分析法在呼吸内科护理管理中的应用效果.方法 自2017年1月起将故障树分析法应用于呼吸内科护理管理,分析2016年全年护理管理工作中存在的问题,根据故障树分析法理论将护理故障事件进行编号,分析其管理方案的失效概率,基于Petri网络模型建立故障树模型逻辑关系,对数据进行定性、定量分析,总结影响护理管理质量的主要因素,针对性地提出管理对策,对比实施前后呼吸内科的各项护理管理质量评分,并应用调查问卷调查实施前后患者的护理满意度.结果 实施后呼吸内科的基础护理、专科护理、护理安全、健康教育、护理抢救质量评分均高于实施前,差异有统计学意义(P<0.05);实施后患者的护理满意度评分[(98.1±0.6)分]高于实施前[(93.2±1.4)分],差异有统计学意义(P<0.05).结论 将故障树分析法应用于呼吸内科护理管理,能够有效提升各项护理管理工作质量,提高患者护理满意度,值得推广应用.
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编辑人员丨2021/1/17
