滚焊机多态焊接系统重要度分析

多态故障树分析法是多态系统性能安全分析中的重要方法之一,多态故障树分析法可建立系统故障模型,并对系统组件进行定量分析,识别系统薄弱环节。在对多态多值决策图及重要度理论研究的基础上,进一步研究了综合重要度(Integrated Importance Measure,IIM)的物理意思与计算方法,分析了以组件分布概率为自变量的系统性能期望函数梯度与综合重要度间的几何关系,提出基于综合重要度的系统性能梯度分析方法。应用于滚焊机多态焊接系统分析,证明该方法的方便有效性。     

基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的多态液压系统可靠性分析

为解决T-S模糊故障树分析方法在液压系统可靠性分析过程中运算复杂和只能单向推理的问题,提出一种基于T-S模糊故障树与贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。根据给出的T-S模糊故障树向贝叶斯网络转化的方法确定贝叶斯网络的模型结构与条件概率表,利用贝叶斯网络的推理算法计算顶事件发生概率、事件后验概率以及底事件重要度。该方法既能进行计算系统可靠性指标及重要度的前向推理,又能进行故障诊断的反向推理,而且计算公式简单。最后通过900t提梁机液压驱动系统工程实例验证了算法的可行性与有效性。     

基于贝叶斯网络的复杂系统多态可靠性分析

为了评估多态复杂系统的可靠性,识别系统中的薄弱环节,提出了一种基于贝叶斯网络的多态系统可靠性评估方法。在运用故障树进行分析的基础上进一步将故障树映射为贝叶斯网络。考虑到部件故障状态以及部件间故障逻辑关系的不确定性,该方法运用贝叶斯网络的条件概率描述部件间的不确定联系,采用三状态节点来描述系统和部件不同的故障状态,融合各验前信息计算各底事件和顶事件的发生概率,分析各个底事件对系统整体可靠性的影响,并计算各事件的重要度指标,通过分析查找系统的薄弱环节,以应用实例对提出方法的可靠性进行了验证。     

基于MDD的高炉炼铁多态系统可靠性分析

针对高炉炼铁系统组件存在多状态的特点,提出一种基于多值决策图(MDD)的高炉炼铁多态系统可靠性分析方法。首先对多状态系统的组件建立多值决策图,然后结合组件之间的逻辑关系建立整个系统的多值决策图,利用全概率计算公式并结合多值决策图模型对高炉炼铁多态系统进行可靠性分析。最后通过实例分析验证了所提方法的正确性和高效性。     

基于T-S模糊故障树的多态系统性能可靠性

T-S模糊故障树是由一系列具有IF-THEN规则的T-S逻辑门构成的故障树,可以解决复杂系统可靠性分析中故障多态、故障机理不明确、底事件失效率难以精确得知的问题。目前该方法主要分析系统中的功能故障问题。实际中,复杂多态系统内部很多故障常常会造成性能降级,出现多性能状态,进而系统在不同的故障状态下具有不同的性能可靠性。通过对T-S模糊故障树所表示的系统赋予性能变量及故障多态下的不同性能值,利用统计学中的期望思想,提出一种分析系统故障多态下的性能可靠性方法,以及已知某一底事件或中间事件在故障状态下分析系统性能可靠性的方法。通过对目前大型飞机上常用的航空电子交互式以太网(Avionics full duplex switched ethernet,AFDX)进行分析建树,利用该方法求解系统在多故障状态下的性能可靠性,进行了实例分析。     

基于BDD方法的电牵引采煤机液压调高系统故障树研究

针对传统故障树分析方法在求解大型故障树时出现的计算量大且精度低的缺陷,该文将二元决策图法应用于MG400/920型电牵引采煤机液压调高系统的故障树分析中.通过将故障树转换为二元决策图,得到故障树顶事件发生概率及底事件概率重要度值.分析得知,造成采煤机供油组件不供油故障的主要原因是油泵轴花键及高压溢流阀阀芯的磨损.二元决策图分析过程简洁形象,提高了电牵引采煤机可靠性研究的效率和计算精度.     

一种新型动态贝叶斯网络分析方法

为充分发挥T-S动态故障树和动态贝叶斯网络分别在分析建模与推理计算方面的优势，提出了一种新型动态贝叶斯网络分析方法--基于T-S动态故障树的动态贝叶斯网络分析方法。将T-S动态故障树转化为动态贝叶斯网络有向无环图，再将T-S动态门及其描述规则转化为动态贝叶斯网络条件概率表，进而提出了正向推理叶节点失效概率、反向推理根节点后验概率和求解根节点概率重要度、关键重要度、风险业绩值、风险降低值、微分重要度与灵敏度的新型动态贝叶斯网络算法。通过与基于Dugan动态故障树的动态贝叶斯网络分析方法和静态贝叶斯网络分析方法对比，验证了所提方法的可行性。最后，用所提方法对液压缸同步系统进行可靠性分析，计算得到系统失效概率、根节点后验概率、重要度与灵敏度，为提高系统可靠性和进行故障诊断提供依据。     

基于BDD技术下的故障树重要度分析

利用基于割集的传统故障树分析(FTA)技术进行复杂系统部件重要度计算时,面临着计算结果不精确、计算效率低等缺点。用于辅助故障树分析的BDD(二元决策图)技术则具有计算效率高、结果精确、并可在计算机上有效进行计算等特点。主要介绍如何把BDD技术应用于系统部件的重要度分析,为系统部件重要度分析提供一种计算方法和分析手段。     

基于综合加权BDD技术的某船用汽轮机超速保护系统故障分析

为高效准确实现汽轮机超速保护系统故障分析,首先,给出故障树的规范化数据结构形式,基于ite算法将故障树转化为递归形式的二元决策图(BDD),并验证该算法在故障树定性和定量分析的有效性;然后,进行故障树基本事件的排序方式对BDD结构影响分析,并综合考虑基本事件深度、重复次数、子树的基本事件数目,提出一种综合加权排序法缩减BDD结构规模,增强BDD可读性,提高分析效率和精度;最后,基于综合加权BDD方法成功实现了汽轮机超速保护系统故障树分析,准确求得了故障树的最小割集,并实现了结构重要度、概率重要度和临界重要度等的定量分析,由此诊断出汽轮机超速保护系统故障原因,并给出了系统设计和运行的有益建议。     

区间三角模糊多态贝叶斯网络可靠性分析方法研究

针对传统系统可靠性分析方法在处理模糊信息方面的不足,建立了基于区间三角模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。通过区间三角模糊子集来描述根节点故障率;基于区间三角模糊子集,构建了区间三角模糊多态贝叶斯网络模型;研究了区间三角模糊多态贝叶斯网络可靠性分析算法,给出了求解叶节点故障模糊可能性与去模糊根节点后验概率的计算方法。最后,对塔机倾覆事故进行了可靠性分析,验证了该方法的有效性。     

考虑共因失效的多状态系统可靠性分析模型

基于发生函数法建立了舍共因失效的多状态系统可靠性分析模型,通过改进的发生函数法求取多状态不可修串并联系统的可靠度函数。具体分两个步骤：第一步,先不考虑共因元件组的影响,用发生函数表示系统的性能分布;第二步,在“系统层”对共因元件组元件各状态信息进行分析,再用分析结果对系统发生函数进行修正,最终得到系统可靠度函数。     

汽轮机轮轴智能CAD系统关键技术研究

针对汽轮机轮轴参数多、数据依赖关系复杂、用常规CAD软件制图效率低、耗时长的情况,对能提高汽轮机轮轴推理效率和精确度的关键技术进行了研究,并在此基础上开发了一套面向汽轮机轮轴设计的CAD系统,验证了研究的可行性.     

基于随机故障序列的多态系统可靠性分析

针对系统中的部件具有多种失效模式的动态可靠性问题,利用随机故障序列对其进行可靠性建模及分析。以串联系统、并联系统等基本模型为例,建立基于随机故障序列的可靠性分析模型。利用Markov过程理论求解随机故障序列的发生概率,并以净化泵组为例,对其多状态动态可靠性进行分析。     

Efficient method of positioning error analysis for aeronautical thin-walled structures multi-state riveting

This paper deals with the inspection of highly reflective chrome-coated rings used in textile machinery using machine vision. These rings are mass produced in very large numbers, and the inspection was done manually using an optical microscope. Introduction of vision inspection using algorithms supplied by a commercial vendor had not helped the industry to achieve 100% quality inspection. In order to improve inspection speed and to ensure 100% quality inspection, it was absolutely essential to improve the complete inspection process, and it was also required to classify defective and non-defective components by a proper sorting algorithm. The effect of the curved, reflective nature of material and the real-time inspection make the imaging and defect detection and classification difficult. In the present study, four different algorithms based on Fourier filtering, auto-median, image convolution, and single-step thresholding approaches were used for defect detection, and then their performances were compared with reference to efficiency of defect classification and speed. The complete procedure, analysis, and the results of different image processing algorithms used in defect detection are reported in this paper.     

非整数阶系统可靠性模型

零件的失效程度为[0，1]之间的连续随机变量．系统失效程度为零件失效程度的函数，该函数亦为连续函数。将零件的失效程度变量与系统失效程度函数分别进行离散化．用离散变量代替零件的失效程度变量，用判定表代替系统失效程度函数，对文献[1]进行扩展，建立了同时适用于线性和非线性累积失效系统的非整数阶系统可靠性模型。算例解释了该理论模型的使用方法。并用线性累积失效系统验证了该方法的正确性。     

基于多状态劣化空间划分的多部件系统维修决策

针对劣化独立的同类型部件组成的系统,提出了最优的维修决策优化模型.将系统中部件的劣化过程描述为具有时间连续状态离散的马尔可夫过程,在分析系统转移特性的基础上,运用马尔可夫过程理论求解了系统中单个部件各状态的平稳概率表达式,建立了具有多状态劣化特性的多部件系统的平均费用率最优决策模型,在系统长期平均费用率最小的情况下,得...     

基于改进HMM的潜在电子故障状态识别模型

针对复杂电子装备隐性故障难以诊断的难题,在深入分析隐马尔可夫模型的核心问题及基本算法的基础上,探讨了其在故障诊断应用中存在的主要问题,建立了多状态电子装备可靠性评估模型,利用系统可靠性评估结果作为隐马尔可夫模型的初始模型特征量,改进了传统的隐马尔可夫模型,并对Baum-Welch训练算法进行了优化,形成了一套适于复杂电子装备潜在故障状态跟踪识别的数学模型.实验结果显示,理论方法及模型能够更好地识别潜在故障状态,加快了模型训练速度,提高了故障状态识别率.