基于故障树的故障诊断IDSS的设计

将智能决策支持技术引入故障诊断,给出系统的总体设计,并详细阐述基于故障树的知识库和推理机的设计。采用面向对象基于框架、规则、元知识集成的广义故障树知识表示方法,同时给出了基于故障树最小割集和最小路集的故障快速推理算法,实现了故障的迅速诊断。     

基于故障树的故障诊断IDSS的设计

将智能决策支持技术引入故障诊断，给出系统的总体设计，并详细阐述基于故障树的知识库和推理机的设计。采用面向对象基于框架、规则、元知识集成的广义故障树知识表示方法，同时给出了基于故障树最小割集和最小路集的故障快速推理算法，实现了故障的迅速诊断。     

FTA在核电站超压保护系统故障诊断中的应用

以核电站超压保护系统为例,阐述了故障树的定义、建树流程,并在此基础上根据最小割集、最小路集的数学描述提出了综合利用最小割集、最小路集的新型诊断推理策略,实践表明该诊断策略可以缩短故障诊断的时间,并可同时诊断多个故障源,提高故障诊断的可靠性。文章最后针对上述方法提出了测点配置及优化的建议。     

基于故障树的电梯故障诊断专家系统设计

设计了一种基于故障树的专家系统结构,建立了电梯系统的故障树模型和专家诊断知识库,提出了一种基于故障树专家系统的电梯故障诊断方法,开发了基于该方法的电梯故障诊断实验平台.该方法通过对电梯系统故障树模型进行分析提取故障树最小割集及最小割集重要度,并作为诊断规则并存入专家系统知识库,运用基于故障树最小割集重要度的推理机实现故障树与专家系统的交互操作,最后完成诊断并输出结果.实验表明,该方法较好地解决了专家系统知识获取难和知识完整性差的问题,实现了电梯故障的快速准确诊断.     

基于最小割集的安全性测试用例的动态生成

利用故障树的原理和方法,对基于故障树最小割集的安全性测试用例动态生成进行了研究.首先阐述了故障树和故障树最小割集的概念及数学描述,然后给出了故障树最小割集的生成算法,最后在此基础上提出了基于故障树最小割集的动态生成安全性测试用例的算法.     

一种基于Petri网模型求解故障树最小割集的算法

Petri网作为一种动态的图形化建模工具,可用于表达系统的逻辑关系和描述系统的动态行为,文中利用Petri网的这一特点对故障树进行建模,并在此基础上提出了一种新的求解故障树最小割集的算法,最后以实例说明了这一求解过程.该算法与以往方法相比,提高了执行效率,且可同时得到最小路集,为系统的可靠性分析工作提供了一种新的途径.     

基于故障树最小割集的故障诊断方法研究

利用故障树分析原理，对基于故障树最小割集的诊断方法进行了研究。在给出故障树顶事件和底事件概率描述的基础上，计算了故障树最小割集的重要度，并在量级上进行了分析比较，为系统的故障源搜寻提供了具体有效的测试步骤。并给出了应用实例。     

基于动态贝叶斯网络的机载电子设备故障诊断

针对目前机载电子设备故障诊断过程中诊断效率低以及采用传统动态故障树马尔科夫链分析方法存在系统状态空间爆炸的问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络的故障树故障诊断方案;设计首先将基于零压缩二元决策图的动态故障树定性分析和贝叶斯网络的定量推理相结合获得系统最小割集,然后以集成传感器信息更新系统的部件诊断重要度和最小割集,最后综合考虑系统部件诊断重要度和最小割集设计了系统的故障诊断决策算法,得到故障诊断决策树;以机载光电雷达设备的故障诊断为例,通过对比有无证据条件下系统故障诊断中最小割集以及其诊断重要度,证明了此方案能够准确、快速地诊断出系统具体的故障原因,节省了诊断成本。     

基于SAT求解器的故障树最小割集求解算法

故障树分析广泛应用于核工业、航空航天和交通控制等安全攸关领域的安全性分析。求解故障树的最小割集是故障树分析的关键步骤。目前,对于大规模故障树的最小割集的求解方法主要是将故障树转化为二元决策图之后求解,其主要缺点在于算法在时间和空间上的消耗严重依赖良好的变量顺序。为了减少存储资源并加快求解速度,提出了一种基于可满足性问题的故障树最小割集求解算法。首先,将求解故障树最小割集问题转化为求解布尔可满足性问题。然后,利用可满足性问题求解器,通过迭代分析求得最小可满足解集合,即为对应故障树的最小割集。实验表明,本文算法求得的最小割集准确、有效并且在空间和时间上的消耗均要优于传统的基于二元决策图的故障树最小割集求解算法。     

基于模块化分解的故障树分析方法

传统故障树分析算法存在诊断成本高和耗时长的问题,为此,在研究故障树结构中的特殊规律的基础上,采用深度优先最左遍历算法对故障树进行模块化分解,减小故障树分析的规模。结合if-then-else运算符,将最左底层模块子树转化为相应的二元决策图结构。运用深度优先最左遍历算法得到该二元决策图结构中的割集和最小割集,用相同故障概率的基本事件替代最左底层模块子树得到新故障树。采用自底向上、从左至右的递归综合分析思想,获得系统元件故障发生的概率,实现对故障树的分析。对故障实例的分析诊断结果表明,该方法可有效提高诊断速度,减少诊断成本。     

基于最小概念集的多知识库整合

在语义Web环境下,知识库往往是单一、分散的,阻碍了语义Web的发展。为此,提出一种基于最小概念集的多知识库整合方法。定义知识库系统的最小概念集,给出生成最小概念集的方法,对基于风险最小化的本体映射模型中的映射策略进行改进,并设计基于最小概念集的多知识库整合算法,通过应用实例验证算法的复杂度。     

一种基于ATMS的求解所有极小冲突集的新方法

在Reiter算法的基础上，本文提出一种基于ATMS的求解所有极小冲突集的新方法。其中，对每个元件模型最多调用一次就可求出所有的极小冲突集，防止了ATMS的多次调用，因而能够提高效率。本文提出了极小依赖集的概念，并据此对ATMS求得的极小冲突集进行了分类；分析了算法的复杂度，并将新方法与相关工作进行了比较。该算法程序容易编制，而且效率高。     

用对分HS-树计算最小碰集

在基于模型的诊断中,利用冲突集计算最小碰集是其关键的步骤,因为所有冲突集的最小碰集就是所考察系统的诊断.在Reiter的方法中,要用HS-树(图)来计算最小冲突集的最小碰集.HS-树的计算量比较大,且又会因为剪枝的问题而剪掉真实解.提出了用对分HS-树(binary hitting set-树,简称BHS-树)计算最小碰集的方法.这种方法的优点是:(1)产生的树的节点数明显少于HS-树,因而效率较高;(2)解决了因为剪枝而产生的最小碰集丢失的问题;(3)在新增加冲突集时不必完全重新计算,只需在原BHS-树     

基于最小/最大描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集模型

覆盖粗糙集和直觉模糊集都是处理不确定性问题的基础理论,它们有着很强的互补性,且覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合研究是一个新的热点。对多粒度覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合进行深入研究。首先将最小描述、最大描述从单一粒度推广到多个粒度,提出了多粒度的最小描述和最大描述,讨论了多粒度的融合;其次,分别给出了基于最小描述和最大描述的模糊覆盖粗糙隶属度、非隶属度的概念,构建了两种新的模型即基于最小描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集和基于最大描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集,并讨论了它们的性质,同时举例说明;最后,分析和研究了两种模型的关系。该研究为多粒度覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合提供了一种方法。     

A Simple Method to Derive Minimal Cut Sets for a Non-coherent Fault Tree

Minimal cut sets (or prime implicants: minimal combinations of basic event conditions leading to system failure) are important information for reliability/safety analysis and design. To obtain minimal cut sets for general non-coherent fault trees, including negative basic events or multi-valued basic events, a special procedure such as the consensus rule must be applied to the results obtained by logical operations for coherent fault trees, which will require more steps and time. This paper proposes a simple method for a non-coherent fault tree, whose top event is represented as an AND combination of monotonic sub-trees. A "monotonic" sub-tree means that it does not have both positive and negative representations for each basic event. It is proven that minimal cut sets can be obtained by a conventional method for coherent fault trees. An illustrative example of a simple event tree analysis shows the detail and characteristics of the proposed method.     

基于最小故障感知器的分布式测控网络诊断

在分布式测控网络诊断中,为提高网络故障诊断的效率往往需要利用较短的故障搜索路径进行查找,为此,通过研究一类分布式测控网络拓扑结构图,基于网络中某些特定节点到其他节点的最短路径组合惟一性,提出以这些特定节点构建最小故障感知器的概念,研究表明利用最小故障感知器进行故障搜索具有较小的路径开销,由此给出基于最小故障感知器的分布...     

基于最小决策风险的故障诊断方法

预测与健康管理技术对故障诊断的准确性提出了更高的要求.在传统基于支持向量机的故障诊断方法中引入最小决策风险,即将先验故障模式信息与数据驱动学习算法相融合,以获得更为有效的故障诊断结果.给出了基于多分类后验概率最小决策风险的SVM故障模式识别的实验步骤,并选取某电路板的400组数据进行实验.结果表明,提出的故障诊断方法可有效减少故障的漏报率,提升系统整体的诊断准确性.