基于离散时间贝叶斯网络的复杂机械系统重要度计算方法

为了对复杂动态系统部件进行有效的重要度分析,在构建基于事件树-动态故障树(ET-DFT)的概率安全评价模型的基础上,把ET-DFT模型映射为离散时间贝叶斯网络(DTBN),给出各静态和动态逻辑门向DTBN转化的方法以及各逻辑门条件概率表的计算方法。利用DTBN节点的独立性和双向推理功能,给出ET-DFT分层模型FV、RRW、BM和RAW等重要度的计算方法。数控机床液压系统应用实例的分析验证结果表明,基于离散时间贝叶斯网络的复杂机械系统重要度计算方法既能有效得到元件在各时间区间内的重要度,又能准确求出系统故障时各元件在各时间区间的故障概率以及某元件在某时间区间故障时各节点的故障概率。     

基于T-S故障树和贝叶斯网络的模糊可靠性评估方法

针对贝叶斯网络方法存在的贝叶斯网络模型和节点条件概率表难以构造、根节点故障率和故障概率数据难以精确获取等不足,以及T-S故障树分析方法存在的计算复杂、不能进行反向推理等不足,提出基于T-S故障树和贝叶斯网络的模糊可靠性评估方法:利用T-S故障树构造贝叶斯网络模型、T-S门规则构造节点条件概率表;用模糊数描述节点的多种故障状态,模糊子集描述节点各故障状态下的故障率、故障概率;结合贝叶斯网络推理给出在仅知根节点故障状态条件下,叶节点各故障状态的发生概率、根节点状态重要度;以及已知根节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集条件下,叶节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集,以及根节点模糊重要度、后验概率。通过与文献[5]的T-S故障树分析方法、文献[10]的贝叶斯网络方法对比,验证所提方法的可行性。对巷道运输车液压系统进行模糊可靠性评估,计算根节点状态重要度等可靠性指标,为提高系统可靠性和进行故障诊断提供依据。     

复杂系统模糊概率故障图模型研究

建立了一种描述复杂系统故障关联关系的模型，即模糊概率故障图模型。该模型利用图论理论和面向对象建模思想，将复杂系统故障关联关系抽象为一个由三元组描述的有向图，引入故障模糊状态和故障概率信息，体现了故障关系随系统或部件工作状态而变化的特性。给出了模糊概率故障图模型的对象类定义、层次分解方法及模型特性。通过模型在复杂机电设备系统故障诊断中的实际应用说明了它的适用性。     

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。     

基于故障分析模型的贝叶斯网络构建及应用

为快速、准确地构建具有较完备知识的贝叶斯网络诊断模型,提出了基于故障模式、影响(及危害性)分析知识模型的贝叶斯网络自动构建方法.在该方法中,借助影响(及危害性)知识模型中的产品结构层次关系,将产品各层零部件的故障模式加以关联,形成贝叶斯网络结构;并以影响(及危害性)知识模型中的概率知识为依据,确定贝叶斯网络中节点的先验概率和条件概率.以列车自动门为应用对象,实现贝叶斯网络诊断模型的自动构建,并开发了相应的诊断系统,解决了列车自动门的诊断系统开发、应用跟不上维护的难题.最后,通过列车自动门的故障诊断实例,证明了所构建的贝叶斯网络的有效性.     

空间索杆铰接式伸展臂动态故障树建模及其可靠性评估

由于空间索杆铰接式展臂伸机构复杂,部分失效过程出现动态特性,如冗余备份以及功能相关性等,故采用基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法对伸展臂系统进行可靠性评估。首先分析逻辑门向离散时间贝叶斯网络的转化方法,建立逻辑门的贝叶斯网络模型以及相关事件的条件概率分布。根据上述转换原理,将空间索杆铰接式伸展臂的动态故障树转化为对应的离散时间贝叶斯网络模型,最后利用贝叶斯网络推理计算伸展臂系统的失效概率以及各失效模式的后验概率,实现对其可靠性的评估。     

基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析及在液压系统中的应用

为使贝叶斯网络能够对模糊信息和不确定信息进行处理,提出一种新的基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。该方法将模糊集合理论引入到贝叶斯网络可靠性分析中,考虑部件故障状态、部件故障率的模糊性以及部件间故障逻辑关系的不确定性,使贝叶斯网络具有处理模糊信息的能力。该方法采用模糊数描述系统和部件的故障状态,利用模糊子集描述部件的故障率,运用贝叶斯网络的条件概率表描述部件间的不确定联系。该方法应用到载重车液压悬架系统的可靠性分析实例中,分析结果表明该方法在进行系统可靠性分析时能够充分利用系统的模糊信息和不确定信息,从而提高系统可靠性分析的效率。     

[轨道交通运维技术]基于离散时间贝叶斯网络的列控中心可靠性分析

针对动车组列控中心在实际工作环境中的故障同时具有多态性和动态性的问题,提出一种依据列控中心各单元的功能逻辑关系来建立离散时间贝叶斯网络的分析方法。归纳部件的多种故障模式并描述列控中心故障的多态特性,采用EM算法优化更新条件概率表;针对列控中心动态失效问题,建立动态贝叶斯网络模型,将一次任务划分为启动、运行、制动三个阶段,在各个阶段通过重要度和敏感性对该模型进行可靠性分析。最后,以CTCS-2级列控系统的列控中心为例,对该离散时间贝叶斯网络模型进行验证和分析,结果表明该方法能够很好地表征列控中心的多态性和动态性。     

基于动态贝叶斯网络的天线俯仰系统可靠性评估

采用动态贝叶斯网络(DBN)理论评估雷达天线俯仰系统可靠性,并识别系统可靠性薄弱环节。首先采用结构化分析与设计技术(SADT)分析俯仰系统,构建系统的功能模块。通过对功能模块的故障模式及影响分析(FMEA),确定各功能部件可能存在的故障模式、故障原因以及影响。在上述工作基础上,建立俯仰系统DBN模型,通过正向推理评估系统可靠度演变规律,利用逆向推理识别系统可靠性薄弱部件。案例研究表明:分析结果与工程实际相吻合,为此类系统可靠性增长提供了理论依据。     

基于离散时间贝叶斯网络的列控中心可靠性分析

针对动车组列控中心在实际工作环境中的故障同时具有多态性和动态性的问题,提出一种依据列控中心各单元的功能逻辑关系来建立离散时间贝叶斯网络的分析方法。归纳部件的多种故障模式并描述列控中心故障的多态特性,采用EM算法优化更新条件概率表;针对列控中心动态失效问题,建立动态贝叶斯网络模型,将一次任务划分为启动、运行、制动三个阶段,在各个阶段通过重要度和敏感性对该模型进行可靠性分析。最后,以CTCS-2级列控系统的列控中心为例,对该离散时间贝叶斯网络模型进行验证和分析,结果表明该方法能够很好地表征列控中心的多态性和动态性。