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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。 相似文献
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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 总被引:12,自引:0,他引:12
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。 相似文献
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水下采油树作为水下油气开采的重要设备,长期处于深海中,其可靠性直接影响整个水下生产系统的安全稳定运行。因此,为研究水下采油树系统的工作可靠性问题,提出一种基于贝叶斯理论的可靠性评估方法,该方法在融合模糊理论的基础上,并考虑到部件失效概率的动态性问题,并以构造的动态模糊子集来表述各根节点的失效概率。该方法有效改善了传统贝叶斯网络在处理故障信息存在模糊性及动态性等方面的问题,提高了系统可靠性分析结果的准确性。通过利用贝叶斯网络对水下采油树系统进行可靠性分析,以期为水下采油树的故障诊断与维修提供了理论依据和数据支撑。 相似文献
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对状态评估中常权重的不足,结合评估的模糊性与灰色性,提出基于变权灰色模糊综合评判的真空断路器状态评估方法。分析真空断路器故障,确定相关特征状态指标并进行层次性划分。指标的灰色权重采用组合权重法确定常权重,使用变权公式对常权重进行优化得到模部,灰部通过专家打分确定。灰色模糊状态矩阵采用云模型确定隶属度,通过灰色模糊综合评判法对真空断路器状态进行评估。以ZN63A-12型某真空断路器为例进行分析,结果与实际状况相符,证明该方法能够评估真空断路器真实运行状态。 相似文献
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多特征信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
针对轴向柱塞泵故障特征的模糊性和不完备性特点,提出一种多特征信息融合与贝叶斯网络相结合的故障诊断方法。该方法从柱塞泵采集的振动信号中提取出频域和幅域的多个故障特征,并将这些特征当作来自多个不同传感器的多源信息。利用贝叶斯参数估计算法进行多特征信息融合。通过构造贝叶斯网络并建立贝叶斯分类器来简化融合后的结果,通过最大后验概率估计值的计算进行故障识别。经过轴向柱塞泵多故障模式的诊断实验,验证了该方法能够有效地实现柱塞泵柱塞松靴和脱靴故障的诊断。 相似文献
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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。 相似文献