基于故障树-贝叶斯网络的受电弓系统可靠性评估

受电弓是城市轨道交通车辆重要电气设备,其稳定性直接影响车辆受流稳定性,受电弓的良好性能是车辆安全运营的保证之一.针对受电弓系统可靠性评估故障树分析法的局限性,将故障树分析法与贝叶斯网络相结合进行受电弓系统可靠性的分析研究.该方法不但能计算出受电弓系统可靠性指标,还可以对系统失效时各部件失效的条件概率进行求解,进而得到各个部件对系统的可靠性影响程度,进行正反推理诊断,找出受电弓系统可靠性的薄弱环节,提高了其可靠性分析的效率.为地铁车辆受电弓系统的可靠性评估及其故障检修提供理论依据.     

基于动态故障树的辅助给水系统可靠性分析

华龙一号辅助给水系统属于专设安全设施,在丧失主给水系统的事故工况下向蒸汽发生器二次侧供水,以导出堆芯余热。其可靠性是核电厂安全水平的重要影响因素之一。针对丧失主给水并使用辅助给水系统进行热停堆的Ⅱ类工况对系统进行可靠性分析。构建系统的动态故障树模型,并将其转换为离散时间贝叶斯网络(DTBN),然后采用概率编程语言Figaro实现定量分析,得到了系统的可靠度曲线,初步验证了所开发程序的工程适用性。     

软件故障树算法建模的研究

通过分析基于贝叶斯网络的故障树分析技术,建立软件系统的故障树模型,将其应用到缺陷分析之中。这种方法可以快速地找出关键故障模块和底事件,有效地进行定性和定量的缺陷分析。通过在分析系统功能模块的基础上,建立起软件系统的故障树模型,同时将故障树模型向贝叶斯网络模型进行转换,并分析了这种方式在软件测试缺陷分析中的实际作用。分析结果表明了基于贝叶斯网络的故障树分析方法的可行性和有效性,同时对于提高软件产品的开发和测试活动过程具有实践价值。     

基于故障树的贝叶斯网络建造方法与故障诊断应用

文章首先指出应用贝叶斯网络模型进行设备故障诊断具有的优势,提出了由常用的故障树模型建造贝叶斯网络的方法。然后详细比较了故障树与贝叶斯网络在诊断推理和模型表达方面的特点,并以实例进行说明。     

基于贝叶斯网络的故障树在机械设备中的应用

由于故障树分析方法在可靠性分析中存在局限性,研究贝叶斯网络在可靠性分析中的应用,给出了故障树向贝叶斯网络转化的方法,以及基于贝叶斯网络求解顶事件发生概率的算法.最后对发控设备进行了分析,结果表明,基于贝叶斯网络的故障树分析方法更贴近实际。     

基于故障树的事故分类方法

故障树的割集分析技术是判定事故原因的常用技术,然而,基于割集的技术仅能通过基本事件的组合判定事故的发生,无法分析事故演化过程的中间事件.本文针对事故分析报告描述的事故成因机理,结合文本分类和故障树分析技术,提出一种面向故障树的事故报告分类方法,实现面向事故演化路径的事故报告的因果定位,能够自动关联事故报告与故障树结构演化信息,实现借鉴专家经验的事故因果演化的精确分析.     

事故趋势异常预警模块设计及实现

本文结合信息技术在企业中的一个实际应用,对事故趋势异常预警模块的系统分析、系统设计以及系统实现等方面进行详细描述。并使用Java语言、JSP以及当前WEB图形发布中常用到的JFreeChart技术完成程序代码编制。     

基于贝叶斯网络的航班离港延误预警分析

贝叶斯网络是一种有效的概率预测方法,尝试将其应用于航班数据分析预警,应用Netica软件工具构建实际航班及其关联的贝叶斯网络,特别是针对航班延误的最主要环节——离港延误,分时间段对国内某航空公司在某机场的离港数据进行了延误原因分析和延误预警分析。     

基于Bayesian Network列控系统超速故障的分析

列控系统非常复杂,在对其进行故障分析时,自身的特质决定了用传统的故障树在对其进行故障分析时会产生局限性;为此文中引入了贝叶斯网络技术,充分利用其推理算法成熟、理论基础非常完备、学习能力非常强的优势,将事件树中各环节的故障树用贝叶斯网络进行描述;利用贝叶斯网络工具箱(BNT)对列车超速故障进行因果和诊断推理分析,通过数值计算结果得出所在不同场景下故障发生的主要原因,并提出减少故障发生概率相应的措施。     

基于BP 神经网络的车祸库预警技术

针对如何有效预测车祸发生的可能性,从而达到车祸预警的目的,提出了一种新的车祸预警方法：通过建立车辆的车祸库,并结合BP神经网络技术达到车祸库预警目的。先构建合适的BP神经网络,再用车祸特征信息训练BP神经网络,训练好的BP神经网络就具有判断发生该类型车祸可能性的能力,最后把车辆行驶信息输入到已训练好的BP神经网络,就可以预测发生该类型车祸的可能性。用Matlab7．0．1进行了该方法的仿真实验,仿真结果表明该方法具有一定的可行性和有效性。     

改进动态主元分析的工业过程故障预警研究

传统动态主元分析(DPCA)进行工业过程故障预警时,对所有变量选择相同时间间隔。为克服DPCA中没有考虑到变量延迟、动态变化速度不同的问题,采用变量延迟对齐、时间间隔可变等方法,对DPCA中扩展矩阵的组成方法进行改进。数值仿真结果表明,改进DPCA可以有效减少故障漏报。将该方法应用于原油初馏过程故障预警,在准确预警故障的基础上减少了漏报。     

正态分布的贝叶斯网络火灾数据融合预警研究

近年来,WSN网络应用趋向于网内节点数量增多、模块功能多样、应用环境复杂,由此基于WSN的火灾监测预警系统容易因节点故障出现数据融合异常的现象.为提高火灾数据融合精度,本文引入高斯模型,通过对不同节点间同类信息融合形成的熵值,表示融合结果的不确定性,以鉴定融合效果.由此推理出了一种正态分布的贝叶斯网络算法.在仿真实验中,将3种常用火灾传感器探测信息融合,分析改进后的静态、动态贝叶斯网络特点.用FDS平台模拟火灾场景,实验得到探测信息离散区间与发生率.再以BayesiaLab计算输出节点的条件概率.最后通过VisualC 离散化选取探测阈值下限的判定依据,实现全网信息融合,作出正确、快速的报警反应.     

变分自编码器在机械故障预警中的应用

由于往复压缩机、航空发动机等复杂机械振动信号呈现非平稳性,目前应用较多的单特征门限报警方法存在报警准确率低的问题。针对该问题,依据机械响应点的响应信号特点,提出一种基于变分自编码器的故障预警方法。该方法基于机械振动信号的高维特征参数,利用变分自编码器自学习出高维特征的统计分布模型,将正常工况模型作为基准模型,通过计算实时工况模型与基准模型间的差异度,并将其与自适应预警阈值相比较,实现故障预警。通过与单特征门限报警方法、基于状态子空间的预警方法进行比较,验证了该方法的优越性。实验结果表明,该方法能够提高机械故障预警的准确率并大幅提前故障的报警时间点,具有较高的时效性和较强的适应性。     

ATS故障树法故障诊断功能的实现

当缺乏故障诊断先验知识时,故障树法是工程上易于实现的一种有效的故障诊断方法.通过分析、归纳测试项目与SRU的关联关系,得出了故障树模型中故障诊断知识的表达方式.以Access数据库为基础,提出了故障树的结构、数据组织形式及故障诊断的推理方法,并设计了适用于自动测试系统的故障诊断系统.该方法具有故障诊断推理过程表达明确、树模型易于建立等优点,已应用到两型机载电子设备的故障诊断中,故障隔离率和虚警率都达到了设计要求.     

基于程序静态分析和故障树的软件故障检测

为提高软件安全性和可靠性,探讨一种在软件故障检测过程中将故障定位和原因分析相结合的方法,该方法基于对程序的静态分析,找出故障的位置,利用故障树定位故障原因。非法计算是一种常见的软件故障,该类故障极易导致系统崩溃,该文以一个非法计算故障为例,说明该方法的分析过程,实验表明其可以有效地定位故障并分析其原因。     

基于数据驱动的电力安全生产事故风险预警研究

智能电网的快速发展和广泛应用为电力企业提供了来源复杂、结构多样的海量数据，使得智能电网成为大数据最重要的应用领域之一。如何应用大数据技术实现对电力安全生产数据的采集、存储和挖掘，进而提高电力企业的安全生产水平成为当前重要的研究课题。本文首先阐述了电力大数据和大数据技术的基本概念，然后借鉴传统的“海因里希法则”的思想，从隐患的角度出发，运用大数据技术对我国某省电力安全生产数据进行处理，通过这些数据建立某省电力企业的安全事故比例模型。再通过回归分析，对未来可能存在的隐患数量进行预测。最后根据安全事故比例模型对未来可能发生事故、事件数量做出预测，确定隐患数量的控制目标，形成一套安全生产预警模型，从而达到消除隐患、减少事故发生目的。     

基于二叉树的故障树画树算法研究

由于在故障树分析、故障诊断和可靠性分析中迫切要求故障树图形化显示,所以文中研究了故障树画树算法。故障树显示为多叉树,将故障树节点的下一级节点作为左节点,将故障树同级右侧节点作为右节点,就把多叉树转换为二叉树存于数据库中,需要显示时将故障树节点信息对应的存于多向链表中的节点,通过递归函数计算出每个节点的坐标位置,然后用画树函数将故障树画于图形显示区域。文中基于C Builder 6.0开发环境,实现了故障树的图形显示,这样就为基于故障树的故障诊断提供坚实基础。     

二元决策图和故障树相融合的无线传感器网络可靠性分析

为了提高无线传感器分析网络可靠性,提出一种基于二元决策图和故障树相融合的无线传感器网络可靠分析方法;首先根据无线传感器网络拓扑结构建立了故障树模型,然后将无线传感器网络故障树转化为二元决策图结构,最后采用仿真实验分析了不同节点冗余度、不同跳数条件下无线传感器网络的可靠性;仿真结果表明,文章方法的分析结果可以帮助无线传感器网络性能的优化,可以提高无线传感器网络的可靠性.