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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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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。 相似文献
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《中国工程机械学报》2021,(3)
针对汽车起重机变幅机构的复杂性以及故障状态的模糊性,提出了一种模糊贝叶斯网络与T-S模糊故障树相结合的可靠性评估方法。首先,通过建立T-S模糊故障树,映射为模糊贝叶斯网络;其次,结合专家利用"信心指数法"得到的底事件的故障概率,正向推理得到顶事件的故障概率以及底事件的重要度,再通过反向推理可以得到系统出现故障后底事件的后验概率。该算法对2种算法进行结合,优势互补,算法符合客观实际,为评估系统可靠性、找出系统薄弱环节提供了依据。 相似文献
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T-S模糊故障树重要度分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统部件重要度分析方法建立在布尔逻辑门的基础上,需要精确已知部件之间的联系,并且不能全面考虑部件所有状态及部件之间的联系对多状态系统可靠性的影响。针对上述问题,首先通过给出传统二态、多态逻辑门的T-S门规则形式,验证了T-S模糊故障树分析方法的可行性,进而将传统二态和多态部件重要度分析方法推广到T-S模糊故障树中,提出了T-S重要度概念及其计算方法,包括T-S结构、概率及关键重要度。然后,与传统部件重要度分析方法进行算例对比与分析,验证方法的可行性。最后,给出了液压系统T-S模糊故障树分析及其重要度计算实例。 相似文献
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针对故障数据缺乏、故障机理复杂多样等原因导致T-S故障树底事件的失效可能性具有不确定性的问题,以及概率和模糊T-S故障树以及布尔逻辑门故障树适用性的不足,提出凸模型T-S故障树及重要度分析方法:将区间模型引入到T-S故障树分析方法中,利用区间模型描述底事件的失效可能性,提出区间T-S故障树分析方法,解决底事件的失效可能性不易精确获取的问题;在此基础上,引入超椭球模型来界定不确定性参量的取值范围,进而提出超椭球T-S故障树分析方法,解决区间T-S故障树在进行可靠性分析时,分析结果相对保守的问题;进而,定义凸模型T-S故障树的重要度指标,为找到系统的关键环节提供依据;求解出上级事件的失效可能性、底事件的T-S凸模型重要度和T-S凸模型关键重要度,通过与凸模型布尔逻辑门故障树、T-S故障树进行对比,验证所提方法的可行性。最后,给出了组合导航系统可靠性分析实例。 相似文献