故障树分析法在系统故障诊断中的应用

在故障诊断的故障树定量分析方法基础上,对最小割集重要度的概念进行了重新定义,引入了故障系数的概念,进一步完善了故障树最小割集用于故障诊断的定量分析方法,并基于结构重要度的概念给出了一种故障树最小割集用于故障诊断的定性分析思路.最后结合实例给出了故障源搜寻的具体可行的测试步骤.     

混凝土泵车液压系统故障诊断

针对泵车液压系统结构复杂、故障不易发现的特点,提出了一种基于故障树最小割集的故障诊断方法。以泵送主油路无压力这一典型故障为顶事件,建立故障树模型,再通过最小割集的求解和重要度分析对其进行定性和定量的分析,并以此为依据从大到小排序,确定故障诊断的最优程序。     

FTA方法在汽车转毂试验台故障诊断中的应用

分析了FTA最小割集求解方法和顶事件概率求解方法,并在此基础上将其用在汽车转毂试验台制动失灵故障诊断中。建立故障树模型,进一步求解其最小割集及顶事件发生概率并仿真,对转毂制动故障的原因进行分析,为汽车转毂试验台故障诊断提供了一种有效可行的方法。     

基于D算法与故障树法相结合的电路板故障诊断

针对数字电路板故障诊断中测试码生成效率低以及会出现多个故障的测试向量相同的情况,提出了故障树与D算法结合生成测试码的方法.以电路板故障作为顶事件进行故障树的建立,用D算法按照故障树中各故障的优先级顺序生成故障的测试向量,这使得故障诊断的速度大大提高,并且有效地解决了因不同故障的测试码相同造成的不能准确定位故障的问题.最后,将此诊断方法应用于某电路板的故障诊断,充分地验证了诊断效果.     

飞机自动驾驶仪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,建立了自动驾驶仪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自动驾驶仪系统故障诊断方法,开发了基于该方法的故障诊断实验平台。该方法通过对自动驾驶仪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,将专家系统作为框架、故障树作为诊断规则,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。     

基于Petri网的机动车故障诊断专家系统设计

鉴于传统机动车故障诊断过程的复杂性、低效率和对维修人员素质的高要求,设计了一种基于Petri网的机动车故障诊断专家系统。该系统融合了多渠道故障特征的信息库和专家诊断知识库系统,在对机动车故障诊断过程中,系统先进行故障树分析(FTA),再利用Petri网的关联矩阵求出所有最小割集,并把它们作为诊断规则存入专家知识库;再结合最小割集重要度优先级来推理,实现机动车故障的快速定位并给出故障维修方案。最后用实例验证了该系统的实用性。     

基于Petri网的复杂制造系统故障树分析

针对动态复杂制造系统故障诊断问题,提出了一种融合Petri网与故障树的系统故障建模方法.基于对偶和再吸收原则来简化Petri网模型,应用库所矩阵法对处理后的简单模型求其最小割集;基于Petri网优化建模的结果,运用OpenFTA故障树分析软件对其进行定量分析,求得各最小割集概率重要度,顶事件发生概率以及各底事件概率重要度.该模型在不锈钢方坯连铸机结晶器故障应用结果表明,与通常的故障树求解方法相比,对于复杂的故障树,用该集成模型可有效地进行故障树的定性、定量分析,节省计算时间成本,提高分析效率,并提高了故障诊断的正确性.     

基于故障树分析法的数控机床故障诊断系统

对数控机床典型故障建立故障树,通过其最小割集进行故障定性分析,并用VC 6.0开发了一套基于故障树分析法的数控机床故障诊断系统.     

汽轮机故障树诊断方法研究及应用

采用故障树分析诊断汽轮机这个复杂系统的故障,利用模块连接法将复杂故障树转换为二元决策图(BDD),通过BDD进行故障树定性分析,解决复杂故障树定性分析时遇到的NP问题,以及常规故障树转换方式中的基本事件排序问题。通过对系统故障树的定性分析,求出所有最小割集;对系统故障树定量分析;结合汽轮机监测系统监测的故障信号与组成单元的状态进行匹配,从而确定故障诊断的顺序,从一定程度上避免发生概率小的最小割集优先诊断的情况,提高了系统诊断准确度,有助于精确诊断故障原因,节省诊断成本和优化系统诊断过程。针对某汽轮机打闸或跳闸时,主汽门关闭时间延长问题,应用故障树诊断方法成功的进行了故障诊断,为该方法今后的研究探索奠定基础。     

基于故障树的数控机床故障诊断的推理机研究

基于数控机床故障的复杂性,采用对故障树进行模块化分解,并得到3种基本的模块结构,建立模块库和底事件Solution库便于对故障树进行知识的存储。诊断界面输入端属性包括报警号和维修人员的"现象描述",首先进行"筛重"得出有效故障特征便于对模块库进行遍历检索;同时针对模块库介绍了特征检索的基本流程和原则。遍历所有有效模块,得出其最小割集。引入了最小割集的相对综合重要度的概念,计算各相对综合重要度并按降序排列收录的底事件,根据对应的解决方法依次进行故障排除。结果表明该诊断流程能有效缩小求解规模,诊断速度快,重要度排序可信度高。     

基于故障树的电动公交车故障诊断专家系统

在故障树分析的基础上,建立电动公交车的故障诊断专家系统,用户通过人机界面提供故障征兆,专家系统利用知识库中存储的知识(包括规则和故障知识),按一定的推理策略逐步求解问题,推理结果再通过人机界面显示给用户.另外,系统还添加解释机制,对规则、故障树以及推理的过程和各中间结果进行必要的解释.用户rl-'~断知识库进行完善、更新也通过人机界面进行.     

电液伺服机构故障树分析

为提高某型号装备中电液伺服机构的可靠性水平,通过分析该电液伺服机构的组成和失效情况,以电液伺服机构不能正常工作为顶事件建立了故障树,并对故障树进行了分析,得出了故障树的最小割集;给出了影响电液伺服机构正常工作的各失效因素及其逻辑关系;同时,依据对结构函数的简化,建立了与工程实际较为接近的电液伺服机构可靠性模型。研究结果表明,该模型为对电液伺服机构进行可靠性试验、评价和设计提供了依据。     

A Rough Set Approach to the Ordering of Basic Events in a Fault Tree for Fault Diagnosis

The performance of manufacturing systems or equipment is, to a great extent, dependent upon the condition of their components. Closely monitoring the condition of the critical components and carrying out timely system diagnosis whenever a fault symptom is detected would help to reduce system downtime and improve overall productivity. Fault tree analysis (FTA) is a powerful tool for reliability studies and risk assessment. However, most research on FTA focuses on the generation of minimum cut sets and how to calculate the probability of main events. As a result, the issue concerning the ordering of basic events in a fault tree has been largely neglected. In this paper, a novel approach based on rough set theory and a pairwise comparison table for fault diagnosis is proposed. The approach attempts to learn from the pattern of decision-making by domain experts from past experience and uses the knowledge acquired, which is in the form of a minimum decision rule set, to determine the ordering of basic events in a fault tree. The details of the approach, together with the basic concepts of rough set theory, are presented. A case study is used to illustrate the application of the proposed approach. Results show that a reasonable ordering of basic events in a fault tree can be generated easily. With the ordering of basic events determined, a maintenance engineer in a manufacturing plant can then carry out fault diagnosis in an efficient and orderly manner.     

故障树分析法在智能电磁除垢仪故障诊断中的应用研究

文章针对智能电磁除垢仪的故障现象建立故障树,通过求解最小割集对实际故障进行定性分析,为分析电磁除垢仪故障模式及机理提供重要的依据,也为进一步实现电磁除垢仪故障诊断系统开发奠定基础。     

基于粗糙集的逻辑故障树方法及其应用

故障树是一种分析复杂系统可靠性、诊断系统故障的有效方法。在传统的故障树方法中 ,故障树的生成通常靠人工完成。故障知识的获取以及故障树结构的确定一直是有待解决的瓶颈问题。这里结合粗糙集、专家系统及人工智能等理论 ,提出了构造逻辑故障树进行故障诊断的方法并给出了相应的故障树评价标准。这种方法利用粗糙集对知识系统的知识发现和知识提取能力 ,从系统运行状态样本中建立基于知识的故障树模型。通过实例讨论了如何运用该方法对工业监控过程进行故障建模 ,检测系统运行过程中所发生的故障。     

基于神经网络与故障树的电气设备故障诊断系统

为提高工程车辆电气设备的维护保养能力,构建了其电气系统的故障诊断专家系统。进行了该装备各个组成系统的故障模式与故障元件分析,研究了故障树的建树步骤与故障树的模型分析与建立,设计了基于神经网络推理技术的专家系统正向推理机制。研究成果在部队中的应用表明,该方法有效地提高了部队的装备故障维护与保障能力。     

蓄电池气密性检测设备故障诊断专家系统

本文通过对蓄电池气密性检测系统故障特点的研究,采用故障树分析法以及反向推理策略,构建了蓄电池气密性检测设备的故障诊断专家系统,利用各种输入信息,实现故障推理,最终确定故障源,给出故障维修建议及结果说明.本文对该故障诊断专家系统的推理机制和搜索策略也作了详细介绍。     

故障树分析法在多用工程车液压系统故障诊断中的应用

介绍了故障树分析法,以铲刀翻转液压系统为例,建立了故障树。依据故障树得到的最小割集对系统进行了故障排查和诊断。此方法简单、可靠、实用性强,在液压系统故障诊断中有很好的应用价值。