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。     

基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的多态液压系统可靠性分析

为解决T-S模糊故障树分析方法在液压系统可靠性分析过程中运算复杂和只能单向推理的问题,提出一种基于T-S模糊故障树与贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。根据给出的T-S模糊故障树向贝叶斯网络转化的方法确定贝叶斯网络的模型结构与条件概率表,利用贝叶斯网络的推理算法计算顶事件发生概率、事件后验概率以及底事件重要度。该方法既能进行计算系统可靠性指标及重要度的前向推理,又能进行故障诊断的反向推理,而且计算公式简单。最后通过900t提梁机液压驱动系统工程实例验证了算法的可行性与有效性。     

基于模糊状态的机械系统可靠性的研究

本文分析了机械系统状态的模糊性，定义了系统的模糊状态、模糊状态转移、模糊事件等基本概念，建立了模糊状态下系统可靠度的计算理论，并就集装箱吊运机给出应用实例。     

系统可靠性评估的超椭球贝叶斯网络及其灵敏度方法

利用区间模型描述根节点的失效可能性,解决根节点的失效可能性不易精确获取的问题;通过引入超椭球模型来界定不确定性参量的取值范围,解决区间贝叶斯网络在求取可靠性指标时计算结果相对保守的问题;定义超椭球贝叶斯网络的灵敏度指标,为找到系统的关键环节提供依据;结合贝叶斯网络双向推理求解出在根节点失效可能性已知的条件下,叶节点的失效可能性、根节点状态的后验可能性;给出了可靠性评估实例。     

基于模糊状态的机械系统可靠性理论及应用的研究

本文分析了机械系统状态的模糊性，定义了系统的模糊状态、模糊状态转移、模糊事件等基本概念，建立了模糊状态下系统可靠度的计算理论，并就集装箱吊运机给出应用实例。     

基于贝叶斯网络的多状态系统可靠性建模与评估

利用贝叶斯网络(Bayesian network, BN)的不确定性推理和图形化表达的优势,提出一种基于BN的多状态系统可靠性建模与评估的新方法,确定BN的结点及系统各元件的多个状态,并给出各状态的概率,进而用概率分布表(Conditional probability distributing, CPD)描述元件各状态之间的关系来表达关联结点的状态,建立多状态系统BN模型.该模型表达直观,能够清晰地表示系统和元件的多种状态以及状态概率,并能够根据元件多种状态概率直接计算系统可靠度,对多状态系统可靠性进行定性分析和定量评估.实例分析表明了应用BN方法进行多状态系统可靠性评估的有效性.     

基于T-S故障树的液压轮边制动系统可靠性分析

通过分析液压轮边制动系统原理，以故障模式为底事件建造液压轮边制动系统T-S故障树。针对实际系统故障数据缺乏、故障机理复杂多样等原因导致的T-S故障树底事件失效可能性的不确定性问题，将区间模型引入T-S故障树分析，解决底事件失效可能性不易精确获取的问题；进而对系统进行可靠性分析，求得液压轮边制动系统故障树顶事件的故障概率、各底事件的概率重要度和关键重要度，为系统维护和故障发现提供依据。     

基于BN和T-S模糊故障树的起重机变幅机构可靠性评估

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...     

基于模糊贝叶斯网络的电力设备故障诊断和状态评估

针对电力设备在运行过程中故障程度模糊和全景状态的不确定问题,提出一种融合模糊函数改进的贝叶斯网络故障诊断和状态评估方法.在该网络中,采用贝叶斯概率测度多维特征指标与不同故障之间的关联性,构造时变评分函数整合具有不同时效性的特征信息,量化故障发生的模糊状态.另外,基于危害性对故障进行分级,在网络中融合多个模糊函数,分别描...     

贝叶斯网络在液压系统可靠性分析中的应用

贝叶斯网络具有双向推理功能,不但可以计算系统的可靠性指标,而且还能进行故障诊断的反向推理。通过与或门故障树算例验证了贝叶斯网络正向推理方法与故障树分析方法的计算结果是相同的。将贝叶斯网络应用于塔式起重机液压系统可靠性分析中,建立故障树并将其转化为贝叶斯网络,利用桶排除法计算出顶事件发生概率,利用反向推理求得各部件在顶事件故障发生条件下的后验概率,得到系统薄弱环节,为提高系统可靠性提供依据。     

复杂机械系统可靠性评估方法及内容的探讨

一、前言对于复杂机械系统进行可靠性评估,由于过去长期以来没有准确的数据资料作为评估的依据,因此,需要通过试验来获得数据。但如何进行试验,试验数据如何进行收集,如何处理及评估哪些可靠性特征量等问题,这是目前正在研究的问题。由于复杂机械系统组成不同,功能不同,工作条件不同,使用维修方法不同,都将使评估结果不一。通过对实际复杂机械系统的可靠性评估的研究,本文就复杂机械系统的评估试验方法,数据收集与处理方法及评估指标等问     

工程机械复杂系统可靠性设计的模糊故障树方法

针对工程机械系统结构复杂且故障特征和原因具有模糊性的特点,将模糊集引入其故障树分析当中,并确定了模糊故障树分析的步骤、原则与方法.通过对工程机械典型发动机系统的功能结构和故障判据进行分析,建立了工程机械某典型发动机系统的模糊故障树,应用模糊数学理论对其进行了模糊故障分析,并应用模糊重要度分析的中值法对重要度进行了计算.分析结果表明,该方法可以较好地解决故障树分析中部分事件故障判据及数据的模糊性问题,为工程机械复杂系统的可靠性设计提供了有价值的参考.     

基于T-S故障树的数控加工中心液压托架升降系统可靠性分析

液压系统可靠性分析主要有故障树、故障模式影响与致命性分析、贝叶斯网络等方法,由于历史数据的缺乏及系统工作环境的变化,使得部件故障发生概率为精确值的假设难以成立,而模糊理论的引入,有效解决了这一问题。通过分析THMC6350双工位卧式加工中心液压托架升降系统工作原理,构建了其系统失效时的Takagi-Sugeno(T-S)模糊故障树模型,解决了故障数据缺乏及故障机理不确定问题,进而对系统进行可靠性分析,求得液压托架升降系统在不同故障状态时的故障概率、各底事件概率重要度和关键重要度,为设备故障诊断提供可靠依据。     

坦克装甲车辆液压系统可靠性评估方法研究及应用

通过大量收集坦克装甲车辆液压系统故障数据,根据其故障的特点,研究了切和部队实用的坦克装甲车辆液压系统可靠性评估方法,该文以某型装甲突击车为例用FMECA和FTA方法评价了其液压系统可靠性,同时应用FTA快速确定故障元件,其简易性、实用性易于部队维修人员的快速排除故障.     

化疗药物配制机器人关键过程可靠性评估

针对化疗药物配制机器人进行药物配制时的时效性和安全性要求,提出了一种基于T-S模糊FTA的配药机器人关键过程可靠性评估方法,用模糊数来表示系统部件的失效可能性和失效状态,用T-S模糊门来描述部件之间的联系。首先,分析配药流程的串行特性,找出关键环节—药品加注过程,并对其工作原理进行描述。其次,对药品加注过程建立T-S模糊故障树,根据T-S模糊门规则,求得顶事件的失效可能性。最后,利用重心法求解各个部件在各个失效状态下对顶事件不同状态的T-S概率重要度;采用加权平均,得到部件的综合T-S概率重要度;针对顶事件失效贡献最大的部件,提出改进措施,以提高系统可靠性水平。     

基于机械模糊可靠性理论的铝锭铸造传动系统的设计

在对铝锭铸造传动系统进行失效分析并建立故障树的基础上,运用模糊故障树理论,对铸造传动系统进行了模糊可靠性分析;根据模糊数及逻辑门算子的运算规则,计算出了各中间事件及顶事件发生的概率,为提高系统的可靠性设计提供了依据.     

考虑共因失效的多状态系统可靠性分析模型

基于发生函数法建立了舍共因失效的多状态系统可靠性分析模型,通过改进的发生函数法求取多状态不可修串并联系统的可靠度函数。具体分两个步骤：第一步,先不考虑共因元件组的影响,用发生函数表示系统的性能分布;第二步,在“系统层”对共因元件组元件各状态信息进行分析,再用分析结果对系统发生函数进行修正,最终得到系统可靠度函数。     

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。     

一种新型动态贝叶斯网络分析方法

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。     

液压系统可靠性模糊设计与评价方法

液压系统的可靠性是保证设备整机工作可靠的关键因素,液压系统可靠性模糊设计比常规可靠性设计更科学更合理.以工程机械典型液压系统为例,基于模糊数学理论和方法,分析了常规可靠性设计的不足,提出了液压系统可靠性模糊设计的思想和方法,运用模糊理论对液压系统进行描述并计算出系统的模糊可靠度,给出了系统模糊可靠度预测与分配的方法,建立了系统可靠性的模糊评价模型.