| 基于动态贝叶斯网络的多状态系统可靠性分析 |
| |
| 引用本文： | 齐金平,李少雄,周亚辉,王康. 基于动态贝叶斯网络的多状态系统可靠性分析[J]. 机床与液压, 2022, 50(18): 142-145 |
| |
| 作者姓名： | 齐金平 李少雄 周亚辉 王康 |
| |
| 作者单位： | 兰州交通大学机电技术研究所,甘肃兰州730070;甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心,甘肃兰州730070;甘肃省物流与运输装备行业技术中心,甘肃兰州730070;兰州交通大学机电技术研究所,甘肃兰州730070 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（71861021）；甘肃省重点研发项目（17YF1FA122）;甘肃省高等学校科研项目资助（2018A-026;2018C-10）；铁路总公司科研计划课题（2015T002-D） |
| |
| 摘 要： | 为避免离散T-S模糊故障树计算误差，清晰表达系统可靠度随时间变化趋势，将基于冲激函数约束的连续时间T-S动态故障树与动态贝叶斯网络相结合，既可体现连续时间T-S模糊动态故障树的动静态描述能力，又能发挥贝叶斯网络双向推理建模与可描述动态的优势；然后在GeNIe2.0软件中搭建贝叶斯网络模型，导出后验概率，再计算合成动静态模块的重要度；最后以动车组空气供给系统为例，进行了可靠性分析，并于软件中仿真系统可靠度随时间的变化曲线，验证了模糊动态贝叶斯网络方法的正确性与合理性。研究结果表明：安全阀与单向阀为系统的薄弱环节，应加大检查检修频次，其余部件可参考图示结果合理安排设备维护频次。
|
| 关 键 词： | 冲激函数 动态贝叶斯网络 动静态描述 双向推理 多状态 |
Reliability Analysis of Multi State System Based on Dynamic Bayesian Network |
| |
| QI Jinping,LI Shaoxiong,ZHOU Yahui,WANG Kang. Reliability Analysis of Multi State System Based on Dynamic Bayesian Network[J]. Machine Tool & Hydraulics, 2022, 50(18): 142-145 |
| |
| Authors: | QI Jinping LI Shaoxiong ZHOU Yahui WANG Kang |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《机床与液压》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《机床与液压》下载全文 |
