物流服务供应链可靠性诊断的FTA模型及应用

针对物流服务供应链（LSSC）可靠性问题,提出一种基于故障树分析（FTA）模型的LSSC可靠性诊断方法。以物流集成商、物流分包商、制造商构成的三级物流服务供应链为研究对象,建立LSSC可靠性诊断的一般模型;结合实例,构造了LSSC可靠性诊断的FTA模型,通过对FTA模型的最小割集和重要度的求解,得出了LSSC系统失效的故障模式和关键故障因素。     

基于故障树的电梯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,建立了电梯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电梯故障诊断方法,开发了基于该方法的电梯故障诊断实验平台.该方法通过对电梯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,并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.实验表明,该方法较好地解决了专家系统知识获取难和知识完整性差的问题,实现了电梯故障的快速准确诊断.     

基于故障树最小割集的故障诊断方法研究

利用故障树分析原理，对基于故障树最小割集的诊断方法进行了研究。在给出故障树顶事件和底事件概率描述的基础上，计算了故障树最小割集的重要度，并在量级上进行了分析比较，为系统的故障源搜寻提供了具体有效的测试步骤。并给出了应用实例。     

基于故障树分析法的软件测试技术研究

将安全性评估领域广泛应用的故障树分析法引入软件测试中,融合基于软件故障概率分析和风险分析的方法,对软件测试的故障树建模进行了重点研究.提出了建模的基本思想和方法,给出了软件测试故障树最小割集的算法,对故障树模型进行了定性和定量分析,并将分析结果指导和应用于软件测试实践中.     

基于FTA的箱式变电站故障诊断系统研究

鉴于箱式变电站在工商业及城镇输配电系统中的重要性,完善箱式变电站故障诊断技术具有重要的意义。针对箱式变电站故障诊断的特点,本文运用故障树分析技术对箱式变电站故障诊断技术进行了研究,应用可信度方法对故障诊断进行了不确定性处理,并运用最小割集故障系数的概念改进故障树分析中的最小割集诊断法,提高故障诊断的效率。最后,本文以故障实例检验了该故障诊断系统的运行效果。     

海水淡化系统反渗透膜故障诊断研究

故障树分析是一种图形演绎的故障诊断方法,在能源工程和航天器可靠性等领域已得到成功应用。基于反渗透系统,对系统中关键元件反渗透膜的结构和系统工作机理进行研究,给出了"脱盐率下降"作为顶事件的故障树,并求出了最小割集和最小径集,完成了对故障基本事件的结构重要度分析。针对传统故障树分析中不确定事件得不到有效解决以及知识获取困难的这一问题,提出将粗糙集与故障树分析相结合的混合的方法。     

FTA与BP神经网络结合的地平仪故障诊断方法研究

为了提高某型地平仪常见故障的诊断效率与准确率，研究了故障树分析(FTA)与反向传播(BP)神经网络相结合的地平仪故障诊断方法。根据地平仪的结构原理，首先采用FTA法得到了该型地平仪的所有故障模式及最小割集，建立了故障树的结构函数。然后按照最小割集重要度，筛选出BP神经网络训练样本的主要故障模式。最后以某单位该型地平仪的故障统计数据为基础，运用BP神经网络的方法建立了地平仪的故障诊断模型，并对模型进行了验证。验证结果表明，采用FTA法与BP神经网络相结合的故障诊断方法，弥补了2种方法单独诊断时的固有缺陷，提高了故障诊断的准确性和效率。     

基于动态贝叶斯网络的机载电子设备故障诊断

针对目前机载电子设备故障诊断过程中诊断效率低以及采用传统动态故障树马尔科夫链分析方法存在系统状态空间爆炸的问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络的故障树故障诊断方案;设计首先将基于零压缩二元决策图的动态故障树定性分析和贝叶斯网络的定量推理相结合获得系统最小割集,然后以集成传感器信息更新系统的部件诊断重要度和最小割集,最后综合考虑系统部件诊断重要度和最小割集设计了系统的故障诊断决策算法,得到故障诊断决策树;以机载光电雷达设备的故障诊断为例,通过对比有无证据条件下系统故障诊断中最小割集以及其诊断重要度,证明了此方案能够准确、快速地诊断出系统具体的故障原因,节省了诊断成本。     

一种带有时间约束故障树分析方法

 在时间域内的行为对安全苛求系统往往是至关重要的,若出现故障,则大量的故障描述都涉及事件之间的时间因素。针对传统故障树不能直观描述和分析这种时间因素的问题,在原有故障树定义的基础上增加时间约束故障树的语义描述,并根据故障树的扩展语义提出时间约束故障树分析方法。给出时间约束逻辑门和事件平均转移率、输入事件到输出事件传播率和到达率的计算方法。设计故障树基本事件和最小割集到达顶事件的传播率和到达率的算法,该算法遍历故障树中每个节点获得基本事件时间重要度和最小割集到达率,从时间重要度角度对基本事件和最小割集的重要度比较。实验结果表明提出的时序分析方法可以为故障诊断和预防提供理论基础。     

基于故障树分析的航空电子系统BIT诊断策略设计

为解决故障搜索时的多径问题,以故障树模型为基础,综合考虑可靠性和测试费用等因素提出了一种航空电子系统BIT诊断策略设计新方法;引入费用诊断重要度(CDIF)来衡量测试费用对BIT故障诊断的影响,利用二元决策图对故障树进行定性和定量分析,据此构建出基于最小割集和CDIF的BIT诊断决策树;在某型机载INS/GPS组合导航系统BIT设计中的应用验证了该方法的有效性与实用性,与基于AO*搜索和基于贪婪算法的两种诊断策略设计方法比较可知该方法的计算复杂度更小。     

分布式FlexRay线控转向系统可靠性及容错技术研究

文章研究分布式线控转向系统的可靠性问题,并提出一种能够有效提高分布式线控转向系统可靠性的容错技术。首先运用FMEA与故障树分析两种风险评估方法相结合的方式,对分布式线控转向系统进行新的适用于其本身的可靠性分析;其次根据对分布式线控转向系统的可靠性分析及系统需求,提出一种基于最小故障静默单元的容错技术,并设计分布式线控转向系统中的容错单元;最后对所设计的容错冗余单元的可靠度和分布式线控转向系统的可靠度进行数学计算,计算结果表明针对线控转向系统设计的容错单元能够有效地提高分布式线控转向系统的可靠性。     

水下机器人软件可靠性及故障诊断方法研究

针对于智能水下机器人在软件系统故障诊断过程中广泛存在的不确定性和复杂关联性,采用改进的软件FMEA方法,对AUV智能规划决策控制系统进行了可靠性分析和研究,在总结了AUV主要软件故障模式的基础上,提出了一种基于FMEA的三层贝叶斯网络诊断模型。通过贝叶斯网络的推理机制,分别对单一故障和复合故障进行了推理实验。实验结果表明,采用上述方法能有效地提高水下机器人系统软件可靠性以及故障诊断能力。     

基于BDD的关联故障树定量分析法研究

利用二元决策图(BDD)中的B—割集和节点概率,提出了基于BDD的关联故障树定量分析新算法。推导了故障树顶事件发生概率和绝对失效强度算法公式,将故障树顶事件发生概率和绝对失效强度计算结合起来,避免了复杂的最小割集和不交化求解过程,显著地减少了布尔代数运算量,给出了算法递归步骤。大量的实例分析验证了此算法的工程实用性。     

A simple method to derive minimal cut sets for a non-coherent fault tree

Minimal cut sets (or prime implicants: minimal combinations of basic event conditions leading to system failure) are important information for reliability/safety analysis and design. To obtain minimal cut sets for general non-coherent fault trees, including negative basic events or multi-valued basic events, a special procedure such as the consensus rule must be applied to the results obtained by logical operations for coherent fault trees, which will require more steps and time. This paper proposes a simple method for a non-coherent fault tree, whose top event is represented as an AND combination of monotonic sub-trees. A "monotonic" sub-tree means that it does not have both positive and negative representations for each basic event. It is proven that minimal cut sets can be obtained by a conventional method for coherent fault trees. An illustrative example of a simple event tree analysis shows the detail and characteristics of the proposed method.     

电气化铁路牵引供电系统可靠性分析

牵引供电系统的可靠性与铁路系统的安全稳定运营息息相关,将2F技术（即故障模式及后果分析（FMEA）和故障树分析（FTA）两项技术的综合）引入到牵引供电系统的可靠性研究中,分别进行了牵引供电系统FMEA表和牵引供电系统FrA模型分析,阐述了2F技术在牵引供电系统可靠性分析中的综合应用。     

Software architecture reliability analysis using failure scenarios

With the increasing size and complexity of software in embedded systems, software has now become a primary threat for the reliability. Several mature conventional reliability engineering techniques exist in literature but traditionally these have primarily addressed failures in hardware components and usually assume the availability of a running system. Software architecture analysis methods aim to analyze the quality of software-intensive system early at the software architecture design level and before a system is implemented. We propose a Software Architecture Reliability Analysis Approach (SARAH) that benefits from mature reliability engineering techniques and scenario-based software architecture analysis to provide an early software reliability analysis at the architecture design level. SARAH defines the notion of failure scenario model that is based on the Failure Modes and Effects Analysis method (FMEA) in the reliability engineering domain. The failure scenario model is applied to represent so-called failure scenarios that are utilized to derive fault tree sets (FTS). Fault tree sets are utilized to provide a severity analysis for the overall software architecture and the individual architectural elements. Despite conventional reliability analysis techniques which prioritize failures based on criteria such as safety concerns, in SARAH failure scenarios are prioritized based on severity from the end-user perspective. SARAH results in a failure analysis report that can be utilized to identify architectural tactics for improving the reliability of the software architecture. The approach is illustrated using an industrial case for analyzing reliability of the software architecture of the next release of a Digital TV.     

基于PCA和ELM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路的故障诊断和健康管理（PHM）的应用,提出了结合主成分分析（PCA）和极限学习机（ELM）的故障诊断方法。该方法用Sallen-Key带通滤波器来获取故障样本,并通过PCA进行故障特征提取。根据故障样本对ELM进行训练来获得故障诊断模型。实验结果表明,该实现方法识别率高、鲁棒性好,在工程实际中具有研究和应用价值。     

Application of non-normal p-norm trapezoidal fuzzy number in reliability evaluation of electrical substations

This paper presented a non-normal p-norm trapezoidal fuzzy number–based fault tree technique to obtain the reliability analysis for substations system. Due to uncertainty in the collected data, all the failure probabilities are represented by non-normal p-norm trapezoidal fuzzy number. In this paper, the fault tree incorporated with the non-normal p-norm trapezoidal fuzzy number and minimal cut sets approach are used for reliability assessment of substations. An example of 66/11 kV substation is given to demonstrate the method. Further, fuzzy risk analysis problems are described to find out the probability of failure of each components of the system using linguistic variables, which could be used for managerial decision making and future system maintenance strategy.     

Coverage Modeling and Reliability Analysis Using Multi-state Function

Fault tree analysis is an effective method for predicting the reliability of a system.It gives a pictorial representation and logical framework for analyzing the reliability.Also,it has been used for a long time as an effective method for the quantitative and qualitative analysis of the failure modes of critical systems.In this paper,we propose a new general coverage model (GCM) based on hardware independent faults.Using this model,an effective software tool can be constructed to detect,locate and recover fault from the faulty system.This model can be applied to identify the key component that can cause the failure of the system using failure mode effect analysis (FMEA).