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。     

基于超椭球模型的飞机液压刹车系统故障树分析

采用基于超椭球模型的故障树分析方法来解决飞机液压刹车系统故障树中底事件故障率概率统计信息不充足的问题,并对该系统进行可靠性评估。根据液压刹车系统原理和故障机理建立系统故障树,引入超椭球模型来描述底事件不确定性,推导了系统顶事件失效概率以及各底事件重要度基于双层蒙特卡洛法的仿真流程,并与区间模型下故障树分析进行对比。结果表明:超椭球模型下的故障树分析只需要底事件失效概率取值范围,而不要求精确的概率统计信息,且相对于区间模型,其结果更加精细,更加符合工程实际。同时通过底事件重要性测度分析可以确定关键失效事件,为刹车系统改设计及重点维护提供指导。     

T-S模糊故障树重要度分析方法

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。     

T-S模糊重要度分析方法研究

针对故障树分析中部件失效概率、故障状态和系统故障机理的不确定性问题,用模糊子集来表示部件的失效可能性,用模糊数来描述部件和系统的故障状态,用T-S模糊模型来描述部件之间的联系,在T-S模糊故障树分析算法基础上,提出两种T-S模糊重要度:拓展传统二态系统模糊重要度的重心法,综合部件所有故障状态的失效可能性对系统重要程度的影响,定义多态系统T-S模糊重要度,并由算例对比得出,传统模糊重要度可看作是T-S模糊重要度的一个特例,T-S模糊重要度更为一般化;在仅已知部件故障状态的情况下,提出T-S状态重要度的概念及其计算方法.对某导航系统进行重要度分析,验证了算法的有效性.     

T-S动态故障树分析方法

DUGAN动态故障树由静态子树和动态子树组成,静态子树为传统故障树并用与、或门等传统逻辑门描述静态失效行为,动态子树用优先与门、功能相关门、顺序相关门、备件门等动态逻辑门描述动态失效行为。相对于传统故障树,T-S故障树可以刻画任意形式的组合、多态等静态失效行为,但仍不能刻画系统的动态失效行为。为进一步增强故障树描述静、动态失效逻辑的能力,提出了T-S动态故障树分析方法,首先定义并提出了描述静、动态逻辑关系的T-S动态门及描述T-S动态门的时间状态规则和事件发生规则构建方法,进而提出了基于T-S动态门输入、输出规则算法的T-S动态故障树分析求解计算方法。T-S动态故障树的T-S动态门规则可无限逼近现实系统的失效行为,不仅可以描述DUGAN动态门所刻画的动态失效行为,还可以描述DUGAN动态门不能刻画的静、动态失效行为。最后,将T-S动态故障树分析方法分别与离散时间贝叶斯网络、Markov链和顺序二元决策图求解DUGAN动态故障树的方法进行对比,验证了所提方法的可行性和计算的简便性。     

基于集对理论的砂轮主轴转动系统故障树分析

考虑砂轮主轴转动系统工作状态随机、中介、不可知等不确定性的影响,在对其进行故障树分析的基础上,引入集对分析理论,建立一种两者结合的集对故障树模型。推导了模型中常用的逻辑门集对算子并给出了模型的基本分析流程。以联系度表征各事件状态,求得砂轮主轴转动系统发生故障的可能性区间,并提出针对性的改进措施。结果表明,此分析方法更加全面,客观,为砂轮主轴转动系统可靠性分析提供了良好的理论依据。     

履带车辆变速箱的T-S模糊故障树可靠性分析

针对履带车辆变速箱的故障原因等存在较难获得大量数据的问题,提出了基于T-S模糊故障树分析方法,对变速箱构建T-S模糊故障树,分析过程中采取底事件的模糊效率替代为其故障概率的方法,再将其故障程度用模糊数来表示,对变速箱关重件T-S模糊故障树进行实例分析,计算并分析变速箱T-S模糊故障树,对底事件进行重要度分析,并给出故障排查意见。     

基于T-S模糊故障树的家用空调可靠性分析

为降低家用空调运行故障率以提高用户体验度和减小家用空调高空维修作业风险,提出应用T-S模糊故障树分析法分析家用空调的可靠性.用T-S模糊门描述空调系统各事件间的联系,用模糊数描述部件的故障程度.根据建立的空调系统T-S模糊故障树模型,计算出顶事件不同状态下的模糊失效可能性,分析顶事件不同状态下各部件的重要度,找出影响整机可靠性的关键部件.该方法有效克服了传统故障树在处理模糊信息及故障机理不确定等方面的不足,提高了家用空调故障分析的准确度.通过对某型号壁挂空调T-S模糊故障树的实例分析,进一步验证了该方法的可行性和准确性.研究表明,T-S模糊故障树方法可为有效降低空调系统的故障提供依据,在空调设计阶段采取相应的措施可有效提高空调产品的可靠性.     

基于T-S模型的液压回转机构模糊故障树分析

针对起重机液压回转机构特点,对传统故障树分析法进行改进,利用T-S门故障树模型代替传统逻辑门故障树,结合模糊理论,对液压回转机构进行模糊故障树分析,可以得出顶事件的故障程度与出现故障的模糊可能性。通过工程实例表明用T-S门描述部件的关系更准确,评价结果与实际基本相符。     

连续时间多维T-S动态故障树分析方法

复杂系统的可靠性往往受工作时间、应力冲击、工作温度等多因素影响,仅考虑工作时间单一因素的故障树分析方法存在局限性,提出考虑工作时间、应力冲击、工作温度等多因素影响的连续时间多维T-S动态故障树分析(Continuous-time multi-dimensional T-S dynamic fault tree analysis,CM-TSdFTA)方法.构造多因素影响下的下级事件故障概率密度函数,基于下级事件的顺序规则及上级事件的输出规则提出T-S动态门及其事件顺序描述规则构建方法,给出基于规则执行可能性、上级事件发生可能性的上级事件故障概率分布函数计算方法.CM-TSdFTA不仅可以描述事件间静、动态失效行为,还能对多因素影响下的系统可靠性进行分析.通过与空间故障树、Dugan动态故障树、离散时间T-S动态故障树分析方法进行对比,验证了所提CM-TSdFTA的可行性.最后,给出了所提方法的工程分析案例.     

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。     

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。     

基于模糊理论的PMT水下防爆试验故障树分析

为解决光电倍增管（photomultiplier tubes，简称PMT）水下防爆试验系统的故障诊断问题以及故障发生概率存在模糊不确定性的特点，应用模糊集数学方法和可能性理论，把模糊数学和故障树模型相结合，提出一种基于三角形模糊数算法的PMT试验系统失效模式分析方法。根据试验系统工作原理，采用下行法建立故障树并对其进行定量分析，获得了顶事件的结构函数及多种失效模式，进而利用专家语言评价法，计算顶事件发生的模糊概率和各底事件的模糊重要度，得到了PMT试验中故障发生率较高的环节，最后对故障分析结果进行改进测试。结果表明，该方法能够准确地诊断出存在的故障，为PMT防爆试验系统进行故障诊断以及提高PMT保护罩的水下防爆性能提供参考依据。     

基于T-S模糊故障树的多态系统性能可靠性

T-S模糊故障树是由一系列具有IF-THEN规则的T-S逻辑门构成的故障树,可以解决复杂系统可靠性分析中故障多态、故障机理不明确、底事件失效率难以精确得知的问题。目前该方法主要分析系统中的功能故障问题。实际中,复杂多态系统内部很多故障常常会造成性能降级,出现多性能状态,进而系统在不同的故障状态下具有不同的性能可靠性。通过对T-S模糊故障树所表示的系统赋予性能变量及故障多态下的不同性能值,利用统计学中的期望思想,提出一种分析系统故障多态下的性能可靠性方法,以及已知某一底事件或中间事件在故障状态下分析系统性能可靠性的方法。通过对目前大型飞机上常用的航空电子交互式以太网(Avionics full duplex switched ethernet,AFDX)进行分析建树,利用该方法求解系统在多故障状态下的性能可靠性,进行了实例分析。     

多源异构知识环境下受电弓模糊智能故障诊断

针对动车组受电弓维护决策和智能诊断中知识多源异构以及维修记录缺失不完整和语义冲突等问题,提出异构信息融合和模糊智能诊断算法。针对受电弓诊断知识的多源异构特性及其不足,提出采用本地数据库资源描述框架(RDF)到全局RDF的转换和通过霍尔(Horn)逻辑刻画概念属性间的等价、包含或冲突关系,得到受电弓故障知识RDF(S)本体合并。基于知识融合结果和对受电弓系统的FMEA分析,建立受电弓故障树模型,并结合T-S模糊理论对其进行改进,引入模糊乘和最大/最小算子建立T-S模糊门,推理计算得到不完整缺失数据条件下故障树中各底事件的状态重要度及其对顶事件影响重要度排序。最后结合动车组实际运用中受电弓的故障诊断数据,证明了本文所提算法的合理性和有效性。     

太阳翼驱动机构的模糊动态故障树分析

作为航天器重要的组成部分之一的太阳翼驱动机构,故障频发,它的可靠性研究凸显出重要的价值。根据太阳翼驱动机构的组成和工作原理,建立了相应的动态故障树。考虑到现实中太阳翼驱动机构的故障现象、故障状态与故障原因等存在着大量的不确定性,将模糊集理论引入动态故障树分析中,采用三角模糊数表示太阳翼驱动机构故障树的各个底事件的失效参数,将 截集理论与区间运算相结合,对太阳翼驱动机构进行模糊动态故障树分析,从而得到系统的顶事件模糊发生概率与各个底事件的模糊概率重要度,并对模糊概率重要度进行分析,得出太阳翼驱动机构中的关键部件为系统中的轴承及谐波减速器,找到了系统的薄弱环节。     

大型星载天线展开系统故障树的区间分析方法

针对某周边桁架式大型星载天线进行展开可靠性研究。分析大型星载天线的展开机理,并在对星载天线展开系统故障树分析的基础上,针对传统故障树分析中存在的不确定性难以量化的问题,结合D-S(dempster-shafer)理论和区间概率理论,提出星载天线展开机构故障树区间分析方法,构造失效独立和失效相关情况下故障树区间分析的与门区间算子和或门区间算子,在此基础上对系统的展开可靠度进行分析和预测。可靠性分析的结果表明文中提出的计算模型和分析方法是合理和可行的。     

The weakest t-norm based intuitionistic fuzzy fault-tree analysis to evaluate system reliability

In this paper, a new approach of intuitionistic fuzzy fault-tree analysis is proposed to evaluate system reliability and to find the most critical system component that affects the system reliability. Here weakest t-norm based intuitionistic fuzzy fault tree analysis is presented to calculate fault interval of system components from integrating expert's knowledge and experience in terms of providing the possibility of failure of bottom events. It applies fault-tree analysis, α-cut of intuitionistic fuzzy set and T(ω) (the weakest t-norm) based arithmetic operations on triangular intuitionistic fuzzy sets to obtain fault interval and reliability interval of the system. This paper also modifies Tanaka et al.'s fuzzy fault-tree definition. In numerical verification, a malfunction of weapon system "automatic gun" is presented as a numerical example. The result of the proposed method is compared with the listing approaches of reliability analysis methods.