区间三角模糊多态贝叶斯网络可靠性分析方法研究

针对传统系统可靠性分析方法在处理模糊信息方面的不足,建立了基于区间三角模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。通过区间三角模糊子集来描述根节点故障率;基于区间三角模糊子集,构建了区间三角模糊多态贝叶斯网络模型;研究了区间三角模糊多态贝叶斯网络可靠性分析算法,给出了求解叶节点故障模糊可能性与去模糊根节点后验概率的计算方法。最后,对塔机倾覆事故进行了可靠性分析,验证了该方法的有效性。     

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。     

基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析及在液压系统中的应用

为使贝叶斯网络能够对模糊信息和不确定信息进行处理,提出一种新的基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。该方法将模糊集合理论引入到贝叶斯网络可靠性分析中,考虑部件故障状态、部件故障率的模糊性以及部件间故障逻辑关系的不确定性,使贝叶斯网络具有处理模糊信息的能力。该方法采用模糊数描述系统和部件的故障状态,利用模糊子集描述部件的故障率,运用贝叶斯网络的条件概率表描述部件间的不确定联系。该方法应用到载重车液压悬架系统的可靠性分析实例中,分析结果表明该方法在进行系统可靠性分析时能够充分利用系统的模糊信息和不确定信息,从而提高系统可靠性分析的效率。     

基于贝叶斯网络和灰关联法的多态液压系统故障诊断

提出基于贝叶斯网络和灰关联法并综合考虑根节点后验概率和故障诊断处理成本的故障诊断方法。考虑根节点故障状态的多态属性,利用贝叶斯网络推理求得根节点后验概率,利用模糊子集描述故障诊断处理成本,通过灰关联法建立故障诊断决策矩阵,计算故障诊断决策方案的灰关联度,进而确定故障决策方案的搜索序列以得出系统故障原因。通过液压系统实例,分别求解出半故障状态和故障状态下的故障诊断序列,同时也验证该方法的可信度和可行性。     

基于贝叶斯网络的复杂系统多态可靠性分析

为了评估多态复杂系统的可靠性,识别系统中的薄弱环节,提出了一种基于贝叶斯网络的多态系统可靠性评估方法。在运用故障树进行分析的基础上进一步将故障树映射为贝叶斯网络。考虑到部件故障状态以及部件间故障逻辑关系的不确定性,该方法运用贝叶斯网络的条件概率描述部件间的不确定联系,采用三状态节点来描述系统和部件不同的故障状态,融合各验前信息计算各底事件和顶事件的发生概率,分析各个底事件对系统整体可靠性的影响,并计算各事件的重要度指标,通过分析查找系统的薄弱环节,以应用实例对提出方法的可靠性进行了验证。     

应用贝叶斯理论评估水下采油树可靠性

水下采油树作为水下油气开采的重要设备,长期处于深海中,其可靠性直接影响整个水下生产系统的安全稳定运行。因此,为研究水下采油树系统的工作可靠性问题,提出一种基于贝叶斯理论的可靠性评估方法,该方法在融合模糊理论的基础上,并考虑到部件失效概率的动态性问题,并以构造的动态模糊子集来表述各根节点的失效概率。该方法有效改善了传统贝叶斯网络在处理故障信息存在模糊性及动态性等方面的问题,提高了系统可靠性分析结果的准确性。通过利用贝叶斯网络对水下采油树系统进行可靠性分析,以期为水下采油树的故障诊断与维修提供了理论依据和数据支撑。     

考虑多种故障状态的机械系统可靠性评估方法研究

为解决传统可靠性分析方法在多状态且难以获得精确故障率的机械系统可靠性评估中的不足,以及T-S故障树存在计算复杂、不能逆向推理等问题,提出一种将T-S故障树和区间模糊多态贝叶斯网络相结合的系统可靠性评估方法.将T-S故障树映射成贝叶斯网络,在模糊贝叶斯网络可靠性分析方法中引入区间理论,对模糊子集边界值进行模糊化处理,构建...     

动车组受电弓系统失效风险分析

针对系统失效风险分析过程中数据缺失、多源异构和认知不确定的实际情况,提出了利用模糊故障树构建多态模糊贝叶斯网络来对系统失效风险进行分析,根据各根节点模糊故障率计算出中间节点和叶节点不同故障状态的模糊可能性,同时对各根节点灵敏度进行分析,并对其实际意义进行了说明,最后根据所提方法对动车组受电弓系统进行了失效风险分析。分析结果表明,网压互感器破损、疲劳性裂纹、控制阀板风管破损为高风险事件,与实际情况一致,同时该方法也扩展了贝叶斯网络在实际工程中的应用。     

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。     

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。