基于DBN的气化炉故障动态风险评估

气化炉是水煤浆气化系统的主要设备,为研究气化炉故障对气化系统的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络与风险矩阵相结合的动态风险评估方法。以气化炉故障为例,首先建立了气化炉的动态贝叶斯网络模型,结合模糊评价方法计算根节点事件的先验概率,引入动态贝叶斯网络推算其后验概率;随后,基于层次分析法和Borda的原理,建立气化炉故障的综合风险评估体系,并引入维修因素,预测维修后气化炉的风险趋势并绘制了动态风险矩阵。结果表明,引入维修因素后系统整体风险水平显著下降,证明了维修因素对系统的积极作用,保障了系统的生产能力。     

基于贝叶斯网络的土石坝可靠性分析

提出采用贝叶斯网络方法来分析大坝的可靠性问题.首先简要地介绍了贝叶斯网络方法的基本原理和建模方法,将贝叶斯网络方法和故障树方法进行了比较,并给出了故障树向贝叶斯网络转化的基本步骤.定义了贝叶斯网络中节点的重要度因子,并给出了相应的计算公式.最后以土石坝为例,根据土石坝的失效机理建立了土石坝可靠性分析的贝叶斯网络模型,并对溃坝原因进行了重要度分析.结果表明,贝叶斯网络能够有效地进行大坝可靠性分析,它能够更直观地表示大坝失事的因果关系,且贝叶斯网络能够方便地解决共因失效问题.故障树可以方便地转化为相应的贝叶斯网络模型.贝叶斯网络节点的重要度分析结果为制定有效的大坝失事概率控制措施提供了理论依据.     

基于GO法与DBN的冗余系统可靠性分析

为获得冗余可修系统在共因失效影响下的可靠性动态变化规律,提出了一种将改进GO法与动态贝叶斯网络相结合的新算法。首先,根据系统的原理图与流程图建立GO图模型;然后,基于信号流与各操作符向动态贝叶斯网络的映射规则,将GO图模型转化为动态贝叶斯网络;最后,凭借动态贝叶斯网络成熟的软件与算法对模型进行求解。通过对算例的验证和比较可以得出,该方法不但能够得到冗余系统的可靠度与可用度随时间变化的动态曲线,还能处理维修因素与共因失效对分析结果的影响。此外,新算法具有强大的反向推理能力,可迅速获得系统的薄弱环节,为实现系统的故障诊断提供理论支持     

基于贝叶斯网络的土石坝可靠性分析

提出采用贝叶斯网络方法来分析大坝的可靠性问题．首先简要地介绍了贝叶斯网络方法的基本原理和建模方法，将贝叶斯网络方法和故障树方法进行了比较，并给出了故障树向贝叶斯网络转化的基本步骤．定义了贝叶斯网络中节点的重要度因子，并给出了相应的计算公式．最后以土石坝为例，根据土石坝的失效机理建立了土石坝可靠性分析的贝叶斯网络模型，并对溃坝原因进行了重要度分析．结果表明，贝叶斯网络能够有效地进行大坝可靠性分析，它能够更直观地表示大坝失事的因果关系，且贝叶斯网络能够方便地解决共因失效问题．故障树可以方便地转化为相应的贝叶斯网络模型．贝叶斯网络节点的重要度分析结果为制定有效的大坝失事概率控制措施提供了理论依据．     

基于贝叶斯网络工具箱的制动系统故障分析

为对汽车制动系统进行故障分析,采用故障树与贝叶斯网络相结合的方法对可能发生故障的所有危险因素进行分析,建立故障树模型,并将其转化成贝叶斯网络,利用贝叶斯网络计算故障发生的概率,找出制动系统的薄弱点,并对其进行优化设计。计算分析结果表明,将故障树与贝叶斯网络结合可以提高故障分析的有效性。     

基于动态贝叶斯网络的煤粉加压输送系统可靠性分析

为解决煤粉加压输送系统动态失效问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的可靠性评估方法。首先,在分析煤粉加压输送系统的结构与功能的基础上构造事故树模型,并根据事故树模型向动态贝叶斯网络转化的规则,建立煤粉加压输送系统的可靠性分析模型。然后,引入维修因素、时间序列,利用动态贝叶斯网络的两向推理能力,确定煤粉加压输送系统的薄弱环节和可靠度的动态变化规律。结果表明,该方法可有效描述煤粉加压输送系统的动态特性,分析结果符合实际工况。     

基于 FTA-BN模型的城市燃气管道失效风险分析

为了找出导致城市燃气管道失效事故的原因,以城市燃气管道失效事故为研究对象,采用故障树方法和贝叶斯网络模型对其进行分析。通过实例分析,找出了导致某市城市燃气管道失效事故概率较大的因素分别为：阴极保护失效、外腐蚀、内腐蚀、外力影响、施工缺陷等。结果表明,基于FT A BN模型的城市燃气管道失效风险分析方法注重基事件的多态性和事件间逻辑关系合理性,能推算出更准确的基事件概率分布,同时可以找出导致事故发生的最有可能途径,为城市燃气管道失效事故预防、风险控制、安全管理提供较为合理性建议。     

一种基于贝叶斯网络的配电网可靠性评估方法

提出了一种基于贝叶斯网络的故障树分析法并应用于配电系统的可靠性评估。该方法能够有效地求解系统中各部件对系统整体可靠性的影响大小,分析系统中的薄弱环节。该方法计算简便,可在此基础上方便﹑灵活地计算配电系统的可靠性指标。通过实例证明了该方法是有效可行的。     

基于动态贝叶斯网络的气化炉烧嘴系统可靠性分析

为解决在分析系统可靠性时获取的动态贝叶斯网络（DBN）的先验数据主观性强的问题,以气化炉烧嘴系统为研究对象,利用BP神经网络优化DBN的先验数据。依据隐含层神经元数量经验公式,将气化炉烧嘴系统DBN模型划分为3个子系统,并分别转化为BP神经网络。将DBN的先验分布分别对应BP神经网络的输入函数与输出函数,再利用BP神经网络信息向前传、误差向后传的特性,对系统进行性能学习,实现对DBN的先验数据优化。对优化后气化炉烧嘴系统的DBN进行双向推理,实现对气化炉烧嘴系统动态可靠性分析。结果表明,对气化炉烧嘴系统DBN进行正向推理,可得到优化后的系统可靠性变化趋势;进行反向推理,可得到优化前后的关键事件及薄弱环节,其中薄弱环节为高氧煤比氧煤比的波动。     

基于贝叶斯网络的元件重要度和灵敏度分析

对于机械系统来说,组成元件的可靠性决定了系统的可靠性,而处于系统结构不同位置的元件对于系统可靠性的影响又存在很大的差异.据此,提出了基于贝叶斯网络的复杂机械系统可靠性组成元件重要度和灵敏度分析的方法,运用该方法不但能计算出机械系统的可靠性指标,而且能方便地给出每个部件或几个部件对系统整体可靠性影响的大小,识别系统的薄弱环节.给出了结合故障树方法建立系统贝叶斯网络模型的方法,并用实例验证了用贝叶斯网络方法进行机械系统可靠性评估以及进行组成元件重要度和灵敏度分析的有效性和优越性.     

基于FTA-BN模型的煤粉锅炉受热面故障风险研究

煤粉锅炉受热面在故障演化过程中具有不确定性,难以准确地评估故障风险。针对上述问题,采用了一种基于故障树分析(FTA)与贝叶斯网络(BN)的方法研究煤粉锅炉受热面故障风险。此方法结合了故障树易于梳理事件之间因果关系和贝叶斯网络不确定性分析的优势。首先,建立煤粉锅炉受热面4层故障树模型;然后,映射成BN模型并进行不确定性修正,通过与某电厂煤粉锅炉故障数据对比,验证所提方法可以提高故障风险评估的准确性;最后,根据BN的反向诊断推理,找出故障风险关键因素,提升锅炉受热面的安全性。     

基于贝叶斯网络地铁车门系统可靠性分析和故障诊断

针对驱动电机未动作造成地铁车门系统产生故障这一问题,提出了一种利用贝叶斯网络对车门驱动电机进行可靠性分析的方法.根据车门驱动电机的故障树建立对应的贝叶斯网络,采用桶排除法计算驱动电机未动作的故障概率,由后验概率进行驱动电机的故障诊断,并确定各基本故障的灵敏度,从而获得车门系统的关键环节为内部电机驱动模块和EDCU插头.实验结果表明,贝叶斯网络能很好地应用于地铁车门系统的可靠性分析,可为车门故障维修提供支持和参考.     

贝叶斯网络在多态系统可靠性分析中的应用

针对多态元件组成的二态系统可靠性定量分析的难点,提出了一种基于贝叶斯网络的分析方法.该方法首先将多态故障树转化成贝叶斯网络,然后利用该网络计算各事件发生概率和元件重要度.同时利用该贝叶斯网络还可以得到其他一些有意义的结果,可用于系统故障诊断和实时监控.通过一个供电系统实例说明了该方法的有效性.     

数控车床进给系统基于模糊理论的故障树分析

为解决ETC36数控车床进给系统在缺少可靠性试验数据和实际故障数据情况下的故障树分析问题,采用获取底事件模糊概率的专家语言评价方法,对进给系统进行基于模糊理论的故障树分析.建立故障树并对其进行定性分析,得到ETC36数控车床进给系统的各种失效模式;采用专家语言评价方法,对故障树进行定量分析,获得顶事件发生的模糊概率,并与实际概率进行对比,得到相应的置信度水平λ为0.70,验证了专家语言评价方法的可行性和故障树建立的正确性;计算各底事件的模糊重要度,得到ETC36数控车床进给系统的具体薄弱环节,解决了ETC36数控车床进给系统在故障概率信息严重缺失下的故障树分析问题.     

存在房形事件的故障树向贝叶斯网络的转化

为完善基于贝叶斯网络的故障树分析方法,提出了保持贝叶斯网络拓扑结构不变、扩展某些事件节点的状态空间、保持事件节点状态空间不变、调整贝叶斯网络的拓扑结构,两种将存在房形事件的故障树转化为贝叶斯网络的方法.对这两种方法的优劣进行了比较,通过对简化的核电站辅助给水系统的分析,验证了上述方法的正确性.