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。     

考虑共因失效的新型连续时间动态 贝叶斯网络可靠性分析方法

现代系统失效行为复杂,动态性与相关性并存。首先为直观准确地刻画分析系统中的动态失效行为,提出新型连续时间动态贝叶斯网络分析方法,利用节点时序条件概率表刻画事件关系,进而提出基于节点时序条件概率表规则执行度与冲激函数抽样性质的子节点故障概率、根节点后验概率及重要度的计算方法;进一步,针对共因失效引起的系统相关性失效行为,提出考虑共因失效的新型连续时间动态贝叶斯网络分析方法,解决系统失效逻辑动态性和相关性的重叠问题。通过与贝叶斯网络、离散时间动态贝叶斯网络分析方法、Markov链、Monte Carlo法对比,验证所提方法的可行性与优越性。最后,对动态失效相关系统进行可靠性分析,结果表明,本文方法能够直观有效地刻画动态性与相关性失效行为,得到准确的系统可靠性指标,考虑共因失效相比于忽略共因失效,在任务时间为5×10~6 h时能够提高系统29%的可靠性分析精度,更加符合实际。     

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.     

基于贝叶斯网络和理想解动态群决策的故障诊断方法

为综合利用多属性信息和历次故障搜索结果反馈信息进行故障诊断,提出一种基于贝叶斯网络和理想解动态群决策的故障诊断方法。以砼泵分配阀液压系统为例,利用贝叶斯网络对系统进行分析并求解根节点的后验概率和关键重要度;根据本次诊断成功与否对下次最优搜索决策影响程度的大小,定义出启发函数求解启发式信息价值;考虑后验概率、关键重要度和启发式信息价值等因素,利用基于熵权的理想解法求取搜索方案的群体理想解和逆理想解,得到故障搜索最佳方案;考虑历次故障搜索最佳方案对当前搜索方案的影响,最终求得故障搜索的最佳方案序列。该方法克服了单属性决策和群决策方法的不足,提高了故障诊断的可行性和诊断效率。       

模糊数据下基于连续时间贝叶斯网络的整流回馈系统可靠性建模与评估

动态故障树分析方法以故障树的直观表达形式来对系统建模,以马尔科夫方法来求解模型,同时具有故障树方法与马尔科夫方法的优点,这使其得到广泛的运用。贝叶斯网络模型在不确定性的表达、量化和推理方面具有较强的处理能力。整流回馈系统作为大型矿用挖掘机电气控制系统的重要组成部分,其工作可靠性对整个挖掘机系统的正常工作及各个动作的顺利执行具有重要的影响。考虑到该系统内部采用了大量冗余结构,采用基于连续时间贝叶斯网络的建模及分析方法对其动态特性进行动态故障树建模与评估。另一方面,考虑到这种大型复杂系统样本数量少、难以进行失效参数的精确估计等,采用模糊数来表征其基本失效率参数。通过对整流回馈系统的可靠性建模及分析验证了本方法的可行性。     

空间索杆铰接式伸展臂动态故障树建模及其可靠性评估

由于空间索杆铰接式展臂伸机构复杂,部分失效过程出现动态特性,如冗余备份以及功能相关性等,故采用基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法对伸展臂系统进行可靠性评估。首先分析逻辑门向离散时间贝叶斯网络的转化方法,建立逻辑门的贝叶斯网络模型以及相关事件的条件概率分布。根据上述转换原理,将空间索杆铰接式伸展臂的动态故障树转化为对应的离散时间贝叶斯网络模型,最后利用贝叶斯网络推理计算伸展臂系统的失效概率以及各失效模式的后验概率,实现对其可靠性的评估。     

基于离散时间贝叶斯网络的复杂机械系统重要度计算方法

为了对复杂动态系统部件进行有效的重要度分析,在构建基于事件树-动态故障树(ET-DFT)的概率安全评价模型的基础上,把ET-DFT模型映射为离散时间贝叶斯网络(DTBN),给出各静态和动态逻辑门向DTBN转化的方法以及各逻辑门条件概率表的计算方法。利用DTBN节点的独立性和双向推理功能,给出ET-DFT分层模型FV、RRW、BM和RAW等重要度的计算方法。数控机床液压系统应用实例的分析验证结果表明,基于离散时间贝叶斯网络的复杂机械系统重要度计算方法既能有效得到元件在各时间区间内的重要度,又能准确求出系统故障时各元件在各时间区间的故障概率以及某元件在某时间区间故障时各节点的故障概率。     

[轨道交通运维技术]基于离散时间贝叶斯网络的列控中心可靠性分析

针对动车组列控中心在实际工作环境中的故障同时具有多态性和动态性的问题,提出一种依据列控中心各单元的功能逻辑关系来建立离散时间贝叶斯网络的分析方法。归纳部件的多种故障模式并描述列控中心故障的多态特性,采用EM算法优化更新条件概率表;针对列控中心动态失效问题,建立动态贝叶斯网络模型,将一次任务划分为启动、运行、制动三个阶段,在各个阶段通过重要度和敏感性对该模型进行可靠性分析。最后,以CTCS-2级列控系统的列控中心为例,对该离散时间贝叶斯网络模型进行验证和分析,结果表明该方法能够很好地表征列控中心的多态性和动态性。     

基于离散时间贝叶斯网络的列控中心可靠性分析

针对动车组列控中心在实际工作环境中的故障同时具有多态性和动态性的问题,提出一种依据列控中心各单元的功能逻辑关系来建立离散时间贝叶斯网络的分析方法。归纳部件的多种故障模式并描述列控中心故障的多态特性,采用EM算法优化更新条件概率表;针对列控中心动态失效问题,建立动态贝叶斯网络模型,将一次任务划分为启动、运行、制动三个阶段,在各个阶段通过重要度和敏感性对该模型进行可靠性分析。最后,以CTCS-2级列控系统的列控中心为例,对该离散时间贝叶斯网络模型进行验证和分析,结果表明该方法能够很好地表征列控中心的多态性和动态性。     

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。     

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。     

基于证据理论和贝叶斯网络的液压驱动系统可靠性分析

为解决因结构复杂、数据缺乏、人的认知水平不足等导致液压系统存在不确定性,以及液压系统存在多性能、多故障状态等多态性问题,提出了液压系统证据理论和贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法。证据理论能够很好地处理不确定信息,利用证据理论的似然概率和信任概率描述根节点的失效可能性区间,解决根节点的故障概率存在不确定性及不易精确获取的问题;利用贝叶斯网络描述系统多态性,运用其推理算法给出了叶节点故障概率区间、根节点重要度区间以及根节点的灵敏度区间的计算方法。将该方法运用到工程机械液压驱动系统中,通过分析表明该方法能够有效地描述不确定性及多态性问题。     

基于贝叶斯网络的系统可靠性共因失效模型

研究了应用贝叶斯网络建立共因失效系统可靠性模型的方法。应用所建模型,对典型系统进行了可靠性分析,并应用Monte-Carlo数字仿真方法进行了仿真计算。结果表明,模型的计算结果与传统的定性分析结果相吻合,且具有较高的计算精度,证明了该理论模型的正确性和有效性。     

基于多分布响应面算法的火炮方向机齿轮传动误差可靠性分析

为了提高火炮方向机齿轮传动误差(GTESMG)的分析效率并考虑工程设计可行性,提出了一种改进的多分布协作响应面算法(MDCRSA)。该算法从概率的角度出发,综合考虑静态影响因素和动态影响因素,结合响应面法和蒙特卡罗法,评估系统可靠性。将该算法应用到实际项目中估算GTESMG的可靠性,结果显示：当GTESMG的设计值为10′时,估算的可靠度为0.990,基本上满足GTESMG的设计和工程需要。同时通过与传统估计可靠性方法的比较,可以看出MDCRSA算法具有较高的计算效率及精度,并且这种优势随着计算次数的增加而更加明显。MDCRSA算法不仅可以评估GTESMG可靠性,还可预测火炮其他部件的可靠性。     

复杂系统动态可靠性建模及其数值仿真研究

分析传统可靠性建模理论存在的缺陷,提出复杂系统动态可靠性求解的可行方法.以系统结构、功能及故障分析为基础,建立系统可靠性随机Petri网模型,得到系统的状态空间及可能的故障状态,为动态可靠性数值仿真创造条件.以Petri网模型为基础,基于蒙特卡洛仿真求解系统动态可靠性指标,通过仿真,分析影响系统可靠性的关键因素.并以某城市排污液压系统为例,验证方法的有效性.     

基于公理设计与FMEA的可靠性设计方法研究

针对传统失效模式与影响分析（FMEA）方法难以在多重失效、多功能产品分析中高效应用,提出一种基于公理设计与FMEA结合的可靠性设计方法.通过利用独立公理对系统或产品进行完整地设计参数分解,消除设计参数之间的影响,从而对子系统或元件进行完整准确的FMEA分析.分析了风险优先数（RPN）在失效风险评估中的不足,结合信息公理的信息评价模型,提出一种基于信息公理与传统RPN集结合的可靠性评估法,通过实例验证,该方法能够更科学地对风险因素进行排序,从而指导设计师进行更准确的可靠性优化设计.     

新型灰关联分析方法研究及其在数控机床主轴故障识别中的应用

针对传统灰关联分析方法存在的问题,引入动态分辨系数和因子权重系数,提出新型灰关联分析方法。与传统灰关联分析方法相比,该方法具有两个优点:一是降低对人为确定分辨系数和权重系数的依赖性;二是提高识别结果的可靠性和准确性。最后将该方法应用于数控机床主轴故障识别中,并与传统灰关联分析方法和神经网络识别结果进行对比分析。结果显示,新型灰关联分析方法识别结果更准确可靠。