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。     

液压系统故障树分析技术的研究现状与发展趋势

介绍了近年来国内外液压系统故障树分析(FTA)的研究现状,着重总结了基于模糊数和基于T-S模型的液压系统模糊FTA方法,评述了二态系统、多态系统重要度和模糊重要度等重要度分析方法,归纳了基于FTA的故障诊断专家系统和故障搜索方案等故障诊断优化方法,指出借鉴其他系统的FTA方法并移植到液压系统中、将现有的FTA方法与其他算法相融合是液压系统FTA领域今后的发展趋势。     

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.     

故障搜索的灰色关联度模糊多属性决策方法

针对故障树分析方法在故障搜索中存在的不足,提出一种基于灰色关联度模糊多属性决策的故障搜索方法。利用故障树分析综合考虑最小割集的故障概率和搜索成本,并用灰度来描述这些信息的可信度,计算最小割集跟灰色模糊理想解的灰色关联度,从而得到相对接近度,进而确定故障搜索次序。该方法增加了故障搜索决策结果的客观可信度,提高了故障诊断的快速性和准确性,通过实例验证了方法的有效性。