随机模糊故障树分析方法及应用

针对现有故障树分析模型无法解决复杂环境下的多重不确定性问题,利用随机模糊变量的本原机会概念,提出了随机模糊故障树顶事件本原机会的求解算法。该算法的基本思想是先通过模糊模拟产生一组符合要求的模糊数,然后利用这些模糊数做参数进行随机模拟求得顶事件的本原机会。最后,通过实例证明了该算法在解决双重不确定方面比任何模糊故障树算法都有优势。     

基于故障树的模糊神经网络的应用研究

过程系统比较复杂,故障征兆和故障原因之间存在许多不确定因素,对这类系统进行故障诊断存在许多困难,针对这类系统本文提出了基于故障树信息,利用模糊逻辑与神经网络结合建立故障诊断系统的方法,并以某高温硝酸冷却系统为研究对象介绍了具体的实现过程,对该方法作了验证,结果表明,该方法是可行和有效的。     

基于模糊故障树的地铁综合监控系统可靠性分析

近年城市交通问题凸显,地铁作为解决城市交通问题的重要方式,其安全稳定运行显得尤为重要。地铁综合监控系统是整个地铁系统安全可靠运行的重要保障,对其可靠性进行有效的评估有着重要的价值。介绍了地铁综合监控系统和模糊故障树理论,运用模糊故障树对地铁综合监控系统可靠性进行分析,并对车站级监控系统的故障进行了定性和定量的可靠性分析,拓展了模糊故障树的使用领域。     

故障树分析法在油断路器故障预测中的应用

通过对故障树分析法的研究，给出故障树数学模型、顶事件故障率算法和底事件重要度算法，并应用于油断路器故障预测，结果表明用故障树方法对系统进行故障分析，能够清晰发现对顶事件发生影响最大的因素，为农网故障提前预测和故障预防工作提供依据。     

基于模糊故障树的磁浮列车悬浮系统故障诊断

悬浮控制系统是CMS-3型磁浮列车系统的重要子系统，其可靠性的高低直接关系到列车能否安全运行．在对CMS-3型磁浮列车悬浮系统故障概率分析的基础上，将模糊数学和故障树方法相结合，建立了悬浮系统的模糊故障树，通过对其进行失效分析，给出了悬浮系统的故障诊断算法．实验表明，该方法用于悬浮系统的故障诊断是行之有效的．     

基于模糊故障树的ILS接收机的故障诊断

仪表着陆系统是飞机导航系统的重要子系统,其可靠性直接关系到飞机能否安全运行。为了准确描述故障对仪表着陆系统功能的影响程度,文中基于对仪表着陆系统接收机故障概率的分析,将模糊数学和故障树方法相结合,以AIR-BUS 320仪表着陆系统接收机为例,详述了模糊故障树的建模过程,并通过对其进行失效分析,给出了仪表着陆系统接收机的故障诊断算法。仿真结果表明,所建立的模型满足仪表着陆系统对接收机的故障诊断要求,且建模方法具有广泛的适用性。     

基于故障树的模糊神经网络的应用研究

过程系统比较复杂,故障征兆和故障原因之间存在许多不确定因素。对这类系统进行故障诊断存在许多困难。针对这类系统本文提出了基于故障树信息,利用模糊逻辑与神经网络相结合建立故障诊断系统的方法。并以某高温硝酸冷却系统为研究对象介绍了具体的实现过程,对该方法作了验证。结果表明,该方法是可行和有效的。     

故障树分析方法在提升机系统中的应用

分析经典故障树分析方法,提出了基于故障率为模糊数的故障树分析方法.针对提升机应用实例,将故障率转化为三角模糊数来计算,通过最大隶属度去模糊化处理,计算得到系统的可靠度与时间的变化曲线图,证明了应用模糊数学集合理论对系统进行基于故障率为模糊数的故障分析,可以较好地克服经典方法难于精确赋值等缺点.     

基于故障配置的故障树生成

故障树分析是提高系统安全性和可靠性的有效方法。传统的人工故障树生成方式难以解决当前系统的庞大规模与复杂性的问题,且容易出错。为此,提出基于故障配置的故障树生成方法,引入软件产品线的可变性管理,用于系统故障建模与形式化分析。首先,定义故障特征图模型用于刻画系统故障间的约束关系,基于Kripke结构定义故障标记迁移系统来描述系统的行为;然后,基于模型的语义建立通过模型检测生成故障树的过程;最后,通过时序逻辑描述系统安全属性,利用模型检测工具SNIP验证安全属性进而生成故障树。案例研究验证了该方法的有效性。     

基于模糊故障树的计算机硬件故障诊断

随着计算机技术应用的不断深入,需要提出有效诊断计算机硬件故障并对故障类型进行合理分析的方法.文中通过以Linux操作系统环境为研究对象,针对计算机系统硬件故障发生概率具有模糊性和不确定性的特点,将模糊理论引入计算机硬件故障分析方法中来,通过引入模糊集的概念将常规故障树中基本事件的发生概率模糊化.在实际分析过程中以CPU错误为例,采用上行法求解最小割集并采用转化三角模糊数的方法,为系统的可靠性评估、故障诊断以及维修决策提供了理论依据和实现方法     

软件可靠度的模糊故障树评定方法

软件可靠性的定量评价是软件可靠性工程的关键问题之一,采用故障树方法对软件进行定性和定量分析,提出了两类情况下对影响软件可靠性的主次因素划分及其模糊权重的计算方法。在此基础上,建立多级模糊评价模型,提出了增广和聚合算法,并给出了软件可靠度算式。选择某型航空装备软件进行了测试实例分析,实验结果表明了该方法评价结构的合理性与评价算法的有效性,适用于软件质量及开发过程控制的工程实践。     

应用EMD熵和ReliefF分析高铁横向减振器故障

横向减振器是转向架的关键部件,其作用是衰减车体与转向架间的振动,其性能对列车的舒适性和安全性有重要影响。横向减振器的故障会引起列车车体振动信号的变化,为了能对其进行性能监测和故障诊断,提出一种基于EMD排列组合熵和ReliefF的特征分析方法。先对预处理过的信号进行EMD分解,后对得到的若干个包含主要故障信息的本征模式函数求解熵值,最后用ReliefF对6阶本征模式函数熵值构成的特征矢量进行优化降维,对降维后的特征用支持向量机对四种工况进行分类识别。实验结果表明,对运行速度200 km/h及以上时的平均识别率可以达到96%以上。     

Bond Graph modeling for fault detection and isolation of a train door mechatronic system

In this paper, monitoring and diagnosis of a new generation of train door mechatronic system is proposed. Bond Graph methodology is applied to obtain a reference model. In addition to this reference model, a global model based-FDI (Fault Diagnostic and Isolation) is developed for the generation of fault indicators and residual thresholds in presence of door failures. The ability of the proposed diagnostic approach to detect train door failures is demonstrated. The main contribution of this paper concerns the implementation of FDI procedure on a train door instead of health monitoring as it is usually performed in maintenance field.     

高速列车转向架故障信号的聚合经验模态分解和 模糊熵特征分析

为了对高速列车转向架关键部件进行状态监测,利用转向架故障振动信号的特点,提出了一种结合聚合经验模态分解和模糊熵的特征提取方法.对故障信号进行聚合经验模态分解,得到一系列具有不同物理意义的简单成分信号,采用相关分析法选取最能反映原信号特征的本征模态函数.对这些本征模态函数和原信号分别计算模糊熵值构成多尺度复杂性度量的特征向量,输入最小二乘支持向量机中进行分类识别,与模糊熵特征相比得到了更好的识别效果,证明了算法的有效性.     

模糊控制在列车自动驾驶中的应用

模糊控制在工业领域得到了广泛的应用。本文介绍了模糊控制在列车自动驾驶中的应用,应用结果同ＰＩＤ控制相比,具有控制自由度好,停车平均误差低,节电性能优良等特点。     

基于FFAT的装载机液压系统故障诊断

在分析装载机液压系统故障特征的基础上,建立了液压系统的故障树层次模型,针对故障树底事件和中间事件发生概率情况获取不足的现状,将模糊集合理论引入到故障树分析中,采用模糊数来刻画事件发生概率,利用模糊重要度来描述底事件对顶事件的影响,并以装载机液压系统中"工作泵"故障树为例进行了分析.结果说明,该方法具有较强的灵活性和适用性.     

改进的故障树模糊诊断方法及其应用

针对故障诊断中存在的重复诊断问题和不确定性因素,提出了一种基于故障树的模糊故障诊断改进方法。该方法将模糊理论融入到故障诊断中,综合考虑了系统故障树的最小割集和基本组成单元两方面的因素,重点设计了故障树的诊断流程,改进了以往故障诊断中出现的重复诊断的缺陷,优化了诊断过程。以飞机液压子系统为平台,与其他方法进行比较,得出该方法可以保证结果的正确性,并能节省诊断时间。