基于空间故障网络的系统故障发生潜在可能性研究

为了在系统故障演化过程(system fault evolution process,SFEP)中,根据系统故障事件累计数据,获得当一些事件发生后对系统最终故障发生的影响,提出一种基于空间故障网络(SFN)的系统故障发生潜在可能性分析方法.该方法的特点是根据系统运行期间发生各类事件及事件间关系,建立事件关系数据库,绘制SFN.当某种工况下已发生一些事件后,根据这些事件的因果逻辑关系和传递概率,得到这些事件能否引起系统故障、故障模式及发生可能性.通过典型实例说明了该方法的使用过程和分析效果,表明其可适应大规模故障数据处理和SFEP故障发生潜在性分析.     

空间故障网络及其与空间故障树的转换

空间故障树是一种研究系统可靠性与影响因素关系的理论体系,用树型结构描述元件与系统之间的可靠性关系。但实际故障发生过程是复杂的,难以表示成树型结构,而更为广泛的是网状结构。因此,尝试将空间故障树中的树型结构转换为网络结构,进而形成空间故障网络。给出空间故障网络的定义、性质及其与空间故障树的转换方法。目的是将空间故障网络转换为空间故障树,以利用空间故障树已有研究结果。给出一般结构和多向环结构的空间故障网络,及其转换为空间故障树的方法。为使用空间故障树理论研究一般网络结构故障发生过程提供方法。     

系统故障因果关系分析的智能驱动方式研究

为适应未来智能环境和安全领域的故障数据分析需求,本文提出系统故障因果关系分析思想。论述了通过数理统计方法分析系统故障数据存在的问题,研究了系统故障的相关性和关联性,前者基于故障数据反应故障表象;后者基于故障概念反应故障本质。将智能情况下的故障因果分析划分为4个层次,包括数据驱动、因素驱动、数据?因素驱动、数据?因素?假设驱动。该方法的特点是获得广泛的故障因果关系,深入了解因果关系,两者兼顾和更接近于人的思维。4种驱动对故障因果分析的能力依次上升,可为安全科学与智能科学结合提供渠道。     

线性熵的系统故障熵模型及其时变研究

为研究系统故障在不同因素叠加时体现的总体规律、故障变化程度和故障信息量,提出系统故障熵的概念。基于线性熵的线性均匀度特性,推导了多因素相被划分为两状态时的线性熵模型。认为线性熵可以表征系统故障熵,进而研究了系统故障熵的时变特征。对连续时间间隔内的不同因素状态叠加下系统故障进行统计,得到系统故障概率分布,绘制系统故障熵时变曲线。从结果来看至少可以完成3项任务:从变化规律得到考虑不同因素影响下的系统故障熵变化情况,系统故障熵的总体变化规律,系统可靠性的稳定性。此研究可应用于类似情况下的各领域故障及数据分析。     

SFT中因素间因果概念提取方法研究

为了分析空间故障树中实际故障数据与影响因素之间的因果关系,基于因素空间思想,在空间故障树理论框架内提出一种因素间因果概念的提取方法。针对故障数据分析,将影响元件故障的使用时间和使用温度作为影响因素;将元件故障概率作为目标因素。通过背景关系分析和基本概念半格分析得出影响因素和目标因素之间的因果概念。将理论和实际中概念的外延和内涵统一,使方法兼顾理论和实际。分析结果中包括了三种基本概念：不可再分的基本概念、中间基本概念、不包含故障概率相的概念。前者属于真概念,可用于实例因果概念分析;后两者不能用于实例因果概念分析,只可作为根据影响因素对对象进行分类的概念。     

人工智能系统故障分析原理研究

为研究未来系统在人工智能控制下的系统故障预测、预防、控制和恢复能力,提出一种基于信息生态方法论的人工智能系统故障分析方法。将研究对象划分为人、功能、自然和智能系统;以智能系统为核心,研究故障信息、知识和智能安全生成原理;论述了基础故障意识、情感和理智的特点。研究表明,系统故障的人工智能分析必须采用信息生态方法论结合安全科学理论进行。分析原理是基于信息生态方法论,考虑基础故障意识、情感与理智,及即时故障语义信息进行的综合决策与反应,以确保系统在规定条件下完成预定功能。     

多因素集对分析的系统故障模式识别方法

为研究多因素影响下系统故障模式识别,根据已有故障标准模式对故障样本模式进行分析,提出基于集对分析联系数和故障分布的系统故障模式识别新方法。根据故障背景建立故障模式识别系统,分析故障样本模式与故障标准模式,确定联系度各联系分量,计算联系度和识别度,最后通过确定故障样本模式与故障标准模式关系完成识别。对某电气系统实例分析给出了方法流程,获得了模式识别结果,从而为有针对性的采取预防和治理措施提供了决策支持。     

基于ANN求导的DSFT中故障概率变化趋势研究

为了在遇到不利工作环境之前,提前采取措施控制元件故障发生,提出基于ANN求导的元件故障概率变化趋势的确定方法。该方法可在不了解系统或元件构成和性质的情况下,仅利用实际故障监测数据分析不同工作环境下元件故障概率变化的趋势和程度。同时该方法也充实了空间故障树(SFT)下的离散型空间故障树(DSFT)理论。论文给出了ANN求导法处理问题的理论基础和公式推导。结合了一个元件进行了方法的应用,并最终得到了该元件的故障概率变化趋势。为实际生产中“先知先觉”的故障预防控制措施提供参考。     

故障概率与影响因素因果关系的推理方法研究

为了研究元件故障发生概率与影响故障因素之间的因果关系,基于因素空间理论的基本思想,在空间故障树框架内提出了影响因素和目标因素因果逻辑关系的两种推理方法。即状态吸收法和状态复现法,前者尽量使最终推理结果包含所有状态信息,是广度优先方法;后者尽量使出现频率大的状态信息起主导作用,是深度优先方法。解释了上述两种方法出现的必然性。应用上述方法分析了故障概率与使用时间和使用温度之间的因果逻辑关系,并与已有分析结果进行比较。表明所得因果关系基本覆盖了故障概率分布特征,验证了方法的正确性。给出了方法的适应性特点及缺点。     

空间故障网络的柔性逻辑描述

为使空间故障网络(space fault network, SFN)描述系统故障演化过程(system fault evolution process, SFEP)时能蕴含信息的不确定性和演化特征,克服因素、数据和演化本身的不确定性,提出使用柔性逻辑对SFN进行描述和改造。首先论述了SFN存在的问题和使用柔性逻辑解决这些问题的可能性。使用柔性逻辑描述SFN,应从SFN的最基本单元、事件发生关系、SFN结构方面进行。给出了SFN中与、或和传递关系的柔性逻辑表示。在柔性逻辑条件下给出了SFN的关系组,进而得到SFN最终事件状态的柔性逻辑表示。实例结果蕴含了SFEP中各事件、因素和演化过程之间的柔性逻辑关系及其不确定性,为SFEP的智能化研究提供了新方法论和理论基础。     

基于故障模式的SFN中事件重要性研究

为研究系统故障演化过程(SFEP)中各事件的重要性,了解各事件对故障模式的影响,提出事件重要性分析方法.基于系统科学复杂网络节点重要性分析思想,在空间故障网络(SFN)框架内对SFEP中事件重要性进行分析;通过抑制事件发生(去掉节点)分析原始故障模式和抑制后故障模式的变化来衡量事件重要性,衡量指标包括致障率、复杂率、重要性和综合重要性,从不同角度对事件重要性进行分析.通过简单的SFEP说明了指标计算方法,结果表明,不同指标对事件重要性的研究侧重点不同,计算得到的各指标排序和具体数值也不同,为进一步研究事件重要度提供了理论基础.     

空间故障树与因素空间融合的智能可靠性分析方法

现有系统可靠性分析方法一般具有针对性,缺乏广泛的适应性和扩展性。由于智能科学、信息科学和大数据技术的涌现和发展,使得传统可靠性分析技术难以适应新的需要。因此作者提出了空间故障树理论,目的是分析多因素影响下的系统可靠性变化特征。将空间故障树理论与因素空间理论、云模型、模糊数学及系统稳定性等相结合,使其具有智能分析和故障大数据处理能力,以满足未来技术环境下的分析要求。本文论述了空间故障树和因素空间的发展史及主要理论与功能;以及两种理论结合,描述和分析系统演化过程的可行性。研究表明,空间故障树理论具有良好的扩展性和适应性,可适应未来技术环境,也可作为系统演化过程分析的普适框架。     

基于同构节点的动态故障树分析方法

为了解决动态故障树研究领域的马尔可夫链状态空间爆炸问题,给出了一个基于同构节点的动态故障树分析方法。为每个节点建立一个对象,识别同构节点,求解时对于同构节点仅计算一次,从而减少状态空间中的状态数目、缩短计算时间。运用该方法对空间信息处理平台进行可靠性分析,并与其他方法进行对比,结果表明,如果系统结构具有较强的冗余特征,该方法在求解效率上具有比较明显的优势。     

少故障数据条件下SFEP最终事件发生概率分布确定方法

为了在获得少故障数据条件下得到适合的系统故障演化过程（system fault evolution process,SFEP）中最终事件发生概率分布,提出一种考虑信息扩散且数据较少情况下的最终事件发生概率分布计算方法。该方法利用信息扩散原理以事件发生时因素为中心在研究区域内形成正态分布。同一事件的多次发生在研究区域中取最大值形成该事件发生概率分布,从而得到SFEP中边缘事件发生概率分布。将SFN中事件关系表示为关系组从而叠加关系,得到最终事件发生概率分布解析式计算分布。研究表明,所得结果与原有精确结果具有较高的符合性,但所需故障数据则少得多。可借助该方法在少故障数据条件下研究SFEP最终事件发生特征。     

基于故障树分析的软件安全性测试研究

针对软件安全性测试的本质特征在于快速降低由于软件失效而导致系统事故的风险, 结合基于Baye-sian统计理论的测试方法, 建立一套构建安全性测试剖面, 并由此产生测试用例的测试方法。该方法运用故障树分析技术, 对各模块发生故障对系统安全性的影响进行分析, 找出影响较大的关键性模块, 然后利用分析结果构建安全性测试剖面。最后给出了测试停止的标准。通过对例子的分析可知, 本方法在快速降低软件事故风险方面比现有软件测试方法更有效。