基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析及在液压系统中的应用

为使贝叶斯网络能够对模糊信息和不确定信息进行处理,提出一种新的基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。该方法将模糊集合理论引入到贝叶斯网络可靠性分析中,考虑部件故障状态、部件故障率的模糊性以及部件间故障逻辑关系的不确定性,使贝叶斯网络具有处理模糊信息的能力。该方法采用模糊数描述系统和部件的故障状态,利用模糊子集描述部件的故障率,运用贝叶斯网络的条件概率表描述部件间的不确定联系。该方法应用到载重车液压悬架系统的可靠性分析实例中,分析结果表明该方法在进行系统可靠性分析时能够充分利用系统的模糊信息和不确定信息,从而提高系统可靠性分析的效率。     

装配可靠性的动态贝叶斯网络建模与分析

为了提高产品的整机可靠性,提出了可靠性驱动的装配技术(reliability driven assemblytechnology,RDAT)的概念。根据可靠性要求,首先利用结构分析和设计技术(structured analysis anddesign technique,SADT)对所装配产品进行功能分析,得到"元动作"粒度的SADT模型。然后采用具有时间特性的动态贝叶斯网络对RDAT进行了建模,将"元动作"级别的SADT模型转化为相应的动态贝叶斯网络模型。最后以某加工中心的托盘交换架进行实例分析,在装配产品和功能动作为多态系统的情况下,验证了该建模与仿真方法的有效性。     

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。     

基于贝叶斯网络的垃圾压块机可靠性分析

针对垃圾压块机的工作可靠性问题,对垃圾压块机的压缩机构进行了分析,将贝叶斯网络应用到液压系统可靠性分析之中。提出了贝叶斯网络的概念与公式,给出了贝叶斯网络的构建方法,采用基于图形结构精确推理方法,建立了压缩机构的贝叶斯网络。通过手册查阅了各液压元件发生故障的概率,最后结合贝叶斯网络求得了系统发生故障的概率。研究结果表明,该液压系统发生故障的概率为0.057 4,换向阀发生故障的概率为0.252。通过建立贝叶斯网络,求得极易发生故障部件概率的方法,直观地表示出了该系统故障的因果关系,找到了系统的薄弱环节,提高了系统的可靠性。     

基于故障树和贝叶斯网络的履带车辆行星变速机构可靠性分析

行星变速机构作为履带车辆传动系统的核心部件,其可靠性直接影响履带车辆的正常运行。以履带车辆行星变速机构为研究对象,基于实测试验结果建立故障树,将故障树转化为贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)模型,并考虑行星变速机构正常、普通故障、严重故障3种状态进行可靠性分析。研究结果表明,行星变速机构失效概率为89.34×10^-8 h^-1,其工作400 h的可靠度为0.999 64,符合设计要求;利用贝叶斯网络双向计算的功能,可知当行星变速机构发生失效,由主轴断裂或摩擦片烧蚀、翘曲、断裂或齿轮疲劳断齿引起的可能性较大。为后续装备检修、改进设计提供理论依据。     

基于贝叶斯网络和灰关联法的多态液压系统故障诊断

提出基于贝叶斯网络和灰关联法并综合考虑根节点后验概率和故障诊断处理成本的故障诊断方法。考虑根节点故障状态的多态属性,利用贝叶斯网络推理求得根节点后验概率,利用模糊子集描述故障诊断处理成本,通过灰关联法建立故障诊断决策矩阵,计算故障诊断决策方案的灰关联度,进而确定故障决策方案的搜索序列以得出系统故障原因。通过液压系统实例,分别求解出半故障状态和故障状态下的故障诊断序列,同时也验证该方法的可信度和可行性。     

基于贝叶斯网络的复杂系统故障诊断

系统结构和部件关系复杂、试验费用昂贵是小样本下基于不确定性信息的决策问题。针对其特点，建立了基于贝叶斯网络的复杂系统故障诊断模型，并提出采用Leaky Noisy-OR模型来降低数据需求量和计算复杂度。经研究表明，这种方法能综合利用各种来源信息，具有知识表达明确、样本需求量小、故障诊断准确度高等特点，可为复杂系统故障诊断提供决策支持。     

基于模糊概率贝叶斯网络的起重机械制动器可靠性分析

针对传统的故障树(FAT)可靠性分析方法,提出了一种基于模糊概率与贝叶斯网络(BN)相结合的分析方法。文中的BN模型通过FAT模型得到,根据专家综合评定BN模型中每一个根节点的语言变量,得出每一个根节点发生故障的精确概率。通过BN模型的正逆互推原理算出每一个叶节点的失效概率和每一个根节点的后验失效概率,进一步进行每个根节点重要度分析。最后通过该方法对桥式起重机用制动器的可靠性分析,发现其具有很高的分析效率。     

基于T-S模糊故障树的多态系统性能可靠性

T-S模糊故障树是由一系列具有IF-THEN规则的T-S逻辑门构成的故障树,可以解决复杂系统可靠性分析中故障多态、故障机理不明确、底事件失效率难以精确得知的问题。目前该方法主要分析系统中的功能故障问题。实际中,复杂多态系统内部很多故障常常会造成性能降级,出现多性能状态,进而系统在不同的故障状态下具有不同的性能可靠性。通过对T-S模糊故障树所表示的系统赋予性能变量及故障多态下的不同性能值,利用统计学中的期望思想,提出一种分析系统故障多态下的性能可靠性方法,以及已知某一底事件或中间事件在故障状态下分析系统性能可靠性的方法。通过对目前大型飞机上常用的航空电子交互式以太网(Avionics full duplex switched ethernet,AFDX)进行分析建树,利用该方法求解系统在多故障状态下的性能可靠性,进行了实例分析。     

基于模糊贝叶斯网络的复杂系统可靠性分析研究

由于结构复杂,实验样品不足等原因导致对某些复杂系统无法进行正常的可靠性分析。先搭建复杂系统粗糙集,之后提出一种分辨矩阵与改进遗传算法相结合的方法对粗糙集进行属性约简,利用约简后的数据搭建模糊贝叶斯网络,并提出一种改进的专家经验法确定网络的父节点故障率,既涉及不同领域专家对复杂系统父节点故障率的确认又避免了人为主观因素对父节点故障率的影响;同时对于可靠性分析文章将主观因素与客观因素相结合提出KSRP法。将提出的方法应用到某系统液力变矩器中对其进行可靠性分析。研究结果表明,该方法能有效地对液力变矩器进行可靠性的分析。     

贝叶斯网络在液压系统可靠性分析中的应用

贝叶斯网络具有双向推理功能,不但可以计算系统的可靠性指标,而且还能进行故障诊断的反向推理。通过与或门故障树算例验证了贝叶斯网络正向推理方法与故障树分析方法的计算结果是相同的。将贝叶斯网络应用于塔式起重机液压系统可靠性分析中,建立故障树并将其转化为贝叶斯网络,利用桶排除法计算出顶事件发生概率,利用反向推理求得各部件在顶事件故障发生条件下的后验概率,得到系统薄弱环节,为提高系统可靠性提供依据。     

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...     

基于T-S故障树和贝叶斯网络的模糊可靠性评估方法

针对贝叶斯网络方法存在的贝叶斯网络模型和节点条件概率表难以构造、根节点故障率和故障概率数据难以精确获取等不足,以及T-S故障树分析方法存在的计算复杂、不能进行反向推理等不足,提出基于T-S故障树和贝叶斯网络的模糊可靠性评估方法:利用T-S故障树构造贝叶斯网络模型、T-S门规则构造节点条件概率表;用模糊数描述节点的多种故障状态,模糊子集描述节点各故障状态下的故障率、故障概率;结合贝叶斯网络推理给出在仅知根节点故障状态条件下,叶节点各故障状态的发生概率、根节点状态重要度;以及已知根节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集条件下,叶节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集,以及根节点模糊重要度、后验概率。通过与文献[5]的T-S故障树分析方法、文献[10]的贝叶斯网络方法对比,验证所提方法的可行性。对巷道运输车液压系统进行模糊可靠性评估,计算根节点状态重要度等可靠性指标,为提高系统可靠性和进行故障诊断提供依据。     

基于贝叶斯信息融合的制造执行系统可靠性增长分析

以企业制造执行系统(MES)工程为背景,以复杂系统可靠性增长模型与评估方法为研究内容,围绕制造执行系统的任务可靠性及其目标值和系统可靠性增长试验进行分析。针对MES功能复杂和试验数据不易获得等特点,根据试验信息以及工程咨询专家的经验,利用基于共轭型先验分布的贝叶斯信息融合方法,对MES各功能模块可靠度进行评估。利用模糊先验信息下的可靠性增长分析方法,对MES功能模块失效率的Bayes点估计值进行研究,解决了复杂系统在故障原因不易确定等条件下对复杂系统及其功能模块进行可靠性增长试验的问题。     

基于性能衰退的多态制造系统可靠性分析

针对可修制造系统在维修过程中呈现出的性能多态性,采用从机床到系统的分析方法,提出了机床在一个维修周期内基于性能衰退过程的多状态可靠性建模方法,建立了机床状态衰退过程的Markov模型,分析了机床从高性能状态到低性能状态衰退的不同途径,得出机床处于各状态的概率与衰退途径之间的函数关系。采用状态概率与通用发生函数相结合的方法,对机床性能衰退过程进行了状态分析,根据影响系统性能衰退的不同因素对制造系统进行层级划分,结合模糊层次分析法分析了子系统与系统性能状态之间的关系,得到子系统及系统的发生函数,探讨了系统因老化导致性能衰退过程的可靠度分析方法。结合实例分析,验证了所建模型的合理性和分析方法的有效性。     

基于贝叶斯统计的连杆可靠性计算

分析了连杆的受力及贝叶斯统计的可靠性.为了实现给定可靠度求出连杆截面尺寸或给出连杆截面尺寸求出可靠度,对贝叶斯统计后验期望方法进行了简化整理,即利用传统可靠性的知识将其他分布转化为正态分布,再利用指数族共轭分布的特点计算出正态先后验分布参数,最后运用符号换元积分和Newton-Ralphson迭代法得出数值解(收敛速度极快),并通过例子予以验证,在计算机上用VB编程实现.该方法克服了传统方法的保守性,使设计更合理.特别适于经典统计方法不适应的个性化和特殊化设计,对设计方案的频繁变更及贫乏的试验和现场数据都能得出比传统方法更精确的解.     

复杂系统动作可靠性分析

本文介绍了复杂系统动作可靠性分析的一般方法，建立了系统动作可靠性的数学模型；给出系统动作性能指标仿真运行结果的统计处理方法和不同要求类型动作性能指标动作可靠度的计算公式。     

基于贝叶斯理论的双列圆锥滚子轴承可靠性分析

为了研究高速火车轴承的可靠性,结合该轴承实际工作状况,采用定时截尾的方法进行仿真试验,试验获得数据为无失效试验数据。针对试验得出的无失效数据,通过改变贝叶斯估计的先验分布区间大小,进行传统贝叶斯可靠性估计。以实际工作过程中的可靠度为约束条件,确定先验分布的区间范围。得出的结论与理论值进行对比,效果较好。研究成果,可为火车轴承的可靠性预测提供理论参考。     

基于贝叶斯统计的驱动桥壳可靠性设计

描述了基于贝叶斯统计的汽车驱动桥壳可靠性设计，回顾并分析了驱动桥壳的受力及传统可靠性设计。在传统方法的基础上，为了实现给定可靠度求出驱动桥壳内径，对贝叶斯统计后验期望方法进行了简化整理，运用符号换元积分和Newton—Raphson迭代法得出了数值解(收敛速度极快)，并通过例子予以验证。本方法克服了传统方法的保守性，使设计更合理。本方法特别适于经典统计方法不适应的个性化和特殊化设计，对设计方案的频繁变更及贫乏的实验和现场数据都能得出比传统方法更精确的解。