貝葉斯網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可靠性分析及故障診斷方法研究.pdf

1、可靠性作為衡量機(jī)電產(chǎn)品質(zhì)量的一項(xiàng)重要指標(biāo)，在機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、維護(hù)、使用、試驗(yàn)等多個(gè)環(huán)節(jié)中占據(jù)著舉足輕重的地位，在對(duì)機(jī)電產(chǎn)品進(jìn)行可靠性分析過(guò)程中，如何處理信息的模糊性、多態(tài)性和動(dòng)態(tài)性，并盡可能多的避免分析過(guò)程中主觀因素對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響對(duì)實(shí)際工程有重要的指導(dǎo)意義。對(duì)于機(jī)電產(chǎn)品而言，故障診斷技術(shù)的應(yīng)用同樣影響著產(chǎn)品的有效使用。在故障診斷過(guò)程中，影響故障診斷順序的因素也是多方面的，如何同時(shí)考慮多方面因素，建立更加接近實(shí)際情況的故障診斷決策順

2、序模型，對(duì)機(jī)電產(chǎn)品的維護(hù)、維修具有重要實(shí)用價(jià)值。
　　首先，用變量函數(shù)表示節(jié)點(diǎn)故障狀態(tài)的模糊支撐半徑，構(gòu)建了一種含模糊支撐半徑變量的隸屬函數(shù)來(lái)描述部件故障狀態(tài)，建立了一種基于模糊支撐半徑變量的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)多態(tài)系統(tǒng)故障概率計(jì)算模型。在隸屬函數(shù)的構(gòu)造中，用變量代替精確值描述隸屬函數(shù)模糊支撐半徑，建立了含模糊支撐半徑變量的隸屬函數(shù);并將其引入到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，利用桶消元法對(duì)多態(tài)系統(tǒng)葉節(jié)點(diǎn)故障概率進(jìn)行分析，得到葉節(jié)點(diǎn)故障概率變化曲線。該方法有效

3、解決了解決了多態(tài)系統(tǒng)的模糊性和不確定性問(wèn)題，避免了模糊支撐半徑確定過(guò)程中的主觀性，因此具有更加廣泛的適用性。
　　其次，針對(duì)現(xiàn)有貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可靠性分析方法在處理模糊故障信息和動(dòng)態(tài)故障信息方面的不足，提出了一種融合故障動(dòng)態(tài)性和模糊性的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)多態(tài)系統(tǒng)可靠性分析方法。該方法引入模糊集合理論和部件失效概率動(dòng)態(tài)變化函數(shù)，構(gòu)建了動(dòng)態(tài)模糊子集，對(duì)信息的模糊性與動(dòng)態(tài)性進(jìn)行了融合;基于動(dòng)態(tài)模糊子集和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)特性，給出了葉節(jié)點(diǎn)故障狀態(tài)模糊動(dòng)態(tài)故障

4、可能性和模糊動(dòng)態(tài)重要度的求解算法;利用MATLAB軟件，仿真得到葉節(jié)點(diǎn)模糊動(dòng)態(tài)故障可能性和部件模糊動(dòng)態(tài)重要度的變化曲線。
　　然后，針對(duì)三角模糊子集邊界值的模糊性問(wèn)題，在現(xiàn)有模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可靠性分析方法的基礎(chǔ)上引入?yún)^(qū)間變量，提出了基于區(qū)間三角模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)可靠性分析方法，并將其從二態(tài)系統(tǒng)拓展應(yīng)用到多態(tài)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多態(tài)系統(tǒng)的可靠性評(píng)估。該方法將區(qū)間變量引入到三角模糊子集的構(gòu)建中，構(gòu)建了區(qū)間三角模糊子集;基于區(qū)間模糊子集和貝葉

5、斯網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，給出了去模糊葉節(jié)點(diǎn)故障概率、區(qū)間模糊后驗(yàn)概率的求解算法;定義了區(qū)間模糊重要度，描述部件所有故障狀態(tài)的模糊可能性對(duì)系統(tǒng)故障重要程度的綜合影響，并用T-S模糊故障樹理論驗(yàn)證了文中所提方法的有效性，為進(jìn)一步對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷奠定理論基礎(chǔ)。
　　最后，綜合考慮部件故障信息的模糊多屬性問(wèn)題，建立了基于區(qū)間三角模糊多屬性決策的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型。該模型利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的因果依賴關(guān)系，將故障多屬性層次結(jié)構(gòu)表示為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，降