SFEP中因素重要度计算及其不确定性修正方法研究

为研究系统故障演化过程(System Fault Evolution Process, SFEP)中因素重要性及其不确定性，提出了基于相似性、联系数和信息熵的分析方法。以因素影响下的事件故障概率为基础数据，将因素重要性表征为事件在因素作用下的故障概率相似性和不确定性，建立研究方法和数学模型。首先，研究了因素重要性的由来及不确定性产生的原因。其次，建立了因素重要度计算和不确定性修正方法，提出了因素概率相似度、因素概率犹豫度、因素概率犹豫熵和因素重要度。最后，通过实例展示了分析流程。结果表明，系统故障演化过程中实现上述方法是可行的，能达到预期效果。研究方法和结果可用于系统故障演化过程中因素重要性的确定，并作为基础数据实现因素的化简、合并或删减，以降低演化过程复杂性，也可为类似的因素重要性分析提供支持。     

SFT下的云化故障概率分布变化趋势研究

为了扩展空间故障树SFT的应用性,特别是处理具有离散性、随机性和模糊性(不确定性)的实际运行中系统产生的故障数据,利用云模型重构系统故障概率分布变化趋势的计算方法。通过故障概率分布变化趋势可得到系统故障概率随某一因素变化情况。建立云化故障概率分布变化趋势方法的目的在于,对于可靠性数据普遍存在的不确定性可使用云模型进行表示;构建的故障概率分布函数是连续的,可进行函数求导以方便得到变化趋势。将云化故障概率分布变化趋势方法应用于经典实例,得到了一些定性和定量结果。论述了该方法在理论和实际应用上的价值。     

基于双链量子遗传算法的系统故障概率分布研究

为简化空间故障树理论中的系统故障概率分布计算方法,提出基于双链量子遗传算法计算该分布.双链量子遗传算法有收敛快、计算量小的特点;同时系统故障概率分布原有方法基于分段函数解析计算,虽可得到精确分布,但计算较为复杂,不适合现场应用.据此,给出了基于双链量子遗传算法的系统故障概率分布确定步骤,并使用该方法分析了以往系统的故障概率分布.对比于前期研究成果,得到的故障分布可以分区表示故障的变化范围,且形成的分布图更为直观,同时体现了原分布中故障概率的变化特征,进而可得到符合故障概率要求的因素范围.     

空间故障网络理论与系统故障演化过程研究

为描述和分析系统故障演化过程,提出了空间故障网络理论。该理论基于先期提出的空间故障树理论,继承了其多因素影响分析、故障大数据处理及因果关系分析的能力。实际系统故障演化过程较为复杂,使用空间故障树树形结构难以描述,因此提出空间故障网络。故障演化过程的实质是由事件和连接组成的按照一定因果关系相连的网络结构。又由于事件由对象及其状态表示,空间故障网络研究的是故障演化过程中对象、状态和连接之间的关系。论述了以往研究的不足,给出了各概念的物理含义、转化步骤、单向环分类、最终事件发生概率计算方法等。论述了空间故障网络研究存在的不足及今后需要研究的关键问题。     

单一事件故障状态中管理者和操作者的收益关系研究北大核心CSCD

为了更深刻地了解系统故障演化过程(System Fault Evolution Process,SFEP)中事件故障状态受管理者和操作者安全和不安全行为的影响,基于量子博弈模型提出了单一事件故障状态量子博弈模型,并对管理者和操作者的收益情况进行了研究。首先论述了利用量子博弈研究单一事件故障状态的可行性并提出假设;其次研究了管理者和操作者在博弈后的期望收益;最后探讨了管理者和操作者混合策略中各行为的实施概率,得到了针对事件故障状态变化的量子博弈模型。结果表明该博弈一般是非对称博弈。管理者采取安全行为且操作者采取不安全行为对双方收益的影响最大;操作者选择安全行为的概率越大,管理者越有利;管理者选择安全行为的概率越大,操作者越有利;确定了双方采取混合策略时各自的期望收益;最后通过实例说明了模型的使用方法。该混合策略具有纳什均衡非博弈演化稳定性,可应用于空间故障网络(Space Fault Network,SFN)的系统故障状态量子博弈分析。     

系统故障演化过程中关键事件的确定方法研究

为研究系统故障演化过程中关键事件的确定方法,提出了一种基于核局部保持投影(Kernel Locality Preserving Projections, KLPP)的关键事件确定方法。首先论述了系统故障演化过程、关键事件和因素空间,随后提出了关键事件确定方法,最后进行了实例分析。研究认为系统故障演化过程具有复杂的结构和层次,经历事件是演化测量得到的对象,其中具有决定作用的就是关键事件。关键事件是描述演化过程的基础,可通过因素空间中的对象分布进行确定。通过KLPP方法对对象分布特征进行研究,实现近邻对象分析,得到特征对象。这些特征对象对应的经历事件即为关键事件。按照测量时刻升序排列特征对象即为所求,最终作为描述演化过程的空间故障网络的节点。实例分析得到了预期结果,并说明了方法的特点和研究意义。     

基于QPSO的多因素影响下系统故障概率变化程度研究

为适应快速系统故障分析,在多因素影响下了解系统故障变化程度范围,预先判断故障变化速度趋势,在空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论框架下提出了一种基于量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的分析方法.论述了 QPSO的基本模型和步骤,在SFT中给出了描述系统故障概率变化的表达式,进而提出了多因素影响下系统故障概率变化程度范围的确定方法.方法适合于连续因素组成的连续空间中系统故障概率分布的优化,可实现单因素和多因素联合影响下的故障变化程度范围确定.使用经典算例进行分析,结果表明,算法得到的结果虽精度降低,但与传统解析结果相似,同时提高了分析速度.因此方法有利于系统故障的应急分析、预测和判断.     

基于FTA-SVM的车辆发动机故障识别方法

发动机结构日益复杂,其故障具有多样性和频发性的特点,收集大量故障样本存在很多实施障碍。为了提高车辆发动机的故障识别的效率和准确性,提出了一种新的结合故障树(FTA)和支持向量机(SVM)各自特点,从故障模式分析到故障类型识别的FTA-SVM故障识别方法。首先利用故障树在复杂系统故障模式分析中的优势,找出系统的故障模式,建立故障树模型,通过对故障树模型中各故障事件的分析,采集与故障事件状态相关的数据,建立数据与故障树底事件的映射模型,最后利用支持向量机在小样本数据处理中的优势,进行故障类型的识别。以发动机的失火故障为例建立了发动机失火故障树模型及故障数据与故障模式映射模型,验证了FTA-SVM方法的有效性和适用性。     

系统故障演化过程中事件综合效用系数计算方法研究

为确定各事件在系统故障演化过程(System Fault Evolution Process, SFEP)中的效用，衡量对演化过程的贡献，提出了事件综合效用及系数计算方法。研究认为，影响SFEP的要素包括事件、事件故障概率、影响因素、演化过程中的事件演化关系和事件逻辑关系；进而提出了事件效用系数、事件逻辑效用系数和事件结构效用系数来表征这些要素；给出了3个系数的推导过程和计算方法；综合3个系数形成了事件综合效用系数。通过实例展示了计算流程，得到了实例SFEP中各事件的综合效用系数。结果表明：事件综合效用从大到小依次为过程事件、最终事件、边缘事件；对比事件效用系数，事件逻辑效用系数和结构效用系数对实现演化的作用更大；事件综合效用系数是通过所有因素的具体值确定的，只对确定因素值有效。成果可为SFEP增加研究事件效用的新方法。     

基于锥切割理论的系统故障状态优化调整方法研究

为了在系统故障演化过程中控制系统故障状态,提出了一种系统故障状态优化调整方法。其主要根据锥切割理论,以及非优理论和Hat投影建立方法的数学模型,设置了分析系统并给出了分析步骤。首先论述了相关理论的基本思想;其次研究了系统故障状态优化调整的基础和关键,描述了需要研究的问题;再次建立了系统故障状态优化调整方法模型及分析步骤;最后通过实例展示了方法流程,得到了定量结果和优化调整最优方案。结果表明：系统故障状态的优化调整可通过影响因素实现;通过比较原系统故障状态和新系统故障状态与目标系统故障状态的内积,基于非优理论选择需要实施的优化调整措施。当措施是优化调整措施时计算继续;是非优化调整措施时计算停止,这时得到的按照实施顺序组成的措施集合即为优化调整最优方案。最后论述了方法的先进性和有待研究的问题。     

基于灰色模糊集理论的船舶搁浅概率分析

为深入分析船舶搁浅概率,在随机性和模糊性的基础上,考虑了系统的灰色性,建立灰色模糊集,模部为正态模糊数,灰部以系统的灰度熵来表示。建立了船舶航行计划失效造成船舶搁浅的事件树,构造了船舶搁浅概率的灰色模糊隶属度函数,根据各基本事件的失效概率来分析因航行计划失效造成船舶搁浅事故的灰色模糊概率分布情况。结果表明,与经典概率论和模糊概率相比,采用灰色模糊概率更能全面地反映船舶搁浅概率的可能性与不确定性。并采用RRW法和RAW法对基本事件的重要度进行了分析,找出了事故主要诱因及对降低事故风险价值最大的基本事件。     

系统故障演化过程最终事件状态及发生概率研究

为探究系统故障演化过程(SFEP)中系统故障的发生特征,基于空间故障网络(SFN)和量子博弈理论提出最终事件状态及发生概率确定方法,以管理者和操作者的安全和不安全行为制定博弈假设,通过量子力学方法表示混合策略概率;研究单一事件混合策略的概率、事件逻辑关系的量子博弈表示、最终事件状态形式及发生概率。结果表明:利用管理者和操作者的静态博弈确定预期收益,求导得到各方安全和不安全行为概率,即可得到最终事件全部状态的发生概率;但由于安全和不安全行为概率是由管理者和操作者收益确定的,因此最终事件全部状态的发生概率是不精确的。     

基于SRKDA的系统故障演化过程分解方法研究

为研究系统故障演化过程中可能蕴含的多种演化特征,对演化过程的分解进行研究,提出基于谱回归核判别分析(SRKDA)的演化过程分解方法。首先介绍演化过程的特点和分解原理,其次论证对象集合对演化过程的可表示性,给出分解方法流程,最后进行实例分析。研究结果表明：分解演化过程本质上是对象与系统功能状态对应关系的确定,各对象集合都对应了各自的子演化过程;线性和非线性条件下对象可表示各种功能状态;对象标签矩阵须满足标签值的均匀分布特征;使用SRKDA算法可以确定最大准确度和最优对象标签集合,实现演化过程的分解;实例分析得到在20 000次迭代后最大准确度为0.85,3个子演化过程分别包含41,33,26个对象。研究结果可为系统故障过程的特征分析提供参考方法。     

垂直升船机液压系统故障传播路径的模糊推理

为有效抑制垂直升船机液压系统故障传播,基于液压系统诸结构间的相互关联性及链式连锁特点,建立故障传播模糊Petri网(FPN)模型。基于FPN基本原理,抽象表达液压系统故障传播过程;分析垂直升船机液压系统失效模式,理清故障状态间前后集的逻辑关系,建立液压系统故障传播FPN;利用故障演变规则,模糊推理液压系统故障传播路径。结合三峡升船机进行实例分析。结果表明,其液压系统故障最可能的传播路径为:控制阀损坏-系统无法保压-启闭油缸失效-船厢门液压启闭机故障-系统退出工作。     

爆炸荷载统计模型下重力坝动力响应随机分析

为准确预测混凝土重力坝结构在爆炸荷载作用下的动力响应特征,确定其概率意义上合理的防爆距离,提出基于爆炸荷载统计模型的重力坝结构动力响应随机性分析方法。首先,在已有爆炸荷载公式、计算图表和相关试验统计数据的基础上,建立空中爆炸荷载统计模型。同时,构建国内某混凝土重力坝的非溢流坝段的炸药-空气-坝体-地基的有限元耦合模型。然后,在考虑爆炸荷载的不确定性情况下,运用动力学显式算法分析坝体结构的不确定性动力响应特征。最后,采用统计学分析方法研究坝体动响应量最值的概率分布特征及损伤状态随比例爆炸距离的变化。结果表明,结构爆炸动力峰值响应量大致服从正态分布,在重力坝结构的抗爆防护设计中应合理考虑爆炸荷载变异性的影响。     

考虑人为因素的可靠性评估

统计数据表明,系统的可靠运行不可忽略人为误操作造成的故障,该故障发生率有时甚至超过设备本身导致的系统故障发生率。将人为因素与设备自身因素造成的系统故障进行对比,分析人为因素造成系统故障后的特点,可得出人为因素的可靠性参数。根据解析法和模拟法的相关理论计算考虑人为因素的可靠性指标,可以看出考虑人为因素的计算结果更加符合实际运行特点,便于相关人员采取对策,保障系统的安全运行。     

供热系统可靠性评价研究综述

为了解供热系统可靠性评价的研究进展并探明其发展前景,应用Google Scholar系统调研该领域的相关文献。梳理供热系统故障工况功能特征、故障状态判定准则、可靠性评价指标等方面的研究成果;将多样化发展的可靠性评价方法归纳为基于故障工况结构特征、水力特征和热力特征3类方法,总结其要点与不足,并提出供热系统可靠性评价的研究重点。研究表明:基于故障工况热力特征的供热系统可靠性评价方法是今后的研究重点;综合考虑故障工况热用户连通性、水力特征、供热管网和供暖建筑物的热惰性的模型的精度和计算复杂度是亟待解决的问题;需要开展供热系统多重和次生故障的研究。     

三角模糊随机MAGDM方法及其在FMEA中的应用

针对不同故障模式与影响分析(FMEA)中专家群决策的不确定性和主观性问题,提出混合概率分布下基于前景理论的三角模糊随机多属性群决策(TFRMAGDM)方法。首先,在前景理论框架下定义基于混合概率分布和三角模糊随机变量(TFRV)的期望-方差决策矩阵,建立基于决策群组意见一致性的专家属性权重极大熵模型。然后,结合期望-方差决策矩阵和属性权重模型,获取综合边际前景期望-方差矩阵,从而根据定义的序关系判别准则确定不同故障模式下风险优先次序排序。最后,将此方法应用于某照明设备的故障模式风险排序。结果表明,用TFRMAGDM方法能够量化分析具有模糊性和随机性的故障模式的风险,明确其优先次序。     

障碍物对房间人群疏散过程影响的宏观模拟研究

公共建筑内随机分布的障碍物可能对突发事件下密集人群疏散过程中人员速度、路径选择行为产生影响.考虑较为密集人群疏散过程与宏观流体流动过程的相似性,用连续性方程描述人群密度变化过程,结合障碍物对人员运动行为的影响,建立了考虑障碍物影响的人员疏散宏观模型.采用该模型计算重现了疏散出口附近的高密度人群拱形和椭圆形分布,定量分析了障碍物以不同概率分布于建筑内不同位置时对疏散过程中人员密度演化以及完成疏散所需时间的影响.     

模糊故障树分析及其应用研究

基于某些实际情况下系统故障发生概率具有模糊性和不确定性的特点 ,笔者将模糊集理论引入故障树分析并针对自动化立体仓库的故障特征 ,对立体仓库各个环节发生故障时所遇到的各种模糊信息进行了科学的、定量的处理。实例证明 ,该方法是行之有效的 ;它能解决传统故障树分析不能处理同时存在随机不确定性和模糊不确定性的故障事件的问题