FTA在生物质循环流化床锅炉中的应用研究

根据FTA（故障树分析）的方法对生物质锅炉独特的三大故障：积灰、结焦、磨损逐层进行分析诊断,采用故障树分析法,来描述系统故障和故障原因的逻辑关系,为生物质锅炉系统的故障诊断、专家系统应用、面向对象技术的广义故障树知识表达和故障诊断推理控制奠定了基础。     

锅炉结垢故障树的建立与分析

结合锅炉结垢案例,对锅炉运行过程中可能导致结垢故障的相关因素进行了全面细致的分析总结。采用故障树分析法建立了锅炉系统结垢故障树,并进行定性分析,为锅炉结垢故障的诊断、预防提供了依据。     

灰色层次结构模型在故障树分析中的应用

故障树分析技术对于复杂系统的故障诊断具有重要应用价值,提出把故障树看作2层灰色结构,通过建立灰色层次结构模型,给出判断各种故障模式发生可能性大小的一种通用方法.将其应用于压力容器爆炸事故的故障树分析,并取得了与实际情况吻合的满意结果.该方法为了解事故影响因素重要程度、控制事故发生和改进系统可靠性提供依据.     

基于FTA＿Petri网的动车组塞拉门系统故障机理研究

随着我国动车组投入量及运营里程的快速增长,动车组的安全运营成为人们关注的首要问题。塞拉门作为动车组的故障多发部件之一,明确其故障机理对于故障诊断及检修极其重要。利用故障树和Petri网相结合的方法对塞拉门系统进行研究。通过对兰新客专CRH5型动车组塞拉门系统的结构及故障数据进行分析建立塞拉门系统故障树,鉴于故障树分析无法对故障传播过程进行动态描述的不足,将其转化为Petri网,建立Petri网模型状态方程,运用关联矩阵及初始状态token赋值和转移的方法对系统故障的传播进行动态分析,明确故障机理。经验证分析结果与动车组失效模式分析一致,可为动车组塞拉门的故障诊断和维修提供依据。     

信息融合技术在锅炉故障诊断中的应用

为满足锅炉故障诊断的要求，用信息融合技术，提出了具有数据挖掘功能的锅炉故障诊断系统的一般模型。在对锅炉故障诊断中的信息进行分类的基础上，详细阐述了模型中各功能模块的作用以及它们之间的层次关系，并提出了模型中关键技术的实现方法。实例分析表明，信息融合技术用于锅炉故障诊断对提高诊断的可靠性和准确性有重要作用。     

基于模糊评价理论的硫回收过程气余热锅炉系统失效可能性分析

本文简要介绍了硫回收过程气余热锅炉装置在系统中的工艺特点,重点分析了装置发生的损伤机理,主要包括:腐蚀减薄、环境开裂、机械与冶金失效等,并阐述了故障树分析法计算失效可能性的主要实施步骤,通过将余热锅炉破坏作为顶事件来建立故障树,并在此基础上采用二级模糊综合评价法进行了数学建模,计算了各基本事件的结构重要度,最终计算结果显示,余热锅炉破坏的失效可能性为Ⅱ级。     

灰关联分析在故障树诊断中的应用

介绍一种灰色诊断法。在故障诊断模式识别中,运用灰关联分析,依据故障树的底事件重要度,通过关联度计算及排序,对故障树分析中,各种故障模式发生的可能性大小作出了准确的判断,从而为处理事故的先后、缓急提供了依据。     

故障树可视化分析系统

论述了自行研制设计的可视化故障树分析系统的功能及程序结构与设计原理。该系统由故障树生成、故障树分析计算、文件输出和系统管理 4个模块组成 ,可使故障树生成与分析变得非常直观而简便 ,只需用鼠标在屏幕上绘制出故障树图 ,系统就能自动识别并进行定性与定量分析。     

基于FTA的矿井监控预警诊断知识表示及推理机制

当前的矿井监测监控系统给出的预警结果只能反映传感器所在位置的参数变化,并不能依此判断传感器所在位置就是故障源。研究矿井监控预警诊断专家系统,通过建立矿井通风系统故障树设计面向故障树的基于框架与规则的混合知识表示方法,利用框架中诊断规则的推理确定故障传播关系,找到故障源。设计了矿井监控预警诊断推理机制,利用监控系统对灾变时期的火灾和瓦斯大量涌出以及正常生产时期矿井中的活塞效应、巷道风阻变化、通风构筑物故障、爆破、通风动力故障以及自然风压变化进行故障诊断推理分析,给出监控预警诊断故障源分析界面,为管理人员对矿井正常生产和灾变时期的故障处理提供依据。     

电站锅炉“四管”失效分析专家系统的研究

总结了电站锅炉水冷壁,过热器,再热器和省煤器（简称锅炉“四管”）等四类受热面常见的失效形式和失效机理。同时采用故障树分析技术来搜索部件失效的原因,并用Ｔｕｒｂｏ Ｃ语言编制了电站锅炉“四管”失效分析专家系统,实现了计算机对“四管”失效原因的准确、快速、客观的分析判断。     

故障树法和改进PSO-PNN网络的电梯故障诊断模型

针对电梯故障问题,提出一种将故障树分析法、改进的粒子群优化算法和概率神经网络相结合的方法用于电梯的故障诊断。以电梯的安全回路系统为例,用故障树法对回路进行分析,获得训练样本与故障类型;使用粒子群算法对概率神经网络的平滑因子进行优化,在优化过程中,针对粒子群算法存在易陷入局部最优的缺陷,提出对惯性权重的改进策略;采用相对误差对诊断效果做出评估,并与传统的概率神经网络和基本粒子群算法优化的概率神经网络在各种故障类型输出和最大相对误差等方面进行比较,结果表明:该模型能够有效诊断电梯故障。     

球形容器失效的故障树分析

球形容器失效的故障树分析隋晶（北京劳动部锅炉压力容器检测研究中心，１０００２７）球形容器是一种经常用于贮存易燃易爆有毒介质的特殊压力容器，一旦使用不当或球形容器缺陷未作及时处理，就可能发生恶性爆炸和火灾事故，造成重大伤亡和经济损失。对此，国内外锅炉压...     

电站锅炉承压部件失效模式分析

为了将故障模式影响和危害性分析FMECA(Failure Mode Effects and Criticality Analysis,FMECA)与故障树分析FTA(Fault Tree Analysis,FTA)故障模式失效理论引入电站锅炉承压部件安全工程评定领域,建立了以电站锅炉承压部件失效模式分析的正向FTF(FMECA To FTA,FTF)分析模型,对电站锅炉承压部件进行模糊FMECA综合评价。分析了电站锅炉承压部件的失效机理和多因素影响,确定了承压设备的评价因素集合和模糊评价矩阵,以及各级指标因素权重分配的规则,并对电站锅炉承压部件失效的综合评判矩阵模型进行一级评价。采用模糊综合评价的危害度分析CA(Criticality Analysis,CA)结果提供底事件概率并开展定性、定量FTA,以此对电站锅炉承压部件系统失效的发生概率、危害严重程度进行故障模式分析,选择电站锅炉承压部件的故障模式作为顶事件建立事故树,采用Bow-tie模型对电站锅炉蒸汽管道、给水管道、省煤器管、过热器及再热器管、水冷壁管、高温集箱、减温器、锅筒、启动分离器9类主要承压部件失效进行定性和定量分析。结果表明,通过正向FTF法将Bowtie模型引入风险致因并与危害后果相关联,对FMECA进行了系统全面的补充,从而进一步推进了该方法在电站锅炉承压部件系统安全可靠性及失效模式分析中的应用。     

故障树在含硫油罐火灾分析中的应用

含硫油罐爆炸主要是由自燃、明火、雷击和静电引起的,应用故障树分析法(FTA)对其进行了分析,建立了含硫油罐爆炸的故障树.采用下行法求出了系统的最小割集,通过故障树的定性分析和定量分析,提出了预防含硫油罐火灾爆炸事故的对策,给出了具体的防爆炸措施.故障树的分析结果可以为油罐的安全管理提供理论指导.     

基于LabVIEW的矿井提升机液压制动在线监测

为保障矿井提升机液压制动系统在运行过程中的可靠性和安全性,设计一种基于LabVIEW的提升机液压制动系统在线监测装置,将LabVIEW和可编辑逻辑控制器(PLC)相结合,充分利用LabVIEW强大的数据处理能力,通过检测液压制动系统的状态参数,分析评价设备工况;并利用新型碟簧座传感器,建立制动正压力和应变的数学模型,通过分析液压站和制动器的故障参数,采用故障诊断专家系统诊断液压制动故障,实现对提升机液压制动系统的安全预警。结果表明：该矿井提升机液压制动系统在线监测装置通过8个功能模块的实时监控,利用液压系统故障树能够系统实时诊断故障,对于保证矿井提升机的安全和可靠性、延长使用寿命、提高矿山生产效率和降低维修成本具有重要的意义。     

基于多态故障树的多值决策图制动系统可靠性分析

针对动车组制动系统实际运行环境中故障多态性问题,提出了一种基于模块分解的多态故障树与多态多值决策图相结合的重要度分析方法。通过对系统进行故障树模型建造和模块化分解,将不同事件转化为相应变量状态、多态故障树转化为多态多值决策图,最后计算得出多状态系统Birnbaum重要度。分析结果与兰新客专动车组制动系统实际运营情况相符,验证了算法的可行性和有效性,解决了多态系统可靠性分析问题,为该路线动车制动系统故障检修和维护策略的修订提供了理论依据。     

飞机整机级系统安全性评估方法探讨

为提高飞机整机级系统安全性评估效果,在明确整机级系统安全性评估思想的情况下,详细描述了整机级系统安全性分析和整机级系统安全性验证的流程;运用故障树分析法和故障模式与影响分析法研究了能够满足整机级系统安全性要求的评估方法和关键技术。实例表明:整机级严酷等级评估方法能够定性地防止颠覆性的逻辑错误;功能故障树可以对安全性指标进行精确的分配和计算;结合故障树和故障模式与影响分析法而形成的两阶段指标分配法提高了个别安全性指标数值,但仍符合安全性要求。     

基于Isograph的地铁车载ATP系统动态故障树分析

针对传统的可靠性分析方法在具有动态特性的地铁车载ATP系统可靠性分析中的不足,提出动态故障树分析法。在引用可用度、平均失效时间和平均修复时间等可靠性指标的基础上,结合Isograph软件改进动态故障树分析法,建立基于Isograph的动态故障树分析模型,并通过对车载ATP系统的结构与功能分析以及历史故障数据的统计分析确定车载ATP系统的关键部件,使用 Isograph软件预计关键部件的可靠性参数,对地铁车载ATP系统的可靠性进行评估。结果表明:采用该方法求解的系统可靠性指标均满足系统需求,并且精确度较高,运用此方法能够对具有顺序相关、资源共享、可修复以及冷、热备份等特性的系统进行可靠性建模,达到快速以及准确分析动态特性系统可靠性的目的。     

基于感知机的故障树最小割集算法

在人工神经元网络原理的基础上,提出了一种计算复杂系统最小割集的方法。该方法根据逻辑“与”和“或”门具有线性可分割的特点,选用了基于M-P模型算法的感知机网络作为计算模型,理论推导出故障树中的逻辑关系与感知机模型中神经网络基本单元之间的转换规则,利用该规则可将所建故障树转化成便于编程求解的由神经网络基本单元组成的神经网络树。实例计算结果表明,感知机网络模型适合表达故障树中的逻辑关系,神经网络树所反映的基本事件与顶事件之间的映射关系便于编程求解,并可快速准确地获得复杂系统故障树的最小割集。     

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。