基于灰色关联的因果图的基本事件重要度研究

用因果图进行故障诊断时,对基本事件重要度进行定量的分析,可以在故障早期定位故障源,制定合理有效的故障应对方案。在传统重要度的基础上,引入灰色关联理论,寻求重要度之间的数值关系,根据灰色关联度的大小,建立了基本事件的关联序。此方法描述了各重要度之间的弱相关性,能直观地反映基本事件引起中间事件发生故障的重要程度。实例结果表明此方法的引入是合理的。
     

基于灰色关联的因果图的基本事件重要度研究

用因果图进行故障诊断时,对基本事件重要度进行定量的分析,可以在故障早期定位故障源,制定合理有效的故障应对方案。在传统重要度的基础上,引入灰色关联理论,寻求重要度之间的数值关系,根据灰色关联度的大小,建立了基本事件的关联序。此方法描述了各重要度之间的弱相关性,能直观地反映基本事件引起中间事件发生故障的重要程度。实例结果表明此方法的引入是合理的。     

因果图定性分析法及其在故障诊断中的应用

在故障诊断中经常用到因果图分析法,因果图理论是基于信度网(Belief Network)[1]上发展起来的,因其完全基于概率论,具有良好的理论基础,对于网络的拓扑结构也没有限制,所以得到了广泛的应用,如故障诊断;定性分析法在故障诊断中有广泛的应用,具体方法有结构重要度系数法、概率重要度以及关键重要度法,主要介绍结构重要度系数法定性分析故障原因,进而采取预防措施。     

基于频繁闭模式的故障状态简洁关联规则挖掘

利用关联规则建立故障与故障表象之间的关系,对故障进行分析和预测是一种重要的故障检测手段.然而普通关联规则具有表达冗余量大和计算复杂的缺点,为此,提出采用频繁闭模式的方法来挖掘故障特征间的关联关系,并以此建立故障分析过程.由于频繁闭模式挖掘剔除冗余复杂,计算量大,在挖掘简洁故障状态关联规则过程中,采用搜索空间提前剪枝的方法直接生成频繁闭模式,避免了保存频繁模式并反复扫描原始数据和过滤候选频繁闭模式的过程.同时整个挖掘结构在挖掘过程中由于不断被删除回收,占用内存会越来越少,最终在枚举出的基于闭模式简洁规则的基础上,建立故障事件转换图,进行故障诊断.实验部分验证了方法的有效性.     

基于数据挖掘的电力设备运维与决策分析方法

电力设备的运维管理主要包括设备的故障分析、主动预警和差异化运维.在面对电网运行过程中多时间尺度、多时空维度的海量数据背景下,文中将数据挖掘技术应用到电力设备的运行管理上.文中利用K-means聚类算法挖掘历史运行数据信息,进行单维状态量故障特征提取;利用Apriori算法挖掘不同故障模式下关联规则,建立关键性能矩阵,借助高维随机矩阵理论分析设备故障的时空特性;利用D-S证据理论对单维与多维诊断结果进行信息合成,获得设备故障的诊断判据.同时,综合考虑系统运行状态和电力用户差异性,建立设备健康度指数以及重要度指数,显著降低设备运维决策风险.仿真案例证明了本文方法的有效性.     

基于粗糙集理论和因果图的故障诊断

【目的】复杂系统发生故障时会导致许多冗余信息产生，以此建立的因果图模型结构复杂，推理难度较大，针对这个问题提出了基于粗糙集和因果图理论的故障诊断方法。【方法】先根据历史故障数据建立决策表，利用粗糙集理论对决策表进行属性约简得到最小决策表，再根据最小决策表对原始因果图进行约简，最后利用约简后的因果图模型进行故障诊断推理。【结果】从一定程度上降低了因果图模型的复杂程度，从而提升了推理速度。【结论】以某电网为例应用此方法，因果图模型的确得到了简化，样本检验结果也与实际结果一致，说明了该方法的可行性和准确性。     

基于改进危害度和DEMATEL方法的 abc轴进给系统的故障排序

基于某型号加工中心的abc轴进给系统的故障数据,首先进行故障模式、影响及危害性分析(FMECA),然后使用群体决策理论合理地整合团队成员的评估值,采用熵权和专家评估结合方法确定各因素权重,进而计算出abc轴进给系统各个故障的改进危害度(ICR)。根据以ICR为输入数据的决策与试验评价实验室(DEMATEL)方法排列故障优先处理顺序。将最终排序结果与传统危害度排序结果以及改进危害度排序结果进行比较,得到abc轴进给系统的薄弱环节。本文方法也可以用于整机的故障分析和排序,进一步为加工中心可靠性设计和可靠性提高奠定了基础。     

模糊因果图分析方法新探

因果图理论是一种基于概率论的不确定性推理模型,能够很有效的对系统进行故障诊断和分析,但在因果图模型中,要求事件的发生概率为精确值.然而在实际生活中事件的发生概率具有模糊性和不确定性的特点.将模糊集合理论引入其中,将普通事件拓展为模糊事件,并且对模糊因果图进行了定性和定量分析,解决了获取事件发生概率精确值的难度,也使得因果图的应用范围更广.     

炮射导弹系统的故障树分析

炮射导弹是中国近年来新研发的新型武器装备.为了解决炮射导弹在使用过程中出现的各种问题,通过收集该产品在发射周期前、发射周期、飞行过程、作用过程中曾经出现的失效现象,采用故障树分析法,以7类重大故障模式为顶事件绘制故障树,对故障树进行定性分析,确定各中间事件和底事件并找出故障树的最小割集,确定各底事件发生故障的概率并定量计算概率重要度和关键重要度,通过专家打分及层次分析法算出失效因素综合权重,并表明需要重点控制的底事件.该系统的故障树分析可以为炮射导弹发生故障时的故障排查、故障分析以及故障解决提供合理化建议,提高故障归零效率,同时为同类别其他系统的设计及故障诊断提供参考.     

一种因果图模块的划分方法

把因果图转化为贝叶斯网络结构,用深度优先最左遍历方法寻找因果图的故障模块,改进了因果图在安全系统诊断中的应用.     

基于灰色关联与故障树分析法的汽车制动系统故障诊断

为了提高汽车制动系统的故障诊断能力和效率,在传统的故障树模型的基础上,引入灰色关联分析方法,建立了基于灰色关联度的故障模式分析模型。依据故障树底事件的重要度,计算出各故障模式之间关联度,并按大小进行排列,从而确定导致汽车制动系统失效因素发生的优先顺序。该方法在实践中不仅可以提高诊断工作的效率,也为汽车可靠性设计提供理论依据。     

基于遗传算法的因果图网络结构学习

在因果图理论中,采用了图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系,它克服了贝叶斯网的一些不足,已发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合模型.但是因果图的结构得由领域专家给出,这在实际中很难办到.鉴于因果图结构的复杂度随论域中节点个数的增加呈指数上升,寻找最有可能因果图网络结构成为了NP-HARD难题.文中给出了如何利用已知数据集,寻找最有可能的因果图网络结构设计的遗传算法（Genetic Algorithm,GA）.     

变工况下基于加权理论的气阀泄漏诊断方法研究

往复式压缩机是石油化工等行业中不可或缺的关键设备,而压缩机结构复杂、故障率高,其中气阀故障是其主要的故障形式之一。同时,负荷调节工况与气阀故障工况的相互耦合使得示功图变化规律更加复杂,增加了故障诊断的难度。为此,探究了变负荷及气阀故障工况下示功图几何特征的变化规律,提出一种针对变负荷与气阀故障耦合工况下的气阀故障诊断方法。该方法利用反向传播（BP）神经网络进行特征分类,首先分别依据示功图几何特征（包括面积、形心和形心主惯性矩等）以及灰度矩阵统计特征得到压缩机的负荷,再进一步结合故障特征判断气阀的故障类型。为提高诊断结果的准确度,将加权证据融合理论应用于故障分类过程,最终获得精准的气阀故障评估结果。基于实验台数据,对不同泄漏率的气阀故障进行实验验证,负荷预测的准确率为97.5%,气阀泄漏故障识别的准确率为96.1%。     

变工况下基于加权理论的气阀泄漏诊断方法研究

往复式压缩机是石油化工等行业中不可或缺的关键设备，而压缩机结构复杂、故障率高，其中气阀故障是其主要的故障形式之一。同时，负荷调节工况与气阀故障工况的相互耦合使得示功图变化规律更加复杂，增加了故障诊断的难度。为此，探究了变负荷及气阀故障工况下示功图几何特征的变化规律，提出一种针对变负荷与气阀故障耦合工况下的气阀故障诊断方法。该方法利用反向传播（BP）神经网络进行特征分类，首先分别依据示功图几何特征（包括面积、形心和形心主惯性矩等）以及灰度矩阵统计特征得到压缩机的负荷，再进一步结合故障特征判断气阀的故障类型。为提高诊断结果的准确度，将加权证据融合理论应用于故障分类过程，最终获得精准的气阀故障评估结果。基于实验台数据，对不同泄漏率的气阀故障进行实验验证，负荷预测的准确率为97.5%，气阀泄漏故障识别的准确率为96.1%。     

基于格兰杰因果检验的过程波动路径及根源识别分析

为解决流程工业中大范围过程变量波动时波动传播路径的确定和波动源所在回路的定位问题,提出了一种基于格兰杰因果检验的分析方法。该方法结合已有的频域分析方法,筛选出含相近频率成分的受扰波动变量,对其进行格兰杰因果检验,检验得到的回路变量间的因果影响关系表征了波动干扰的传播路径,以因果关系图的形式直观表达。利用先验过程知识化简因果关系图,并通过切除阈值搜索方式过滤掉次要因果关系分支,得到波动干扰的主要传播路径,由此定位波动源。仿真及工业数据的验证结果表明该方法是可行的。     

水套加热炉的失效分析

提高水套加热炉的可靠性并延长其安全使用寿命,对于油气集输系统的安全生产具有十分重要的现实意义。故障树分析方法是从分析失效因果关系中的顶部事件开始直到底部事件。它是由果到因、自上而下地进行分析,具有简明、直观、灵活的特点,是工程系统可靠性分析与评价的有效方法。文中对引起水套炉发生失效的各个因素进行系统分析,建立了以水套炉失效为顶事件的失效故障树。通过对水套炉故障树的定性分析,得到了故障树的各阶最小割集;通过对水套炉失效故障树结构重要度的计算,找出了底事件的薄弱环节,由此确立了水套炉失效的主要原因,并提出了相应的改进措施以提高水套炉的运行可靠性。     

应用经验模态分解下的AR模型提取旋转机械故障特征

将时间序列的AR模型引入到旋转机械故障诊断中,采用了经验模态分解与AR模型相结合的方法提取旋转机械的故障特征。通过选取含有故障信息的固有模态函数进行功率谱分析,提取故障特征,分析故障原因。仿真和试验结果表明,此法能够有效地提取故障特征参数,为旋转机械的故障诊断提供了方法保障。     

基于因果图的一种近似推理算法

在因果图理论中,采用图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系,它克服了贝叶斯网的一些不足,已经发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合模型.但由于因果图的精确推理是NP难的,不能完全适应实际问题的需要,因此给出了一种近似推理算法,削减了因果图精确算法的步骤和需要的一些苛刻条件,使得计算的复杂度与事件的节点数同阶,并用具体例子说明了算法推理过程.