基于FMECA、FTA的故障诊断和故障预报

根据当前装备故障诊断和预报中存在的问题 ,提出了用装备的故障模式、影响及危害度分析 (FMECA)和故障树分析 (FTA)信息进行故障的诊断和预报工作 ,并且给出了算法模型。FMECA和FTA是装备设计阶段用于分析其故障模式和影响、改进产品设计的方法。充分利用FMECA和FTA的信息进行诊断 ,一方面可以避免传统专家诊断和预报中故障信息缺乏的问题 ,从而提高故障诊断和预报的效率 ;另一方面 ,也可以进一步促进对FMECA和FTA研究的认识 ,从而进一步发展FMECA和FTA方法。这些模型经过专家论证证明确实可行 ,并在所研究的课题中得到了较好的应用。     

基于广义灰数的双向投影灰靶决策模型拓展研究

针对属性值为广义灰数时已有灰靶决策方法的不足问题,提出了广义灰数灰靶决策方法,首先,通过定义广义灰数,将区间灰数的概念进行了进一步的拓展;其次,基于范数概念提出了广义灰数的Husdorff距离测度、算法及其性质并定义了属性值为广义灰数的靶心和靶心距概念,构建了基于正负靶心的双向投影一致性系数的广义灰数灰靶决策模型排序方法.该模型解决了属性值包含更多不确定因素的决策问题,最后通过实例验证该方法的科学合理性性和优越性.     

连续型区间灰数排序的应用研究

针对连续型区间灰数间大小排序的问题,提出了一种连续型区间灰数排序方法。首先构建了区间灰数与实数间大小比较的点可能度函数,然后通过对区间灰数的标准化,在区间上对点可能度函数进行积分,并利用积分性质求解并给出了两个区间灰数间在六种不同位置关系下大小比较的可能度函数表达式。最后利用区间灰数的排序函数,对许昌市8家民营企业核心竞争力进行排序评价。结果表明,4家民营企业核心竞争力较强,2家民营企业核心竞争力一般,2家民营企业核心竞争较弱。加强企业的管理、创新企业的技术和提高企业家素质是增强民营企业核心竞争力的途径。     

考虑概率分布的灰数排序方法

综合分析了模糊数学、随机概率及区间数等不确定性信息处理方法的优劣之处,提出用灰数来描述不确定性信息, 在考虑灰数的概率分布的基础上, 给出了灰数的新定义, 提出了灰数排序的可能度方法,并重点研究了离散灰数和区间灰数的排序规则, 在均匀分布情况下, 区间灰数将退化为区间数. 最后通过算例佐证所建立灰数排序方法的有效性.     

三参数区间灰数排序及其在区间DEA效率评价中的应用

定义了三参数区间灰数与实数比较的相对优势度的概念,给出了两类典型的三参数区间灰数与实数比较的相对优势度的代数表达式。提出了一种基于相对优势度的三参数区间灰数的排序方法,并应用于变量为三参数区间灰数数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）模型,用算例验证了其有效性。     

基于矩估计灰靶模型的梯级水电站负荷调整方案综合评价

为实现梯级水电站负荷调整方案优选目的,围绕适用于负荷调整的评价指标体系和评价模型开展研究.首先,从安全性和经济性两方面,提出了发电风险率、负荷变动风险率、水位越限风险率、出力不足风险率、风险机会损失、发电效益等负荷调整过程中的重点关注指标,并给出了指标计算方法;然后,在传统灰靶模型基础上,采用基于矩估计法的组合权重集成技术确定各指标的最优组合权重,并引入马氏距离弥补其忽略指标相关性的不足,定义"灰靶环数"改善其排序结果不明显的弱点,由此建立了基于矩估计赋权的灰靶模型;最后,在雅砻江流域锦官电源组梯级水电站负荷调整方案评价中验证了所建指标体系的合理性和评价模型的有效性,为决策者合理可靠地实施负荷调整提供了技术支撑.     

基于FMECA的复杂装备故障预测贝叶斯网络建模

针对复杂装备故障预测问题, 本文提出一种基于故障模式, 影响及危害性分析(failure mode, effects and criticality analysis, FMECA)知识的 故障预测贝叶斯网络模型(failure prediction Bayesian network, FPBN)建模方法. 首先, 在分析现有FMECA知识所包含故障信息的基础上, 提出了基于FMECA单元的FPBN网络结构转化方法和FPBN概率 参数计算方法, 建立起对应的FPBN单元模型. 然后, 对复杂装备各组成部分对应的FPBN单元模型进行连接, 构建整体系统的FPBN集成模型. 最后, 根据某机载平视显示器(head up display, HUD) FMECA知识, 建立了HUD电子组件的FPBN模型实例. 实例分析结果表明, 基于FMECA知识建立的FPBN模型具有不确定性表达和定量 分析方法的优势, 能够准确、有效地进行复杂装备故障预测.     

基于多属性可拓灰关联决策模型的产品方案设计

针对复杂产品方案设计含有不确定性和不完全性设计信息的特点, 研究了方案设计多属性可拓灰关联决策问题, 给出了基于灰色系统理论和可拓理论相融合的多属性可拓灰关联决策方法, 建立了基于可拓灰关联优属度的多属性可拓模糊决策模型. 该模型通过引入灰色物元进行多属性规范化处理, 构建了综合考虑灰色信息的灰色物元正负域, 基于相应的正负理想灰色物元建立 了灰色信息的可拓距, 并利用决策方案的可拓灰关联优属度从整体性的角度获得最优方案. 最后, 通过实例验证了该模型的有 效性和可行性.     

基于面积的改进灰关联度算法

灰关联分析是灰色系统理论的重要组成部分,寻找合适的相似性度量方法是提高灰关联分析准确性的关键。通过对现有灰关联模型的研究,提出了一种基于面积的相似性度量方法,以序列相邻采样点间对应面积作为灰关联系数的计算依据,并用灰关联系数的均值作为序列的灰关联度。理论推导证明该方法符合灰关联四公理,体现了灰关联分析中衡量曲线相似性的基本思想。仿真实验表明,在邓氏灰关联度和广义灰关联度算法失效时,该方法仍能得出与定性分析一致的关联序,具有较高的可靠性。     

灰偏好信息群决策的相对熵集结方法

研究灰区间偏好判断信息下的群体决策集结方法问题。将决策专家的灰区间判断信息转化为等价的三元组灰偏好信息, 并将其看作为一个概率分布, 通过研究群体灰偏好概率分布与个体灰偏好概率分布之间一致性的关系, 分别建立不同情形下专家群体决策的最优相对熵集结模型, 分别给出了各优化模型的最优解, 并提出相应的决策算法。气象局综合业务能力评价的实例分析表明, 相对熵集结方法可以有效避免灰区间决策信息在集结过程中的失真与扭曲。     

基于加权证据理论的故障模式分析方法研究

针对采用传统风险优先数方法进行故障模式分析中存在不同故障模式的风险优先数值相等、风险参数的微小变化引起故障模式危害度等级波动较大的问题,从处理不确定性问题的方法论角度,提出了一种基于加权证据理论的故障模式分析方法。该方法将专家在风险参数评估过程中的认知不确定性分为基本可信度和专家属性权重分别进行量化,进而对认知不确定性进行传递和处理,实现了故障模式危害度等级的有序排列。实例分析及与现有研究结果的比较,验证了提出方法的实用性和有效性。     

论自组织临界性与复杂系统的演化行为

在自组织理论群的大背景之下考察了自组织临界性概念提出的理论背景以及它和混沌、复杂适应系统这两个概念之间的区别与联系 ,并指出自组织临界状态是继人类的科学认识发现静止稳态、随机状态、混沌状态之后的又一种新的状态发现 ,从而深化了对复杂系统的演化行为模式的认识和描述     

基于灰色神经网络组合模型的故障预测

针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题，集成灰色理论和神经网络方法，提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM（1，1）模型的初始值与背景值，利用Levenberg-Marquardt算法改进反向传播神经网络模型；采用组合预测思想，将多方法融合改进灰色模型和神经网络模型，分别构建基于权重分配、基于误差修正和基于结构优化的3种灰色神经网络组合模型。以某雷达发射机的故障预测为例，验证上述方法在故障预测中的有效性。结果表明，灰色神经网络组合模型的预测精度优于单一预测模型，可用于装备的故障预测和预测性维修。     

基于广义动态灰关联度窗口的时滞分析模型

基于静态最大关联度准则的经典灰关联时滞分析方法对样本时序的依赖性较强,分析结论的代表性较差、甚至会出现自相矛盾的地方.为此,本文探讨了一种新的全局性动态时滞分析方法.首先,设计了新信息优先加权算子,将其引入广义灰色关联度模型,强调新信息在关联分析中的重要性.其次,针对经典的基于灰关联度的时滞分析方法的不足,提出动态灰关联度窗口的概念,对样本时序中所有潜在时滞取值展开系统化的分析.再者,定义了基于动态灰关联度窗口概念的时滞关联度矩阵以及相应的时滞灰关联度向量,设计出灰栈矩阵这一特殊灰关联数据存储结构,动态对比所有潜在时滞关系,找出代表性时滞值.最后,对宏观经济指标之间的时滞关系展开案例分析,并与经典灰关联时滞分析方法进行对比,结果表明本文设计的时滞分析方法具有更好的说服力.     

基于模糊证据推理的突发事件风险分析模型

突发事件发生、发展和演化过程中的风险属性来源复杂,且相关信息具有不确定、不完备的特点.为准确分析这一特点下的突发事件运行风险问题,引入模糊证据推理构建分析模型.首先根据突发事件的结构化描述框架和故障模式影响危害分析(FMECA)方法构建突发事件风险属性识别框架,获取信息作为风险分析证据并对其进行规范化处理;然后以模糊证据推理构建突发事件风险分析的模型,通过计算,给出事件风险程度的合理判断;最后选取CRH某型动车组行车安全事件进行实例分析.分析结果表明,在分析突发事件风险时,针对信息不确定、不完备特点构建的模糊证据推理模型具有可行性与有效性,同时该模型能够为突发事件风险分析和风险应对决策的制定提供辅助参考.     

多态系统可靠性分析广义灰色贝叶斯网络模型

针对多态系统可靠性分析过程中部件和系统的故障状态难以准确界定、故障逻辑关系难以精确测度等问题,基于模糊数学和灰色系统理论提出了一种广义灰色贝叶斯网络模型。该模型首先运用含有区间灰数的模糊子集表征部件所处的故障状态;然后通过运用区间灰数表示系统故障发生的条件概率表征多态系统复杂多样的故障逻辑关系;最后基于贝叶斯网络推理算法和区间灰数运算规则,给出系统处于不同故障状态的概率和部件重要度等可靠性特征信息,为不确定条件下的多态系统可靠性分析提供了完整的解决方案。通过对某民航飞机的可脱离应急跟踪设备的案例研究,表明了所提模型的可行性。     

无人机系统健康状态评估方法研究

提出了一种新的无人机系统健康状态评估方法,对某型无人机部分分系统发生故障及采取修复措施后的健康状态分别进行了评估。当关键分系统出现灾难性故障时,引入惩罚函数机制,对无人机的健康指数进行了修正;对传统以概率为主的故障模式、影响及危害分析进行了改进,提出了以故障发生后的严酷度级别进行危害分析的新方法,并应用于分系统健康状态的评估;考虑到专家判断的模糊性,把三角模糊数和层次分析法相结合,用于计算分系统的权值,并在计算过程中提出了首先把三角模糊正互反判断矩阵转换为三角模糊正互补判断矩阵的思路,便于理解与计算。仿真结果表明,本文提出的评价方法可操作性强,便于工程实现,能够直观地给出无人机的健康指数值。     

基于SDG和灰色聚类的系统故障风险评估方法

开展风险评估研究对于提高民航安全具有重要意义.传统的系统故障风险评估的分析对象是故障模式,在实际中一个故障模式往往可作为另一故障模式的原因或者影响,故障影响是一个逐渐变化的过程.为更准确、客观地评估系统故障风险,本文把故障模式的传播过程描述为一故障链,运用SDG模型推理得出故障模式导致的各种故障序列,将故障模式及其各种后续故障序列看作灰色系统,将风险评估过程视为一灰色系统工程,用灰色聚类决策对这些序列进行风险评估,解决了风险评估过程中评价指标和属性值难以确定和量化,风险分析和评估缺乏系统性和一致性的问题.应用实例表明,基于SDG和灰色聚类决策的风险评估方法能有效地应用于民机系统故障风险评估.本论文研究结果对于复杂系统的故障风险分析具有重要的参考价值.     

基于案例推理和灰色关联的直觉模糊决策分类模型

针对现有直觉模糊决策方法中指标权重的确定往往仅根据决策矩阵的数据而不考虑决策背景这一缺点,提出一种基于灰色关联和案例推理的分类模型.首先提出一种基于直觉模糊数的灰色关联公式,在此基础上构建基于案例推理的数学模型寻求最优权重以及分类半径,依据最优权重和分类半径对各个方案进行决策.本文提出的分类模型既考虑了专家的主观判断又根据决策矩阵数据,克服了上述缺点.最后通过案例说明了本文方法的合理性和可行性.