一种多阶段任务系统的BDD排序新方法

近年来,BDD(二元决策图)的分析方法越来越多地被用于多阶段任务系统可靠性分析中.BDD方法应用的一个关键是在从故障树向BDD转换时需要对底事件进行排序,所选择的排序顺序将影响构造的BDD的节点数.与单一阶段任务系统相比,多阶段任务系统的可靠性分析由于阶段之间的相关性而变得更加复杂,将一般的BDD排序方法直接应用于多阶段任务系统的BDD分析很难得到令人满意大小的BDD.在考虑多阶段任务系统的结构和特性的基础上,通过共同失效组件对多阶段故障树化简,提出了基于最小相邻组件优先相邻排序的多阶段任务系统BDD排序方法.通过与一般的排序方法相比较,这种新方法可以生成更理想的BDD结构.     

基于运动单元故障建模的装配可靠性控制技术

为提高机电产品装配环节的可靠性,首先采用"功能—运动—动作"的结构化分解方法得到元动作单元,然后对产品历史故障数据进行分析以确定各运动单元的故障模式,并建立运动单元故障树;为提高分析效率,使用二元决策图(BDD)对故障树进行转化,得到故障树的最小割集,并根据基本事件的发生概率计算得到基本事件的重要度;然后根据80/20定律将重要度较高的事件确定为可靠性控制点,分析可靠性控制点故障的故障源,建立基于多色集合理论的故障与故障源间的布尔关系矩阵,提出在装配过程中针对各主要故障原因的可靠性控制措施。研究结果表明:该故障建模和可靠性控制技术能够有效提高装配过程中的可靠性。     

基于BDD的考虑共因失效的故障树可靠性分析

通过分析显式和隐式方法在求解考虑共因失效的大型故障树可靠性时的不足,提出了一种基于二元决策图的考虑共因失效的故障树可靠性分析方法.该方法首先忽略共因失效情况下的故障树并将其转化为二元决策图,求出系统的不可靠度表达式;然后,通过隐式方法将该表达式转化成包含共因信息的不可靠度或可靠度表达式,并依据求得的表达式进行相应的可靠性分析.最后,针对单调关联故障树和非单调关联故障树两种情况分别给出了它们的详细算例.     

用递归BDD(二元决策图)技术分析因果图

故障树是以系统最不希望发生的顶事件为目标,通过分析找出导致顶上事件发生的全部因素;在故障树分析中,二元决策图(简称BDD)是最有效的方法之一,由于故障树和因果图都是用图形表示因果关系,两者具有很多相似性,而BDD在故障树中有广泛的应用;通过研究表明:在一定条件下,故障树和因果图之间可以互相转化,因此可以分析BDD的原理,并将BDD技术用来分析因果图。     

阶段一致型阶段任务系统最优变量排序研究

为缩小二进制决策图(BDD)模型的尺度,提高阶段一致型阶段任务系统(PMS)可靠性分析的准确性,对阶段一致型PMS的最优变量排序问题进行了研究。利用已有的阶段依赖排序(PDO)方法,基于不同的阶段组合关系,研究PMS故障树最优变量排序和PDO之间的关系。结果表明:阶段一致型PMS具有前向PDO适用于阶段与组合PMS,后向PDO适用于阶段或组合PMS的特性;将PMS故障树排序问题规约为一般故障树变量排序问题。     

基于面向对象软件的故障树技术研究

故障树模型是导致系统失效的基本事件之间逻辑关系的图形表示,应用于系统失效模型的定性和定量分析.面向对象软件可靠性分析过程包括面向对象软件故障树构造、故障树简化及量化、依据基本事件失效概率确定系统失效( 顶部事件)的概率等.继承性是面向对象软件的特性.文章提出了一个从类的继承关系图( 类层次图或类格)构造面向对象软件故障树的构造算法,并且提出了构造多层故障树的设想 .     

基于梯形模糊数的长输管道故障树分析

针对长输管道底事件和中间事件发生概率情况获取不足的现状,将模糊集合论引入故障树分析法中,将事件发生概率描述为模糊数和模糊可能性,提出一种基于梯形模糊数算术运算的长输管道故障树分析方法,阐述将各种模糊数转换成梯形模糊数的途径.通过对长输管道进行模糊故障树分析,得到顶事件发生概率.用模糊重要度法对故障树基本事件进行排序.结果表明:为提高系统可靠性,应主要改善自然灾害及其他外力.     

基于三角模糊数的长输管线故障树分析

利用模糊故障树分析法对长输管线系统进行分析,建立了长输管线系统失效故障树.由于缺乏足够的现场数据及实验数据,因此采用三角模糊数表示事件发生的概率,将模糊重要度分析的新方法-中值法引入长输管线系统的故障树分析中来,给出了计算方法及步骤,并用模糊重要度法对故障树基本事件进行排序.从而可以看出,为提高系统可靠性,应主要改善第三方破坏及管道初始和施工缺陷等几个因素.     

基于T-S模糊故障树分析的液压系统故障搜索策略

提出一种基于T-S模糊故障树分析的故障搜索策略。以某型液压载重车支腿液压系统故障树为例,在给出T-S模糊故障树基本事件的T-S关键重要度概念和计算方法的基础上,综合考虑基本事件的T-S关键重要度和搜索费用等因素,采用逼近理想解排序法(TOPSIS)计算出故障方案的搜索顺序。该方法克服了传统故障树分析方法在故障搜索中二态假设的局限,分析了在不同顶事件故障程度的条件下的故障搜索策略,增加了故障搜索结果的准确度,提高了故障诊断的可行性。     

基于二元决策图的故障树底事件排序

提出了一种底事件排序的新方法——最小深度子树法。该方法先将结构复杂的故障树化简为一棵简单的树,然后基于各子树的深度、节点数及节点间的位置关系对底事件进行静态排序,并根据排序结果动态构造BDD。最后,通过对航空发动机加速时喘振停车的故障树分析,证明该方法可快速构建BDD,而且构建的BDD产生的冗余节点数目较少。     

Fault Tree Analysis of a Launching with Binary Decision Diagram Method and Fuzzy Theory

Fault tree analysis(FTA),as a structurally simple,visualized and scientific method,is widely used in various fields.To complete the FTA of the launching device,the binary decision diagram(BDD)method is used to obtain the non-intersect cut sets,the minimum cut sets and the probability importance of components.Then,the expert evaluation method is applied to solving fuzzy probability rate of bottom event with zero failure data.In this paper,the BDD and expert evaluation method are applied into FTA to analyze a launch device.     

事故树分析可视化理论模型及系统开发

安全系统工程是20世纪后半叶系统工程发展最快的分支学科之一,事故树分析则是安全系统工程最重要的分析方法之一,该方法具有描述事故因果关系直观、明了,思路清晰,逻辑性强的特点,能对各种系统的危险性进行定性和定量的辨识和评价.作者针对传统事故树分析方法的不足,提出了基于可视化理论和技术的事故树可视化模型,并进行了系统的初步开发,确定了系统功能目标,完成了系统结构设计,构造了事故树图形生成与事故树动态分析于一体的集成分析环境,为事故分析和系统安全评价提供高效准确的新方法.图6,参6.     

基于故障树与BAM神经网络的智能故障诊断方法

在研究故障树分析(FTA)和双向联想记忆(BAM)神经网络在故障诊断中应用的基础上,提出了一种融合FTA和BAM的故障诊断方法。故障树存贮了系统关于顶事件发生的全部知识,利用FTA得到系统所有的故障模式,进而归纳出BAM的学习样本,即故障树中故障现象(监测点状态组合)和底事件发生与否之间的对应。BAM通过联想记忆矩阵并行联想,得到诊断结果,扩展综合故障诊断能力。用上述方法进行仿真分析,结果表明该方法用于解决此类问题是有效的。     

事故树分析法的应用研究

对常用的安全评价方法之一的事故树分析法(FTA)进行了较为深入的研究和探讨。其中对FTA的分析思路进行了深入的理论分析,并对其主要的分析方法进行了剖析。在对FTA的应用研究中,以亚洲首家甲醇羰基化生产醋酐为例进行了实例分析,通过编制相应的事故树、成功树,运用布尔代数法和相应规则计算了各基本事件的结构重要度系数,依照各基本事件的结构重要度系数对各基本事件的结构重要度进行了排序,并在此基础上提出了确保安全生产所应采取的科学、合理、有效的优先安全控制措施,以实现对生产系统单元的最优安全控制。最后,指出了FTA实际应用的优缺点及其应用范围。     

水工金属结构系统可靠度的失效树分析法

鉴于在现行水工金属结构安全检测中,许多评价指标多带有经验性,缺乏严格的分析模型和基础理论支持,致使工程上关心的许多重要问题难以回答和解决,笔者在综合水工金属结构可靠度方面已有研究成果和现行国家有关技术标准的基础上,建立失效树分析模型,对水工金属结构进行总体系统可靠度分析,将被检体系的可靠度评定结论提高到量化水平．     

Efficient Fault Tree Analysis of Complex Fault Tolerant Multiple-Phased Systems

Fault tolerant multiple phased systems (FTMPS), i.e., systems whose critical components are independently replicated and whose operational life can be partitioned in a set of disjoint periods, are called "phases". Because of their deployment in critical applications, their reliability analysis is a task of primary relevance to validate the designs. Fault tree analysis based on binary decision diagram (BDD) is one of the most commonly used techniques for FTMPS reliability analysis. To utilize the technique the fault tree structure of FTMPS needs to be converted into the corresponding BDD format. Our research work shows that the system BDD generation algorithms presented in the literature are too inefficient to be used for industrial complex FTPMS because of the problems, such as variable ordering and combination of large BDDs. This paper presents a more efficient approach consisting of a flatting pre-processing technique, a proved efficient ordering heuristic and a bottom-up generation algorithm. The approach tries to combine share-variable BDDs by complex combination operation firstly and then combine no-share-variable BDDs using simple combination operation, thus to alvoid the intensive computations caused by large BDD combination operations. An example FTMPS is analyzed to illustrate the advantages of our approach.     

事件树与故障树相结合的系统可靠性分析法

事件树分析和故障树分析都是系统可靠性分析方法，各有长短，相辅相成，互相结合可以取长补短和提高可靠性分析质量，本文提出了ＥＴＡ与ＦＴＡ结合的依据，方法，步骤与应用范围，并分析了ＳＮ１０－１０型断路器操作过程的可靠性，作为这种结合的示例。     

模糊故障树在通风系统可靠性研究中的应用

在缺乏足够可靠性数据的情况下,模糊故障树分析为研究矿井通风系统可靠性提供了重要途径.以完善的矿井通风系统构成为基础,用三角模糊数表示基本事件概率,以“矿井通风系统故障”作为顶事件构建矿井通风系统故障树(FTA),对通风系统可靠性进行研究,并将其应用于甘肃某矿.结果表明:故障树最小割集共549个,一级事件“监控反馈系统故障”是造成最小割集数量庞大的最主要原因;顶事件和一级事件可靠性较低,顶事件的失效模糊概率为(0.009,0.014,0.009),最大值达2.3％;监控反馈系统故障内基本事件模糊重要度最高,归一化最大值0.084 3,其余多分布于0.005 0～0.010 0范围内.     

故障树分析法及其在轴承可靠性分析中的应用研究

采用故障树分析法对轴承失效机理进行研究，通过分析其故障模式与效应，研制出轴承失效故障树；编写出计算机辅助故障树分析程序；求出导致轴承失效的所有可能的故障模式，从而建立系统的故障谱，为轴承设计和维修提供了有益的参考。     

GO法与故障树可靠性建模的比较研究

ＧＯ法与故障树（ＦＴＡ）是两种不同的系统可靠性分析方法,二者在建模的方法上存在明显差异⒀通过实例对ＧＯ法和ＦＴＡ的建模进行了比较,分析了二者之间的异同点,并进一步说明了两种方法各自的使用范围和优缺点⒀ＧＯ法是以成功状态为导向, 从系统能够正常运行或信号流能正常通过的状态中得到系统的模型; 而ＦＴＡ正相反, 它是以故障状态为导向, 在系统故障状态下逐级查找造成系统故障的原因,从而得到系统的模型⒀与ＦＴＡ相比,ＧＯ法具有模型结构紧凑,易于修改、核实等优点, 同时对于分析多状态、有时序和流程性系统的可靠性具有独特的优势