贝叶斯网络对故障树方法的改进

通过建立映射，引入作为目前处理概率知识基础上不确定性问题的最有力的推断方法——贝叶斯网络(BN)，有效地解决可靠性分析中最常用的故障树分析(FTA)方法的局限性：各部件独立，状态为二值等。     

基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法

提出了一种基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法．首先给出优先与门、顺序相关门、备件门、功能相关门等动态逻辑门向离散时间贝叶斯网络的转化方法，在得到动态故障树对应的离散时间贝叶斯网络之后，再利用贝叶斯网络推理算法计算、诊断和预计顶事件概率、重要度等常规分析结果．对数字飞控计算机系统进行的分析表明，该方法能够保证较高的求解精度，其相对误差均保持在0．4%以内，而且易于扩展到多态和非确定性逻辑关系的情形．     

基于故障树和贝叶斯网络的危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性分析

为保障危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性,提出一种基于故障树分析法和贝叶斯网络的系统可靠性研究方法.首先,根据道路运输系统故障树模型向贝叶斯网络转化的方法确定贝叶斯网络模型和条件概率表;其次,结合贝叶斯网络双向推理算法对危化品道路运输系统进行推理计算;最后,分析得出危化品罐式运输车道路运输系统的可靠度.研究发现:该方法可以根据根节点故障的先验概率正向推理系统失效的可能性,并且可以通过根节点的概率重要度分析结果排查故障,同时可以通过反向推理计算根节点的后验概率诊断故障.在结论中,提出了针对系统中关键风险事件的应对策略.     

基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的隧道坍塌易发性评价

坍塌是钻爆法隧道施工过程中常见的灾害事故之一.为了有效预防坍塌事故,为隧道施工安全风险分析和管理提供决策依据,将T-S模糊故障树和贝叶斯网络进行互补融合,提出了一种基于两者的钻爆法施工隧道坍塌可能性评价方法.根据T-S模糊故障树向贝叶斯网络转化的方法来确定贝叶斯网络模型和条件概率表;利用模糊数和模糊子集分别描述节点的故障状态和故障概率;运用贝叶斯网络双向推理算法进行计算.该方法可以利用根节点的故障概率模糊子集和施工中实际故障状态两种不同的正向推理方式计算隧道坍塌可能性,并且可以依据根节点的重要度分析结果排查故障,同时可以通过反向推理计算根节点的后验概率诊断故障.两个工程实例的应用结果表明,该方法能够科学、合理地评价隧道坍塌的可能性并确定关键致险因子,可作为隧道施工安全保障和管理的决策工具.     

基于故障树分析和XML的网络故障诊断技术

随着校园网络的高速发展,网络规模不断扩大,快速准确地诊断和分析网络系统故障已成为校园网管理和维护的一个重要组成部分.本文针对当前校园网络系统的各类故障和实际维护中存在的普遍问题,提出利用故障树分析法建立一个集网络拓扑结构、网络线路状况、用户应用软件和病毒暴发情况为一体的XML网络故障知识库.在实际使用中,结合客户服务管理系统,不断充实知识库内容,以此为基础进一步对网络系统作失效分析和预测故障发生概率,为提高校园网运行管理和故障诊断水平提供良好的支持平台.     

基于贝叶斯网络的MEMS安全系统可靠性分析

随着MEMS技术的不断发展,对于引信中MEMS安全系统的可靠性提出了更高要求.为了解决目前MEMS安全可靠性分析中存在着各机构可靠度数据不全面,主要依赖于大量实验或专家经验的现状,对MEMS安全系统的失效状况进行分析,构建了MEMS安全系统的故障树,并计算了各重点机构的可靠度功能函数.以此为基础,提出了一种将故障树与贝叶斯网络进行转化的可靠性分析方法.同时针对各失效机理进行了概率重要度和结构重要度计算,从可靠性重要度角度提出了MEMS安全系统设计中的重点优化机构,并进行了计算实例分析.借助于MEMS加工工艺,实现了MEMS安全系统的加工,通过可靠性测试实验,证明了本方法计算的快速准确性.      

基于故障树分析和XML的网络故障诊断技术

随着校园网络的高速发展,网络规模不断扩大,快速准确地诊断和分析网络系统故障已成为校园网管理和维护的一个重要组成部分.本文针对当前校园网络系统的各类故障和实际维护中存在的普遍问题,提出利用故障树分析法建立一个集网络拓扑结构、网络线路状况、用户应用软件和病毒暴发情况为一体的XML网络故障知识库.在实际使用中,结合客户服务管理系统,不断充实知识库内容,以此为基础进一步对网络系统作失效分析和预测故障发生概率,为提高校园网运行管理和故障诊断水平提供良好的支持平台.     

事件树、故障树、决策树与贝叶斯网络

在简要介绍贝叶斯网络技术的基础上,通过大坝失效事件树分析、导弹发动机故障树分析以及汽车销售决策树分析3个实例,分别将事件树、故障树及决策树3种分析方法与贝叶斯网络分析方法进行了比较,并给出了事件树、故障树和决策树向贝叶斯网络转化的一般规律:事件作为贝叶斯网络中的结点,根据事件之间的因果或影响关系将网络中的各结点用有向弧连接起来并由已知数据或专家经验确定各结点条件概率表.结果表明贝叶斯网络具有处理多状态复杂模型以及双向推理的优点.     

基于贝叶斯网络的路网失效程度评估方法研究

创造性地将贝叶斯网络应用于路网失效的评估中。选择连通可靠性作为评价标准,运用实例分析的方法,对基于贝叶斯网络的路网失效程度评估方法进行了研究。通过对路网的失效成因进行分析建立路网失效对应的事件树与故障树,并引入故障树向贝叶斯网络转化的算法,提出了利用贝叶斯网络对城市路网的失效程度进行评估的方法。最后举出一个简单的路网实例,按上述方法对其建立了其路网失效的贝叶斯网络,并利用MSNBX软件对该路网遭遇不同类型攻击时的失效情况进行了模拟计算,得到了实例路网的失效程度。实验结果证明了所探讨的方法的有效性,并为贝叶斯网络在大规模路网研究中的应用提出了一些思考和建议。     

基于故障树分析法船舶舵机故障诊断方法研究

液压舵机是船舶最重要的辅机之一,舵机结构复杂,故障繁多且不易排除。以“舵机不能转动”故障为例,利用故障树分析法建立故障树模型,并进行定性和定量分析,得出故障树最小割集和各底事件的概率重要度,将故障树的分析结果应用于故障的排查和分析,可以直观、高效地解决问题。这种方法可以为舵机的维修和维护提供依据。     

基于故障树和Bayes网络组合的装备故障诊断

针对故障树和Bayes网络在故障诊断中的局限性,提出一种使用故障树和Bayes网络组合的方式建立诊断故障Bayes网络,并基于诊断故障Bayes网络运用联合树推理进行故障诊断的方法.该方法解决了在复杂系统故障诊断过程中独立运用故障树和Bayes网络出现故障推理能力弱和建模难等问题.实验结果表明,使用该方法对某型舰船上的甲板灯光照明系统进行故障诊断,得出了各个故障征兆节点或故障原因节点的概率分布,从而可快速准确地定位甲板灯光照明系统故障.     

Method of Satellite Fault Diagnosis Based on Bayesian Network

1Introduction Satelliteisacomplexsystemandconsistsofmany componentstobeusedfordifferentfunctions.Satellitewill beinfailureifsomecomponentsdegradeorfail.Thefailure affectsthenormalapplicationofthesatelliteseverely[1].The goaloftheresearchinthispaperistodeduceoravoidthe affectionsandlossescausedbysatellitefailure,inorderthat thesatellitecanremainavailablewhensomecomponentson satelliteareatdegradationorinfailure.ProfessorDudaPearlproposedBayesiannetworktheoryin1988.Themethodofsatellitefaultdiag…     

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。     

采用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合法

为提高系统故障诊断效率,提出了一种利用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合方法,该方法充分发挥动态故障树建模和贝叶斯网络推理各自优势,通过集成系统结构信息和传感器信息来诊断系统故障.采用高效的零压缩二元决策图生成系统所有最小割集,并采用贝叶斯网络方法计算部件和最小割集的诊断重要度;根据传感器证据信息对系统特征函数化简,同时对部件和证据条件下割集的诊断重要度进行更新;综合考虑部件和割集诊断重要度设计了系统诊断决策算法,生成诊断决策树以指导维修人员恢复系统故障;最后通过实例验证了该故障诊断方法的有效性.     

故障树分析法在挖泥船故障诊断中的应用

将故障树分析法(FTA)用于研制、开发具有首冲功能的300m^3自航耙吸挖泥船及配套的机械设备远程油液分析与诊断系统过程中，并对柴油机因温度过高而导致功率下降和柴油机不能启动两个故障进行建树、分析，以便在管理和维修中进行事故分析和系统故障分析，在指定故障诊断和检修流程中，寻找故障检测最佳部位和分析故障原因，制定维修决策，切实预防故障发生。     

用于水电厂设备的故障诊断的贝叶斯网络模型

通过分析水电厂设备故障诊断所面临的不确定性等问题以及当前常用诊断方法存在的局限性,研究基于贝叶斯网络的设备故障诊断方法,提出了适合于诊断问题的贝叶斯网络结构并阐述了基于贝叶斯网络故障诊断的团树推理算法.该方法综合考虑了多故障、故障症兆模糊以及电厂设备操作之间有依赖关系等情况.通过丰满水电仿真系统中水机调速器故障诊断的应用实例,证实了该方法在信息不确定条件下进行诊断决策的有效性和准确性.     

基于贝叶斯分类的分布式网络故障诊断模型

该文提出了一个基于Agent的分布式网络故障诊断系统模型框架，该模型对贝叶斯分类理论进行了推广。模型将先验知识和观察数据结合起来，从而大大改进了系统的诊断性能。模型采用一定的状态检查和验证策略，保证了Agent的自身安全和通信安全。Agent之间各自独立，相互协作，合作完成诊断任务。该模型与特定的系统应用环境无关。因此，该文提供了一个通用的网络故障诊断系统框架。