不交树:对网络系统和故障树进行定量分析的新方法

本文提出了一个对事件集建造不交树的方法。这个方法中通过分离独立项和提取公因子使割集(路集)的项数和阶次迅速下降。所建成的不交树中所有分支互不相交,因此可由直接计算求得顶事件的发生概率。给出了应用例子。讨论了向多态系统的推广以及近似计算方法。     

基于故障树分析的光纤陀螺用探测器组件可靠性分析

采用故障树分析（FTA）方法对探测器组件进行故障树分析及敏感应力分析,确定探测器组件的敏感应力,从而为探测器组件加速试验的开展提供理论依据,为光纤陀螺的寿命评估提供建议。通过广泛收集探测器组件故障信息和分析其物理化学性能、制造工艺和性能参数,并结合探测器组件的工作环境和使用条件,建立了探测器组件的故障树;由故障树定性分析得出探测器组件故障树的最小割集;通过故障模式统计分析,得到噪声电压变大和响应度降低是探测器组件的主要故障模式,针对探测器组件的主要故障模式进行了敏感应力分析,确定温度应力是探测器组件的敏感应力。分析结果表明以温度应力为主要应力对探测器组件进行加速试验是可行的。     

船舶海上交通事故人因致因因素分析方法研究

为克服模糊故障树分析模型计算过程专家人员需求量大,参评专家众多时,定量量化过程复杂及缺少随机性的问题,采用蒙特卡罗法建立模糊故障树分析模型,使用计算机运作生成随机数,并以船舶海上交通事故调查报告中的3个基本事故最小割集进行定量分析.结果表明,蒙特卡罗模型法结合使用计算机生成随机数可以解决模糊故障树分析模型对事故随机性分析结果不准确的问题,实现了在参评专家人员众多情形下简化计算过程的目标.最后通过案例验证了该模型法具有很强的针对性和实用性.     

基于FTA-FPN的动车组塞拉门系统可靠性分析

基于动车组塞拉门系统故障的多样性以及故障征兆的模糊性,本文提出故障树(FTA)定性分析和模糊Petri网(FPN)定量分析相结合的可靠性分析方法,将Petri网理论和模糊推理规则有效结合,具有快速准确的并行推理能力。结合兰新客专动车组实际的运维记录,首先建立基于FTA的塞拉门系统模型,再根据FTA-FPN的转换规则,得到基于FPN的可靠性分析模型。当系统正常工作时,利用历史故障数据和FPN的正向矩阵推理对塞拉门系统进行可靠性分析得到了塞拉门系统的薄弱环节,并对各底事件进行了排序,这不仅能够为动车组塞拉门系统的维护与预防工作提供理论依据,还能更好的保证动车组安全运营。     

考虑共因失效的系统安全性评估

随着工业产品复杂程度的提高,安全性已成为系统设计的重要指标.考虑共因失效因素,根据同时发生故障的单元数目对故障率进行区分,首先,针对串联、并联、n取k等典型系统结构,分别建立故障树,推导平均要求时失效概率(PFD_(avg))及安全失效概率(PFS)的通用计算公式;其次,与IEC61508基于简单β因子模型提出的n取k系统的PFD_(avg)计算公式比较,证实该方法的通用性及精确性;最后,通过实例验证,对DCS系统紧急跳闸按钮的不同设计方案进行安全性分析,证实方法的有效性.     

液浮陀螺电机用轴承的寿命可靠性分析

分析了电机轴承的寿命可靠性，它在很大程度上决定了液浮陀螺的工作寿命。描述了电机轴承失效的故障模式、故障树，分析了影响寿命可靠性的关键原因，并对提高液浮陀螺用电机轴承的寿命可靠性提出了建议；文中还提到了目前轴承研制和生产的一些理论和仿真技术。     

事件故障状态量子博弈过程的参与者收益研究

为了解事件故障状态量子博弈过程中参与者收益随各影响因素的变化情况,提出在空间故障树(Space Fault Tree, SFT)框架内,以事件故障状态为对象,对参与者收益进行研究。事件故障状态使用量子态表示,管理者和操作者的不同行为对事件故障状态的作用使用博弈表示。考虑因素包括安全产出价值、安全收益分配系数、安全措施成本。研究了事件故障状态与量子博弈的关系;纠缠与非纠缠态下的参与者收益;参与者收益受到各因素影响的特征等。研究得到了管理者和操作者考虑纠缠和非纠缠态的收益函数。结合SFT理论方法,提出了针对收益的因素重要度、因素联合重要度、收益风险区和安全区、因素区域重要度。理论上SFT可用于量子博弈参与者收益的分析。也论述了使用因素空间理论解决该问题的可能性。     

基于空间应用环境的光纤陀螺可靠性分析

根据光纤陀螺应用于空间应具有长寿命高可靠性的要求,对空间应用环境进行了分析,结合空间应用的环境,采用故障树分析的方法对数字闭环干涉式光纤陀螺进行了可靠性分析.根据可靠性分析的结果,找出了光纤陀螺的薄弱环节,并对重要且出现故障概率大的器件如光源和光纤环的故障机理进行了分析,提出了改进设计措施,并已应用在光纤陀螺产品的设计中.     

故障树计算的一种新方法

本文提出的顶事件发生概率的算法不借助割集，直接采用自顶向下的技术对故障树进行分割求解。该算法的时间和内存耗用与故障树的节点数目没有必然联系，而仅仅取决于故障树中不同的重复事件的个数。     

基于Bayesian Network列控系统超速故障的分析

列控系统非常复杂,在对其进行故障分析时,自身的特质决定了用传统的故障树在对其进行故障分析时会产生局限性;为此文中引入了贝叶斯网络技术,充分利用其推理算法成熟、理论基础非常完备、学习能力非常强的优势,将事件树中各环节的故障树用贝叶斯网络进行描述;利用贝叶斯网络工具箱(BNT)对列车超速故障进行因果和诊断推理分析,通过数值计算结果得出所在不同场景下故障发生的主要原因,并提出减少故障发生概率相应的措施。