基于模糊故障树分析法实现氢原子钟风险评估

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基于故障树的航天测控系统故障诊断方法

基于故障树的航天测控系统故障诊断方法

基于故障树的航天测控系统故障诊断方法作者:周琦钧赵秋颖朱明明来源:《现代电子技术》2015年第07期摘要:航天测控设备种类结构复杂,长期以来主要依赖人工维护,缺乏通用有效的故障诊断方法。

针对这一情况,在分析了测控系统故障诊断特点的基础之上,采用故障树分析法构建了面向航天测控系统的故障树模型,并阐述了建模方法和推理机设计原理及流程。

最后,以航天测控系统故障诊断实例进行了方法验证。

验证结果表明该方法效率高、可靠性好,可适用于目前大多数航天测控设备。

关键词:航天测控系统;故障诊断;故障树;混合推理中图分类号: TN95⁃34; TP391.4 文献标识码: A 文章编号: 1004⁃373X(2015)07⁃0103⁃040 引言随着现代航天测控设备规模的扩大和设备复杂性增加,使得传统基于人工的故障诊断方法难以满足设备的使用维护要求,造成了设备的可靠性和可用性的降低,制约了航天测控任务的顺利完成。

另外,由于测控设备系统结构复杂、功能繁多,许多故障征兆不易测量和获取,难以建立用于自动故障诊断的动态模型,使得基于信号和基于解析模型的诊断方法可用性下降。

针对上述问题,要进行切实有效的故障诊断,就需要对测控设备的故障诊断逻辑进行有效抽象,从而获得合理的故障传递途径,以降低故障知识的获取难度。

而故障树作为有效的诊断方法,本文提出了一种基于故障树的航天测控系统故障诊断模型。

1 故障树诊断技术故障树分析法(Fault Tree Analysis,FTA)是指对可能造成产品故障的硬件、软件、环境、人为因素进行分析,并将系统故障形成的原因由总体至部分按树枝状逐级细化,以图形演绎的方法画出故障树,从而确定故障原因的各种可能组合方式和其发生概率,评价引发故障的各种因素的相关重要度的一种分析方式,具有下述优势:(1)可根据最小路集和最小割集,确定系统全部正常模式和故障模式;(2)可根据底事件发生概率,求出故障模式的发生概率,并可按概率大小排序,确定各个故障模式影响大小;(3)在每个故障模式中,底事件按关键重要性排序,确定造成故障的各底事件影响大小;(4)可据故障树层次结构,诊断进行到要求的某一级别层次的故障原因。

模糊事故树法在加氢裂化装置安全评价中的应用

模糊事故树法在加氢裂化装置安全评价中的应用

模糊事故树法在加氢裂化装置安全评价中的应用赵传奇;张巨伟;张园园;王陈玉书【摘要】传统事故树分析法应用于实际量化分析时,相当一部分基本事件的概率本身是不确定的、模糊的,因此获得故障的精确概率比较困难,违背了精确概率选取的前提.为了处理传统事故树分析法中基本事件概率的模糊和不确定问题,引入了模糊数学理论的概念,对缺乏统计资料的基本事件进行模糊处理.运用一种能解决模糊性并且意义明确的三角模糊数来描述基本事件的模糊概率,逐层求得各事件发生的模糊概率分布,同时通过模糊数的中值法求出各基本事件的模糊重要度,得到顶上事件故障影响因素的排序,找出导致事故的主要因素,提出能从根本上预防、从关键点控制顶上事件发生的有效措施.%The probability of a number of basic events itself was uncertain and fuzzy when the traditional FTA method was used in the practical quantitative analysis quite.It was difficult to obtain the exact probability from failures,which violated the premise of exact probability selected.In order to solve the traditional fault tree analysis (FTA)of the probability the basic event fuzzy and uncertain problems,the concept of fuzzy theory were introduced,and the fuzzy probability was used to deal with the basic events lack of statistical data.The basic events of fuzzy probability were described by using a clear triangular fuzzy number,the fuzzy probability distribution of top event layer by layer was obtained,and the fuzzy importance of each basic event was determined by using fuzzy numbers value method.And the sort of top event of failure factors was obtained,the main factors influencing the accident wereidentified and effective measures from fundamentally preventive and the key points to control the top event were proposed.【期刊名称】《辽宁石油化工大学学报》【年(卷),期】2018(038)002【总页数】5页(P61-65)【关键词】模糊理论;三角模糊数;FTA模型;模糊重要度;安全评价【作者】赵传奇;张巨伟;张园园;王陈玉书【作者单位】辽宁石油化工大学机械工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学机械工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学机械工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学机械工程学院,辽宁抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】X937;TE687安全是各行各业永恒的主题,保证石化生产的安全平稳运行就是对劳动者生命以及财产的有效保护,也是对国民经济强有力的支撑[1-2]。

基于模糊故障树的城市燃气输配系统安全评估

基于模糊故障树的城市燃气输配系统安全评估

t n s s m .a fz yf ut ℃ fu b n g s t n m s in a d ds b t n s s m i b i .T ov ep o lm f i y t o e z l n e o r a a r s is t u i y t s ul u a a o n i r i o e t o sl et r b e o h u c r i i r ae o o d mi v n ,f zy t e r S it d c no te fu t I e a a s ,a d f zy n et n f l e r t f r ta d e e t u z oy i n r u e i t h a l t n l i n u z a au o n s h o d ℃ y s futt e b s d s ft s e s n t o ie r r a a a s sin a d ds b t n s se . h i r a I ae aeya ss me t h d i gv n f b n g st n mi o t u i y tm T ef l e l ℃ me s o u r s n i r i o au
基 于模 糊 故 障树 的城 市燃 气 输 配 系统 安 全 评 估
张增 刚 , 向凤 朱
(. 1 山东建筑大学 热 能工程学院 ,山东 济 南 20 0 ; . 5 11 2 淄博焦化煤气公 司 ,山东 淄博 250 ) 500
摘要 : 将城 市燃 气输配系统划分为储 配站 、 配管 网和用户 三部分 , 输 在对 城市燃 气输 配系统某 一部 分故 障分析 的基 础上 , 建立 了城市燃气输配系统 的故 障树模 型。针对系统 的事件发生 概率不确定 情况 , 将模糊 数学引入 到故 障树方 法, 给出了燃气输配系统 的模糊故 障树 安全评估方法 。研究表 明, 方法用于输配系统 的安全评估是行之 有效的。 该 关键词 : 气输 配 ; 燃 模糊 数 ; 故障树分析 ; 安全评估

一种基于模糊故障树的设备运行风险分析方法

一种基于模糊故障树的设备运行风险分析方法
破 坏性 试 验 常 常是 很 困难 的 , 至 是 不 可 能 的 。 于此 , 文 将 甚 基 本
糊数 A可表示为 A ( ,3 = m, / o其 中, m是模糊数A的均值 , 对应隶属度 为 1 的数 ; ,3分别为左 、 / 右分布。当 , / 3为零 时, A不是模糊数。分 布 ,3越大 , / A越模糊。 常用 的 L— R参照函数有线型 、 正态型、 尖型。线型参照函 数在“ 完全属 于” 完全不属 于” 和“ 之间的 中介状态是线性 变化
收 稿 日期 :0 7 0 - 2 2 0 — 7 0
作者简介: 波(9 3 )男, 刘 16 一 , 河北唐 山人 , 硕士 , 副教授 , 研究方 向为物流与供应链管理 。
8 6
维普资讯
《 装备制造技术}07 } 0 年第 9 2 期
优点, 不仅适用于高转速、 大功率 , 也可在低速大转矩 的各类机
P傩 = 一 1P = ( , , , 1 兀( 一 ) Pl P2L P )
=l

() 5
式 中: x 为增 函数 , L( ) 右连续 ; L( ) 1 m L( ) 0 x ,h x =

般说来 , R型模糊数经过逻辑模糊运算 , L— 其结果 近似
0 R( ) ; x为减函数 , 左连续 ; L( ) 1 h x =0 0 x ; m R( ) 。
x— + ∞
为 L— R型模糊数 。
则称模糊数 A为 L— R型模糊数 , x 、 x 称为模糊数 L( )R( )
的左 、 参 照 函数 。 右
2 算例
行 星齿轮传动 具有 质量 小、 体积小 、 传动 比大及效率高等
在工程中 , 模糊数隶属度 为 1的数通常 只有一点 , 因此模

基于模糊集合论的故障树分析方法及其应用

基于模糊集合论的故障树分析方法及其应用

基于模糊集合论的故障树分析方法及其应用
武庄;石柱;何新贵
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2000(022)009
【摘要】传统的故障树分析方法是基于概率论的,其失效概率通常要根据大量的第一手数据进行估计,然而,实际上不可能收集到足够多的第一手数据.首先分析了传统故障树分析的不足,提出了一种基于梯形模糊数算术运算的故障树分析方法,阐述了将各种模糊数转换成梯形模糊数的途径,最后,给出了该方法的一个应用实例.结果说明,所提出的故障树分析方法具有很好的灵活性和适应性.
【总页数】4页(P72-75)
【作者】武庄;石柱;何新贵
【作者单位】北京航空航天大学计算机科学与工程系,100083;北京航空航天大学计算机科学与工程系,100083;北京系统工程研究所,100101
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于卷积的扩展修正模糊故障树分析方法在导航设备故障分析中的应用 [J], 傅晟威
2.基于模糊集合论的故障树分析 [J], 顾冰芳;龚烈航;高久好
3.基于故障树的贝叶斯网络分析方法在车载网络信息系统故障诊断中的应用 [J], 商琦;杨新平
4.基于故障树的贝叶斯网络分析方法在车载网络信息系统故障诊断中的应用 [J], 商琦;杨新平
5.基于模糊推理的故障树分析方法及其应用 [J], 李建平;余建星;田佳
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基于模糊动态故障树的化工设备故障诊断方法研究

基于模糊动态故障树的化工设备故障诊断方法研究

基于模糊动态故障树的化工设备故障诊断方法研究高迎平;李洋;常文韬;尹立峰【摘要】本文针对化工设备故障具有模糊性、动态性的特点,提出了建立模糊动态故障树对其进行预测诊断,重点对模糊动态故障树定量分析方法进行了研究,提出了基于最小割集、割序的定量分析方法.该方法将模糊动态故障树分解为模糊静态子树和模糊动态子树,然后分别建立以最小割集和最小割序为基础的定量计算模型,同时引入了弱三角范数的概念以减少由于数据模糊性扩散而引起计算结果不准确的现象.最后给出了最小割集、割序和底部事件重要度的计算公式,分析了化工设备故障诊断的流程,并通过实例验证了该方法具有计算准确,效率高,通用性强的特点,适用于化工设备的故障诊断.%In view of the fuzzy and dynamic characteristics of chemical equipment fault,a fuzzy dynamic fault tree is put forward to forecast and diagnose the faul.This resear ch focuses on the quantitative analysis method of fuzzy dynamic fault tree,and p roposes a quantitative analysis method based on the minimum cut set and cut sequ ence.The fuzzy dynamic fault tree is decomposed into fuzzy static subtree and fu zzy dynamic subtree.Then based on minimum cut set and minimal cut sequence,quant itative analysis models of fuzzy static subtrees and fuzzy dynamic subtree are e stablished.In order to reduce inaccurate calculation results caused by diffusion of data fuzziness,the concept of weak t-norm is introduced into the two subtree s.Finally,the calculation formula of the minimum cut set,cut sequence and the bo ttom event importance are given,and the process of fault diagnosis of chemical e quipment is analyzed.Through an example,the method is proved to be accurate,efficient and universal,and it can be applied to the fault diagnosis of chemical equ ipment.【期刊名称】《工业技术经济》【年(卷),期】2017(036)004【总页数】7页(P48-54)【关键词】化工设备故障;模糊动态故障树;最小割集;最小割序;弱三角范数【作者】高迎平;李洋;常文韬;尹立峰【作者单位】河北工业大学,天津 300000;河北工业大学,天津 300000;天津市环境保护科学研究院,天津 300000;天津市环境保护科学研究院,天津 300000【正文语种】中文【中图分类】F224由于化工生产原料的特殊性和苛刻的工艺环境要求,其生产具有更大的危险性,由事故引发的后果也更严重。

模糊故障树分析方法在工程质量风险分析中的应用

模糊故障树分析方法在工程质量风险分析中的应用

模糊故障树分析方法在工程质量风险分析中的应用
李建平;余建星
【期刊名称】《水利水电技术》
【年(卷),期】2008(039)002
【摘要】采用故障树理论,从系统的角度对工程质量事故的原因进行逐层分解,从而对影响工程质量的风险因素进行辨识.考虑到实际应用中故障树底事件发生概率的取值具有一定的不确定性,将底事件的发生概率作为模糊数进行处理,利用模糊集合论的表现定理求得表示故障树顶事件发生概率的模糊数,并且对底事件的重要度进行了分析.最后,通过对水利工程中混凝土浇注质量的模糊故障树分析说明了整个风险分析过程.实例分析表明基于模糊数的故障树分析方法对工程质量风险分析是可行的并具有一定的应用价值.
【总页数】4页(P45-48)
【作者】李建平;余建星
【作者单位】天津大学,建筑工程学院港口与海洋工程天津市重点实验室,天
津,300072;天津大学,建筑工程学院港口与海洋工程天津市重点实验室,天
津,300072
【正文语种】中文
【中图分类】TV51
【相关文献】
1.模糊故障树分析方法在机场环境安全中的应用 [J], 朱云斌;黄晓明;常青
2.基于卷积的扩展修正模糊故障树分析方法在导航设备故障分析中的应用 [J], 傅晟威
3.模糊灰关联分析方法在故障树分析中的应用 [J], 周真;马德仲;于晓洋;樊尚春
4.模糊故障树分析方法在HACCP中的应用研究 [J], 王开义;赵春江;张方田
5.模糊故障树分析方法在HACCP中的应用 [J], 袁素倪;王书理
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基于故障树的系统安全风险实时监测方法

基于故障树的系统安全风险实时监测方法

基于故障树的系统安全风险实时监测方法董豆豆;周忠宝;冯静;孙权;周经伦【期刊名称】《国防科技大学学报》【年(卷),期】2006(028)002【摘要】当前的安全性分析方法大都属于预先安全性分析方法,即在系统使用前对系统进行安全性分析.但系统的动态特性,如组成部件工作状态的动态变化,使系统的安全性呈现实时变化.为研究系统的实时安全风险,提出了一种基于故障树的实时安全风险监测方法.该方法用故障树表示系统结构,建立系统安全风险评估模型,根据系统的技术状态参数与系统组件工作状态的对应关系,实时对系统的安全风险进行监测;并根据安全风险监测的情况,对安全风险变化原因做出解释,做到防患于未然.用一个具有前馈控制冷却系统的例子演示了该方法的有效性.【总页数】6页(P111-116)【作者】董豆豆;周忠宝;冯静;孙权;周经伦【作者单位】国防科技大学,信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学,信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学,信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学,信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学,信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】E917【相关文献】1.基于OBD系统的汽油车油耗实时在线监测方法 [J], 杨殿阁;李满;班学钢2.基于故障树模型的地铁750V牵引供电系统安全风险评估 [J], 徐田坤;梁青槐;任星辰3.基于故障树分析的核动力装置实时智能故障诊断专家系统设计 [J], 蔡猛;张大发;张宇声;金仁喜4.基于故障树分析的核动力装置实时智能故障诊断专家系统设计 [J], 蔡猛;张大发;张宇声;金仁喜5.基于教学管理系统的网络安全风险监测方法研究 [J], 张丽红因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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K e o ds Hy rg nAtmi o k F z a lT e ; I o tn e RikAse s n yw r : d o e o cClc ; u z F ut r e y mp r c ; a s ssme t
氢 原 子 钟 作 为 高 精度 的 时 间频 率 标准 而 被 广 泛 运用 于卫星 导航 系统 、时 间频率 计量 、长波授 时 台站 、电力 时间 同步系 统等领 域 。氢 原子 钟系 统在
度 的数学描 述 [3 2】 _。因此 , 文采 用模 糊方 法来 描述 本 底 事 件发 生 的概 率 ,并结合 故 障树分 析法对 氢 原子
失 效 。氢原 子钟物 理部 分主 要 由真空系 统及 离子 泵 等精 密元 器件 组成 ,元 器件状 态 的微 小变化 也极 易 导致 系统 故障 。因此 ,需要对 在线 运行 的氢 原子 钟
性 的改进 措施提 供 理论依 据 。
关键 词 :氢原 子钟 ’模 糊故 障树 ;重要度 ;风 险评 估 9
中图分 类号 :T 6 . N9 56 文献标 识码 :A
Re l ain o d o e o cCl c s s sme t s do a i to f z Hy r g nAt mi o kRikAs e s n e n Ba
运 行过 程 中对 环境 要求 较 高,温 湿度 及 电磁环境 的 微 小 变 化 都 会 引 起 其 输 出信 号变 化 甚 至 导 致 系 统
引 发系统 故 障的底 事件 发生 的概 率不 易量化 ,为故 障树 定量 分析 带来 一定 困难 。模 糊数 学方 法较 适合 用 于 不 易 量化 变 量 的描 述 并可 以转 化 成 模 糊 隶 属
闭区 间的任 一映射 为 :
: u [, 0l 】 )
常用 的风 险评估 方法 有故 障树 分析法 、安全 查 表法 等 。故 障树分 析法 既能做 定性 分析 又 能做 定量 分析 【,因此作 为 系统风 险 评估 的主 要方 法 。 由于 l 】
收稿 日期 :2 1.92 。 0 00 .8
c lu ai g a d c mp st g t e i o t n e o l c a l a d e e y b s v n r b b l y wh c r v d st e t e r a e r a c l t n o o i n h mp ra c f co k fu t n v r a e e e t o a i t , i h p o i e h h o y b s s f n i p i o c n tttn eme s r f mp o i gr l b l y o si i g t a u eo r v n i i t . u h i ea i
・ 4・ 6
现 代 导 航
21 0 0年
基于模糊 故障树 分析法 实现氢原子钟风 险评估
孙海燕 ,谢彦 民 ,荆 涛
( 京 53 北 1ห้องสมุดไป่ตู้信 箱 ,0 04 10 9 )

要 :利用模 糊故 障树 分析 方 法对 实际运行 的 氢原子钟 系统进行 风 险评估 。在对 氢原 子钟
系统故障汇总分析的基础上详细论述 了氢钟故障树建立的方式,并将 引发故障的底事件进行 归一 化模糊描述。通过对氢原子钟 系统发生故障概率以及每个底事件概率重要度 的计算及排序 ,可以 对氢原子钟 系统发生故障的风险进行评估,找到系统发生故障的薄弱环节,为系统制定提 高可靠
Fu z utTr eAnay i z y Fa l e l ss
SUN Hai n XI Y n n, I ya , E a mi J NG a To
A bsr c : ers f y r g nao cco ki ses db s do u z a lte n lss Th to fh do e lc t a t Th iko do e tmi lc sas se a e n fz yfut rea ay i. emeh d o y g nco k h r
第 5期
孙海燕 等:基 于模 糊故障树 分析法实现氢原子钟风险评估
系统 进行 故障 发生概 率 的风 险评估 ,便 于找 到其 薄 弱环 节并提 出改进措 施 ,提高 系统运 行 的可靠 性 。
钟 系统 发生 故 障的概 率进 行风 险评 估 。该方 法 也普 遍 适用 于不 易精确 量 化系 统 的风 险评 估 。
1模 糊 运 算 法 则
模糊集合定义如下【. 4 设给定论域 U, o1 】 U N[ ] ,
fu t r eb i i g i d s u s d i ea l a e n c l ci g t e fu to y o e l c y tm . n a d t n t eb s v n sr s l n a l te u l n ic se d t i b s d o o l t h a l fh d g n c o k s se I d i o a e e e t e ut g d s n e n r i h i i a l i d s r e y f z t o .T e rs o y o e l c a l c n b s e s d a d t e we k e s p r a u d b n f u t s e c b d b uz y meh d h i f r h d g n co k f u t a e a s s e i k r n h a n s o t C f n y n o
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