【摘 要】
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鉴于传统故障树模型难以表达事件多态性、模糊性的情况,提出了一种基于区间贝叶斯网络的复杂系统可靠性分析方法.针对故障树模型中事件具有多状态的问题,提出了贝叶斯网络正向推理与反向推理方法,确定了底事件/顶事件处于不同状态下,顶事件/底事件处于不同状态的概率指标;针对底事件故障失效率难以确定的问题,引入三角模糊子集和区间三角模糊子集确定了不同输入条件下复杂系统的可靠性指标.分析验证了建模的准确性和可行性,在工程实践中具有较大的实用价值,可推广应用于小样本失效数据复杂系统的可靠性分析与故障诊断中.
【机 构】
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南昌理工学院,江西南昌330044;湖北宜昌长江三峡游轮中心开发有限公司,湖北宜昌443000
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鉴于传统故障树模型难以表达事件多态性、模糊性的情况,提出了一种基于区间贝叶斯网络的复杂系统可靠性分析方法.针对故障树模型中事件具有多状态的问题,提出了贝叶斯网络正向推理与反向推理方法,确定了底事件/顶事件处于不同状态下,顶事件/底事件处于不同状态的概率指标;针对底事件故障失效率难以确定的问题,引入三角模糊子集和区间三角模糊子集确定了不同输入条件下复杂系统的可靠性指标.分析验证了建模的准确性和可行性,在工程实践中具有较大的实用价值,可推广应用于小样本失效数据复杂系统的可靠性分析与故障诊断中.
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