基于T—S登高车故障树的BN网络构建方法???   三水登高车出租, 登高车出租价格,  登高车多少钱   登高车是由众多液压系统组成，由于液压系统的故障具有多发性、不确定性和隐蔽性的特点，故对其进行了可靠性分析是十分必要的。传统可靠性分析方法是以二值逻辑和概率论为基础的。传统故障树分析方法需要知道底事件的精确概率、事件之间的联系以及系统部件之间的故障机理，但在实际工程中对于机械的“故障”与“安全”的定义就有一定的模糊性，故很难满足传统故障树的分析条件。将T—S模糊故障树理论引入系统可靠性分析可以较好地解决上述几个问题，用模糊数描述部件故障率，以解决故障概率因信息不准确引起的不确定性问题；用T—S门代替传统逻辑门来描述事件间的联系，解决事件联系难以确定的问题。然而，T—S模糊建设机械关键技术故障树分析运算复杂，且不能双向推理。提出将T—S故障树转化为BN的方法以期弥补已有可靠性分析工程问题的不足。为此，基于前人研究的基础上将T—s模糊故障树和BN应用于登高车起升机构的液压系统上进行可靠性分析，利用专家评价法的到模糊故障率，以解决故障率不精确、故障逻辑不明确的问题。使对起升液压系统分析更贴近工程实际。

     T—S模型由一系列的IF—THEN模糊规则组成，是一种万能逼近器，可清楚地描述事件之间的联系，而传统故障树只是T—s故障树的一种特例。BN是一种基于网络结构的有向无环图解描述，由节点和有向边组成，每个节点代表一个变量，有向边用于连接各节点，并定量表示各节点之间的关系；条件概率表则定性的表示节点之间的关系。BN网络与T—S故障树的结构式一一对应的，很据T—s故障树的逻辑表达关系，可以讲其转化为BN网络，转化流程。 T—S故障树转化为BN网络有2个过程：BN网络有向无环图构造；BN网络的条件概率表的赋值。T—S故障树中T—s门规则表达了事件间的逻辑关系，BN网络中利用条件概率表以条件概率的方式表达了节点间的条件依赖关系，而T—S门规则满足条件概率以及独立性，与BN的条件概率表具有相似性。所以，可利用T—S门的规则对BN对应节点的条件概率表进行赋值。假设某T—s门的输人事件，输出事件为Y，故障状态分别描述为模糊数和Y，确定BN中对应节点Y的条件概率为P.   由上述给出的T—s模糊故障树向BN转化的方法可以看出，多态系统都可以描述为一个BN，一70一这保证了系统可靠性模型的完整性和一致性。 根据专家评价出的各根节点的先验概率，以及转化后各节点之间的条件概率，利用BN网络的正向推理算法可以直接计算出中间节点和叶节点在各种状态下的发生概率，根据给定节点的状态信息对于其他节点的概率进行新的评估。

    各事件发生概率假设故障树由n个基本事件置、m个中间事件M，和顶事件构成。各事件的取值分别为[0，1]之间的小数、和，用于描述相应的系统和部件的故障状态，分别为相应的故障状态个数。假设基本事件置故障状态为的发生概率，顶事件的故障状态为的条件概率Pc(T)为顶事件包含的基本事件集合。

      基于贝叶斯网络的可靠性分析方法不仅可以利用贝叶斯网络联合概率分布进行正向推理，计算顶事件各种故障状态发生概率；还可以利用顶事件各种故障状态的发生概率并结合贝叶斯公式对贝叶斯网络进行反向推理，得到基本事件的后验概率。在顶事件故障状态为的条件下基本事件的故障状态为的后验概率.

      基本事件的重要度计算重要度是系统可靠性评估的重要指标之一，用来描述基本事件故障时对顶事件的影响程度，可应用于系统的故障预测和诊断等方面。基于给出的重要度算法，得到系统关键重要度公式为，：k一1为基本事件故障状态个数；IP。为X的概率重要度。根节点的关键重要度越高，说明其触发系统失效的可能性越大，当系统出现故障时应优先考虑。

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     2．4模糊故障率的获取及分析基本事件的故障率的一般是由历史数据获取，但基本事件所处环境不断发生变化，再加上人为因素参与到系统的运转中，产生很多不确定性因素，收集到的基本事件故障率本身具有一定模糊性，故采用将专家的综合决策评价与模糊数建立关系，得到多态故障树底事件发生的概率。为了便于进行模糊故障树分析，故选取了梯形隶属函数来描述。其可表示。为模糊数支撑集中心，a和a为左右模糊支撑半径，b和b为左右模糊区。专家评价法是专家根据自己对系统的了解以及相关经验对事件发生概率进行评估，将专家的语言变量转换成定量模糊数，使用语言集合为{非常低(VL)、低(L)、比较低(FL)、中等(M)、比较高(FH)、高(H)、非常高(VH)}来描述事件发生可能性。其对应的隶属度函数.  因素可以得到每个专家的权重，对专家的语言进行合成，得到专家意见总的模糊数，再将其转化为，模糊可能性分数(FPS)，再得到相应的模糊失效率。一个事件的FPS反映了专家对该事件最有可能失效的信任度值，本文使用左右模糊排序法转换模糊数。为了将专家的语义评判与常规的事件失效率兼容，现将FPS转换成模糊失效率(FFR)，转化方法可表示为×2．3o1，后求得的FFR即可作为模糊解用于可靠性分析中。

     3案例分析, 某登高车起升液压系统液压回路。起重机起升液压系统主要控制重物的升降，它是起重机最重要与最基本的机构，起升机构的好坏直接影响整台起重机的性能。起重机故障出现后若不及时进行修复，继续使用会对系统造成更大的损害，稍有不慎极可能造成重大人员伤亡。为了保证登高车液压起升机构能够安全的运行，需要评价人员对评价的机构与机理有一个充分的认识，通过了解各个机构的工作原理，得到系统常见的故障的原因，并进行分析。建立起升系统T—S故障树模型现以登高车起升机构无法正常起升作为顶事件，建立T—s故障树模型。

       模糊失效概率的获取及处理,   登高车液压起升系统中故障事件的常见故障一般只有2种，即无故障状态与故障状态2种可能，其故障程度描述为(0，1)，隶属函数选择梯形隶属函数。对除上述之外的故障事件，其常见故障一般为无故障状态、半故障状态和故障状态，其故障程度描述为(0，0．5，1)。假设故障状态为0．5的故障率与故障状态为1的故障率相同。根据专家的经验和历史数据可得到各个T—s门规则。再根据专家对各个基本事件进行评价，最后将各基本事件的模糊概率转化为精确概率。 

      把T—S故障树印射成贝叶斯网络根据前述理论，将起升液压系统的T—S故障树转化为BN网络。根据统计到的各T—S门规则可以得到BN对应节点的条件概率表，进而得到起升液压系统的BN模型，起升液压系统的BN有向无环图。计算出在顶事件T故障状态为1的条件下各基本事件故障状态为0．5和1的后验概率。得出每个根节点对叶节T故障状态为0．5和1的后验概率。在故障诊断时，根据顶事件出现的故障状态不同，按照基本事件后验概率由大到小检测相应的基本事件处于不同状态下的后验概率T=0．5时各基本事件处于不同状态下的后验概率。0。5时各根节点的重要事件，可以提高诊断的效率。当系统处于故障或半故障状态时美键重霎废较高的几个节点，则说明是起升液屋系统的薄弱环节。

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