基于遗传算法和模糊λ-tau技术对造纸工业清洗系统的行为预测

随着系统结构变得更加复杂,可用性分析成为工业系统设计领域中的一个重要问题。此外,系统的可用性受诸多因素影响,如设计、制造、安装等,所以针对系统的故障行为建模、分析和预测是非常困难的。本文目的是开发一种新的方法,用于计算任何工业系统中的各种性能指标,即可靠性、可用性、MTBF(平均故障间隔时间),ENOF(预期的故障次数),故障率和维修时间。在该方法中,采用遗传算法获得所有组成部件的故障率和维修时间,然后使用模糊λ-tau技术计算各种性能指标。本研究涉及的清洗系统是造纸工业的主要组成部分。运用Petri网络对工作部件之间的相互作用进行建模。使用三角模糊数表示故障率和修复频率,因为他们允许将可靠信息中的专家观点、语言变量、操作条件、不确定性和不精确性纳入系统模型中。基于计算的可靠性参数形成一个结构框架,可帮助维护工程师分析和预测系统行为。