一种故障树预处理和最小割集的嵌套求解方法

故障树分析(Fault Tree Analyze,FTA)是一种系统安全性分析方法。求解故障树最小割集(Minimum Cut Set,MCS)是FTA的重要环节,其方法主要包括基于布尔代数的算法和基于二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)的算法,在使用普通计算机分析大规模故障树时,现有方法存在工作内存不足和计算时间过久的问题。为了解决上述问题,针对国内某百万千瓦级大型压水堆风险模型,提出了一种基于布尔代数的故障树预处理和最小割集嵌套求解算法(Pretreat and Nested Minimum Cut-Set Algorithm,PNMCS)。该算法由三个模块组成:故障树化简、故障树剪枝、最小割集嵌套计算。在国内某大型压水堆风险模型和几种实际应用风险模型上的应用表明,本算法在求得正确结果的同时,有效解决了工作内存不足和计算时间过久的问题。

基于FTA法的大众迈腾发动机起动故障研究

大众迈腾发动机不能起动的影响因素错综复杂,需要寻求一种新的方法来提高诊断的有效性。故障树分析法(Fault Tree Analysis,FTA)为科学诊断电控发动机这种复杂的动力机械提供了新思路。以起动控制逻辑作为构建故障树的基础,分析了迈腾B8L2.0T发动机从按下E378到起动机驱动齿轮带动飞轮旋转的整个过程,建立了“起动机不能运转”和“起动机运转但发动机不能起动”故障树,依据各个事件内在的控制规律设计了故障诊断流程。实验结果表明:故障树模型符合大众迈腾发动机的工作机理,根据故障诊断流程能够准确锁定迈腾发动机不能起动的故障部位。

基于故障树分析法的智慧电厂热工自动化检修方法

热工自动化检修是智慧电厂体系的重要组成部分,对保证电厂热工运行稳定与安全具有重要意义。提出了一种基于故障树分析法的智慧电厂热工自动化检修方法。根据热工电厂故障规律确定故障树顶事件、中间事件以及底事件,构建智慧电厂热工故障树;利用故障树对热工故障进行定量分析,根据故障发生概率诊断热工故障;利用故障树对热工故障进行定性分析,确定故障原因及维修策略,按照策略维修故障,实现基于故障树分析法的智慧电厂热工自动化检修。经验证,该方法具有较高的检修精度,可以实现对电厂热工自动化精准检修,为智慧电厂开发与建设提供参考依据。

故障树分析法在工程机械发动机故障诊断中的应用

本文建立工程机械发动机的故障树,对发动机故障进行了系统分析,以发动机不能正常工作为顶事件,逐级分析了导致该项事件发生的各级因素,包括燃油系统故障、点火系统故障、进气系统故障和冷却系统故障,将每个因素细分为更具体的问题,建立故障树,清晰展示各级故障之间的逻辑关系,快速定位故障原因。结果表明,故障树分析法能够有效提高故障诊断准确度,缩短维修时间,降低维修成本。

故障树分析法在电厂热工自动化检修中的应用

电力行业是国家能源领域核心行业之一,电厂热工自动化检修是电力行业的重中之重,关乎行业发展效益。因此,为了给电厂热工自动化检修中故障树分析法的有效应用提供一些参考,文章介绍了电厂热工自动化运行故障,论述了故障树分析法在电厂热工自动化检修中的应用方案与流程,并探究了故障树分析法在电厂热工自动化检修中的应用实践。得出:基于故障树分析的电厂热工自动化检修效率较高,精度较高,满足电厂热工自动化安全稳定运维要求。

耦合信息物理系统的虚拟电厂可靠性评估

为分析信息系统和物理系统失效率对虚拟电厂可靠性的影响,提出耦合信息物理因素的虚拟电厂可靠性评估方法。首先分析了虚拟电厂的可靠性影响因素,再依据故障树分析方法建立了可靠性模型,并结合蒙特卡罗法提出了虚拟电厂的可靠性分析方法。最后算例表明,信息物理系统磨合完成后的虚拟电厂稳定性较高,各可靠性参数重要度一致;由物理系统失效引起的虚拟电厂失效次数较多。

基于故障树和蒙特卡罗方法的地铁车门可靠性分析

[目的]车门系统是车辆运行过程中使用频率最高的关键系统,故有必要对其可靠性和故障特性进行研究,以保障城市轨道交通安全运行。[方法]基于上海轨道交通2021年2月至2022年2月间各线路车门的故障状况的数据,在给定的状态转移规则下,建立了基于FTA(故障树分析)的门系统仿真模型。在此模型的基础上,采用蒙特卡罗方法对未知故障模式进行可靠性模拟:进行静态仿真,利用线性全等法产生伪随机数来代替真实随机数,计算顶事件的失败率和基本事件的重要度;进行动态仿真,通过多次分布拟合,得到其可靠性分布和各部分寿命的采样值;由仿真试验绘制出系统的密度分布曲线和可靠性曲线。[结果及结论]数值结果表明,因为服从指数分布和韦布尔分布的基本事件在某些时间区间内失效概率很高,故系统在运行到该时间区间时很可能发生故障。

某柴油机排温异常原因分析及解决措施研究

排气温度作为判断发动机是否正常的一个参数,作为柴油机故障判断依据之一,快速判断排气温度异常的原因并对其进行解决是保证发动机运行的基本要求。本文通过故障树分析法对某柴油机排温异常进行原因分析及解决,从燃油供给系统、冷却水系统、涡轮增压器以及外界环境因素入手,最终确认排温异常是由于试验环境导致进气量少使燃料燃烧不充分造成后燃引起,最终通过增加混气箱,增大柴油机进气量成功消除了排气温度过高的故障,并通过此次问题分析总结,为后续解决柴油机排温高的问题提供了完善系统的排除流程。

基于DMAIC的配电箱壳体生产质量改进研究

针对某公司M型号配电箱壳体生产良率低下的问题,使用六西格玛管理对生产过程实施DMAIC流程来进行项目改善,达到降低不良率的目的。在界定阶段,通过SPIOC流程图和Pareto图分析确定造成不良品过多的主要原因是焊接工序出现焊缝质量不良引起的,根据帕累托法则可知,只要降低焊缝质量的不良率,就能够短时间提升产品整体的良率;在测量阶段,验证了测量系统的重复性和再现性,确保数据的准确性并对焊接工序进行能力分析;在分析阶段,利用故障树分析(FTA)寻找造成焊缝质量不良的关键因素是焊机参数配置不当;在改进阶段,对焊机参数配置不当通过设计DOE正交实验确定最佳的参数配置;在控制阶段,提出改进方案并进行监控,按照最佳参数组合进行改进后,M型号配电箱壳体的良率从91.6%提升到97.9%,产品整体良率提高了6.3%,达到了质量改进的目的。

转向机压块Stick-slip异响问题分析及优化

本文根据MSG型号单齿轮转向机测试驾驶员抱怨的换向异响问题,首先进行加速度贴片测试确定换向异响振幅最大区域主要来自于压块,进而影响齿条衬套与拉杆同样产生振幅,并推断出该异响类型为stick-slip噪声。然后采用故障树分析方法对压块产生噪音的主要原因逐层分析从而确定优化方向。最后从零件表面粗糙度因素和零件润滑因素两个方面确定优化方案,为相同类型问题的解决提供一定的理论参考。

低压电力电缆线路运行故障检修方法

传统方法检修时延性较差,且检修后线路电压仍然存在波动,线路故障检修效果不佳。提出低压电力电缆线路运行故障检修方法,利用行波检测仪采集电缆线路行波信号,采用小波阈值去噪法对信号滤波进行处理,根据行波信号与参考信号相似度,诊断线路是否存在故障;根据行波传播时间与传播速度,定位故障位置;通过故障树得到对应的故障维修方案,对线路进行维修。试验证明,设计方法延迟时间较短,检修后线路电压迅速恢复稳定状态,具有良好的故障检修效果。

基于模糊综合评价的水下采油树结构可靠性分析

针对水下采油树结构可靠性分析,提出一种基于模糊综合评价理论的水下采油树结构可靠性分析方法。首先,通过分析不同厂家水下采油树构型,确定水下采油树的典型结构构型及组成,分析水下采油树在运行过程中所受的外载荷;其次,采用专家打分以及模糊综合评价法求得故障树底事件失效率,通过定量分析求解顶事件失效率、可靠度及可靠寿命曲线等可靠性指标;最后,对故障树进行重要度分析及失效率变化对系统结构可靠性的影响,结果表明:“树本体内磨损”的关键重要度最高,对系统结构可靠性的影响最大,是结构中的薄弱环节,应予以关注。研究成果可为水下采油树结构的风险评估提供技术参考,对水下采油树的设计制造提供一定的指导意义。

基于CPSO方法的伺服系统故障树诊断分析

采用单一诊断方法无法达到合理的故障诊断率,综合故障树分析(FTA)与混沌粒子群(CPSO)方法相结合的方式可较好实现故障诊断。从实际测试信号角度出发,并与人工神经网络(ANN)与粒子群(PSO)方法结果进行对比。结果表明:CPSO方法故障诊断准确率获得比ANN高出7.55%,比PSO高出5.18%,实现了准确率的显著提升。CPSO方法 200次迭代后达到稳定适应值,可以在最短时间内完成迭代,有效避免产生局部极值问题,大幅提升了诊断精度。该研究可以拓展到其他机械信号测试领域,具有很好的应用价值。

基于优化决策树算法的变电站故障诊断系统研究

为有效提升变电站运行期间故障自动化诊断效率和准确率,采用阈值近邻迭代法对样本数量进行优化,同时引入平衡系数对测试属性选择进行优化,然后再采用优化二分离散算法对连续属性离散性进行优化,构建基于优化决策树算法的变电站故障诊断系统。通过优化决策树、ID3以及C4.5三种算法的应用效果对比分析,得出基于优化决策树算法分类准确性更高、决策树构建速度更快、决策树规模更小这一结论,能够显著提升监控系统在变电站运行期间的应用效果,对于变电站长期运行稳定与安全具有重要意义。

基于故障树的速度传感器检测方法研究

速度传感器是信号车载子系统的重要外部设备。为精确定位速度传感器的故障,提出并设计基于故障树的速度传感器检测方法和检测方案。然后,以上海轨道交通8号线的速度传感器故障为例,采用故障树分析方法(Fault Tree Analysis,FTA)精确定位导致速度传感器故障的原因是辅逆变器导致的,并设计屏蔽方法来保证速度传感器不受干扰,保证速度传感器的正常工作。

基于GA-故障树智能分析方法的水闸安全评价应用

水闸安全评价对于人员和财产安全、生态环境保护、水资源利用和工程管理决策都具有重要的意义。它可以提前识别潜在风险和隐患,保障水闸的稳定运行,减少事故的发生。文章基于故障树方法与遗传算法相结合的安全评价方法,可以有效提高相关评价的准确性和效率。故障树方法可系统地描述水闸系统中各个组成部分和功能的失效路径,而遗传算法能够优化评价结果,找到最佳系统状态和故障分布。经分析,故障树方法与遗传算法的结合可以有效地进行水闸安全评价,为水闸安全管理和运行决策提供科学依据。

煤矿生产系统安全评价体系的构建及其应用

根据新疆某煤矿生产作业条件,针对矿井系统存在的冒顶片帮、瓦斯突出、瓦斯爆炸、煤尘爆炸、火灾、水灾等风险,采用安全检查表法及事故树分析法对矿井生产系统进行定性及定量分析,给出了相应的整改措施及建议,为保障矿山生产安全提供指导。

SAM-FFTA-ANP在高校实验室中的应用

为了减少或避免实验室火灾事故带来的一系列损失,提出了一种基于相似度聚合法的模糊故障树分析方法(similarity aggregation method-fuzzy fault tree analysis, SAM-FFTA),并与网络层次分析法(analytic network process, ANP)相结合,完善了故障树中各原因事件相互依赖的关系,有效地弥补使用单一方法时的不足。首先基于危机生命周期理论分析得出高校实验室火灾演化过程;其次,根据SAM-FFTA合理聚合多位专家的不同意见,得到故障树中各基本事件的失效概率;最后,采用ANP建立了高校实验室火灾评价结构模型,进一步研究致因中影响性较大的事件。结果表明,电气故障是导致实验室火灾发生的最主要因素,同时,高温热源和化学品的管理也对实验室火灾影响显著。

船用液压锚绞机液压系统故障树分析

在经济全球化进程中,贸易起到了举足轻重的作用,船运以其强大的运输能力和优良的经济效益得到各国的青睐。锚绞机作为船舶辅机的重要配套设备,是船舶正常航行中必不可少的甲板机械,所以为了保证锚绞机的正常运行,本文在液压锚绞机的调试阶段运用故障树分析法对液压锚绞机的液压系统进行故障分析,为液压锚绞机的液压系统的故障排查提供一定的思路。

FTA与BP神经网络结合的地平仪故障诊断方法研究

为了提高某型地平仪常见故障的诊断效率与准确率,研究了故障树分析(FTA)与反向传播(BP)神经网络相结合的地平仪故障诊断方法。根据地平仪的结构原理,首先采用FTA法得到了该型地平仪的所有故障模式及最小割集,建立了故障树的结构函数。然后按照最小割集重要度,筛选出BP神经网络训练样本的主要故障模式。最后以某单位该型地平仪的故障统计数据为基础,运用BP神经网络的方法建立了地平仪的故障诊断模型,并对模型进行了验证。验证结果表明,采用FTA法与BP神经网络相结合的故障诊断方法,弥补了2种方法单独诊断时的固有缺陷,提高了故障诊断的准确性和效率。