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1、关于标致汽车发动机不能启动的故障分析1、相关定义1.1、基本概念定义[38,45,66,69,70]设U是精确数值表示的定量数域,C是U上的定性概念,f(x)为某个数据属性x的频率分布函数,自动生成若干个粒度不同的云C(Exi,Eni,Hei)的叠加。数据区间的连续数值x相应转化成离散的概念C,此过程称为云变换,其转换表达式为:1()((,,))()miiiiifx?CExEnHe?x?????(2.19)其中?i为幅度系数,m为变换后离散概念的个数,它随属性的差异取值不同,一般来讲,m越大,即叠加的基云越多,误差就越小[71
2、],?(x)为变换后的误差函数。基于云模型,既可以从数据分布中生成概念,也可以将语言变量分解为论域上的原子概念,即将U上的定性概念C表示为C{C1(Ex1,En1,He1),C2(Ex2,En2,He2),?,Cm(Exm,Enm,Hem)},其中C1,C2,?,Cm是由云模型表示的原子概念,可以实现对数据的软划分。国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第19页1.2、基本概念设X是一个普通集合,X?{x},称为论域。关于论域X中的模糊集合?A,是指对于任意元素x都存在一个有稳定倾向的随机数?(x)?[0,1],叫做x对?A的隶
3、属度。如果论域中的元素是简单有序的,则X可以看作基础变量,隶属度在X上的分布叫做隶属云。如果论域中的元素不是简单有序的,而根据某个法则f,可将X映射到另一个有序的论域X‘上,X‘中的一个且只有一个x‘与x对应,则X‘为基础变量,隶属度在X‘上的分布叫做隶属云[30,50,51]。即:():[0,1],()xXxXxx??????(2.1)图2.1云模型及其数字特征研究表明,云模型具有如下特征:第一,所有x?X到区间[0,1]的映射是一对多的转换,x对于?A的隶属度并非固定值,而是一个服从某种概率分布的随机值,因此产生了云模型,
4、而不是一条明晰的隶属曲线;第二,云是许多云滴Drop(xi,?i)的集合,单个云滴是定性概念在定量数值上的一次实现,云的整体形状反映了定性概念的基本特征。之所以称它为云模型,是因为云滴的分布与天上的云极为相似,远看有明确的形状,近看却没有清晰的边界,飘忽不定,整体移动[38];国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第11页第三,云的”厚度”并不均匀,腰部云滴的分布最分散,”厚度”也最大,而顶部和底部汇聚性较好,”厚度”也较小。云的”厚度”是隶属度的随机性大小的度量,靠近概念中心或远离概念中心处隶属度的随机性较小,而离概念中心不近
5、不远的位置隶属度的随机性大,这与人的主观感受相一致[52,53];第四,已经证明:1,对于社会和自然科学中的大量模糊概念,其隶属云的期望曲线近似服从正态或半正态分布[54,55],蒋建兵根据中心极限定理分析并给出了产生正态分布的条件,简单讲就是如果决定某一随机变量结果的是大量微小的、独立的随机因素之和,并且每一因素的单独作用相对均匀的小,没有一种因素可起到压倒一切的主导作用,那么这个随机变量一般近似于正态分布[56];2,论域上某一点的隶属度分布符合统计学意义上正态分布规律,是以隶属云的稳定倾向(隶属云期望曲线上的点)为期望值
6、的正态分布。1.3、故障权值的定义虽然上面的总体故障率能够反映系统工作时可能出现的全部问题,但并没有反映出不同故障带来的不同程度的严重性,因此,引入故障权值来反映图书馆对不同故障的关注程度是十分必要的。对于不同的问题,人们会给予不同的重视,对于所带来后果严重的问题,人们给予的重视程度就会较高,而对于所带来的影响不是很大的问题,给予的重视就较低,甚至将其忽略,当多个问题同时出现时,对问题的不同关注程度就可以根据重视的权重来表示。在RFID图书馆中,标签的不满足产生的故障带来的不同影响是有很大差别的。由上面的分析可以看出,同一设备
7、上出现的问题对不同图书馆影响程度是不同的,同样,不同设备的在不同的图书馆中要求的严格程度也不完全相同。如对于读者较多、借阅书籍较为频繁的图书馆,就会对借还设备要求较为严格;对于藏有珍贵文献的图书馆,就对盘点的要求较为严格;对经常出现丢书的图书馆,就会对安全门的要求较为严格。标签产生的故障的大小是由标签的不满足工作要求的程度决定的,相对于不满足要求的大小又是由选择标签的标准所决定的。如果在设备的选择上,能够将图书馆的关注点反应出来,并表现出来,那么,将对标签的选择将产生很大的影响。为了将图书馆对设备工作时出现故障的关注程度在选择
8、设备38时表现出来,可以设一个参量来表示,并在标签选择时加以控制,那对RFID设备在图书馆中正常工作时将是十分有利的。设图书馆对设备故障的关注程度为ω,在图书馆对设备进行选择时,可将ω作为一个要求参数加入到对设备的要求中。图书馆对各个设备的关注可用不同的ω值来表示,ω的一个确
