故障树分析和模糊理论在机械故障诊断中的应用研究

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1、故障树分析和模糊理论在机械故障诊断中的应用研究摘要一扬障树分析法。FTA)是较为适合于复杂系统的故障分析方抓文从机械故障诊断的应用角度出发，将故障树分析法与模糊数学相结合，解决传统的故障树分析法无法解决的机械故障诊断中的不确定性问题以及复杂系统发生故障时的多故障现象，故障原因与故障现象之间存在的交叉关系。介绍了故障树分析法和模糊故障树分析法的基本特点和步骤，重点介绍了故障树的定性分析和定量分析的基本原理。在模糊故障树分析法选择底事件模糊概率方面，本文提出了优先选择模糊数模型的基本条件的概念，分析比较了各种模糊数模型的特点，阐明运用线性模糊数概率取代精确的概率值

2、的理由，并根据模糊数(F数)及其运算规则，导出逻辑门模糊算子定义及算法。将模糊决策原理和故障树分析中的重要度分析法相结合，提出用FV重要度确定隶属度，构造模糊矩阵的思想，并通过严格的数学理论加以证明，有效地提高了模糊矩阵构造质量和效率，进一步拓宽了故障树分析法的应用领域。基于故障树分析理论，研制了故障树分析系统(CAFTA)，对某型汽车制动系统的制动功能失常故障树进行了分析并取得了较好的效果。关健饲:机械故障诊断故障树分析模糊故障诊断模糊故障树分析andResearchofFTAandApplicationFuzzyTheoryinMechanicalFaul

3、tDiagnosisAbstractTheFTAistheonethatismorefitforthecomplicatedsystem.InThisthesis,combiningtheFTAwiththefuzzytheory,theuncertaintyproblemthatcannotbesolvedwiththetraditionalFTAinthemechanicalfaultdiagnosis,themulti-faultphenomenonthatfaultstakeplaceincomplexsystemandtheintersectiona

4、lrelationbetweenfaultomensandfaultreasonsissolved.ThebasictraitandstepoftheFTAandthefuzzyfaulttreeanalysisareintroduced,especiallythebasictheoryofthequalitativeanalysisandthequantitativeanalysis.Intheaspectoftheselectionoffuzzyprobabilityofbotomevent,theconceptofthebasicconditionint

5、hepriorityofselectingthefuzzynumbermodelisbroughtforward,andtraitsofthefuzzynumbermodelisanalyzedandcompared.Thereasonthattheaccurateprobabilityisreplacedwiththeprobabilityoflinearfuzzynumberiselucidated.Andthedefinitionandarithmeticofthelogicgatefuzzyarithmeticoperatorsisestablishe

6、d.CombiningtheFuzzyDecision-makingtheorywiththeanalysismethodoftheinteresteddegreeinfaulttreeanalysis,theideasofensuringthemembershipdegreewiththeinteresteddegreeandestablishingfuzzymatrixisputforward,andistestifiedwiththestringentmathematictheory.Thereforetheefficiencyandquantityof

7、fuzzymatrixestablishmentisimproved,andfurtherthefieldofapplicationoffaulttreeanalysisisdeveloped.Basedonthefaulttreeanalysistheory,theCAFTAismanufactured,andfaulttreethatisoutoforderinbrakingsystemisanalyzed.Theresultispreferable.Keywords:MechanicalFaultDiagnosisFaultTreeysisFuzzyFa

8、ultDiagnosisFuzzyFa