T-S模糊故障树分析方法

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1、第!"卷第#期控制与决策!""6年#月$%&’!"(%’#)*+,-*./+0123454*+89:’!""67777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777文章编号;@""@=">!"B!""6D"#="#6<="CHIJ模糊故障树分析方法宋华F张洪钺F王行仁B北京航空航天大学自动化学院F北京@"""#AD摘要;提出一种新的K=L模糊故障树分析方法F该方法将模糊逻辑和K=L模糊模型引入到故障树分析中F使故障树具有处理模糊信息的能力’K=L模糊故障树分析中不需要精确了解部件的故障概率F也不需要精确

2、了解故障的机理F从而解决了系统的事件和故障机理的不确定性问题’最后给出了M(LNOPL组合导航系统可靠性分析实例’关键词;故障树分析?模糊逻辑?K=L模型?可靠性分析?导航系统中图分类号;KP!QA’<文献标识码;8RSTTURVSWXHYZZ[VWU]^]_V]Z‘aHIJba‘ZWcdefgh/Figjefg*+k=lh2Fmjefn4+k=-2+Bopqrstupvt%w89t%urtxyz%vts%&F{px

3、xv:}vx~ps!xt"%w8ps%vr9txy!rv#8!ts%vr9txy!F{px

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7、’算4@5Q6’这是一种估计故障事件出现概率的逻辑框故障概率和事件间的联系精确已知的要求F使图方法F用来描述零部件故障间的联系并观察故障故障树的建树变得极为困难’这些不足限制了故障发生的症状F可用于定量计算F也可用于定性分析F树在实际工程中的应用’模糊技术具有处理模糊和是系统故障分析的一种有效的工具’不精确信息的优点’许多文献将模糊技术引入故障故障树由7事件8和7门8组成F事件可用故障概树分析F以弥补传统故障树的不足F并取得了丰硕的率表示F门用来描述事件间的联系’传统的故障树分成果4#5@!6’析存在以下不足;@D零部件的故障概率B事件D假设文献4#5@"6用模糊数来描述零部件的故

8、障发为精确已知’这就需要收集足够的故障数据F但对许生概率’该方法解决了故障发生概率的模糊性和不多系统来说获取故障数据非常困难F并且当系统工确定性问题F减少了获取故障发生概率精确值的难作环境改变时F过去的数据也不再适用?同时随着技度F并能结合人的实际经验F使故障诊断与可靠性分术的不断更新F新的零部件经常应用到系统中F它们析在一定程度上容忍信息描述的误差F具有较强的基本没有故障数据’!D事件间的联系B门D假设为精适应性’上述文献在描述事件间的联系时F仍采用传确已知’在传统的故障树分析中F常用与门G或门来统故障树中的与门和或门F但引入了模糊乘G最大N收稿日期;!""<=">=">?修回日

9、期;!""<=@!=@A’基金项目;国家自然科学基金重点项目BC"!A<"@"D’作者简介;宋华B@>C#EDF男F江西星子人F博士后F从事故障诊断与容错G图像处理等研究?张洪钺B@>ACEDF男F江苏万方数据苏州人F教授F博士生导师F从事故障诊断与容错G导航制导与控制等研究’第]期宋华等B+,-模糊故障树分析方法]OO最小等算子代替传统的与或运算!这种方法在一定可将模糊数的隶属函数描述为四边形隶属函程度上考虑了事件间联系的不确定性"但由于与门数!为了使用方便并不失一