本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和多源信息構(gòu)建可靠性分析模型方法研究

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【摘要】：可靠性是標(biāo)示產(chǎn)品技術(shù)水平的重要指標(biāo)。提高產(chǎn)品可靠性水平是提升制造業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵�？煽啃苑治鍪钱a(chǎn)品可靠性設(shè)計的重要依據(jù),是提高產(chǎn)品可靠性水平的根本措施。傳統(tǒng)的可靠性分析方法對復(fù)雜系統(tǒng)中普遍存在的描述事物的多態(tài)性、邏輯關(guān)系不確定性和部件失效相關(guān)性等問題分析效果不佳。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有堅實的理論基礎(chǔ),并且適用于表達和分析不確定性事物,因而在可靠性分析領(lǐng)域得到推廣應(yīng)用。但是,在利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)進行可靠性分析時,常常由于數(shù)據(jù)缺乏而導(dǎo)致建模困難。為了解決這一問題,本論文研究對傳統(tǒng)可靠性分析方法的分析結(jié)果、專家意見和現(xiàn)場數(shù)據(jù)等來源各異、類型不同的多源信息進行分析、處理,用于構(gòu)建和完善貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可靠性分析模型的理論方法。本課題的研究內(nèi)容能夠促進貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論在可靠性分析領(lǐng)域推廣應(yīng)用,豐富系統(tǒng)可靠性分析基本理論;將本課題的研究成果應(yīng)用于實踐,能夠提高工程技術(shù)人員對復(fù)雜系統(tǒng)的建模和可靠性分析的能力,為促進現(xiàn)代裝備制造業(yè)發(fā)展,保證重大裝備安全可靠運行發(fā)揮重要作用。本論文開展了以下研究工作:1.在對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的表示、推理和建模等基本理論進行分析和總結(jié)的基礎(chǔ)上,探討了將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于系統(tǒng)可靠性分析的方法,分析了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜系統(tǒng)中普遍存在的多態(tài)性、邏輯關(guān)系不確定性和失效相關(guān)性等問題的優(yōu)勢,說明了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是解決復(fù)雜系統(tǒng)可靠性分析問題的有力工具。2.在分析FMEA、FTA和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)三種可靠性分析方法的優(yōu)勢和不足的基礎(chǔ)上,根據(jù)是否已經(jīng)存在充分的信息,提出基于信息提取的建模方法和FFB(FMEA-FTA-BN)建模方法,給出了這兩種建模方法的流程步驟。針對依靠專家經(jīng)驗完成建模主觀偏差大、效率低的缺點,提出利用結(jié)構(gòu)矩陣來表示FMEA、FTA和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中變量間的因果關(guān)系,給出結(jié)構(gòu)矩陣綜合運算方法和合理性檢驗方法。并以風(fēng)力發(fā)電機齒輪箱為例,利用FFB方法建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。通過實例分析證明了利用該方法能夠快捷、有效地將FMEA和FTA信息整合建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)初始模型。3.在對多狀態(tài)條件下獲取多父節(jié)點條件概率分布時存在的難題進行分析的基礎(chǔ)上,針對專家意見帶有模糊性且存在主觀偏好的問題,提出基于模糊群決策的專家意見處理方法。該方法根據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論將多位專家給出的語言變量轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù),通過均值化、解模糊、歸一化等過程轉(zhuǎn)化為精確概率值。實例分析證明了該方法的有效性。針對利用專家意見獲取多父節(jié)點的條件概率工作量大且判斷困難的問題,提出多狀態(tài)條件下多父節(jié)點結(jié)構(gòu)的條件概率計算模型。該方法使用標(biāo)準(zhǔn)化模糊數(shù)的形式來表示單原因事件獨立影響下的條件概率,并給出了多種因果影響關(guān)聯(lián)關(guān)系假設(shè)下的條件概率計算模型。通過實例證明該方法能夠減少采集專家意見的工作量,并且具有更強的適用性。4.在對現(xiàn)場數(shù)據(jù)特點進行分析的基礎(chǔ)上,研究利用現(xiàn)場數(shù)據(jù)對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進行完善的更新學(xué)習(xí)方法。針對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)更新學(xué)習(xí)過程中更新時機難以確定的問題,提出基于性能監(jiān)測的參數(shù)更新方法;該方法根據(jù)所采集到的現(xiàn)場數(shù)據(jù),利用對數(shù)評分規(guī)則對已建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果進行打分,判斷預(yù)測結(jié)果偏差是否過大;對于偏差大的參數(shù),以現(xiàn)場數(shù)據(jù)樣本量作為專家意見的等效樣本量對參數(shù)進行更新。然后利用Matlab的BNT工具包作為模擬工具,選擇經(jīng)典貝葉斯網(wǎng)絡(luò)——Asia網(wǎng)作為模擬模型進行模擬實驗;實驗結(jié)果表明該方法能夠選擇合理的模型更新時機,能將專家意見和現(xiàn)場數(shù)據(jù)有效的結(jié)合,使模型參數(shù)漸進的接近理想值,更適用于利用逐漸收集到的現(xiàn)場數(shù)據(jù)對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行更新的過程。5.在對功能需求進行分析的基礎(chǔ)上,采用Visual Basic+Matlab+Access混合編程的方法設(shè)計基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)可靠性分析軟件,實現(xiàn)可靠性信息采集、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模和系統(tǒng)可靠性分析功能。給出了數(shù)據(jù)庫設(shè)計,FMEA和FTA信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)矩陣以及VB與Matlab混合編程等實現(xiàn)系統(tǒng)功能的關(guān)鍵技術(shù)。依據(jù)理論方法開發(fā)的軟件平臺能夠方便工程技術(shù)人員使用,有利于方法的推廣應(yīng)用。
【關(guān)鍵詞】：貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 可靠性分析 結(jié)構(gòu)矩陣 模糊群決策 性能監(jiān)測
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP18;TB114.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-16
• 第1章 緒論16-28
• 1.1 課題研究的背景和意義16-17
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析17-24
• 1.2.1 可靠性分析方法研究現(xiàn)狀17-19
• 1.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在可靠性領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀19-20
• 1.2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模方法研究現(xiàn)狀20-23
• 1.2.4 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論的工具軟件23-24
• 1.3 課題的研究思路24-25
• 1.4 課題的來源及研究內(nèi)容25-28
• 1.4.1 課題來源25-26
• 1.4.2 課題的主要研究內(nèi)容26-28
• 第2章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論及在可靠性分析中的應(yīng)用28-48
• 2.1 引言28
• 2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的表示28-30
• 2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理30-33
• 2.3.1 多樹傳播算法30-31
• 2.3.2 變量消元算法31
• 2.3.3 聯(lián)結(jié)樹算法31-32
• 2.3.4 隨機抽樣算法32-33
• 2.3.5 基于搜索的算法33
• 2.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建模33-34
• 2.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜系統(tǒng)可靠性分析中的應(yīng)用34-46
• 2.5.1 利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進行系統(tǒng)可靠性分析34-39
• 2.5.2 多狀態(tài)系統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型39-41
• 2.5.3 不確定性邏輯關(guān)系的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型41-43
• 2.5.4 相關(guān)失效的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型43-46
• 2.6 本章小結(jié)46-48
• 第3章 基于FMEA和FTA構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法48-62
• 3.1 引言48
• 3.2 三種方法的特點比較48-49
• 3.3 建模思路49-51
• 3.3.1 基于信息提取的方法49-50
• 3.3.2 FFB方法50-51
• 3.4 基于結(jié)構(gòu)矩陣的建模方法51-56
• 3.4.1 結(jié)構(gòu)矩陣表達方法51-53
• 3.4.2 結(jié)構(gòu)矩陣綜合運算方法53-55
• 3.4.3 結(jié)構(gòu)矩陣合理性檢驗方法55
• 3.4.4 根據(jù)結(jié)構(gòu)矩陣生成條件概率表55-56
• 3.5 應(yīng)用實例56-61
• 3.6 本章小結(jié)61-62
• 第4章 基于專家意見學(xué)習(xí)條件概率的方法62-78
• 4.1 引言62
• 4.2 存在問題分析62-63
• 4.3 處理方法63
• 4.3.1 邊緣概率獲取63
• 4.3.2 條件概率獲取63
• 4.4 基于模糊群決策的概率獲取方法63-69
• 4.4.1 三角模糊數(shù)及其運算法則63-64
• 4.4.2 用三角模糊數(shù)表示專家意見語言值64-66
• 4.4.3 通過群決策方法獲取概率信息66
• 4.4.4 實例分析66-69
• 4.5 多父節(jié)點的條件概率計算方法69-77
• 4.5.1 二態(tài)多父節(jié)點條件概率計算模型69
• 4.5.2 多狀態(tài)多父節(jié)點條件概率計算模型69-73
• 4.5.3 實例驗證73-77
• 4.6 本章小結(jié)77-78
• 第5章 基于現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行更新學(xué)習(xí)的方法78-92
• 5.1 引言78
• 5.2 現(xiàn)場數(shù)據(jù)的特點分析及數(shù)據(jù)收集78-80
• 5.2.1 利用現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行可靠性分析的優(yōu)勢78-79
• 5.2.2 利用現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行可靠性分析存在的問題79
• 5.2.3 現(xiàn)場數(shù)據(jù)收集的基本要求79-80
• 5.2.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于故障維修數(shù)據(jù)收集80
• 5.3 基于性能監(jiān)測的參數(shù)更新方法80-83
• 5.3.1 用于性能監(jiān)測的評分規(guī)則的確定81-82
• 5.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)性能監(jiān)測方法82
• 5.3.3 參數(shù)更新方法82-83
• 5.4 模擬實驗驗證83-90
• 5.4.1 模擬模型選擇83-85
• 5.4.2 模型參數(shù)的MLE模擬實驗85-86
• 5.4.3 模型性能監(jiān)測模擬實驗86-88
• 5.4.4 模型參數(shù)更新模擬實驗88-90
• 5.4.5 模擬實驗結(jié)論90
• 5.5 本章小結(jié)90-92
• 第6章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的可靠性分析系統(tǒng)設(shè)計92-104
• 6.1 引言92
• 6.2 系統(tǒng)功能需求分析92
• 6.3 系統(tǒng)設(shè)計方案92-94
• 6.4 系統(tǒng)功能模塊劃分94-95
• 6.5 實現(xiàn)系統(tǒng)功能的關(guān)鍵技術(shù)95-99
• 6.5.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計95-96
• 6.5.2 FMEA和FTA信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)矩陣的方法96-98
• 6.5.3 VB與Matlab混合編程98-99
• 6.6 系統(tǒng)應(yīng)用實例99-103
• 6.7 本章小結(jié)103-104
• 結(jié)論104-106
• 參考文獻106-116
• 攻讀博士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文116-117
• 致謝117

【參考文獻】

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本文編號：941943