一種確定系統(tǒng)云化故障概率分布變化趨勢的方法技術(shù)方案

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種確定系統(tǒng)云化故障概率分布變化趨勢的方法，其特征在于，是處理具有離散性、隨機(jī)性和模糊性(不確定性)的實(shí)際運(yùn)行中系統(tǒng)產(chǎn)生的故障數(shù)據(jù)，利用云模型重構(gòu)系統(tǒng)故障概率分布變化趨勢的計(jì)算方法，通過故障概率分布變化趨勢可得到系統(tǒng)故障概率隨某一因素變化情況，建立云化故障概率分布變化趨勢方法的目的在于，1）對于可靠性數(shù)據(jù)普遍存在的不確定性可使用云模型進(jìn)行表示；2）構(gòu)建的故障概率分布函數(shù)是連續(xù)的，可進(jìn)行函數(shù)求導(dǎo)以方便得到變化趨勢；其包括如下步驟：首先構(gòu)造云化特征函數(shù)，對系統(tǒng)進(jìn)行事故樹分析，根據(jù)分析結(jié)果計(jì)算系統(tǒng)云化故障概率分布變化趨勢；本發(fā)明專利技術(shù)可用于確定故障概率分布變化趨勢。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及安全系統(tǒng)工程，特別是涉及系統(tǒng)可靠性分析中的故障概率變化趨勢的確定。
技術(shù)介紹
安全系統(tǒng)工程是研究系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)其自身功能的能力的學(xué)科，其中一項(xiàng)重要研究內(nèi)容就是預(yù)測系統(tǒng)的故障發(fā)生，也是就系統(tǒng)在什么情況，什么狀態(tài)下發(fā)生什么樣的故障。對于系統(tǒng)發(fā)生故障的預(yù)測一方面可以從系統(tǒng)內(nèi)部出發(fā)，研究系統(tǒng)內(nèi)在結(jié)構(gòu)從而了解系統(tǒng)可靠性；或者從系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的故障數(shù)據(jù)來了解其可靠性。但基于這些數(shù)據(jù)，通過傳統(tǒng)的安全系統(tǒng)工程方法分析系統(tǒng)可靠性的變化程度是比較困難的，但是很有意義的。因?yàn)闊o論根據(jù)系統(tǒng)自身結(jié)構(gòu)或?qū)嶋H運(yùn)行得到的數(shù)據(jù)均無法進(jìn)行導(dǎo)數(shù)意義上的計(jì)算，但導(dǎo)數(shù)計(jì)算是分析數(shù)據(jù)變化的最直接，最普遍，也是最簡單的方法。目前對于系統(tǒng)故障變化的研究主要有：李輝等進(jìn)行了考慮運(yùn)行功率變化影響的風(fēng)電變流器可靠性評估；陳永進(jìn)等研究了考慮天氣變化的可靠性評估模型與分析；趙洪山等針對考慮元件故障率變化的配電網(wǎng)進(jìn)行了可靠性評估；歐陽穩(wěn)等對發(fā)電系統(tǒng)可靠性隨可靠性參數(shù)和電氣參數(shù)變化規(guī)律進(jìn)行了建模；楊珍貴等基于器件的結(jié)溫變化評估風(fēng)機(jī)中參數(shù)差異對網(wǎng)側(cè)變流器可靠性進(jìn)行了研究；覃慶努等建立了變環(huán)境變工作條件下電子系統(tǒng)的可靠性評價(jià)方法。但這些方法第一僅針對某一個(gè)特定系統(tǒng)而言，并不是通行方法，第二這些方法的構(gòu)建過程均不能方便的進(jìn)行導(dǎo)數(shù)計(jì)算，所以仍有較大的研究余地。針對上述問題，在提出的空間故障樹（SpaceFaultTree，SFT）理論框架下，使用云模型重構(gòu)了特征函數(shù)，并使用這種云化特征函數(shù)來求解元件或系統(tǒng)的故障概率分布變化趨勢問題。這種做法的出發(fā)點(diǎn)主要考慮兩種情況，1）對于可靠性數(shù)據(jù)普遍存在的離散性、隨機(jī)性和模糊性(下文簡稱“不確定性”)特點(diǎn)，云模型可較好的表現(xiàn)含有這些不確定性的數(shù)據(jù)；2）使用云化特征函數(shù)構(gòu)建的故障概率分布函數(shù)是連續(xù)的，可以就某一個(gè)因素對這個(gè)函數(shù)求導(dǎo)，進(jìn)而得到對這個(gè)因素的故障概率分布變化趨勢。下面分別介紹了SFT與云化的基礎(chǔ)，故障概率分布變化趨勢的構(gòu)建和計(jì)算過程，并以實(shí)例進(jìn)行分析。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1SFT基本理論與云化基礎(chǔ)空間故障樹理論SFT是12年提出的一個(gè)理論框架，是為了從因素角度研究系統(tǒng)可靠性隨影響因素變化的特征。該理論認(rèn)為系統(tǒng)工作于環(huán)境之中，由于組成系統(tǒng)的基本事件或物理元件的性質(zhì)決定了其在不同條件下工作的故障發(fā)生概率不同。現(xiàn)有SFT框架可分為三個(gè)分支：1）連續(xù)型空間故障樹（ContinuousSpaceFaultTree，CSFT），其更接近于經(jīng)典故障樹，完成了與經(jīng)典故障樹中概念和方法相似的功能，并發(fā)展了其特有方法。其從系統(tǒng)內(nèi)部開始研究，再研究系統(tǒng)對外部的響應(yīng)。2）離散型空間故障樹(DiscreteSpaceFaultTree，DSFT)，其不需要了解系統(tǒng)內(nèi)部構(gòu)造和元件性質(zhì)，研究基礎(chǔ)是系統(tǒng)對外界環(huán)境變化所進(jìn)行的響應(yīng)特征。其從系統(tǒng)對外部響應(yīng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)入手分析系統(tǒng)可靠性，是從外至內(nèi)的研究方法。3）系統(tǒng)結(jié)構(gòu)反分析(Inwardanalysisofstructuralsystems，IASS)，在不清楚系統(tǒng)內(nèi)部具體構(gòu)造情況下，通過系統(tǒng)對外界環(huán)境因素變化的響應(yīng)來剖析和窺探系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)。某個(gè)因素與元件可靠性關(guān)系的特征函數(shù)是SFT分析的基礎(chǔ)，特征函數(shù)的確定是SFT方法使用的前提。但實(shí)際的故障及可靠性監(jiān)測數(shù)據(jù)有不確定性特點(diǎn)，即模糊性、隨機(jī)性和離散型，所以需要特征函數(shù)能表現(xiàn)這些特點(diǎn)。元件可靠性數(shù)據(jù)一般認(rèn)為服從指數(shù)分布，或峰值具有穩(wěn)定區(qū)的指數(shù)分布(如浴盆曲線)。理論上通過實(shí)驗(yàn)或?qū)嶋H運(yùn)行得到的可靠性數(shù)據(jù)應(yīng)是正態(tài)的分布在這個(gè)曲線周圍的。越接近曲線數(shù)據(jù)密度越大，遠(yuǎn)離則減小，那么特征函數(shù)應(yīng)能表示這個(gè)特征。云模型發(fā)生器生成的云滴正是圍繞著發(fā)生器解析式曲線正態(tài)分布的數(shù)據(jù)點(diǎn)，與可靠性數(shù)據(jù)分布特征相同。云滴隸屬度為[0,1]與可靠性值域[0,1]相同。另外云模型有多種衍生形式，可滿足可靠性數(shù)據(jù)的分析要求，所以利用正向云模型發(fā)生器解析式構(gòu)造特征函數(shù)是可行的。形成云化特征函數(shù)的主要步驟為：首先將根據(jù)某因素得到的元件可靠性數(shù)據(jù)帶入逆向云模型發(fā)生器，得到特征參數(shù)，然后帶入正向云模型發(fā)生器解析式，最終將該解析式被1減作為元件對于該因素的云化特征函數(shù)。正向云模型生成器解析式如式(1)所示。元件對于某因素的可靠性可以用表示，而元件對于該因素的特征函數(shù)可以使用=1-表示，即式(2)。（1）（2）式中：d表示某因素，x表示該因素的數(shù)值，i表示第i個(gè)元件。期望Ex表示因素變化過程中元件可靠性最大時(shí)的因素值；熵En表示因素變化過程中的可靠性數(shù)據(jù)的離散程度；超熵He描述熵的不確定性度量，即可靠性數(shù)據(jù)真實(shí)度的不確定性。式(2)這類特征函數(shù)是用正態(tài)云表示的，也可以使用半云與分段函數(shù)聯(lián)合表示，或梯形云模型，或非對稱云模型表示。但這些云模型終究是正態(tài)云模型的變形，所以用式(2)作為代表將特征函數(shù)云化，進(jìn)而構(gòu)建云化特征函數(shù)和云化SFT框架系統(tǒng)。2云化故障概率分布變化趨勢構(gòu)建對于概率分布變化趨勢的云化，要首先明確如下SFT中的相關(guān)概念?；臼录陌l(fā)生概率分布定義為：基本事件在n個(gè)影響因素影響下，隨他們的變化在多維空間內(nèi)表現(xiàn)出來的發(fā)生概率變化。n個(gè)影響因素作為相互獨(dú)立的自變量，基本事件發(fā)生概率作為函數(shù)值，用表示，即，k=1,…，n。表示某因素，表示因素的具體數(shù)值，同下。頂上事件發(fā)生概率分布定義為：經(jīng)過事故樹結(jié)構(gòu)化簡后得到的頂上時(shí)間發(fā)生概率的表達(dá)式，在n維影響因素變化的情況下，在n+1維空間中表現(xiàn)出來的分布。用表示?；臼录l(fā)生概率分布變化趨勢：就基本事件發(fā)生概率分布對某一影響因素求導(dǎo)后得到的針對的n+1維的分布，用表示，k=1,…，n。頂上事件發(fā)生概率分布變化趨勢：就頂上事件發(fā)生概率分布對某一影響因素求導(dǎo)后得到的針對的n+1維的分布，用表示，k=1,…，n。為了對故障概率分布變化趨勢進(jìn)行云化，要對上述概念先進(jìn)行云化，基于第一節(jié)式(2)的云化特征函數(shù)表達(dá)式，對上述概念進(jìn)行云化。在多因素影響下元件故障發(fā)生（基本事件）概率分布的云化，即云化元件故障概率分布表示為式(3)所示。在多因素影響下云化系統(tǒng)故障概率分布表示為式(4)所示。（3）（4）式中：Kj(j=1,2,…,r)表示故障樹r個(gè)最小割集的第j個(gè)。在多因素影響下云化元件故障概率分布變化趨勢表示為式(5)所示。在多因素影響下云化系統(tǒng)故障概率分布變化趨勢表示為式(6)所示。當(dāng)然，具體的最小割集還要看系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。(5)(6)對式(5)和式(6)的實(shí)際意義和理論意義進(jìn)行說明。元件或系統(tǒng)的可靠性隨某影響因素<本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種確定系統(tǒng)云化故障概率分布變化趨勢的方法，其特征在于，是處理具有離散性、隨機(jī)性和模糊性(不確定性)的實(shí)際運(yùn)行中系統(tǒng)產(chǎn)生的故障數(shù)據(jù)，利用云模型重構(gòu)系統(tǒng)故障概率分布變化趨勢的計(jì)算方法，通過故障概率分布變化趨勢可得到系統(tǒng)故障概率隨某一因素變化情況，建立云化故障概率分布變化趨勢方法的目的在于，1）對于可靠性數(shù)據(jù)普遍存在的不確定性可使用云模型進(jìn)行表示；2）構(gòu)建的故障概率分布函數(shù)是連續(xù)的，可進(jìn)行函數(shù)求導(dǎo)以方便得到變化趨勢；其包括如下步驟：首先構(gòu)造云化特征函數(shù)，對系統(tǒng)進(jìn)行事故樹分析，根據(jù)分析結(jié)果計(jì)算系統(tǒng)云化故障概率分布變化趨勢；本專利技術(shù)可用于確定故障概率分布變化趨勢。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種確定系統(tǒng)云化故障概率分布變化趨勢的方法，其特征在于，是處理具有離散性、
隨機(jī)性和模糊性(不確定性)的實(shí)際運(yùn)行中系統(tǒng)產(chǎn)生的故障數(shù)據(jù)，利用云模型重構(gòu)系統(tǒng)故障
概率分布變化趨勢的計(jì)算方法，通過故障概率分布變化趨勢可得到系統(tǒng)故障概率隨某一因
素變化情況，建立云化故障概率分布變化趨勢方法的目的在于，1）對于可靠性數(shù)據(jù)普遍存
在的不確定性可使用云模型進(jìn)行表示；2）構(gòu)建的故障概率分布函數(shù)是連續(xù)的，可進(jìn)行函數(shù)
求導(dǎo)以方便得到變化趨勢；其包括如下步驟：首先構(gòu)造云化特征函數(shù)，對系統(tǒng)進(jìn)行事故樹分
析，根據(jù)分析結(jié)果計(jì)算系統(tǒng)云化故障概率分布變化趨勢；本發(fā)明可用于確定故障概率分布
變化趨勢。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的云化特征函數(shù)的步驟，其特征在于，首先將根據(jù)某因素得到的
元件可靠性數(shù)據(jù)帶入逆向云模型發(fā)生器，得到特征參數(shù)，然后帶入正向云模型發(fā)生器解析
式，最終將該解析式被1減作為元件對于該因素的云化特征函數(shù)。
3....

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：孟銳，李莎莎，王偉，
申請(專利權(quán))人：遼寧工程技術(shù)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：遼寧;21