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基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析及在液压系统中的应用
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:机械工程学报
  • 时间:0
  • 页码:175-183
  • 分类:TH137[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室,秦皇岛066004, [2]燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室,秦皇岛066004
  • 相关基金:国家自然科学基金(50905154); 河北省自然科学基金(E2012203015); 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20091333120005)资助项
  • 相关项目:基于T-S模糊和粒子群算法的液压系统故障树分析理论及应用
中文摘要:

为使贝叶斯网络能够对模糊信息和不确定信息进行处理,提出一种新的基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。该方法将模糊集合理论引入到贝叶斯网络可靠性分析中,考虑部件故障状态、部件故障率的模糊性以及部件间故障逻辑关系的不确定性,使贝叶斯网络具有处理模糊信息的能力。该方法采用模糊数描述系统和部件的故障状态,利用模糊子集描述部件的故障率,运用贝叶斯网络的条件概率表描述部件间的不确定联系。该方法应用到载重车液压悬架系统的可靠性分析实例中,分析结果表明该方法在进行系统可靠性分析时能够充分利用系统的模糊信息和不确定信息,从而提高系统可靠性分析的效率。

英文摘要:

In order to make the Bayesian networks dealing with fuzzy and uncertain information, a new reliability analysis method of multi-state system based on fuzzy Bayesian networks is proposed. The fuzzy set theory is presented to Bayesian networks, and considering both the fuzziness of fault state and fault rate and the uncertainty of fault logical relationship between components, therefore the Bayesian networks are capable of handing the fi.tzzy information. The fault states of system and components are described by fuzzy numbers, fault rates are denoted by fuzzy subsets, and the relationship between components described as conditional probability table of Bayesian networks. At last, the method is applied in the reliability analysis of the hydraulic suspension system of hydraulic transporter, the results show that the proposed method is able to make full use of fuzzy information and uncertain information in reliability analysis and can improve the efficiency of reliability analysis.

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期刊信息
  • 《机械工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:宋天虎
  • 地址:北京百万庄大街22号
  • 邮编:100037
  • 邮箱:bianbo@cjmenet.com
  • 电话:010-88379907
  • 国际标准刊号:ISSN:0577-6686
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2187/TH
  • 邮发代号:2-362
  • 获奖情况:
  • 中国期刊奖,“中国期刊方阵”双高期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:58603