基于二元决策图和T-S模糊模型分析因果图

发布时间：2017-09-30 21:38

  本文关键词：基于二元决策图和T-S模糊模型分析因果图

  更多相关文章： 故障树 BDD T-S模糊门 因果图

【摘要】：随着科技的发展,人们研究领域的不断延伸,我们发现现实世界中不仅存在确定的信息,同时也存在许多不确定的信息,不确定信息使我们对事情不能作出准确的判断,因此对不确定信息的研究就变的尤为重要。因果图是在信度网上发展起来的,实质是基于概率论的一种对不确定信息的推理方法,在故障诊断中有着独特的优势。在运用因果图进行诊断时,通常是求某事件在已知证据下的后验概率,即求事件的一阶割集,最终割集,不交化割集及后验概率。但是在现实世界中,由于环境和人为等因素,我们很难得到事件的精确概率,因此为了更好的找出故障的原因,改进系统的薄弱环节,在本学位论文中,将二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)和T-S模型引入到因果图中,主要创新点体现在以下两个部分。第一部分,先求得因果图的最小割集并对事件进行排序,并根据BDD运算规则得到因果图的BDD。通过对BDD的研究,我们不仅能够看到因果图的最小割集,而且还可以发现基本事件对因果图的影响。在实际操作中,有助于我们缩小诊断空间,快速分析和诊断故障。最后根据实例,证明了此种方法的可行性和适用性。第二部分,将T-S模型运用到因果图中,实质是用模糊数来代替事件的故障概率,T-S模糊门来代替因果图的逻辑门。根据给定的规则及T-S算法,求得事件故障的模糊概率,对引起故障最主要的因素进行分析,从而改进系统的薄弱环节。通过实例,得出了这种方法在因果图中的有效性和可行性。
【关键词】：故障树 BDD T-S模糊门 因果图
【学位授予单位】：重庆师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O159;O211
【目录】：

• 中文摘要5-6
• 英文摘要6-8
• 1 绪论8-11
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 本文研究的主要问题及内容9-10
• 1.3 作者的主要工作10-11
• 2 预备知识11-16
• 2.1 因果图有关理论11
• 2.2 香农(Shannon)分解和BDD11-13
• 2.3 因果图与故障树、二元决策图(BDD)之间的关系13-14
• 2.4 模糊数14-15
• 2.5 小结15-16
• 3 基于二元决策图的因果图分析16-27
• 3.1 因果图向BDD的转化16-17
• 3.2 BDD排序问题17-21
• 3.2.1 相邻底事件排序法18-20
• 3.2.2 基于结构重要度方法进行排序20-21
• 3.3 BDD分析因果图21-23
• 3.4 BDD的因果图模块分解法23-26
• 3.4.1 因果图模块的概念23
• 3.4.2 因果图模块的分析23-26
• 3.5 小结26-27
• 4 基于T-S模糊模型分析因果图27-34
• 4.1 T-S模型的描述及理论27-29
• 4.2 T-S事例分析29-33
• 4.3 小结33-34
• 5 结论34-35
• 参考文献35-37
• 附录A: 作者攻读硕士学位期间发表论文及科研情况37-38
• 致谢38

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本文编号：950580