基于模糊贝叶斯网络的汽车软关系统可靠性研究方法和优化

发布时间：2018-10-25 06:42

【摘要】：为解决传统方法在状态多样化的复杂系统可靠性分析中的局限性,通过贝叶斯网络的推理功能得到系统故障概率与可靠度评估、后验概率及根节点重要度的计算和分析的方法,充分利用了贝叶斯网络不确定性推理和图形化表达的优势.文章以汽车软关系统为研究对象,在系统可靠性框图模型的基础上,应用新方法计算了各根节点失效概率和重要度并进行了排序,针对系统的薄弱环节,提出了相应的改进方案,为系统的产品和类似系统的可靠性研究提供了理论参考,具有较强的工程实用价值.
[Abstract]:In order to solve the limitation of traditional methods in the reliability analysis of complex systems with diversified states, the methods of system fault probability and reliability evaluation, posteriori probability and root node importance calculation and analysis are obtained through the reasoning function of Bayesian network. The advantages of uncertain reasoning and graphical representation of Bayesian networks are fully utilized. Based on the system reliability block diagram model, the failure probability and importance degree of each root node are calculated and sorted by a new method, aiming at the weak links of the system. The corresponding improvement scheme is put forward, which provides a theoretical reference for the study of the reliability of the system products and similar systems, and has a strong practical value in engineering.
【作者单位】： 上海大学机电工程及其自动化学院;
【分类号】：TP18;U463.854

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本文编号：2292933