多状态系统多层次状态监测策略优化方法研究
发布时间：2021-06-07 02:27
状态监测是保障复杂工程系统安全服役和可靠运行的重要技术手段,有效地利用状态监测数据可以揭示系统服役阶段的健康状态,并预测其状态演化规律,从而为系统的可靠运行提供重要依据。然而,由于系统复杂的工作环境以及状态监测技术精度的局限性,状态监测数据无法准确地反映系统的真实状态;另一方面,复杂工程系统往往包含多个结构层次（如:系统层、子系统层和部件层）,状态监测数据可以来源于系统的多个结构层次。此外,由于监测资源（如:时间、预算和人力）有限,往往无法同时收集所有部件、子系统或系统在服役阶段的状态监测数据。因此,考虑状态监测数据的不确定性和系统多结构层次的特征以及有限的监测资源,如何制定复杂多层次系统最优的状态监测策略,进而准确地揭示系统健康状态的演化规律成为当前复杂工程系统可靠性研究中亟待解决的难题。确定复杂系统最优状态监测策略的关键在于衡量不同状态监测策略对揭示系统健康状态的差异性。本论文以多状态系统为研究对象,针对其状态监测数据的不确定性和系统多结构层次特征以及监测资源有限的普遍问题,开展多状态系统多层次状态监测策略优化方法的研究。本文的主要内容和创新点有:（1）提出了一种不完全监测下的多状...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：102 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
部件l性能容量的随机变化过程
电子科技大学硕士学位论文12,,,,00(,0)(,)(,)()limlimllllijijijijttptpttpttttt→→==（2-11）若转移强度,()lijt不随时间t的变化而变化，则部件l的退化过程为齐次（Homogenous）马尔可夫过程。假设不可修多状态部件l具有ln个状态，状态ln和状态1分别表示最好和最差的状态，则部件l的齐次马尔可夫过程如图2-2所示。部件l的状态退化过程可用状态转移强度矩阵lΛ表示：图2-2不可修部件l的马尔可夫状态转移模型1,12,12,21,11,21,1,1,2,1,121100020010llllllllllllllllllllnnnnlllllnnnnnnnnnn=Λ若lΛ为下三角矩阵，则表示在不考虑维修的情况下，部件l不会从低状态转移到高状态。给定初始状态分布，部件l在任意时刻t的状态概率可通过求解以下Kolmogorov微分方程组[77]得到，即：()()llldttdt=ppΛ（2-12）2.2.3通用生成函数Ushakov[78]提出通用生成函数（UniversalGeneratingFunction,UGF）的概念，用简单的几何多项式代替离散的数据，并基于给定的运算法则进行运算，得到最终的离散随机变量多项式。该方法能有效地解决多状态系统可靠性建模与评估中出现的计算量大和计算效率低的问题[23],[30],[79],[81]。
电子科技大学硕士学位论文14由于系统以自下而上的方式进行退化，即子系统的性能容量由其构成部件的性能容量所决定，而系统的性能容量由其构成子系统的性能容量所决定。因此，在系统的服役阶段，从系统多个结构层（如：部件层、子系统层和系统层）收集到的多层次状态监测数据，都能或多或少地从系统的不同结构层面反映系统的健康状态，有效地利用系统的多层次状态监测数据能够更加准确地揭示系统的健康状态。2.3.2不完全状态监测数据利用系统的状态监测数据能够动态地更新系统的可靠度函数。然而，在一般情况下，系统的状态无法直接观测，只能通过状态监测得到的反映部件、子系统或系统状态的状态监测数据进行推断。但由于状态监测技术精度有限，状态监测数据并不能准确地反映系统的真实状态，即系统真实处于不同状态可能得到相同的状态监测数据，如图2-3所示。图2-3状态监测数据与真实状态的对应关系若用S表示系统的真实状态，S的状态空间为12(,,,)SNSSS，其中，iS表示系统的真实状态为i。则系统真实状态S与系统状态监测数据Sk之间的联系可用状态监测概率矩阵B来描述，记为：1,11,21,2,12,22,,1,2,SSSSSSNNNNNNbbbbbbbbb=B式中，,Skib表示系统真实状态为i而系统状态监测数据为Sk的概率，且满足条件1,1SSSkkNib==。若状态监测概率矩阵B中任意行向量均相等，即对于任意的
【参考文献】：
期刊论文
[1]可重构制造系统多态可靠性建模与分析[J]. 段建国,李爱平,谢楠,徐立云. 机械工程学报. 2011(17)
[2]基于改进发生函数方法的多状态系统可靠性分析[J]. 高鹏,谢里阳. 航空学报. 2010(05)
[3]基于贝叶斯网络的多状态系统可靠性建模与评估[J]. 尹晓伟,钱文学,谢里阳. 机械工程学报. 2009(02)
[4]多状态机械系统可靠性的离散化建模方法[J]. 钱文学,尹晓伟,谢里阳. 东北大学学报(自然科学版). 2008(11)
[5]多状态系统共因失效分析及可靠性模型[J]. 周金宇,谢里阳,王学敏. 机械工程学报. 2005(06)
博士论文
[1]多状态复杂系统可靠性建模及维修决策[D]. 刘宇.电子科技大学 2010
硕士论文
[1]基于状态观测数据的复杂系统可靠性评估与选择性维护决策方法研究[D]. 姜涛.电子科技大学 2017
[2]基于多层次监测数据融合的多状态系统动态可靠度评估方法研究[D]. 陈初杰.电子科技大学 2015
本文编号：3215657
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：102 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
部件l性能容量的随机变化过程
电子科技大学硕士学位论文12,,,,00(,0)(,)(,)()limlimllllijijijijttptpttpttttt→→==（2-11）若转移强度,()lijt不随时间t的变化而变化，则部件l的退化过程为齐次（Homogenous）马尔可夫过程。假设不可修多状态部件l具有ln个状态，状态ln和状态1分别表示最好和最差的状态，则部件l的齐次马尔可夫过程如图2-2所示。部件l的状态退化过程可用状态转移强度矩阵lΛ表示：图2-2不可修部件l的马尔可夫状态转移模型1,12,12,21,11,21,1,1,2,1,121100020010llllllllllllllllllllnnnnlllllnnnnnnnnnn=Λ若lΛ为下三角矩阵，则表示在不考虑维修的情况下，部件l不会从低状态转移到高状态。给定初始状态分布，部件l在任意时刻t的状态概率可通过求解以下Kolmogorov微分方程组[77]得到，即：()()llldttdt=ppΛ（2-12）2.2.3通用生成函数Ushakov[78]提出通用生成函数（UniversalGeneratingFunction,UGF）的概念，用简单的几何多项式代替离散的数据，并基于给定的运算法则进行运算，得到最终的离散随机变量多项式。该方法能有效地解决多状态系统可靠性建模与评估中出现的计算量大和计算效率低的问题[23],[30],[79],[81]。
电子科技大学硕士学位论文14由于系统以自下而上的方式进行退化，即子系统的性能容量由其构成部件的性能容量所决定，而系统的性能容量由其构成子系统的性能容量所决定。因此，在系统的服役阶段，从系统多个结构层（如：部件层、子系统层和系统层）收集到的多层次状态监测数据，都能或多或少地从系统的不同结构层面反映系统的健康状态，有效地利用系统的多层次状态监测数据能够更加准确地揭示系统的健康状态。2.3.2不完全状态监测数据利用系统的状态监测数据能够动态地更新系统的可靠度函数。然而，在一般情况下，系统的状态无法直接观测，只能通过状态监测得到的反映部件、子系统或系统状态的状态监测数据进行推断。但由于状态监测技术精度有限，状态监测数据并不能准确地反映系统的真实状态，即系统真实处于不同状态可能得到相同的状态监测数据，如图2-3所示。图2-3状态监测数据与真实状态的对应关系若用S表示系统的真实状态，S的状态空间为12(,,,)SNSSS，其中，iS表示系统的真实状态为i。则系统真实状态S与系统状态监测数据Sk之间的联系可用状态监测概率矩阵B来描述，记为：1,11,21,2,12,22,,1,2,SSSSSSNNNNNNbbbbbbbbb=B式中，,Skib表示系统真实状态为i而系统状态监测数据为Sk的概率，且满足条件1,1SSSkkNib==。若状态监测概率矩阵B中任意行向量均相等，即对于任意的
【参考文献】：
期刊论文
[1]可重构制造系统多态可靠性建模与分析[J]. 段建国,李爱平,谢楠,徐立云. 机械工程学报. 2011(17)
[2]基于改进发生函数方法的多状态系统可靠性分析[J]. 高鹏,谢里阳. 航空学报. 2010(05)
[3]基于贝叶斯网络的多状态系统可靠性建模与评估[J]. 尹晓伟,钱文学,谢里阳. 机械工程学报. 2009(02)
[4]多状态机械系统可靠性的离散化建模方法[J]. 钱文学,尹晓伟,谢里阳. 东北大学学报(自然科学版). 2008(11)
[5]多状态系统共因失效分析及可靠性模型[J]. 周金宇,谢里阳,王学敏. 机械工程学报. 2005(06)
博士论文
[1]多状态复杂系统可靠性建模及维修决策[D]. 刘宇.电子科技大学 2010
硕士论文
[1]基于状态观测数据的复杂系统可靠性评估与选择性维护决策方法研究[D]. 姜涛.电子科技大学 2017
[2]基于多层次监测数据融合的多状态系统动态可靠度评估方法研究[D]. 陈初杰.电子科技大学 2015
本文编号：3215657
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