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《燕山大学》 2012年
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基于贝叶斯网络和PSO算法的可靠性分析优化方法及应用

党振  
【摘要】:针对贝叶斯网络在可靠性分析中难以构造的不足,结合传统故障树和T-S模糊故障树,研究和完善了基于传统故障树转化的贝叶斯网络可靠性分析方法,提出了基于T-S模糊故障树转化的贝叶斯网络可靠性分析方法,提出了基于贝叶斯网络和PSO(粒子群优化)/μPSO算法的可靠性优化方法。将本文方法应用于分体式巷道运输车液压系统,为提高其可靠性提供理论依据。 首先,系统地研究了贝叶斯网络的推理机制及建模特点,给出了由传统故障树构造贝叶斯网络的方法。利用贝叶斯网络推理不仅计算出顶事件的发生概率与基本事件的重要度,同时还可以得到基本事件的后验概率。将后验概率和故障分析处理成本作为故障属性考虑,提出了基于贝叶斯网络和逼近理想解排序法的多属性故障分析方法。 其次,提出了基于T-S模糊故障树转化的贝叶斯网络可靠性分析方法。该方法利用贝叶斯网络推理,解决了T-S模糊故障树运算复杂和不能双向推理的不足。完成了基于传统故障树转化的贝叶斯网络可靠性分析方法和基于T-S模糊故障树转化的贝叶斯网络可靠性分析方法两种方法的对比分析。在此基础上,提出了基于贝叶斯网络和灰关联分析的多属性故障分析方法。 再次,提出了基于贝叶斯网络和PSO/μPSO算法的可靠性优化方法。该方法是以贝叶斯网络可靠性分析方法为基础,构造了以基本事件故障概率为输入、顶事件故障概率为输出的故障函数关系,再结合费用等资源条件构造出两种可靠性优化模型,利用PSO算法与μPSO算法分别进行可靠性优化求解。这种方法扩宽了贝叶斯网络可靠性分析方法的应用范围。 最后,利用上述方法,对分体式巷道运输车液压系统进行可靠性分析,并完成了两种可靠性优化设计方案。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP18;TB114.3

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【参考文献】
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