一、功能层次模型及故障树的构建（论文文献综述）
马心怡[1]（2021）在《油浸式电力变压器维修决策技术的研究》文中指出电力变压器是电网中极其重要的部分,起着电能转换与传输的作用,变压器的安全稳定运行直接影响电网的安全稳定,其中,油浸式电力变压器为电网中最为常见的类型。受到运行环境及设备老化问题的影响,油浸式电力变压器故障时有发生。故障的存在会大大降低电力变压器的寿命,当合理维修后,其寿命可得到较大幅度地提升。因此,为了提高产品的可靠性以及安全性,故障诊断与维修决策技术就显得尤为重要。首先,介绍油浸式电力变压器的结构组成、运行特性及热性、放电故障,在此基础上总结油浸式电力变压器维修决策技术的研究现状,为后文奠定基础。其次,详细阐述油浸式电力变压器故障类型,并总结油浸式电力变压器故障特征量,形成故障类型与各特征量之间的对应关系。进一步,阐述风险评估基本原理及其常见问题。在风险评估基础上,针对油浸式电力变压器故障模式及影响分析问题建立行之有效的故障分析流程。进一步,在油浸式电力变压器故障诊断及风险评估基础上,进行变压器系统整体故障概率计算,建立故障与征兆之间的对应关系。本文通过故障树分析法,建立变压器的故障树模型,分析不同底事件所对应的变压器综合故障概率,提出变压器综合故障概率的计算方法。通过实运变压器数据,验证了故障树及综合概率计算方法的有效性。考虑到变压器状态维修决策涉及到很多决策评价指标,对这些指标的评估往往是由领域专家或工程技术人员做出,他们的评估无法用一个严格意义上的判断标准来衡量,而是一个模糊的概念。为此,作者将模糊决策引入到变压器状态维修决策中,提出采用模糊多属性决策方法对变压器状态维修决策进行分析,并对决策指标、维修方案进行了研究。通过具体实例,采用模糊简单加权平均法和模糊多属性折衷决策法对维修方案分别进行了评价,得出了一致的结论。
李贺[2]（2021）在《海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法》文中认为新能源的开发与规模化应用是“碳平衡”目标实现的根本保证。在陆地资源的有限性、能源开发的经济性与可持续性的共同限制下,新能源开发者将目光逐步投向开发潜力更大的海洋。在此背景下,海上风能应运而生。特别地,海上浮式风能因其巨大的开发潜力和丰富的资源储量被认为是风电的发展方向之一。然而,作为海上浮式风能开发主力装备的海上浮式风机,其开发与运营受到多方面的制约,如海上浮式风能项目总体成本高和可靠性、可用性等指标差等。因此,开展海上浮式风机可靠性分析研究以提高其经济性势在必行。海上浮式风机的可靠性分析研究在风能市场爆发式扩张的强劲推动下已逐步开展,但该类研究仍存在诸如认识不足、数据积累少、模型精细化程度低等难点问题亟待攻克。鉴于此,本文以数据收集与建模、精细化可靠性分析模型的构建为着眼点,开展海上浮式风机可靠性分析的故障模式、影响及危害度分析（Failure Mode,Effects and Criticality Analysis,FMECA）和贝叶斯网络（Bayesian network,BN）新方法研究,取得的主要成果如下:（1）提出了基于主客观信息混合的海上浮式风机可靠性分析的FMECA方法针对海上浮式风机稀少但来源广泛的可靠性信息,建立了基于主客观可靠性信息混合的可靠性分析的FMECA方法。针对专家经验等主观信息,提出相对重要度算法并基于此建立了基于主观数据相对重要度的可靠性分析的FMECA方法;针对故障成本等海上浮式风机客观数据,提出了基于客观数据的可靠性分析的FMECA方法;进一步地提出基于主客观可靠性信息混合的可靠性分析的FMECA方法。以上方法的提出在保证可靠性分析结果的可信性与可靠性分析方法的适用性等方面具有积极意义。同时,提出了FMECA结果不确定性评价模型,该模型的提出为可靠性分析模型的评价与优选提供了有效工具。（2）提出了海上浮式风机可靠性分析的权值FMECA方法基于海上浮式风机故障的本质特征,提出了海上浮式风机可靠性分析的权值FMECA方法。针对当前可靠性分析模型精细化程度不高使可靠性分析结果可信性不强等现实问题,构建了可靠性分析的固定权值FMECA方法;进一步地基于层次分析法开发了浮动权值FMECA方法。以上方法在深化了FMECA方法的基本内涵的同时,为更精细、合理的可靠性分析模型的搭建提供蓝本,为可信的可靠性分析结果的求取提供支撑。（3）提出了基于故障数据近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法针对海上浮式风机故障数据稀少以致基于数据收集的可靠性分析无法开展的现实,提出了海上浮式风机基本单元故障率的近似算法,并基于此提出了海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络模型;针对海上浮式风机的早期故障和安装前期检查等现实需求,在复杂系统假设下,提出了海上浮式风机早期故障率推理算法并建立了考虑前期故障的可靠性分析的贝叶斯网络方法。以上方法在克服海上浮式风机可靠性数据稀缺性的同时为其早期故障评估、安装初期检查等提供了思路。（4）提出了海上浮式风机可靠性分析的FMECA-BN方法针对传统可靠性分析方法无法同时兼顾关键故障单元识别和可靠度计算以及FMECA方法不具有信息更新能力等问题,提出了兼顾两者的FMECA-BN模型;提出了故障单元规避潜在收益的期望模型;在FMECA-BN模型的基础上构建了关键故障单元识别方法。以上方法的提出赋予了海上浮式风机的关键故障单元识别以条件更新能力,为海上浮式风机等复杂系统的故障本质特征分析提供新的思路。
陈斌[3]（2020）在《高铁列控车载设备可靠性评估及维修决策方法研究》文中研究表明高速铁路的建设标志着中国铁路建设新局面的到来。凭借着其高速、快捷、舒适等特点,高速铁路已经渐渐成为广大人民群众出行的优先选择。高速铁路的快速发展,将会大大促进社会经济建设,完善国家战略布局,改善社会民生民情,为全面建成小康社会发挥支撑引领的作用。作为攸关旅客生命及财产安全的大型地面运输系统,高速列车运行的安全性与可靠性至关重要。高速铁路列车运行控制系统车载设备（下文称为高铁列控车载设备）作为具有安全苛求特性的高速铁路的关键技术之一,是对高速列车进行操纵和控制的主体,是保障高速铁路行车安全、提高运输效率的核心系统,其安全、可靠运行对于客运安全、列车运行效率、铁路经济效益都有重大意义,因此,针对高铁列控车载设备的可靠性评估及维修决策开展关键技术研究,对确保高速列车运行安全提供理论依据和技术支撑,杜绝重大恶性安全事故的发生具有十分重要的意义,成为高速列车运行安全、可靠性领域的热点研究问题之一。本文立足于高铁列控车载设备可靠性研究相关问题,首先针对庞大的高铁列控车载设备运行数据提出多维数据模型,对运行数据进行建模与分析;面向复杂耦合故障构建高铁列控车载设备的故障风险评估指标体系及其评估方法,形成对高铁列控车载设备故障的风险水平分析;针对高铁列控车载设备小样本故障数据建立基于贝叶斯估计思想的可靠性评估方法,并在故障风险评估与可靠性评估的基础上,形成“故障修”与“预防修”相结合的综合维护维修策略。基于论文的研究工作,主要形成了以下创新成果:（1）提出了高铁列控车载设备多维数据模型,利用数据立方体对多维数据模型进行描述、构建及分析,结合数据立方体的相关操作方式,针对高铁列控车载设备故障分布的时空特性进行分析,解决了庞大、复杂的高铁列控车载设备运行数据的规范化管理、存储及分析等相关问题,实现了大规模数据下设备故障时空特性的有效分析。（2）建立了高铁列控车载设备故障风险评估体系,基于高铁列控车载设备结构及各部件间的信息流向,建立故障传递图模型并利用Pagerank算法计算了故障影响度指标,在对多维数据模型进行分析的基础上,对故障发生度指标及故障危害度指标进行了计算,提出了基于灰色关联度-理想点算法的高铁列控车载设备故障风险评估方法,解决了复杂耦合故障情况下高铁列控车载设备故障风险评估问题。（3）提出了基于贝叶斯估计的高铁列控车载设备可靠性评估方法,解决了小样本故障信息下,经典统计推断算法对高铁列控车载设备寿命分布欠拟合的缺点,同时考虑到不同系统间的差异性,提出了基于贝叶斯层次模型的多设备可靠性评估方法,有效分析了系统差异性对设备可靠性评估的影响。（4）建立了综合修复性维修与预防性维修的高铁列控车载设备维护维修决策,以故障风险评估结果为依据为不同部件确定适用的维修方式,以可靠性评估结果为约束条件,建立了成本最优的预防性维修模型,基于量子遗传优化算法对维护维修决策进行优化计算,有效地提升了高铁列控车载设备运用时间,并降低了设备的维护维修成本。论文利用高铁列控车载设备现场实际运行数据对本文所提出的相关模型算法进行了验证,其研究成果可为高铁列控车载设备的数据管理与分析、故障分析、可靠性评估及维护维修策略提供较高的理论参考价值。
俞彩虹[4]（2020）在《基于贝叶斯网络的城轨车辆走行系统故障诊断及状态评估》文中进行了进一步梳理大型动载运输工具的运行工况较为复杂,动静载荷交替作用,影响着各零部件的可靠性。随着运输工具服役时间的逐步积累,各零部件的性能也逐渐退化,有些达到其安全限界,整体系统就面临继续使用的安全问题。对此现象,工业界和学术界较早就关注研究大型设备构件的可靠性、可用性和可维护性,从设备服役状态检测的视角和维护对策的视角进行综合化研究。城轨车辆是多系统、多学科综合的复杂动载运输工具,其走行系统由构架装置、轮对轴箱装置、悬架装置、驱动装置、制动装置、牵引装置、附件装置等子系统组成,涉及的零部件众多,发生故障的形式多种多样,影响车辆系统的运营安全。各地铁公司都在积极应对车辆系统运行的风险和安全性,逐步建立系统运行的健康管理平台和服役状态信息检测网络,以期建立一个以可靠性为中心的故障可预测、可维护、可保障的健康管理体系。本文以城轨车辆走行系统为研究对象,论述走行系统零部件之间的联接关系,形成走行系统的结构层次与对应的级联故障综合,分析潜在的故障形式。根据零部件所处系统结构层次的不同,其发生的故障可分为系统级故障、功能组件级故障、部件及元器件级故障,以故障的级联关系为设计基础,构造了多层故障树模型,并基于多层故障树模型建立贝叶斯诊断网络,对正在运行系统的可能故障加以预测或对已发生的故障进行维护。以走行系统的轮对轴箱组件为例,运用Matlab软件系统的Full BNT工具箱,实现贝叶斯网络仿真模型,结合联结树引擎,对轮对轴箱故障进行了因果推理和诊断推理分析。由于现代有轨电车走行系统结构复杂、零部件之间的相关性以及在不同环境中运行所导致的对于系统健康状态难以评估的情况,本文采用常规层次分析法（AHP）与模糊综合评判（FCE）相结合的方法,对走行系统进行了健康状态的评估。运用层次分析法将设备结构进行层次划分,确定各子系统评价指标并计算其相应的权重向量;结合模糊综合评判法得到系统部件的健康状态隶属度向量,并利用健康值构建一种隶属度函数的评价体系,以评估机械设备的健康状态。
贾子文[5]（2020）在《风电机组运行状态监测与健康维护系统的研究》文中研究表明随着我国风电行业的迅速发展,风电装机容量逐年增加,风力发电已成为我国第三大电力来源。然而,伴随着大规模风电场的投产运行,老龄化和出质保机组占比不断上升,风电机组的高故障率和落后的运维管理水平导致风场设备运维资本投入逐年走高。如何保障风电机组安全运行,提高机组设备维护管理水平已成为风电行业亟待解决的问题。本文基于并网风电机组结构及工作原理等内容研究,深度剖析机组运行特性,开展了风电机组运行状态监测与健康维护方法和应用系统的研究。主要工作如下:首先,基于系统科学理论,深入研究风电机组故障发生及演化规律。在其指导下,从机组设备运行状态安全性角度、设备能源效率转化能力的经济性角度和设备性能可靠性角度,展开了对风电机组3大系统、42个典型故障模式机理问题的全面分析,明确了各故障模式与征兆间的映射关系。引入失效模式及影响分析（Failure Modeand Effects Analysis,FMEA）和故障树分析（Fault Tree Analysis,FTA）方法,对机组故障机理知识内容进行全面梳理与表述,形成了风电机组运行状态监测与健康维护知识体系。其次,基于风电机组故障机理分析,开展了机组状态指标分析与体系构建问题的研究。以综合评价理论为指导、风电机组结构及功能特点为技术支持,明确机组运行状态指标的选取原则与层次原则,进行了指标体系的初建,构建了机组设备与功能之间的对应关系。从设备运行安全性、经济性和可靠性角度全面分析机组运行状态指标特性,形成了“三维一体”的机组运行状态指标表征机制,明确了指标与设备功能的对应关系。提出基于对应分析的多块分析方法,从设备运行状态角度出发,展开了设备运行指标之间的关联分析,明确了指标与设备的对应关系,完善指标体系内容,完成“指标-设备-功能”三者关联的机组运行状态指标体系的搭建。接着,针对目前故障智能诊断方法存在状态估计不准确、模型结构复杂等问题,提出了以多元信息为主导,指标体系为支撑的多同质、异质模型有机结合的复合网络诊断模型。（1）从网络结构上,多层、多级的拓扑结构形成了“由整体到局部”的解析路径,将机组复杂故障问题逐层分解,降低故障整体分析难度,简化网络结构,提高模型分析效率与可行性。（2）从模型功能上,复合网络模型包含数据预处理、特征提取、故障预警和诊断等与状态分析相关内容,形成了系统化的诊断流程。（3）从分析可信度上,复合网络在预警环节提出因子分析改进的层级NSET分析方法（FA-HNSET）,通过数据指标特性对设备运行状态表征程度的分析,合理筛选多元化的预警样本,以提升样本数据特征及预警精度。诊断环节提出ETA-FPN多重网络模型,建立了顶层故障事件推理同局部故障征兆推理相融合的双层推理机制,并通过改进信息熵方法对模型网络节点信息进行全面解析,合理构建网络结构,实现了对机组故障事件的时序性和关联性描述,保证诊断结果的准确性。（4）从分析效果上,复合网络系统化、流程化的诊断策略可为机组故障诊断结果提供完整的证据链条,在实现机组故障全面描述的同时,为机组健康维护提供关键信息支持。再次,进行了风电机组健康维护问题的全面研究。（1）采用模糊评判方法,对机组进行层级健康评价,通过评价结果确定制定维护决策的必要性。（2）通过ARMA模型,对机组设备运行状态进行合理演绎,预测故障劣化趋势,准确锁定维护作业时刻,保证设备维护的有效性。（3）以FMEA与FTA理论方法为指导,通过统计分析确定故障模式及具体故障设备的维修顺序,并运用逻辑决策图分析与故障底事件性质划分方法,确定具体故障事件的维修方式,完成机组设备健康维护具体工作的制定,提高机组维护工作的针对性。最后,将风电机组运行状态监测与健康维护技术框架应用于工程实践。依托国华沧州风电场1.5MW陆上风电机组,开展了机组运行状态监测与健康维护系统的研究工作。采用MySQL关系数据库,基于B/S构架模式设计并开发了 1.5MW风电机组运行状态监测与健康维护系统,以推进论文研究工作的成果转化和工程应用。
王文响[6]（2020）在《基于遗传算法与因果模型的网络故障诊断研究》文中认为随着通信网络的快速发展,网络技术不断更新,网络规模不断壮大,网络结构越来越复杂,网络中运行的数据也在不断增长,企业和用户对通信网络的安全性、稳定性和可靠性要求越来越高。在如此复杂的网络结构中出现网络故障也是避免不了的,因此当网络出现故障时,能快速的对网络故障进行诊断和定位,有效的解决网络故障并及时恢复网络的正常尤其显得越来越重要。传统的网络故障诊断方法,计算工作量庞大,处理周期也比较长,无法对故障实现准确、快速地诊断。因此,研究智能化、模型化及快速化的网络故障诊断方法将会是未来研究的主流方向。本文重点分析和研究了通信接入网络中出现的各类宽带网络故障,并针对此提出了一种基于遗传算法与因果模型的宽带网络故障诊断方法。由于通信网络故障具有突发性、动态性、难排查的特征,维护起来比较困难。而遗传算法具有并行搜索和全局搜索性,算法简单、适用性强等特点,在计算中可以减少运算量,缩短诊断时间,能够提高故障的诊断效率。本文将遗传算法引入到通信接入网络的宽带故障诊断当中,研究了基于遗传算法的宽带网络故障因果模型的实现。本论文的主要研究工作有:（1）收集和分析通信接入网络项目中出现的各类宽带故障实例,找出故障节点间的因果逻辑联系,构建了一个宽带网络故障因果模型,将该模型分成了四层,由内到外分别为故障现象层、故障标识层、故障原因层和故障措施层。（2）根据已建立的故障因果模型,建立了一个由目标函数,决策变量和约束条件组成的数学模型。将数学模型中的目标函数作为遗传算法的适应度函数求出最小值,即求路径发生的概率最大转换成了求路径距离最短的问题。（3）将问卷调研得到的故障节点间概率大小的样本数据,运用遗传算法并行搜索计算出各条路径的距离大小,将求出的各条路径距离进行从优到次的排序,形成一个比较直观、扩展性好的宽带故障路径优先级表。按照表中从优到次的路径顺序逐一排查,找出导致故障的最终原因。（4）将实际中的通信接入网络项目中工程师的故障日志记录得到的样本数据作为测试集去验证,利用R语言实现遗传算法的效果验证,最后通过使用模型前后的提升度来评估模型的性能。本文提出的宽带网络故障诊断模型经过训练集和测试集的实证,诊断结果与实际相符,并且有较高的提升效果,表明该诊断方法切实可行、具有较高的诊断可靠性和实用价值性。
王译晨[7]（2020）在《面向制造单元的数字孪生体建模与管控技术研究》文中研究说明随着经济全球化进程的加快和国际市场竞争环境的加剧,以个性化为主要特征的市场需求要求企业生产系统具备更高的柔性,同时以新型信息通讯技术为核心的信息物理融合系统（Cyber Physical System,CPS）赋能制造资源更多的分散化增强型智能特性,实现了制造资源的解耦,降低了生产系统的刚性,而制造单元作为CPS环境下生产系统的最小粒度单元,研究其建模与管控问题对于提高CPS环境下生产系统的柔性以及支撑生产系统功能的实现具有重要的意义。数字孪生作为实现信息与物理融合的一种有效手段和新型技术,由于其所具有的仿真与虚实映射特性,不仅能够为制造单元管控系统的开发和验证提供虚拟的硬件测试环境,而且能够为生产系统的离线仿真与实时运行管控提供一种新的模式。因此,本文针对个性定制化市场需求对生产系统柔性所提出的更高要求,在结合CPS赋能生产系统更高的柔性以及其他功能与特性的基础上,以CPS环境下的离散制造单元为研究对象,以制造单元的建模与管控问题为研究切入点,基于数字孪生所特有的虚实映射与仿真等特性,围绕数字孪生驱动的制造单元建模与管控技术展开研究,主要研究内容如下:（1）在对国内外研究现状进行学习与综述的基础上,结合CPS与数字孪生的功能特性,定义基于数字孪生的制造单元内涵、特征、功能以及资源组成,并构建其管控架构,设计其运行机制,为后续的研究内容提供整体支撑。（2）依据数字孪生体的建模规范,围绕制造单元的运行与管控场景需求,在运用相关本体、混合Petri网等建模理论与方法的基础上,重点研究制造单元的资源结构与管控行为等数字孪生体单视图模型的构建方法,进而在集成制造单元几何与物理模型的基础上,提出基于数字孪生的制造单元多视图管控场景集成建模方法,并在定义多视图模型协同机制的基础上,最终完成制造单元数字孪生体模型的构建,为数字孪生体驱动的制造单元管控技术的研究提供模型支撑。（3）依据制造单元管控的不同时效性需求,结合数字孪生体的虚实同步与离线仿真特性,在设计制造单元整体管控指标体系的基础上,基于制造单元数字孪生体模型,分别从可视化实时监控与生产异常诊断两个方面的管控需求展开研究。其中,围绕可视化实时监控目标,在研究数字孪生制造单元的资源标识与采集、虚实映射与通讯等关键技术的基础上,通过构建数字孪生制造单元的可视化实时监控模型,从而支撑制造单元的实时监控需求,进而凸显数字孪生的虚实同步特性;其次,围绕异常诊断需求与管控重点,重点围绕设备管控,在构建制造单元故障树及异常诊断专家知识系统的基础上,研究基于知识推理的数字孪生制造单元生产异常诊断与反馈控制方法,凸显数字孪生的离线仿真特性。（4）结合上述研究成果,在完成开发与验证环境搭建的基础上,分别从系统运行流程设计、数字孪生体模型构建、管控场景集成开发、仿真等环节进行原型系统的开发与验证。通过上述研究,能够证明数字孪生在改变CPS环境下制造单元的管控方式、提高制造单元管控能力方面的合理性与有效性,希望本文所提出方法能够为数字孪生在制造单元的管控以及生产系统中的应用研究提供研究案例与参考依据。
唐红英[8]（2020）在《面向SysML模型的系统安全性分析方法研究》文中提出随着各类安全关键系统功能的不断增强和系统复杂度的增加,在系统设计层级上进行有效的系统安全性分析和评估已经成为工业和学术界的一个热点研究问题。近些年来出现的一类基于模型的安全性分析（Model-Based Safety Assessment,MBSA）方法能够提高对复杂系统的安全性建模与分析能力。Sys ML是在工业领域应用较为广泛的系统功能建模语言与方法,但Sys ML缺乏形式化的定义和故障模型描述语义信息,也缺乏有效的安全性分析技术。Alta Rica 3.0则是面向系统安全性分析的一个具有形式化语义的MBSA建模语言,目前在航空航天等安全关键领域应用较为广泛。本文结合Sys ML和Alta Rica 3.0展开了基于模型的系统安全性分析技术的研究。具体而言,本文工作研究了面向Sys ML模型的系统安全性分析方法,并设计了一个面向Sys ML的系统安全性分析工具,研究内容包括以下几个部分:（1）针对Sys ML缺乏形式化定义及有效的安全性分析方法的特点,设计了一个面向Sys ML模型的系统安全性分析方法。该方法的主要流程包括基于特定领域的Sys ML故障模型扩展、Sys ML到Alta Rica 3.0模型的转换以及基于Alta Rica 3.0模型的安全性分析等,这一较为完整的基于模型的安全性分析流程将模型设计与模型分析联系起来。（2）分析了面向Sys ML模型的系统安全性分析方法中的关键问题,并设计了相关的处理方法。首先,利用概要文件定义机制扩展了Sys ML模型元素以描述系统故障事件及行为;然后,对Sys ML常用的几种结构图和行为图模型建立了Sys ML到Alta Rica 3.0模型的映射规则,并采用两种模型转换方法实现两者的转换;最后,设计了基于Alta Rica 3.0模型生成故障树的算法。（3）设计并实现了一个面向Sys ML的系统设计与安全性分析原型工具。首先,给出了工具的架构设计与数据处理流程设计;然后描述了工具中几个关键功能的设计与实现内容,包括Sys ML到Alta Rica 3.0模型的转换、Alta Rica 3.0模型的扁平化、故障树的生成与分析、单步仿真以及故障动态演示等。（4）最后以SAE-AIR6110标准中典型的机轮刹车系统（Wheel Brake System,WBS）作为实例进行分析,并采用原型工具进行了实例验证。首先,分析了机轮刹车系统的整体结构和功能需求,并从多个层次对系统进行Sys ML模型设计;然后将WBS系统的Sys ML模型作为原型工具的输入,展示了对系统进行目标模型生成、系统安全性分析的处理流程。
张晨[9]（2020）在《C公司某型割草机控制系统可靠性分配研究》文中研究指明随着电动工具产业的高速发展,电动工具的可靠性和安全性要求越来越高,电动工具产品的故障分析和可靠性设计工作也面临着挑战。在考虑电动工具安全性和可靠性提升的过程中,其所花费的成本对企业财务指标的实现也非常重要。因此在进行产品可靠性设计工作时,不得不考虑改善产品可靠性对系统成本带来的变化。本文首先介绍了故障树分析方法以及可靠性分配理论的最新研究进展,然后分析了割草机LM2100SP的控制系统的结构和功能,总结了各个子系统的失效模式;其次,为了计算系统初始可靠度,在静态故障树理论的基础上引入了动态逻辑门,包括优先与门及备件门等动态逻辑门,根据系统失效模式建立了系统的动态故障树模型。接下来,使用深度优先遍历方法对故障树进行模块识别及划分,将系统分成动态子树和静态子树两类、多个独立的子树,采用马尔可夫方法对动态子树进行分析,采用二元决策图（BDD）方法对静态子树进行分析,得到了系统的可靠性指标,为系统可靠性分配提供基础。最后,完成了控制系统的可靠性分配。在三参数成本函数的基础上为系统可靠性的分配问题的解决提出了一种新的方法。运用提高子系统可靠性的可行度参数,模拟工程实践中的实际情况,给出了成本最优条件下的系统可靠性分配方案。
薛昊[10]（2020）在《集中式汽车检测线故障诊断系统的研究》文中提出集中式汽车检测线以机械、电子、控制以及计算机技术为基础,利用传感器以及相应的检测设备对汽车的安全、性能等状态进行快速准确的测量,并通过对比相关国家标准作出性能评价。检测线系统中包含各种电子电路、机械设备等,一旦出现故障,需要诊断专家到达现场进行故障诊断,此种诊断模式费时费力,降低了检测线的使用效率,因此研究集中式汽车检测线故障诊断系统,对于提高故障诊断效率,保障集中式汽车检测线稳定运行有着重要意义。本文以集中式汽车检测线为研究对象,首先介绍了集中式汽车检测线的组成及其功能,并根据故障原理进行分类,主要分为检测设备系统故障、测控系统故障、数据采集系统故障,根据不同故障类型的特点,本文采用基于故障树的汽车检测线故障诊断专家系统对前两类故障进行诊断,采用基于神经网络的汽车检测线故障诊断方法对第三类故障进行诊断,并设计了基于ARM Cortex-M3的故障数据采集硬件电路,主要包括模拟信号采集电路以及数字信号采集电路,为故障诊断提供事实依据。基于故障树的集中式汽车检测线故障诊断专家系统:建立集中式汽车检测线故障树,涵盖三个大系统、十个子系统以及三十八个底事件。进行定性分析,确定其最小割集,采用基于信息指数修正的专家调查法对最小割集进行定量分析,得出其故障概率及概率重要度。之后建立故障诊断专家系统,根据汽车检测线故障树结构,设计故障部件知识表、故障数据知识表、故障现象知识表、故障规则知识表、故障维修知识表作为专家系统知识库,采用基于知识的产生式规则诊断推理融合方式作为推理方式。基于神经网络的集中式汽车检测线故障诊断:建立故障诊断神经网络模型,分别使用BP神经网络和LSTM神经网络构建集中式汽车检测线故障诊断模型,确定各状态参数,对输入故障数据进行预处理处理,根据训练结果,对神经网络模型的训练参数进行优化。之后对选取的数据进行测试,实验结果验证了基于神经网络的集中式汽车检测线故障诊断模型对于提高故障诊断准确率有着良好效果。最后对集中式汽车检测线故障诊断平台进行设计与实现,确定了客户端/服务器的架构模式,采用python语言、SQL Server关系型数据库进行开发,主要包含用户信息、故障诊断、检测数据监测及诊断、历史故障信息查询等模块,并对诊断平台进行测试,结果表明本文研究设计的故障诊断平台可以实现不同故障类型的诊断功能。
二、功能层次模型及故障树的构建（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、功能层次模型及故障树的构建（论文提纲范文）
（1）油浸式电力变压器维修决策技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 油浸式电力变压器的特点 |
| 1.3 油浸式电力变压器常见故障类型 |
| 1.4 油浸式电力变压器维修决策的研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 油浸式电力变压器的故障模式及影响分析 |
| 2.1 油浸式电力变压器故障介绍 |
| 2.1.1 油浸式电力变压器故障类型 |
| 2.1.2 油浸式电力变压器故障特征量 |
| 2.2 油浸式电力变压器风险评估 |
| 2.2.1 风险评估基本概念 |
| 2.2.2 风险评估常见问题 |
| 2.3 油浸式电力变压器故障模式及影响分析 |
| 2.3.1 故障模式及影响分析基本思路 |
| 2.3.2 FMEA分析法的基本方法 |
| 2.3.3 FMEA的基本流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 油浸式电力变压器的综合故障概率计算 |
| 3.1 故障树及故障树分析法 |
| 3.1.1 故障树的组成结构 |
| 3.1.2 故障树分析方法的特点 |
| 3.1.3 故障树分析法流程详述 |
| 3.1.4 故障树的定性分析 |
| 3.1.5 故障树的定量分析 |
| 3.2 故障树的数学模型 |
| 3.3 油浸式电力变压器综合故障树模型 |
| 3.4 油浸式电力变压器故障模式发生概率计算 |
| 3.4.1 故障模式概率计算 |
| 3.4.2 故障权重计算方法 |
| 3.4.3 变压器故障概率计算 |
| 3.5 实例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于模糊多属性决策的变压器状态维修决策研究 |
| 4.1 变压器状态维修方案的模糊多属性决策探究 |
| 4.1.1 模糊多属性决策的计算方法 |
| 4.1.2 模糊多属性决策方法 |
| 4.2 实例分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（2）海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号及缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 海上风机可靠性分析研究现状 |
| 1.2.1 可靠性分析方法概述 |
| 1.2.2 海上风机可靠性分析研究进展及现状 |
| 1.3 研究的不足 |
| 1.4 论文内容及架构 |
| 第二章 基于主客观信息混合的海上浮式风机FMECA方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 FMECA |
| 2.3 基于主观数据相对重要度的FMECA方法 |
| 2.3.1 基于主观数据相对重要度的FMECA方法建模 |
| 2.3.2 风险优先数不确定性量化模型 |
| 2.3.3 案例分析 |
| 2.4 基于客观数据的FMECA方法 |
| 2.4.1 海上浮式风机的客观故障风险评价指标体系 |
| 2.4.2 基于客观数据的FMECA方法建模 |
| 2.4.3 案例分析 |
| 2.5 基于主客观可靠性信息混合的FMECA方法 |
| 2.5.1 基于主客观可靠性信息混合的FMECA方法建模 |
| 2.5.2 面向FMECA全过程的CRPN不确定性建模 |
| 2.5.3 案例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 海上浮式风机的权值FMECA方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 权值FMECA方法基础输入数据的基本框架 |
| 3.2.1 领域专家的遴选方法 |
| 3.2.2 主观专家经验数据的收集 |
| 3.3 固定权值FMECA方法 |
| 3.3.1 固定权值FMECA方法建模 |
| 3.3.2 案例分析 |
| 3.4 浮动权值FMECA方法 |
| 3.4.1 浮动权值FMECA建模 |
| 3.4.2 案例分析 |
| 3.5 海上浮式风机的关键故障行为及故障规避措施 |
| 3.5.1 关键故障行为 |
| 3.5.2 故障规避措施建议 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于故障数据近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 贝叶斯网络 |
| 4.3 海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.3.1 基于故障树的贝叶斯网络模型的构建框架 |
| 4.3.2 海上浮式风机系统构型 |
| 4.3.3 海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络模型 |
| 4.4 基于故障率近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.4.1 海上浮式风机基本单元故障率的近似计算方法 |
| 4.4.2 案例分析 |
| 4.5 考虑前期故障的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.5.1 考虑前期故障的海上浮式风机可靠性分析贝叶斯网络建模 |
| 4.5.2 案例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 海上浮式风机可靠性分析的FMECA-BN方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可靠性分析的FMECA-BN方法建模 |
| 5.3 故障行为识别方法 |
| 5.3.1 基于RPN的关键故障单元与故障行为识别 |
| 5.3.2 基于FMECA-BN的关键故障单元与故障行为识别方法 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.4.1 基于FMECA-BN模型的海上浮式风机关键故障单元识别 |
| 5.4.2 基于FMECA-BN模型的海上浮式风机可靠度计算 |
| 5.4.3 基于收益期望模型的海上浮式风机的关键故障单元识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 附录1.故障模式风险评价指标相对重要度矩阵的一致性检验 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（3）高铁列控车载设备可靠性评估及维修决策方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.2.1 高铁列控车载设备可靠性分析问题 |
| 1.2.2 高铁列控车载设备可靠性分析的主要途径 |
| 1.2.3 高铁列控车载设备可靠性分析内容 |
| 1.3 关键技术研究现状 |
| 1.3.1 数据建模及数据分析研究现状 |
| 1.3.2 故障特性分析及风险评估研究现状 |
| 1.3.3 系统可靠性评估研究现状 |
| 1.3.4 维护维修决策研究现状 |
| 1.3.5 存在的问题 |
| 1.4 论文研究思路与组织结构 |
| 1.4.1 论文研究思路 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 2 面向高铁列控车载设备复杂数据建模与分析 |
| 2.1 高铁列控车载设备数据特性分析 |
| 2.2 高铁列控车载设备数据建模 |
| 2.2.1 高铁列控车载设备运行数据模型 |
| 2.2.2 高铁列控车载设备数据立方体 |
| 2.3 高铁列控车载设备运行数据模型实现 |
| 2.3.1 数据存储平台及数据预处理技术 |
| 2.3.2 基于数据立方体的高铁列控车载设备故障数据模型实现 |
| 2.4 高铁列控车载设备故障分布特性分析 |
| 2.4.1 高铁列控车载设备故障时间分布特性 |
| 2.4.2 高铁列控车载设备故障空间分布特性 |
| 2.4.3 高铁列控车载设备故障空间-时间分布特性 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于灰色关联度-理想点法的设备故障风险评估 |
| 3.1 故障风险评估概念及评估体系建立 |
| 3.2 高铁列控车载设备故障相关影响度 |
| 3.2.1 故障传递有向图模型 |
| 3.2.2 基于Pagerank算法的故障相关性计算 |
| 3.3 高铁列控车载设备故障发生度 |
| 3.4 高铁列控车载设备故障严重度 |
| 3.5 基于灰色关联度-TOPSIS法的故障风险评估方法 |
| 3.5.1 灰色关联度方法 |
| 3.5.2 理想点方法 |
| 3.5.3 高铁列控车载设备故障风险评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于贝叶斯估计的高铁列控车载设备可靠性评估方法 |
| 4.1 可靠性定义及度量指标 |
| 4.2 高铁列控车载设备故障时间数据及分布 |
| 4.2.1 高铁列控车载设备故障间隔数据获取 |
| 4.2.2 指数分布与威布尔分布 |
| 4.3 基于贝叶斯估计的高铁列控车载设备可靠性评估 |
| 4.3.1 贝叶斯估计理论 |
| 4.3.2 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC) |
| 4.3.3 收敛性分析 |
| 4.3.4 拟合优度检验 |
| 4.3.5 算例分析 |
| 4.4 考虑系统差异性的高铁列控车载设备可靠性评估 |
| 4.4.1 贝叶斯层次模型定义 |
| 4.4.2 威布尔分布的贝叶斯层次模型 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 可靠性约束下高铁列控车载设备维修决策 |
| 5.1 高铁列控车载设备维修方式及适用性 |
| 5.2 维修活动与可靠性的关系 |
| 5.3 以可靠性为约束的维修费用最优模型 |
| 5.3.1 定期预防性维修的维修费用最优模型 |
| 5.3.2 顺序预防性维修的维修费用最优模型 |
| 5.4 量子遗传优化算法 |
| 5.4.1 种群初始化 |
| 5.4.2 量子位测量 |
| 5.4.3 适应度函数计算 |
| 5.4.4 量子旋转门更新 |
| 5.4.5 量子变异更新 |
| 5.4.6 量子遗传优化算法执行流程 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文研究工作总结 |
| 6.2 论文创新点总结 |
| 6.3 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于贝叶斯网络的城轨车辆走行系统故障诊断及状态评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 本文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 现代城轨车辆研究现状 |
| 1.2.2 走行系统故障及诊断研究现状 |
| 1.2.3 贝叶斯网络应用研究现状 |
| 1.3 研究内容及结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 贝叶斯网络理论 |
| 2.1 贝叶斯理论基础 |
| 2.1.1 概率论基础 |
| 2.1.2 贝叶斯网络的定义 |
| 2.2 贝叶斯网络的学习 |
| 2.2.1 完备数据下的结构学习 |
| 2.2.2 不完备数据下的结构学习 |
| 2.2.3 参数学习 |
| 2.3 贝叶斯网络的推理 |
| 2.3.1 贝叶斯网络推理算法 |
| 2.3.2 联结树推理算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 有轨电车走行系统结构及故障归类分析 |
| 3.1 走行系统特点 |
| 3.2 走行系统结构组成及功能 |
| 3.3 走行系统故障归类分析 |
| 3.3.1 故障诊断框架分析 |
| 3.3.2 故障分类统计 |
| 3.3.3 故障特点分析 |
| 3.4 走行系统故障树建立 |
| 3.4.1 故障树方法 |
| 3.4.2 故障树构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于贝叶斯网络的走行系统故障诊断 |
| 4.1 走行系统的贝叶斯网络建立 |
| 4.1.1 故障树向贝叶斯网络的转换规则 |
| 4.1.2 走行系统的贝叶斯网络表达 |
| 4.2 联结树推理 |
| 4.2.1 驱动子系统的联结树分析 |
| 4.2.2 其它子系统的联结树信度传递 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 贝叶斯仿真模型建立及故障诊断分析 |
| 5.1 贝叶斯网络仿真模型建立 |
| 5.1.1 轮对轴箱子系统仿真模型建立 |
| 5.1.2 联结树推理机制 |
| 5.1.3 其它子系统仿真模型及后验概率 |
| 5.2 轮对轴箱故障诊断 |
| 5.2.1 故障因果关系推理 |
| 5.2.2 故障诊断推理 |
| 5.3 其他子系统故障诊断 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 有轨电车走行系统健康状态评估 |
| 6.1 加权层次分析法 |
| 6.2 模糊综合评判法 |
| 6.3 基于模糊层次分析的评价模型 |
| 6.3.1 建立走行系统的层次分析模型 |
| 6.3.2 走行系统健康状态评估 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（5）风电机组运行状态监测与健康维护系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 我国风力发电行业发展现状 |
| 1.1.2 风电机组运行状态监测与健康维护面临的挑战 |
| 1.1.3 风电机组运行状态监测与健康维护面临的机遇 |
| 1.2 课题研究目的及意义 |
| 1.2.1 发电设备运行状态监测与健康维护的内涵 |
| 1.2.2 风电机组运行状态监测与健康维护系统研究的目的及意义 |
| 1.3 课题理论与技术国内外研究现状 |
| 1.3.1 风电机组运行状态分析的研究现状 |
| 1.3.2 风电机组运行状态监测的研究现状 |
| 1.3.3 风电机组设备健康维护的研究现状 |
| 1.4 风电机组运行状态监测与健康维护应用研究 |
| 1.4.1 风电机组500小时运行考核试验 |
| 1.4.2 风电机组运行状态监测与健康维护系统 |
| 1.5 本文主要研究内容及结构安排 |
| 第2章 风电机组运行状态分析与知识表述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统科学背景下的运行状态分析 |
| 2.3 风电机组典型故障模式分析 |
| 2.3.1 风能捕捉系统典型故障分析 |
| 2.3.2 传动系统典型故障分析 |
| 2.3.3 发电机系统典型故障分析 |
| 2.4 机组运行状态知识表述 |
| 2.4.1 基于故障树分析的风电机组故障知识表述方法 |
| 2.4.2 基于失效模式及影响分析的风电机组故障知识表述方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 风电机组运行状态指标分析与体系构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电机组运行状态指标体系初建 |
| 3.3 风电机组运行状态指标选取与分析 |
| 3.3.1 安全性指标 |
| 3.3.2 经济性指标 |
| 3.3.3 可靠性指标 |
| 3.4 基于对应分析的多块方法下的指标体系确立 |
| 3.4.1 基于对应分析的多块划分方法 |
| 3.4.2 机组指标体系确立 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 风电机组运行状态监测与诊断方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机组故障诊断复合网络拓扑结构及功能描述 |
| 4.3 风电机组运行数据预处理与特征提取 |
| 4.3.1 风电机组振动信号预处理 |
| 4.3.2 基于数学形态学的无量纲趋势整理 |
| 4.3.3 t-s曲线趋势特征提取 |
| 4.3.4 实例分析 |
| 4.4 基于因子分析改进层级NSET方法的机组故障预警模型 |
| 4.4.1 层级NSET方法原理 |
| 4.4.2 残差统计分析 |
| 4.4.3 基于因子分析改进的层级NSET模型 |
| 4.4.4 实例分析 |
| 4.5 ETA-FPN多重网络机组故障诊断模型 |
| 4.5.1 ETA-FPN的定义 |
| 4.5.2 ETA-FPN层级结构与推理分析 |
| 4.5.3 改进信息熵的ETA-FPN模型构建方法 |
| 4.5.4 基于改进信息熵方法的ETA-FPN模型搭建 |
| 4.6 复合网络诊断模型实例分析 |
| 4.6.1 FA-HNSET预警分析 |
| 4.6.2 ETA-FPN网络模型诊断 |
| 4.6.3 基于FTA结构的故障原因分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 风电机组健康维护问题的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于模糊评判的风电机组运行状态健康评价 |
| 5.2.1 健康评价体系层次划分 |
| 5.2.2 评价指标劣化度的确定 |
| 5.2.3 风电机组运行状态的模糊评判 |
| 5.3 基于ARMA模型的风电机组故障预测 |
| 5.3.1 ARMA预测模型描述 |
| 5.3.2 ARMA模型辨识 |
| 5.4 风电机组故障设备维护决策方法 |
| 5.4.1 基于FMEA的风电机组典型故障模式属性分析及风险评价 |
| 5.4.2 风电机组故障FTA分析 |
| 5.4.3 故障模式及底事件的维护方式决策 |
| 5.5 实例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 风电机组运行状态监测与健康维护系统研发 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 风电机组运行状态监测与健康维护系统设计 |
| 6.2.1 设计目的 |
| 6.2.2 系统整体构架 |
| 6.2.3 系统功能设计 |
| 6.3 风电机组运行状态监测与健康维护系统技术应用 |
| 6.3.1 系统信息管理及配置 |
| 6.3.2 系统应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 论文主要创新点 |
| 7.3 有待进一步开展的工作 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者介绍 |
（6）基于遗传算法与因果模型的网络故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外网络故障诊断方法研究现状 |
| 1.2.2 国内网络故障诊断方法研究现状 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 章节安排和全文框架 |
| 1.4.1 章节安排 |
| 1.4.2 全文框架 |
| 2 相关概念及理论基础 |
| 2.1 通信网络概述及网络故障分类 |
| 2.1.1 通信网络概述 |
| 2.1.2 通信网络故障分类 |
| 2.1.3 通信接入网络及故障分析 |
| 2.2 故障诊断相关理论基础 |
| 2.2.1 故障诊断的相关概念 |
| 2.2.2 故障诊断方法分类 |
| 2.2.3 故障诊断技术分类 |
| 2.3 故障诊断模型方法 |
| 2.3.1 定量诊断模型 |
| 2.3.2 定性诊断模型 |
| 2.3.3 故障树模型 |
| 2.3.4 因果图模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 因果网络模型下遗传算法故障诊断方法 |
| 3.1 遗传算法的起源及应用现状 |
| 3.2 遗传算法的实现 |
| 3.2.1 编码 |
| 3.2.2 适应度函数 |
| 3.2.3 选择算子 |
| 3.2.4 交叉算子 |
| 3.2.5 变异算子 |
| 3.2.6 终止操作 |
| 3.3 遗传算法的主要特点 |
| 3.4 故障因果网络模型的构建 |
| 3.4.1 构建基本故障因果网络模型 |
| 3.4.2 构建数学模型 |
| 3.5 融入项目背景下的宽带网络故障因果模型 |
| 3.6 遗传算法下的宽带网络故障因果模型的实现 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 实证分析 |
| 4.1 配置环境 |
| 4.2 实证数据集 |
| 4.2.1 数据的来源 |
| 4.2.2 数据的相关描述 |
| 4.2.3 问卷的信度分析 |
| 4.2.4 数据结果分析 |
| 4.3 实证过程 |
| 4.3.1 选取数据集 |
| 4.3.2 评价标准 |
| 4.3.3 R语言实证过程 |
| 4.3.4 实证结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 调查问卷 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（7）面向制造单元的数字孪生体建模与管控技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 单元化生产模式的产生与发展趋势 |
| 1.2.2 生产运行管控研究现状与发展趋势 |
| 1.2.3 数字孪生在生产系统中的研究与应用 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 课题主要来源 |
| 1.5 课题的主要研究内容及整体架构 |
| 2 基于数字孪生的制造单元及管控策略 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 DT-MCell概述 |
| 2.2.1 DT-MCell内涵与特征 |
| 2.2.2 DT-MCell 组成与功能 |
| 2.3 DT-MCell管控策略 |
| 2.3.1 DT-MCell管控架构 |
| 2.3.2 DT-MCell运行机制 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 制造单元数字孪生体建模方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 制造单元数字孪生体建模流程 |
| 3.3 基于语义本体的DT-MCell资源结构建模 |
| 3.3.1 DT-MCell制造资源形式化表达 |
| 3.3.2 DT-MCell语义本体模型 |
| 3.3.3 DT-MCell数据本体模型 |
| 3.4 基于混合建模方法的DT-MCell管控行为建模 |
| 3.4.1 混合建模方法概述 |
| 3.4.2 混合模型定义与形式化表达 |
| 3.4.3 DT-MCell管控行为的混合建模 |
| 3.5 DT-MCell多视图管控场景集成建模方法与协同机制 |
| 3.5.1 DT-MCell多视图管控场景集成建模方法 |
| 3.5.2 DT-MCell多视图模型协同机制 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 数字孪生体驱动的制造单元管控技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数字孪生驱动的制造单元管控指标体系设计 |
| 4.2.1 基于公理化设计的管控指标体系设计 |
| 4.2.2 DT-MCell管控数据模型 |
| 4.3 基于虚实同步技术的可视化实时监控 |
| 4.3.1 DT-MCell物理资源标识和采集技术 |
| 4.3.2 DT-MCell虚实映射和通讯技术 |
| 4.3.3 DT-MCell可视化实时监控模型 |
| 4.4 基于知识推理的DT-MCell生产异常诊断方法 |
| 4.4.1 DT-MCell生产异常分析及其故障树构建 |
| 4.4.2 DT-MCell生产异常专家知识系统构建 |
| 4.4.3 基于推理机的生产异常诊断及反馈控制方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 DT-MCell原型系统开发与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 开发与验证环境概述 |
| 5.2.1 开发与验证环境搭建 |
| 5.2.2 硬件架构设计 |
| 5.3 原型系统开发与验证 |
| 5.3.1 系统运行流程设计 |
| 5.3.2 孪生体模型构建 |
| 5.3.3 管控系统集成开发 |
| 5.3.4 仿真与验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）面向SysML模型的系统安全性分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文内容安排 |
| 第二章 背景知识 |
| 2.1 基于模型的系统工程与安全性分析 |
| 2.1.1 基于模型的系统工程 |
| 2.1.2 安全性分析的发展 |
| 2.1.3 基于模型的安全性分析过程 |
| 2.2 模型转换 |
| 2.2.1 模型驱动工程概述 |
| 2.2.2 模型转换过程 |
| 2.2.3 ATLAS模型转换语言 |
| 2.3 SysML概述 |
| 2.3.1 SysML图的分类 |
| 2.3.2 SysML模型扩展机制 |
| 2.4 AltaRica3.0 概述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向SysML模型的系统安全性分析方法 |
| 3.1 基于特定领域的SysML模型扩展 |
| 3.2 SysML到 AltaRica3.0 映射规则的设计与证明 |
| 3.2.1 映射规则的设计 |
| 3.2.2 映射规则的证明 |
| 3.3 基于AltaRica3.0 的故障树生成算法 |
| 3.3.1 AltaRica3.0 模型的扁平化 |
| 3.3.2 编译生成故障树算法 |
| 3.3.3 故障树生成实例 |
| 3.4 面向SysML模型的系统安全性分析方法框架 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于ATL的模型转换方法 |
| 4.1 ATL转换框架 |
| 4.2 SysML元模型 |
| 4.3 AltaRica 3.0 元模型 |
| 4.4 ATL转换规则 |
| 4.4.1 BDD部分模型元素的转换规则 |
| 4.4.2 IBD部分模型元素的转换规则 |
| 4.4.3 STM部分模型元素的转换规则 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向SysML模型的系统安全性分析工具 |
| 5.1 工具的架构设计 |
| 5.1.1 需求分析 |
| 5.1.2 架构设计 |
| 5.2 数据处理流程设计 |
| 5.3 关键功能模块的实现 |
| 5.3.1 转换模块 |
| 5.3.2 安全性分析模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 SAE-AIR6110 标准中机轮刹车系统实例研究 |
| 6.1 机轮刹车系统概述 |
| 6.2 机轮刹车系统的SysML建模 |
| 6.2.1 建模假设 |
| 6.2.2 层次化建模 |
| 6.2.3 关键组件建模 |
| 6.3 原型工具演示与验证 |
| 6.3.1 模型转换功能 |
| 6.3.2 安全性分析功能 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（9）C公司某型割草机控制系统可靠性分配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 可靠性分配研究现状 |
| 1.3.2 故障树理论研究现状 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 相关理论与方法概述 |
| 2.1 可靠性概念 |
| 2.1.1 可靠性指标 |
| 2.1.2 可靠性计算公式 |
| 2.2 动态故障树理论 |
| 2.2.1 动态故障树结构 |
| 2.2.2 动态故障树建立流程 |
| 2.2.3 马尔可夫过程方法 |
| 2.2.4 基于马尔可夫转移概率的计算 |
| 2.3 可靠性分配方法概述 |
| 2.3.1 可靠性分配步骤 |
| 2.3.2 可靠性分配模型 |
| 2.3.3 可靠性-成本函数的构建 |
| 第三章 C公司某型割草机系统结构和故障分类 |
| 3.1 企业背景 |
| 3.2 割草机系统功能描述 |
| 3.3 割草机控制系统结构及失效分析 |
| 3.3.1 控制系统整体结构 |
| 3.3.2 基于FMEA的失效模式分析 |
| 3.3.3 电源模块故障模式分析 |
| 3.3.4 开关控制模块故障模式分析 |
| 3.3.5 安全保护模块故障模式分析 |
| 3.3.6 MCU模块故障模式分析 |
| 3.3.7 驱动模块故障模式分析 |
| 3.3.8 传感器模块故障模式分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于故障树的系统初始可靠度的计算 |
| 4.1 系统的动态故障树的建立 |
| 4.2 系统动态故障树的求解 |
| 4.2.1 深度优先搜索 |
| 4.2.2 模块化识别 |
| 4.2.3 静态子树分析 |
| 4.2.4 动态子树分析 |
| 4.2.5 故障树的合成 |
| 4.2.6 结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 割草机控制系统可靠性分配 |
| 5.1 系统可靠性目标的确定 |
| 5.2 可靠性分配模型的建立 |
| 5.2.1 可靠性分配模型目标函数 |
| 5.2.2 可靠性分配模型求解 |
| 5.2.3 计算结果比较 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（10）集中式汽车检测线故障诊断系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源、研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 故障诊断技术的研究现状及发展趋势 |
| 1.2.2 集中式汽车检测线故障诊断的研究现状及发展趋势 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 集中式汽车检测线故障诊断系统设计 |
| 2.1 集中式汽车检测线组成及功能 |
| 2.1.1 检测仪器设备系统组成及功能 |
| 2.1.2 电气测控系统组成及功能 |
| 2.1.3 人机交互系统组成及功能 |
| 2.2 集中式汽车检测线工作过程中的常见故障情况分析 |
| 2.3 故障诊断算法选择 |
| 2.4 故障数据采集模块硬件设计 |
| 2.4.1 最小系统设计 |
| 2.4.2 模拟信号量数据采集模块设计 |
| 2.4.3 数字信号量数据采集模块设计 |
| 2.5 故障诊断系统结构设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于故障树的集中式汽车检测线故障诊断专家系统 |
| 3.1 故障树分析法 |
| 3.1.1 简介 |
| 3.1.2 故障树的表示与构造过程 |
| 3.1.3 故障树数学模型的建立 |
| 3.1.4 故障树定性分析 |
| 3.1.5 故障树定量分析 |
| 3.2 集中式汽车检测线故障树设计 |
| 3.2.1 概述 |
| 3.2.2 建立集中式汽车检测线故障树 |
| 3.2.3 集中式汽车检测线故障树定性分析 |
| 3.2.4 集中式汽车检测线故障树定量分析 |
| 3.3 专家系统 |
| 3.3.1 简介 |
| 3.3.2 专家系统的组成与功能 |
| 3.3.3 知识的获取与表示 |
| 3.3.4 专家系统的推理机制 |
| 3.3.5 故障树与专家系统的联系 |
| 3.4 集中式汽车检测线故障诊断专家系统设计 |
| 3.4.1 故障诊断专家系统开发分析 |
| 3.4.2 故障诊断专家系统总体设计 |
| 3.4.3 故障诊断专家系统知识库设计 |
| 3.4.4 故障诊断专家系统推理机设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于神经网络的集中式汽车检测线故障诊断模型 |
| 4.1 故障检测与识别 |
| 4.1.1 数据选取与处理 |
| 4.1.2 故障识别标准 |
| 4.2 神经网络故障诊断原理 |
| 4.2.1 BP神经网络 |
| 4.2.2 LSTM神经网络 |
| 4.3 故障诊断神经网络模型建立 |
| 4.3.1 状态参数采集 |
| 4.3.2 数据预处理 |
| 4.3.3 神经网络训练参数 |
| 4.3.4 网络层数及节点数 |
| 4.4 训练实验及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 集中式汽车检测线故障诊断系统的设计与实现 |
| 5.1 故障诊断系统需求分析 |
| 5.2 故障诊断系统总体设计 |
| 5.2.1 系统架构及开发环境选择 |
| 5.2.2 系统总体结构设计 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.4 系统运行界面及测试 |
| 5.4.1 用户信息管理模块 |
| 5.4.2 故障诊断模块 |
| 5.4.3 检测数据监测及诊断模块 |
| 5.4.4 历史故障信息查询模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、功能层次模型及故障树的构建（论文参考文献）
- [1]油浸式电力变压器维修决策技术的研究[D]. 马心怡. 长春工业大学, 2021(08)
- [2]海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法[D]. 李贺. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]高铁列控车载设备可靠性评估及维修决策方法研究[D]. 陈斌. 北京交通大学, 2020(03)
- [4]基于贝叶斯网络的城轨车辆走行系统故障诊断及状态评估[D]. 俞彩虹. 兰州交通大学, 2020(01)
- [5]风电机组运行状态监测与健康维护系统的研究[D]. 贾子文. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [6]基于遗传算法与因果模型的网络故障诊断研究[D]. 王文响. 大连海事大学, 2020(01)
- [7]面向制造单元的数字孪生体建模与管控技术研究[D]. 王译晨. 北京交通大学, 2020(03)
- [8]面向SysML模型的系统安全性分析方法研究[D]. 唐红英. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [9]C公司某型割草机控制系统可靠性分配研究[D]. 张晨. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [10]集中式汽车检测线故障诊断系统的研究[D]. 薛昊. 长安大学, 2020(06)