原创《贝叶斯网络在故障树分析中的应用》：本论文为您写故障树毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
摘 要：故障树分析方法在分析较为复杂系统时存在求解最小割集困难,计算难度大等问题,该文利用贝叶斯网络变量节点间的条件独立性和双向推理过程,已知节点故障概率可以算出网络故障概率,或者已知网络故障概率,可以推算出任意一个或者多个节点的故障概率,找出薄弱环节,降低损失,同时避免了大量复杂计算,具有重要应用意义.
关键词：概率；故障树分析；贝叶斯网络
中图分类号：TN802 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）25-0198-02
1 概述
贝叶斯网络（Bayesian network）,是一种基于概率推理的图形化网络.在该模型中节点表示领域变量,变量间的概率依赖关系用每条边来表示,每个节点都相应的对应着一个条件概率分布表（CPT）,表示该节点代表的变量与其父节点之间的概率数量关系[1],借由有向无环图,得知一组随机变量{X1,X2,等.}及其n组条件概率分配（CPD）的性质.
贝叶斯网络的推理基础为贝叶斯公式,通过网络拓扑关系可以综合分析各类数据.为了解决不定性和不完整性问题,引入基于概率推理的贝叶斯网络,它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很大的优势,在多个领域中获得广泛应用.
2 故障树分析
故障树分析法,简称FTA（Fault Tree Analysis）,也称为事故树分析法[3],是系统安全分析的重要方法.原理为从一个可能故障开始,一层一层向下寻找导致该事故的直接原因和间接原因,直到找出导致该事故的基本原因,用相关代表符号和逻辑们把顶事件、中间事件、底事件连接成树形结构图,此图即为故障树[4],如图1所示.
FTA的分析过程,是对系统进行逐级分解,深入了解的过程,它要求分析人员要熟悉系统内在联系,了解影响故障发生的各种潜在因素,在系统遇到故障时及时分析,排查原因,从而提高系统稳定性,可靠性[5].
3 故障树向贝叶斯网络转换
当系统复杂时,用故障树分析有很大的局限性,如,求解最小割集困难,计算复雜,只考虑系统二态性等问题.而利用贝叶斯网络,可以很好地解决上述难题,下面就如何在故障树基础上直接建立贝叶斯网络进行说明[2].
在故障分析中,故障树结构与贝叶斯网络模型是一一对应的,因此对逻辑门的转换也非常重要.假定C等于0表示C事件不发生,C等于1表示C事件发生.图2给出了“与”,“或”,“非”,“异或”逻辑关系对应的贝叶斯网络[2].
由以上分析得出基于已有故障树转化为贝叶斯网络方法如下：故障树中的底事件和逻辑门对应于贝叶斯网络中的二态节点,根据底事件或者逻辑门的输出对节点进行命名,不考虑重复事件；将输入事件对应的节点连接到其所在逻辑门对应的节点；根节点的先验概率分布由相应事件的失效分布决定；非根节点的条件概率由故障树中的逻辑关系确定[6]
4 实例分析
如图3所示为某阀门控制系统故障分析过程,图3为故障分析到贝叶斯网络的建立过程.该系统由a1,a2,a3这3个部件组成,从A到B通道畅通即控制系统正常,阀正常状态为“通”、故障状态为“断”）.
问题解决：该系统故障树如图3（2）所示,图中系统故障事件用t表示,部件i所处的状态用xi表示,中间状态事件用m表示.图3（3）为该故障树对应的贝叶斯网络模型.在条件概率表中故障用1表示,正常用0表示.
5 结论
贝叶斯网络在故障分析中优势明显,如果采用传统故障树分析法,系统的可靠性计算需要假设基本事件独立,求得所有割集,遵循不交化原则,复杂系统的计算量相当巨大甚至无法计算,贝叶斯网络很好地克服了这些问题,在故障分析中具有重要意义.
参考文献：
[1] 李美华. 基于贝叶斯网络的软件项目模糊风险评估模型的构建及平台开发[D] .吉林： 吉林大学, 2006.
[2] 尹晓伟,钱文学,谢里阳.系统可靠性的贝叶斯网络评估方法[J].航空学报,2008（11）.
[3] 祝新玲.基于EN50129的二乘二取二计算平台中的安全性研究[D].北京交通大学,2009.
[4] 飞机燃油系统故障模拟培训系统的研究.豆丁网 .互联网文档资源（http：//www.docin.com/p-809452963.html）.2016.5.
[5] 贾阔.计算机辅助故障树分析（FTA）系统开发与应用[D] .东北大学,2009.
[6] 黄晶,徐丽群.基于贝叶斯网络的路网失效程度评估方法研究[J].科学技术与工程,2010.
故障树论文参考资料：
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