【正文】 對系統(tǒng)作基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的重要度分析 系統(tǒng)失效與部件失效之間的關(guān)系通過重要度來表達(dá)，概率重要度表示的意義是當(dāng)且僅當(dāng)元件 ix 失效時系統(tǒng)失效的概率，它反映的主要是各根節(jié)點 ix 所有故障狀態(tài)對葉節(jié)點 T 處于故障狀態(tài) C 是的影響程度。 22 圖 32 電控發(fā)動機(jī)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的多態(tài)描述 用 0、 2表示系統(tǒng)或元件從理想工作狀態(tài)到完全失效狀態(tài)之間對應(yīng)的三種不同狀態(tài)。 k/n 系統(tǒng)是指系統(tǒng)中至少需要有k 個元件能夠正常工作時系統(tǒng)才能正常工作。其中任意一個元件開路就會導(dǎo)致整個系統(tǒng)開路，而其中一個元件短路不會導(dǎo)致整個系統(tǒng)短路，圖 22(b)、 22(c)分別為這在兩種失效模式下的系 統(tǒng)可靠性框圖。給出貝葉斯 網(wǎng)絡(luò)的根節(jié)點的先驗概率以對應(yīng)故障樹圖。如果 一個隨機(jī)變量 A 有 , ? , 個不同的狀態(tài)，則根據(jù)全概率公式，有： (25) 從而可以求解出后驗概率 汽車可靠性評估的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型 基于故障樹分析法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 故障樹分析法是評估系統(tǒng)可靠性常用的方法之一 ,它的 特點是直觀、明了，思路清晰，邏輯性強(qiáng)，既可以對所評估的系統(tǒng)做定性分析，也可以對其做定量分析。適用于不確定性和概率性事物的表達(dá)和分析，可用其對不確定的、不精確的或不完整的知識或信息進(jìn)行推理。維修度主要是針對整個產(chǎn)品系統(tǒng)而言的，對于個別“零件”不能用維修度。設(shè)在 時刻開始正常工作的產(chǎn)品數(shù)為 n,到 t 時刻發(fā)生故障的產(chǎn)品件數(shù)為 ,在這一時刻正常工作的產(chǎn)品件數(shù)為 ,在下一時刻 內(nèi)將會出現(xiàn)的故障產(chǎn)品數(shù)為，則 的估計值或觀測值可以表達(dá)為： (18) 4) 故障率 用 衡量汽車產(chǎn)品的可靠性，既能了解壽命分布隨著時間而變化的整體情況，還可以求出 ，掌握產(chǎn)品在整個壽命周期中出現(xiàn)故障的整體規(guī)律。這里的汽車泛指汽車整車、系統(tǒng)、總成以及汽車的零部件。美國機(jī)械工程師學(xué)會可靠性委員會主席 Kececoigul曾說過這樣一句話 :“在產(chǎn)品的可靠性研究上 , 每投入一美元將會得到一百美元的回報”，這足以證明可靠性研究的重大意義。其中的故障樹分析法可以較清晰地表達(dá)各總成和部件可靠性之間的邏輯關(guān)系、關(guān)聯(lián)程度 ,其得出的結(jié)果也都具有很強(qiáng)的說服力。 、圖表要求： 1）文字通順，語言流暢，書寫字跡工整，打印字體及大小符合要求，無錯別字，不準(zhǔn)請他人代寫 2）工程設(shè)計類題目的圖紙，要求部分用尺規(guī)繪制，部分用計算機(jī)繪制，所有圖紙應(yīng)符合國家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。 關(guān)鍵詞 ： 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，汽車可靠性，故障樹法，先驗概率，后驗概率，概率重要度，可靠性評估 6 The Subject of Undergraduate Graduation Project of HEAU Abstract 外文摘要要求用英文書寫，內(nèi)容應(yīng)與 “中文摘要 ”對應(yīng)。其次 ,因為故障樹是平面圖 ,所以它也就無法表現(xiàn)時間概念。指用來獨立研究和分別試驗的所有元器件、設(shè)備和系統(tǒng)，既可能是零件、部件，也可能是由這些零件、部件裝配組成的機(jī)器，也或者是由機(jī)器組成的機(jī)組或成套設(shè)備，甚至其中也可能會包含人的作用。因此，對汽車可靠性的研究有著非常重要的意義。在 t 時刻后，該批產(chǎn)品在 內(nèi)發(fā)生故障的條件概率為 。以通用為首的三大汽車公司一直著力于提高汽車產(chǎn)品的可靠性，通過不斷加強(qiáng)可靠性研究的場地和設(shè)施建設(shè)，進(jìn)行大量的汽車可靠性試驗挖掘汽車可靠性數(shù)據(jù)，并逐漸完善汽車的可靠性研究方法與規(guī)則。近年來 ,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已成功應(yīng)用到汽車可靠性的研究領(lǐng)域中。 11 建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型 1) 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的二狀態(tài)系統(tǒng)可靠性建模 運用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)進(jìn)行可靠性的評估時，不用求解出系統(tǒng)的最小路集和最小割集，因而也不必要進(jìn)行不交化計算，其形式比較直觀。則如圖 21(c)所示為按照以上建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的規(guī)則，建立該系統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖。 ， ， 。 通過分析以上三個系統(tǒng)可以看出，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立多狀態(tài)系統(tǒng)的可靠性模型的主要步驟有： (1) 確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)點，并用根結(jié)點表示系統(tǒng)的基本事件，葉結(jié)點表示系統(tǒng)。電控汽車發(fā)動機(jī)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中各個節(jié)點的狀態(tài)描述如表 31 所示。而且貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以求解各個根事件的后驗概率，同時運用條件概率來描述系統(tǒng)或原件間的故障邏輯關(guān)系更充分利用的了專也知識和歷史數(shù)據(jù)，從而更好的解決系統(tǒng)或元件間邏輯關(guān)系的不確定性。 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電控發(fā)動機(jī)的可靠性分析 系統(tǒng)可靠度預(yù)測 貝 葉 斯 網(wǎng) 絡(luò) 中 各 個 根 節(jié) 點 故 障 狀 態(tài) 的 概 率 值 可 分 別 表 示 為P( = ),P( = ),? P( = ),故葉節(jié)點 T處于 C狀態(tài)時的概率為 : (31) 設(shè)電控發(fā)動機(jī)的各個零件的故障概率服從指數(shù)分布，如表 32所示為發(fā)動機(jī)工作到 1200h 根節(jié)點的各個狀態(tài)的故障先驗概率值，由這些根節(jié)點的故障先驗概率值以及圖 33 至圖 36 所示的 ～ 的條件概率分布表可以得到如表 33 所示的各中間節(jié)點的所有故障狀態(tài)概率值。 20 建立電控燃油發(fā)動機(jī)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型 汽車發(fā)動機(jī)不能啟動是汽車可靠性研究中最常見的一個故障，也是故障原因最多、最不好查找的故障。圖中分別用結(jié)點 、 表示系統(tǒng)的兩個元件的狀態(tài)，用 X 表示系統(tǒng)的狀態(tài)，在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中分別指定元件 、 三種不同狀態(tài)的初始概率，以元件 、 處于不同狀態(tài)為條件用概率分布表來分析系統(tǒng)的結(jié)點 X 的狀態(tài)。因為系統(tǒng)或元件從正常工作狀態(tài)到故障狀態(tài)可能會經(jīng)歷很多的中間狀態(tài)，所以這種系統(tǒng)稱作連續(xù)多狀態(tài)系統(tǒng)。將故障樹圖的每個基本事件與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的根結(jié)點一一進(jìn)行對應(yīng)，在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中建立中間結(jié)點以取代故障樹圖中相對應(yīng)的每個邏輯門。用數(shù)學(xué)關(guān)系表示其意義即為： , (21) 局部概率分布是指與每個隨機(jī)變量 相關(guān)聯(lián)的局部概率分布的集合，局部概率分布中的元素是給定每個隨機(jī)變量 的父節(jié)點，該節(jié)點取不同值的條件概率表 (CPT)，其中 ,Parent( )表示貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有向無環(huán)圖G 中的 父節(jié)點集。 我國的可靠性技術(shù)研究起步較晚，中國機(jī)械工程學(xué)在 1982 年時會成立了機(jī)械可靠性學(xué)組 ,我國汽車行業(yè)的可靠性研究工作也隨之展開 ,三十多年來我國的汽車行業(yè)從提高汽車可靠性出發(fā)，以汽車可靠性專業(yè)委員會等組織為中心，進(jìn)行了一系列的汽車可靠性試驗，通過試驗數(shù)據(jù)分析，為提高國產(chǎn)車的產(chǎn)品質(zhì)量做出了很大貢獻(xiàn)。 8）平均維修時間 汽車產(chǎn)品的修復(fù)時間是一個隨機(jī)變量，而平均維修時間是產(chǎn)品在規(guī)定的條件下和規(guī)定的時間內(nèi)，進(jìn)行預(yù)防修和修復(fù)性維修的全部時間與該產(chǎn)品的計劃性和非計劃性維修事件總數(shù)之比，也即修復(fù)性時間的平均或數(shù)學(xué)期望，可以記為 MTTR。用以表征汽車產(chǎn)品在規(guī)定的使用條件下，規(guī)定的時間內(nèi)完不成規(guī)定的功能的概率。再則，規(guī)定的功能是指表征產(chǎn)品必須能夠完成的所要求功能及所必須具備的技術(shù)指標(biāo)，也可以說是產(chǎn)品必備的戰(zhàn)術(shù)性指標(biāo)。對于基本事件和頂事件之間關(guān)系的緊密程度，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以通過求解基本事件的條件概率，從而得出它對頂事件的影響程度，更輕松地找到系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，可見貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在可靠性評估中比故障樹分析法擁有更多的優(yōu)點，更適合于對復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性評 估。 Key words 與 Abstract 之間空一行。 作者簽名： 日期： 年 月 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書 本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。 Abstract 正文選用設(shè)置成每段落首行縮進(jìn) 2 字，字體： Times New Roman，字號：小四，行距：多倍行距 ，間距：前段、后段均為 0 行，取消網(wǎng)格對齊選項。而且可以不求解最小割集而直接求的頂事件的發(fā)生概率。所以，離開產(chǎn)品規(guī)定的任務(wù)時間談?wù)摦a(chǎn)品的可靠性是沒有任何意義的。設(shè)開始時同時進(jìn)行工作的產(chǎn)品數(shù)為 n，在 t時刻失效的零件數(shù)是一個隨機(jī)變量，記為 ，故產(chǎn)品的可靠度函數(shù) 可以表示為： (13) 2）累計故障概率 累計故障概率也稱壽命分布函數(shù)、不可靠度。 (112) 7）平均首次出故障時間 平均首次出故障時間（ ） ,這是汽車的一個重要壽命指標(biāo)。在遭遇“退貨事件”后 ,日本成立了“汽車安全對策協(xié)議會” ,以退貨事件為契機(jī) ,從保證汽車安全性的角度出發(fā) ,以可靠性委員會等相關(guān)組織為發(fā)展平臺 ,不但繼續(xù)采取原有的帶有自己特色的質(zhì)量管理措施 ,同時還進(jìn)一步探索對產(chǎn)品的新認(rèn)識和新方法 ,以加快了可靠性技術(shù)研究的 步伐，進(jìn)一步提高產(chǎn)品的可靠性、安全性和可依賴性。即假設(shè) 代表 非后繼節(jié)點構(gòu)成的任何節(jié)點子集 , 代表的直接父節(jié)點 ,則 。 (a) 尋找并確定與所要建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型相關(guān)的變量以及對它們的解釋。例如某系統(tǒng)具有以下四種狀態(tài)：系統(tǒng)處于正常的工作狀態(tài)；系統(tǒng)處于退化的工作狀態(tài)；系統(tǒng)處于完全故障狀態(tài)；系統(tǒng)處于非工作X2 X1 m X3 t 14 狀態(tài)。 用 0、 2 分別表示系統(tǒng)和元件的開路、短路和正常三種狀態(tài)，同時用 P 表示系統(tǒng)或元件的狀態(tài)概率。當(dāng)系統(tǒng)元件的數(shù)量不斷增加時，貝葉斯 網(wǎng)絡(luò)的概率分布表的表達(dá)式也會變得有些復(fù)雜，但是因為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率分布表比較簡單而且有規(guī)律，所以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)比較適用于計算機(jī)編程，使得計算機(jī)能夠應(yīng)用到可靠性分析中，使可靠性分析更加快速準(zhǔn)確。而且，如果系統(tǒng)的故障機(jī)理發(fā)生了變化， 只須改變貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的條件概率 P便可實現(xiàn)。而且基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的可靠性分析方法能夠通過求解 系統(tǒng)各根節(jié)點的故障概率重要度，從而找出系統(tǒng)中相對薄弱的環(huán)節(jié)。 表 31 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中各個節(jié)點的狀態(tài)描述 狀 態(tài) 節(jié) 點 0 1 2 T 發(fā)動機(jī)能正常啟動 發(fā)動機(jī)啟動困難 發(fā)動機(jī)完全不能啟動 23 啟動機(jī)轉(zhuǎn)動，發(fā) 啟動機(jī)轉(zhuǎn)動，有 啟動機(jī)轉(zhuǎn)動，無著火 動機(jī)能啟動 輕微著火征兆 征兆 發(fā)動機(jī)能啟動 有啟動征兆，發(fā) 有啟動征兆，發(fā)動機(jī) 動機(jī)啟動困難 不能啟動 氣缸壓縮壓力正常 氣缸壓縮壓力偏低 氣缸壓縮完全失效 氣缸間隙正常 氣缸間隙縮小 氣缸間隙過小 氣缸活塞組正常 磨損氣缸活塞組 氣缸活塞組完全磨損 進(jìn)氣系統(tǒng)正常 進(jìn)氣系統(tǒng)輕微堵 進(jìn)氣系統(tǒng)完全堵塞或 塞或漏氣 漏氣嚴(yán)重 點火正時正常、 點火正時、火花 點火正時、火花塞間 火花塞間隙正確 間隙變動 間隙完全錯誤 燃油壓力正常 燃油壓力變低 燃油壓力過低 噴油控制系統(tǒng)正常 噴油控制系統(tǒng)錯誤 噴油控制系統(tǒng)完全失效 點火系統(tǒng)正常 點火系統(tǒng)出現(xiàn)錯誤 點火系統(tǒng)完全失效 供油系統(tǒng)正常 供油系統(tǒng)供油壓力低 供油系統(tǒng)不供油 噴油器正常 噴油器噴油不暢 噴油器不噴油 燃油泵工作正常 燃油泵磨損 燃油泵完全失效 控制信號正常 控制信號不良 控制信號完全失效 電控燃油發(fā)動機(jī)多態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率分布表 概率分布表是用來表示節(jié)點間的邏輯關(guān)系，它表達(dá)了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，為了描述每個節(jié)點在其父節(jié)點的所有取值組合下該節(jié)點處于不同故障狀態(tài)時的條件概率需要給定該節(jié)點的概率分布表 。 (2) 確定多狀態(tài)系統(tǒng)以及系統(tǒng)中各元件的多個狀態(tài)。 ， 或 ， C(2) C(1) X 16 (b) 由具有三狀態(tài)的兩個元件構(gòu)成并聯(lián)系統(tǒng)。 12 圖中系統(tǒng)的基本事件用根結(jié)點 表示，系統(tǒng)用葉結(jié)點 t 表示，而 m 則表示中間結(jié)點，在概率分布表中用 1 代表系統(tǒng)處于故障狀態(tài)，用 0代表系統(tǒng)處于正常工作狀態(tài)。在建立系統(tǒng)故障樹后，可以將故障樹圖直接映射成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)獨特的不確定性知識表達(dá)形式、綜合先驗知識的增量學(xué)習(xí)方法以及強(qiáng)大的概率表達(dá)能力等特性