【導讀】的指導下進行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標。注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，了明確的說明并表示了謝意。的規(guī)定，即：按照學校要求提交畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版本；閱覽服務；學?？梢圆捎糜坝?、縮印、數(shù)字化或其它復制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉績?nèi)容。對本文的研究做出重。要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本。聲明的法律后果由本人承擔。文被查閱和借閱。本人授權(quán)大學可以將本學位論文的全部。涉密論文按學校規(guī)定處理。家技術(shù)標準規(guī)范。首先建立以汽車的系統(tǒng)可靠。最后以電控燃油發(fā)動機的故障診斷為例驗證了將貝葉斯網(wǎng)絡技術(shù)應。用于汽車可靠性評估與分析的有效性。外文摘要要求用英文書寫，內(nèi)容應與“中文摘要”對應。Keywords與中文“關(guān)鍵詞”一致。

　　

【正文】 . 2 2 2 1 0 0 1 2 2 2 2 0 0 1 圖 34 節(jié)點 2m 的概率分布表 X(7) X(10) m(3) X(8) X(9) 26 7X 8X 9X 10X 3 7 8 9 10( 0 )P m X X X X=| 3 7 8 9 10( 1 )P m X X X X=| 3 7 8 9 10( 2 )P m X X X X=| 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 1 0 0 1 0 0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 2 1 0 0 1 2 2 2 2 0 0 1 圖 35 節(jié)點 3m 的概率分布表 1m 2m 3m 11X 1 2 3 11( 0 )P T m m m X=| 1 2 3 11( 1 )P T m m m X=| 1 2 3 11( 2 )P T m m m X=| 0 0 0 0 1 0 0 m(1) X(11) T m(2) m(3) 27 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 1 0 0 1 0 0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 2 1 0 0 1 2 2 2 2 0 0 1 圖 36 節(jié)點 T 的概率分布表 從圖 33 到圖 36可以知道，在概率分布表中，節(jié)點的故障狀態(tài)是用該節(jié)點對應的變量符號取值來描述的，而各節(jié)點取值組合情況下的故障邏輯關(guān)系是用條件概率 P來描述的，這樣就把故障樹圖中各節(jié)點間故障的邏輯關(guān)系轉(zhuǎn)化成為貝葉斯網(wǎng)絡中相對應節(jié)點的概率分布表。而且，如果系統(tǒng)的故障機理發(fā)生了變化， 只須改變貝葉斯網(wǎng)絡中的條件概率 P便可實現(xiàn)。 基于貝葉斯網(wǎng)絡的電控發(fā)動機的可靠性分析 系統(tǒng)可靠度預測 貝 葉 斯 網(wǎng) 絡 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。 28 表 32 根節(jié)點的故障先驗概率值 P( =0) P( =1) P( =2) 表 33 中間節(jié)點的故障狀態(tài)概率值 P(m(j)=0) P(m(j)=1) P(m(j)=2) 29 最后依據(jù)葉事件 T的條件概率圖 36可以求得電控發(fā)動機系統(tǒng)處于不同的故障狀態(tài)時的概率值： P(T=1)= P(T=2)= 該發(fā)動機能夠正常工作的概率為： P(T=0)= 各根節(jié)點故障狀態(tài)的后驗概率 在根據(jù)以上分析并得到系統(tǒng)的可靠度、根節(jié)點的故障先驗概率、中間節(jié)點的故障狀態(tài)概率等相關(guān)信息后，還能夠基于貝葉斯網(wǎng)絡求解出各根節(jié)點的故障后驗概率。在葉節(jié)點 T 的故障狀態(tài)為 C 的條件下，根節(jié)點 ix 的故障狀態(tài)為 ia 時的后驗概率可以根據(jù)以下公式求出 。 ( , )() ()iiii P x a T CP x a T C P T C=== | = = = (32) 當 T=1 和 T=2 是各根節(jié)點的故障狀態(tài)后驗概率分布表分別如圖 37 和 38 所示。 圖 37 T=1 時各根節(jié)點的故障后驗概率曲線 30 圖 38 T=2 時各根節(jié)點的故障后驗概率曲線 通過求解在葉節(jié)點 T 出現(xiàn)故障的條件下各根節(jié)點的故障狀態(tài)后驗概率可以診斷出該系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障，從而對系統(tǒng)進行可靠性評估與檢測。 對系統(tǒng)作基于貝葉斯網(wǎng)絡的重要度分析 系統(tǒng)失效與部件失效之間的關(guān)系通過重要度來表達，概率重要度表示的意義是當且僅當元件 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?；谪惾~斯網(wǎng)絡的推理算法便可求解除各根節(jié)點 ix 的概率重要度 ()CiIx為： 20( ) ( ) ( 0 )( 1 ) ( 2 ) 2 ( 0 )iC i i i iai i iI x P T C x a P T C xP T C x P T C x P T C x== [ = | = = | = ]= = | = + = | = = | =229。 (33 ) 在各根節(jié)點 ix 處于 ia 的故障狀態(tài)下時，葉節(jié)點 T 處于故障狀態(tài) C 的條件概率 根據(jù)以下公式求得： ( , )() ()iiiiiiP x a T CP T C x a P x a=== | = = = (34) 31 如圖 39 所示為由以上兩式可以得到系統(tǒng)的各個根節(jié)點的故障狀態(tài)的概率重要度曲線 。 圖 39 系統(tǒng)各根節(jié)點的故障概率重要度曲線 根據(jù)以上對于系統(tǒng)的分析能夠找出系統(tǒng)中相對薄弱的環(huán)節(jié)，從而為診斷和分析系統(tǒng)失效情況下可能出現(xiàn)的故障提供參考，也為系統(tǒng)的可靠性檢測預評估可靠性提供堅實的依據(jù)。 4 結(jié)語 應用貝葉斯網(wǎng)絡技術(shù)進行汽車可靠性分析不需要求解最小路集和最小割集，避免了不交化計算求解過程和大量的計算。而且貝葉斯網(wǎng)絡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。而且基于貝葉斯網(wǎng)絡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)。 因此，將貝葉斯網(wǎng)絡技術(shù)運用到汽車可靠性研究中，能夠使汽車可靠性分析更加快捷、準確，同時也為提高汽車的安全可靠性和故障診斷與預測提供 有力的支持。 32 參考文獻 [1] 趙建立，高會生，趙生崗 . 貝葉斯網(wǎng)絡在可靠性評估中的應用 [J].保定；電力科學與工程， [2] 郭虎 . 汽車試驗場可靠性強化試驗強化系數(shù)的研究 [D].杭州；浙江大學， [3] 陳文華 .航天電連接器可靠性試驗和分析的研究 .[D].杭州；浙江大學， 1997 [4] 樊曉燕 .基于隨機有限元法的機械強度可靠性設(shè)計的研究 .[D],杭州；浙江大學 ,1992 [5] 王秉剛 .汽車可靠性工程方法 [J].北京；機械工業(yè)出版社， 1991 [6] 劉惟信 .機械可靠性設(shè)計 [J].北京；清華大學出版社 ,1996 [7] 徐維新，秦英孝 .可靠性工程 [J].北京；電子工業(yè)出版社 ,1988 [8] 劉 源，廖 雷，王麗萍 . 汽車可靠性數(shù)據(jù)追蹤方法研究 [J].鄭州；機械研究與應用， [9] 楊為民 .可靠性、維修性、保障性總論 [M].北京；國防工業(yè)出版社， 1995 [10] 李憲民 .汽車可靠性試驗及綜合評定方法研究 [J].西安；西安工程大學學報， [11] 田立新，劉家滿 .柴油機可靠性試驗研究概述 [J].汽車工業(yè)研究， 20xx [12] 趙 坤 .中型載重汽車可靠性與維修性指標評定 [J].交通科技與經(jīng)濟， 20xx [13]李增輝 . FMEA 及 FAT 在汽車產(chǎn)品開發(fā)中的應用研究 [D].合肥工業(yè)大學， [14] 杜 峰 .東方紅 LTIlo1T 載貨汽車可靠性分析 [D].吉林大學， [15] 樊曉滸 .汽車可靠性設(shè)計分析方法研究 [D]. 北京航空航天大學， [16] 陳立輝 .QE64OO 型輕型客車可靠性研究 [D]. 青島建筑工程學院， [17] 喬雪峰 .車輪可靠性數(shù)據(jù)管理、分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) [D]. 北京理工大學， [18] 尹曉偉，錢文學，謝里陽 .貝葉斯網(wǎng)絡在機械系統(tǒng)可靠性評估中的應用 [J].東北大學學報， [19] David C Y. Thanh C N. Peter H. Bayesian work model for reliability assessment of power systems [J].IEEE Transaction on Power Systems， 1999 [20] 李相剛 .貝葉斯網(wǎng)絡在汽車故障診斷中的應用 [J].公路與汽車， [21] 傅 軍，賀 煒，閻建國 .等 .貝葉斯網(wǎng)絡在柴油機動力裝置故障診斷中的應用 [J].上海海運學院學報 ,20xx [22] 謝 斌，張明珠，嚴于鮮 .貝葉斯網(wǎng)絡對故障樹方法的改進 [J].燕山大學學報 ,20xx [23] 尹曉偉，錢文學，謝里陽 .基于貝葉斯網(wǎng)絡的多狀態(tài)系統(tǒng)可靠性建模與評估 [J].機械工程學報， 33 [24] 蔣仁言 ,左明健 .可靠性模型與應用 [M].北京；機械工業(yè)出版社， 1999 [25] 周金宇，謝里陽，王學敏 .等 .多狀態(tài)系統(tǒng)共因失效分析及可靠性模型 [J].機械工程學報，20xx [26] WEIDL G, MADSEN A L, ISRAELSON S. Applications of objectoriented Bayesian works for condition monitoring root cause analysis and decision support on operation of plex continuous processes[J]. Computers and Chemical Engineering, 20xx [27] 古瑩奎，熊耀剛，李 晶 .基于貝葉斯網(wǎng)絡的發(fā)動機曲柄連桿機構(gòu)可靠性分析 [J].有色金屬科學與工程， [28] 徐格寧，李銀德，楊 恒 .等 .基于貝葉斯網(wǎng)絡的汽車起重機液壓系統(tǒng)的可靠性評估 [J].中國安全科學學報， 20xx [29] 厲海濤，金 光，周忠寶