基于贝叶斯网络的事件树分析方法研究与应用

来源 :中国地质大学(武汉) | 被引量 : 0次 | 上传用户:WUST_SXC
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可靠性是衡量产品发生故障难易程度的—个指标,是产品的一种固有属性。在工程设计和航空航天领域,高可靠性产品才能满足现代技术和生产的需要,才可以获得高的经济效益和拥有高竞争力,因此许多国家和地区都非常重视可靠性的研究,使得可靠性分析研究得到了长足的发展。二十世纪三四十年代,人们便开始了可靠性的研究,之后许多国家和地区都相继建立了自己的可靠性研究机构,并且将可靠性研究成果用于生活的方方面面,在产品质量的提高和生活安全的保障方面都发挥着重要作用。   可靠性的发展大体匕分为三个阶段。第—个阶段是二十世纪三四十年代,也是可靠性的发展的初期阶段。在这个阶段由于当时军用电子设备经常出现故障,于是引发了人们对可靠性进行了一系列思考和探索,可靠性的研究开始进入人们的视野。第二个阶段是二十世纪五六十年代,是可靠性发展的中期阶段。该阶段的发展主要体现在以下三个方面:1、研究人员将概率论与数理统计的相关知识用于可靠性评估中,并目.对许多可靠性问题进行了深入的研究;2、许多国家和地区相继建立了自己的可靠性细织和机构,使得可靠性的研究进入了专业性的轨道,但这时的可靠性研究主要偏重于民用产品的可靠性研究;3、可靠性逐渐被应用到了生产和生活的方方面面,如电气,化工,冶金,建筑,食品,通信,医疗等多个方面,可靠性的应用范围得到了很大的扩展。第三个阶段是二十世纪七十年代以后,这个阶段的主要成就集中在两个方面。1、许多国家都颁布了自己的可靠性标准,也出现了—些国际通用的可靠性际准,使得可靠性分析研究越来越规范;2、形成了—系列比较成熟的可靠性评估方法,使得人们可以根据实际情况需要选择合适的方法进行可靠性分析和研究。目前可靠性分析的方法有很多种,包括故障树分析(FTA)、事件树分析(ETA)、故障模式及影响分析(FMEA)等,事件树分析是其中—个重要的定量分析方法。   事件树分析方法是由决策树演化而来的,它是一种逻辑演绎的事故分析方法。事件树分析应用逻辑思维和推理的方法,从事件的起始状态出发,按—定的顺序,逐项分析系统构成要素的状态(成功或失败),并将要素的状态与系统的状态联系起来,以阐明系统的最后输出状态,从而分析事故的发生原因和发生条件。事件树分析能详细了解整个事件的动态变化过程以及变化过程中各个阶段的事件状态和各项指标,从而最终了解事战发生的过程和状态,有利于掌握事故发生的规律和控制事故的发生。   虽然传统事件树分析方法是一个很有效目应用很广的可靠性分析方法,但传统事件树分析方法存在不能处理复杂条件概率的缺陷。在传统的事件树中,条件概率只在相邻事件之间起作用,没有考虑不相邻事件之间的条件概率(复杂条件概率),而现实中复杂条件概率的情形很普遍。为了解决这一问题,本文提出了基于贝叶斯网络的事件树分析方法。贝叶斯网络又称为信念网络,是一种基于概率关系的有向图,适用于不确定性和概率性事物的分析和有条件依赖的多种控制因素的决策。在解决实际问题中,贝叶斯网络能从不安全的、不精确或不确定的知识和信息中作出推理。它是一种概率推理技术,使用概率理论来处理在描述不同知识成份的条件相关而产生的不确定性,它也是一种将知识直觉化和图解可视化相结合的方法。   本文首先对事件树分析方法和贝叶斯网络的国内外研究现状进行了介绍和统计分析,然后分别对传统事件树分析方法和基本的贝叶斯网络进行了详细介绍。在对传统事件树分析方法进行介绍时,主要介绍了传统事件树分析方法的建树过程、定量分析和定性分析:在介绍贝叶斯网络的过程中,主要介绍了贝叶斯网络的网络结构、朴素贝叶斯网络的基本原理、贝叶斯网络的分析过程以及扩展贝叶斯网络的原理。从这两者的介绍中发现了事件树分析方法与贝叶斯网络一些相似点和结合点:1、贝叶斯网络和事件树都是基于图论的有向图知识来建立模型:2、贝叶斯网络和事件树都是基于概率论的知识来进行分析的,而且两者都使用了条件概率的知识;3、由于事件树是一种序列结构的模型,因此事件树扩充成网络结构之后,相对于贝叶斯网络来说约束更多,图形更简单,结构更清晰,分析起来更简单。   通过扩展贝叶斯网络的网络拓扑结构和条件概率的处理方法的介绍,结合传统事件树分析中事件的有序性,本文对传统的事件树分析方法进行了改造和扩展,总结出两种扩展事件树的网络结构(分支复杂型扩展事件树和事件复杂型扩展事件树),提出解决这两种扩展事件树的基于贝叶斯网络的事件树分析方法(“事件网”分析方法),并运用该方法对一个复杂事件树分析实例的可靠性进行了分析。   第五章中本文先对可靠性的基本概念和传统可靠性分析方法的相关知识进行了简单介绍,然后分别运用传统事件树分析方法和基于贝叶斯网络的事件树分析方法对车载无线发射系统的实例进行了可靠性分析和研究。通过实验的结果可以知道,传统事件不能处理复杂条件概率,只能对事件之间单一的条件概率进行处理;而基于贝叶斯网络的事件树分析方法能对复杂的条件概率情况进行处理,能较好地满足复杂条件的事件树分析的要求,扩展了事件树分析方法的应用范围,为使用者提供了一种新的可靠性分析方法。
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