Nowa metoda analizy drzewa uszkodzeń: rozmyta analiza dynamicznego drzewa uszkodzeń

• Autorzy: Li Y. F. , Huang H. Z. , Liu Y. , Xiao N. C. , Li H.

Warianty tytułu

PL

A new fault tree analysis method: fuzzy dynamic fault tree analysis

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Fault tree analysis (FTA) is a widely used reliability assessment tool for large and complex engineering systems. The conventional fault tree analysis method, which contains AND, OR, and Voting gates, etc., can efficiently build an analytical model to represent combinations of component failures that cause the failure of a system. However, due to its limited modeling capability, we may confront difficulties when modeling dynamic systems which involve complicated dynamic characteristics such as sequence dependency and functional dependency. Markov-based dynamic fault tree analysis (DFTA) extends the static FTA by introducing additional gates to model such complicated interactions among events. In many circumstances, it is quite difficult to obtain an accurate system reliability estimate due to limited data. To overcome this issue, a fuzzy dynamic fault tree model is put forth to assess system reliability. To obtain the membership function of the fuzzy probability for the top event of the studied fault trees, the extension principle is employed to calculate the associated membership function via a pair of parametric programming problems. Finally, a case study is presented to demonstrate the application of the proposed approach for the hydraulic system of a CNC machining centre.

PL

Analiza drzewa uszkodzeń (FTA) znajduje szerokie zastosowanie jako narzędzie oceny niezawodności dużych i złożonych systemów inżynierskich. Tradycyjna metoda analizy drzewa uszkodzeń z bramkami logicznymi typu AND, OR, k-z-n, itd. pozwala na sprawne konstruowanie modeli analitycznych reprezentujących kombinacje uszkodzeń elementarnych składowych systemu, które prowadzą do awarii systemu jako całości. Jednakże ograniczone możliwości modelowania jakie daje ta metoda mogą prowadzić do trudności przy modelowaniu systemów dynamicznych posiadających złożone charakterystyki dynamiczne, takie jak zależność sekwencyjna czy zależność funkcjonalna. Analiza dynamicznych drzew uszkodzeń (DFTA) oparta na metodzie Markowa stanowi rozszerzenie tradycyjnej FTA. Wprowadza ona dodatkowe bramki, pozwalając na modelowanie wspomnianych wyżej złożonych interakcji między zdarzeniami. W wielu okolicznościach, ograniczone dane nie pozwalają na otrzymanie dokładnej oceny niezawodności systemu. By rozwiązać ten problem, zaproponowano zastosowanie rozmytego modelu dynamicznego drzewa uszkodzeń do oceny niezawodności systemu. Aby otrzymać funkcję przynależności rozmytego prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia szczytowego badanego drzewa uszkodzeń, obliczono, na podstawie pary problemów programowania parametrycznego, skojarzoną funkcję przynależności wykorzystując zasadę rozszerzenia. Na zakończenie przedstawiono studium przypadku, w którym proponowane podejście zastosowano do analizy systemu hydraulicznego centrum obróbkowego CNC.

Słowa kluczowe

EN

fault tree analysis (FTA); dynamic fault tree; fuzzy number; fuzzy Markov model; parametric programming

PL

analiza drzewa uszkodzeń; dynamiczne drzewo uszkodzeń; liczba rozmyta; rozmyty model Markowa; programowanie parametryczne

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 14, No. 3
• Strony: 208--214
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz.

Twórcy

autor

Li Y. F.

autor

Huang H. Z.

autor

Liu Y.

autor

Xiao N. C.

autor

Li H.

• School of Mechanical, Electronic, and Industrial Engineering University of Electronic Science and Technology of China No. 2006, Xiyuan Avenue, West Hi-Tech Zone, Chengdu, Sichuan, 611731 P. R. China,

Bibliografia

• 1. Aggarwal K K. Comment on an efficient simple algorithm for fault tree automatic synthesis from the reliability graph. IEEE Trans. Reliability 1979; 28(4): 309.
• 2. Allan R N, Rondiris I L, Fryer D M. An efficient computational technique for evaluating the cut/tie sets and common-cause failures of complex systems. IEEE Trans. Reliability 1981; 30(2): 101-109.
• 3. Amari S, Dill G, Howald E. A new approach to solve dynamic fault trees. Proceedings of Annual IEEE Reliability and Maintainability symposium 2003; 374-379.
• 4. Andow P K. Difficulties in fault-tree synthesis for process plant. IEEE Trans. Reliability 1980; 29(1): 2-9.
• 5. Bell Telephone Laboratories. Launch control safety study, Section VII. Murray Hill Press: N.J. USA. 1961.
• 6. Bengiamin N N, Bowman B A, Schenk K F. An efficient algorithm for reducing the complexity of computation in fault tree analysis. IEEE Trans. Nuclear Science 1976; 23(5): 1442-1446.
• 7. Bobbio A, Daniele C R. Parametric fault trees with dynamic gates and repair boxes. Proceedings of the Annual IEEE Reliability and Maintainability Symposium 2004; 459-465.
• 8. Bobbio A, Portinale L, Minichino M, Ciancamerla E. Improving the analysis of dependable systems by mapping fault trees into Bayesian networks. Reliab Eng Syst Saf 2001; 71: 249-260.
• 9. Dugan J B, Bavuso S J, Boyd M A. Dynamic fault-tree for fault-tolerant computer systems. IEEE Trans. Reliability 1992; 41(3):363-376.
• 10. Dugan J B, Sullivan K J, Coppit D. Developing a low cost high-quality software tool for dynamic fault-tree analysis. IEEE Trans. Reliability 2000; 49(1): 49-59.
• 11. Huang H Z, Tong X, Zuo M J. Posbist fault tree analysis of coherent systems. Reliab Engng Syst Saf 2004; 84(2): 141-148.
• 12. Lai F S, Shenoi S, Fan T L. Fuzzy Fault Tree Analysis: Theory and Applications. Engineering Risk and Hazard Assessment. CRC Press, 1988.
• 13. Liang G, Wang J M. Fuzzy fault tree analysis using failure possibility. Microelectronics and Reliability 1993; 33(4): 583-597.
• 14. Liu Y, Huang H Z. Reliability assessment for fuzzy multi-state systems. International Journal of Systems Science 2010; 41(4): 365-379.
• 15. Liu Y, Huang H Z, Levitin G. Reliability and performance assessment for fuzzy multi-state elements. Journal of Risk and Reliability 2008; 222(4): 675-686.
• 16. Meshkat L, Dugan J B, Andrews J D. Dependability analysis of systems with on - demand and active failure modes using dynamic fault trees. IEEE Trans. Reliability 2002; 51(2): 240-251.
• 17. Misra B K, Weber G G. Use of fuzzy set theory for level-1 studies in probabilistic risk assessment. Fuzzy Sets and System 1990; 37(2): 139-160.
• 18. Sawyer P J, Rao S S. Fault tree analysis of fuzzy mechanical system. Microelectronics and Reliability 1994; 34(4): 653-667.
• 19. Singer D. A fuzzy set approach to fault tree and reliability analysis. Fuzzy Sets and Systems 1990; 34(2): 145-155.
• 20. Tanaka H, Fan L T, Lai F S, Toguchi K. Fault-tree analysis by fuzzy probability. IEEE Trans. Reliability 1983; 32(5): 453-457.
• 21. The Boeing Company. System Safety Symposium, Available from University of Washington Library. Seattle, Washington, 1965.
• 22. Vesely W E. Fault Tree Handbook. NUREG-0492. US Nuclear Regulatory Commission: Washington D.C., 1981.
• 23. Zadeh L A. Fuzzy sets. Information and control 1965; 8: 338-353.
• 24. Zadeh L A. Fuzzy set as a basis for a theory of possibility. Fuzzy Sets and Systems 1978; 1(1):3-28.
• 25. Fault Tree Analysis. Edition 2.0. International Electrotechnical Commission (IEC 61025), 2006.