Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2018

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: dane z czujników

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Fault diagnosis for complex systems based on reliability analysis and sensors data considering epistemic uncertainty

Duan R., Lin Y., Zeng Y.

Eksploatacja i Niezawodność

2018

Vol. 20, no. 4

558--566

This paper presents an information fusion method to diagnose system fault based on dynamic fault tree (DFT) analysis and dynamic evidential network (DEN). In the proposed method, firstly, it uses a DFT to describe the dynamic fault characteristics and evaluates the failure rate of components using interval numbers to deal with the epistemic uncertainty. Secondly, qualitative analysis of a DFT is to generate the characteristic function via a traditional zero-suppressed binary decision diagram, while quantitative analysis is to calculate some importance measures by mapping a DFT into a DEN. Thirdly, these reliability results are updated according to sensors data and used to design a novel diagnostic algorithm to optimize system diagnosis. Furthermore, a diagnostic decision tree (DDT) is obtained to guide the maintenance workers to recover the system. Finally, the performance of the proposed method is evaluated by applying it to a train-ground wireless communication system. The results of simulation analysis show the feasibility and effectiveness of this methodology.

W artykule przedstawiono metodę fuzji informacji służącą do diagnozowania błędów systemu w oparciu o analizę dynamicznego drzewa błędów (DFT) oraz dynamiczną sieć dowodową (DEN). W proponowanej metodzie, pierwszym krokiem jest wykorzystanie DFT do opisania dynamicznych charakterystyk błędów oraz ocena intensywności uszkodzeń komponentów przy użyciu liczb przedziałowych, która rozwiązuje problem niepewności epistemicznej. Krok drugi stanowi jakościowa analiza DFT, która polega na wygenerowaniu funkcji charakterystycznej za pomocą tradycyjnego binarnego diagramu decyzyjnego typu "zero-suppressed" (w którym zostały wyeliminowane wszystkie węzły, których krawędź „1” prowadzi do liścia „0”), oraz analiza ilościowa polegająca na obliczeniu pewnych miar ważności poprzez odwzorowanie DFT w DEN. W kroku trzecim, otrzymane wyniki niezawodnościowe aktualizuje się zgodnie z danymi z czujników a następnie wykorzystuje do stworzenia nowego algorytmu diagnostycznego do optymalizacji diagnostyki systemu. Powstaje diagnostyczne drzewo decyzyjne (DDT), które stanowi dla pracowników utrzymania ruchu wytyczną w procesie odzyskiwania systemu. Działanie proponowanej metody oceniano poprzez zastosowanie jej do diagnostyki systemu łączności radiowej pociąg–ziemia. Wyniki analizy symulacyjnej wskazują na możliwość praktycznego wykorzystania i skuteczność omawianej metodologii.