Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2015

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: train-ground wireless communication system

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Diagnosis strategy for complex systems based on reliability analysis and MA DM under epistemic uncertainty

Duan R., Zhou H., Fan J.

Eksploatacja i Niezawodność

2015

Vol. 17, no. 3

345--354

Fault tolerant technology has greatly improved the reliability of train-ground wireless communication system (TWCS). However, its high reliability caused the lack of sufficient fault data and epistemic uncertainty, which increased significantly challenges in system diagnosis. A novel diagnosis method for TWCS is proposed to deal with these challenges in this paper, which makes the best of reliability analysis, fuzzy sets theory and MADM. Specifically, it adopts dynamic fault tree to model their dynamic fault modes and evaluates the failure rates of the basic events using fuzzy sets theory and expert elicitation to hand epistemic uncertainty. Furthermore, it calculates some quantitative parameters information provided by reliability analysis using algebraic technique and Bayesian network to overcome some disadvantages of the traditional methods. Diagnostic importance factor, sensitivity index and heuristic information values are considered comprehensively to obtain the optimal diagnostic ranking order of TWCS using an improved TOPSIS. The proposed method takes full advantages of the dynamic fault tree for modelling, fuzzy sets theory for handling uncertainty and MADM for the best fault search scheme, which is especially suitable for fault diagnosis of the complex systems.

Technologia odporna na błędy przyczyniła się do dużej poprawy niezawodności systemów łączności bezprzewodowej pociąg-ziemia (TWCS). Jednakże wysoka niezawodność tych systemów pociąga za sobą brak wystarczających danych o uszkodzeniach oraz niepewność epistemologiczną, której zwiększenie stworzyło liczne wyzwania w zakresie diagnostyki systemów. W niniejszej pracy zaproponowano nowatorską metodę diagnozowania TWCS, która odpowiada na owe wyzwania wykorzystując analizę niezawodności, teorię zbiorów rozmytych oraz metody wieloatrybutowego podejmowania decyzji MADM. W szczególności, zaproponowana metoda wykorzystuje dynamiczne drzewa błędów do modelowania dynamicznych stanów niezdatności oraz pozwala na oszacowanie częstości występowania uszkodzeń dla zdarzeń podstawowych z wykorzystaniem teorii zbiorów rozmytych oraz oceny eksperckiej, rozwiązując w ten sposób problem niepewności epistemologicznej. Ponadto, metoda ta umożliwia obliczenie niektórych parametrów ilościowych na podstawie informacji pochodzących z analizy niezawodności, z zastosowaniem techniki algebraicznej oraz sieci bayesowskich, co pozwala na obejście ograniczeń tradycyjnie stosowanych metod. W artykule przeprowadzono szczegółową analizę czynnika ważności diagnostycznej, wskaźnika czułości oraz wartości informacji heurystycznej w celu określenia optymalnej kolejności działań diagnostycznych dla TWCS z zastosowaniem poprawionej wersji TOPSIS Proponowana metoda w pełni wykorzystuje zalety metody drzewa błędów do modelowania, teorii zbiorów rozmytych – do rozwiązywania problemu niepewności oraz MADM – do wyznaczania najlepszej metody wyszukiwania niezdatności, co jest szczególnie przydatne w przypadku diagnozowania niezdatności systemów złożonych.