introdução
O sistema hidráulico tem as vantagens de grande potência, tamanho pequeno, peso leve, resposta rápida, alta precisão e rigidez anti-carga. Frequentemente, está no centro do controle e da transmissão de energia em todos os tipos de equipamentos e sistemas. O sistema hidráulico apresenta alto índice de falhas. Se não for atendido no prazo após a falha, afetará a produção, resultando em maiores perdas econômicas. Portanto, o estudo de sua análise de confiabilidade efetiva e métodos de diagnóstico de falhas são frequentemente a chave para ser perfeito em tecnologia industrial [1].
O método Fault Tree Analysis (FTA) é estabelecer a relação entre esses eventos com base na relação entre as causas diretas e indiretas de falha e falha do sistema e para determinar a causa da falha do sistema. Uma variedade de combinações possíveis, para estimar a incidência de eventos do sistema e a importância do evento de fundo de um método analítico.
No início dos anos 1960, o Bell Labs usou pela primeira vez o método FTA para prever a falha aleatória do sistema de controle de lançamento de mísseis da milícia. Desde então, a Boeing dos Estados Unidos desenvolveu um programa de computador FTA para melhorias no design de aeronaves. No início dos anos 1970, o Massachusetts Institute of Technology (MIT) conduziu uma análise de segurança nuclear usando FTA e análise de árvore de eventos e concluiu que a energia nuclear é uma fonte de energia muito segura. A publicação deste relatório despertou grande repercussão em vários campos e promoveu o método de análise de árvore de falhas desde a aeroespacial e energia nuclear para os setores industriais de eletrônica, indústria química e máquinas [2].
Atualmente, o método FTA tem sido aplicado a todos os campos da economia nacional, desempenhando um papel importante na melhoria da confiabilidade e segurança do sistema, e tem uma ampla gama de perspectivas de desenvolvimento [3]. O FTA tornou-se um dos métodos eficazes para a confiabilidade, previsão e análise de segurança, análise de falhas e diagnóstico de sistema hidráulico.
1 FTA tradicional
1.1 características básicas
Com base na álgebra booleana e na teoria da probabilidade, o FTA usa" eventos" para representar as probabilidades de falhas e" portas lógicas" para descrever as relações entre falhas de componentes. O evento é uma descrição do estado do sistema e de seus componentes. Portas lógicas comumente usadas e portas AND, OR, porta de votação, portas proibidas e portas XOR.
O método FTA precisa resolver o corte mínimo estabelecido na análise qualitativa e quantitativa. De acordo com a combinação de portas lógicas na árvore de falha do sistema, a função de estrutura é escrita e a probabilidade de ocorrência do evento principal é calculada por processamento disjunto para calcular posteriormente a importância de cada evento.
Os conjuntos de corte (conjuntos de estradas) são uma coleção de alguns dos eventos de fundo na árvore de falhas. Os eventos principais devem acontecer (não ocorrer) quando esses eventos inferiores ocorrerem ao mesmo tempo (não ocorrendo). Se o conjunto de corte (conjunto de estrada) contido no evento de fundo for removido arbitrariamente de um conjunto de corte (conjunto de estrada), esse conjunto de corte (conjunto de estrada) será o conjunto de corte mínimo (conjunto de estrada mínimo).
Uma função de estrutura é uma função booleana que representa o estado de um sistema. Se o status do evento superior do sistema usando variáveis de estado, a função de estrutura é o fim da função de variáveis de estado do evento. Em geral, quando a árvore de falhas é fornecida, a função de estrutura pode ser escrita diretamente de acordo com a árvore de falhas. No entanto, a expressão é complicada e longa. Portanto, no cálculo real, a função de estrutura é expressa pelo conjunto de corte mínimo ou pelo conjunto de caminho mínimo.
1.2 FTA no sistema hidráulico
A maioria dos sistemas hidráulicos pode ser categorizada como sistemas tandem. As árvores de falha geralmente são compostas de portas OR. A ocorrência de um único evento geralmente resulta em um evento principal [4]. Mas o sistema real não pode simplesmente começar melhorando a confiabilidade de cada componente hidráulico, o que resultará em perda de tempo e recursos. Os elos fracos do sistema hidráulico têm um impacto significativo na confiabilidade do sistema. A confiabilidade do sistema depende se a localização dos elos fracos e o grau de influência são previstos com precisão. O método FTA pode ajudar a descobrir os modos de falha do sistema e os elos fracos do sistema. A análise qualitativa e quantitativa e o cálculo da probabilidade de falha do sistema e outros índices de confiabilidade são fornecidos para fornecer base para melhorar e avaliar a confiabilidade do sistema hidráulico [5].
Por exemplo, alguns sintomas de falha e fontes de falha não são correspondência um a um, geralmente com o fenômeno de escalonamento e sobreposição, e o diagnóstico de falha é mais difícil. O método FTA identifica todos os modos de falha do evento principal, procurando a causa do evento principal e a combinação de causas, o que pode ajudar a identificar falhas potenciais no sistema hidráulico a fim de orientar o diagnóstico de falhas e melhorar o projeto e a manutenção solução [6].
O método FTA tradicional apresenta as seguintes deficiências: Em primeiro lugar, ao analisar a confiabilidade do sistema, o método FTA tradicional considera que a peça possui apenas dois estados de trabalho ou falha, não podendo fazer uma avaliação exata da confiabilidade do sistema. Em segundo lugar, o método FTA tradicional usa Baseado na álgebra booleana, é necessário saber precisamente a relação entre a probabilidade de falha de uma peça e o evento de falha, e o valor da probabilidade de uma peça requer muitos dados estatísticos para obter a probabilidade valor. A ambigüidade ambiental e a imprecisão dos dados afetarão a probabilidade de ocorrência das peças, e tratará a probabilidade de ocorrência das peças como valor exato, o que traz grande erro ao cálculo quantitativo da árvore de falhas. Finalmente, quando a árvore de falhas é simplificada, há um grande número de processos sem interseção, o cálculo é muito grande e às vezes é difícil obter o conjunto de corte mínimo da árvore de falhas.
2 Fuzzy FTA
O sistema hidráulico é um sistema não linear complexo de acoplamento mecânico, elétrico e fluido. As formas e mecanismos de falha são complexos e diversos. É difícil determinar com precisão a causa da falha e o grau da falha [7]. A aplicação da teoria do conjunto fuzzy ao sistema hidráulico FTA, não só reflete a imprecisão da própria probabilidade, mas também permite a atribuição de probabilidade a um certo grau de erro, mas também a cena e os dados experimentais com a experiência de engenheiros e técnicos podem ser combinados, você pode Pode resolver melhor a ambigüidade e a incerteza da probabilidade de falha, reduzir a dificuldade de obter o valor exato da probabilidade de falha e ter maior flexibilidade e adaptabilidade.
O método fuzzy FTA obscurece a probabilidade de ocorrência de eventos básicos na árvore de falha, adota os números fuzzy para substituir os valores de probabilidade exatos e ainda usa as portas AND e OR da árvore de falha tradicional, mas introduz o operador fuzzy, em vez de a operação lógica tradicional, definir a probabilidade fuzzy de ocorrência do evento principal e sua distribuição de função de pertinência e análise quantitativa, calculando o grau de importância fuzzy.
Números fuzzy são as incertezas causadas pela imprecisão conceitual ou pela influência de vários fatores fuzzy. Os números fuzzy descrevem os valores de probabilidade e enfatizam o papel subjetivo das pessoas no FTA. Existem muitas formas de números fuzzy, como números fuzzy triangulares, números fuzzy trapezoidais, números fuzzy LR, números fuzzy normais, números fuzzy de intervalo e valores de linguagem [8]. Na prática de engenharia do sistema hidráulico, quando um grande número de dados estatísticos, você pode determinar a probabilidade exata de ocorrência da probabilidade de evento de fundo; quando a falta de dados estatísticos, de acordo com a situação real por uma variedade de números fuzzy e valores de linguagem para representar e combinar pesquisa de especialistas para avaliar a probabilidade de ocorrência do final do incidente [9]. Para facilitar o FTA, várias formas de probabilidade de ocorrência do evento de fundo devem ser normalizadas. Como o número nebuloso trapezoidal é uma função de pertinência de distribuição linear por partes, a operação algébrica é relativamente simples. É intuitivo e fácil converter outras formas de números fuzzy em números fuzzy trapezoidais [10].
O processo de usar o princípio de extensão para determinar a função de pertinência da probabilidade fuzzy do evento principal é, na verdade, um problema de programação matemática, muitas vezes encontramos várias operações fuzzy, como a aritmética quatro dos números fuzzy. Para sistemas complexos, a dimensão da função de estrutura Muito alta, a solução ótima para um problema de programação geralmente encontra problemas matemáticos. Em seguida, ele irá produzir os resultados do cálculo fuzzy são credíveis e grau de credibilidade que é" difusível" e os diferentes tipos de cálculo de cruzamento de probabilidade fuzzy de função de pertinência e assim por diante. Por esta razão, [11] adotou um método baseado no operador fuzzy de convolução, que levou ao desaparecimento gradual da pertinência da borda do número fuzzy de saída. Ao negligenciar os elementos improváveis na aresta, a extensão do conjunto de ramos finitos poderia ser compensada eficazmente, ou seja,&difusividade" estreita. A fim de resolver o problema de acoplamento de diferentes tipos de probabilidades difusas, a Ref. [12] adotou o método de dividir o grau de pertinência do domínio-alvo após o domínio-alvo primeiro, e então ponderou a interseção pelo princípio estendido e difuso o operador. Em [13], é adotada a operação de intervalo para cada λ corte de números fuzzy equivalente ao princípio estendido. Ao tomar diferentes valores de λ, o intervalo de probabilidade de falha do sistema em diferentes níveis de confiança pode ser obtido.
Devido às portas lógicas tradicionais, o método FTA fuzzy acima ainda precisa descobrir o mecanismo de falha e encontrar a conexão do evento. Na prática, o mecanismo de falha e a conexão dos eventos são frequentemente incertos. Além disso, o grau de falha diferente trará consequências diferentes, o FTA fuzzy tradicional não pode descrever o impacto do grau de falha no sistema. Para resolver esses problemas, a literatura [14] introduziu o modelo fuzzy TS em FTA, descreveu a probabilidade de falha de componentes como verossimilhança fuzzy, descreveu a relação entre eventos como porta TS e descreveu o grau de falha como número fuzzy, respectivamente. de acordo com a possibilidade parcial de névoa nebulosa e grau de falha Calcule a probabilidade nebulosa de um evento superordenado. A literatura [15] aplicou este método TS Fuzzy FTA ao sistema hidráulico e obteve bons resultados.
3 Análise de importância
A importância é um índice importante para a análise quantitativa da árvore de falhas. Ele não pode ser usado apenas para a análise de confiabilidade do sistema, mas também pode ser usado no projeto de otimização do sistema e sistema de orientação para manutenção e diagnóstico. A importância descreve a contribuição para o evento principal no caso de falha de um componente. Existem basicamente três tipos de importância da árvore de falhas tradicional: importância estrutural, importância da probabilidade e importância crítica. A importância estrutural é definida como a proporção dos vetores-chave do componente' s no número total de componentes-chave nos componentes restantes refletidos na importância da localização do evento na estrutura lógica da árvore de falha, independentemente do probabilidade de ocorrência do evento subjacente. A importância da probabilidade é definida como a derivada parcial da probabilidade de ocorrência de um evento superior para a probabilidade de ocorrência de um evento inferior, que reflete o grau de influência de cada estado de evento inferior no estado do sistema. A importância crítica é definida como a razão entre a taxa de mudança da probabilidade de falha de uma peça e a taxa de mudança da probabilidade de falha do evento principal causado por ela. Também reflete a influência da probabilidade do evento inferior no evento superior e a falta de confiabilidade do evento inferior.
A análise de importância da árvore de falhas tradicional é baseada na suposição de dois estados, mas o sistema real geralmente se manifesta como uma variedade de modos de falha e uma variedade de níveis de falha. A fim de atender aos requisitos de confiabilidade de sistemas multiestados, a literatura [16] estende a importância dos componentes tradicionais de sistemas de dois estados para sistemas multiestados e apresenta um sistema multiestado baseado em um evento horizontal do sistema ou um evento de estado A definição geral de importância estrutural e importância de probabilidade e seu método de cálculo estão de acordo com a importância dos componentes do sistema de dois estados.
A fim de revelar o impacto dos estados dos componentes no próprio estado e em toda a falha do sistema multiestado, a literatura [17] baseada na suposição de que os componentes do sistema não podem ser reparados, divide os modos de falha em falhas de estado e falhas de transição de estado, expandindo o grau de importância de probabilidade tradicional e método de análise de importância crítica, a importância é igualmente dividida em importância de estado e importância de transferência.
A fim de refletir a influência do estado crítico e do estado não crítico de todos os componentes na probabilidade de falha de todo o sistema, a literatura [18] propôs um conceito de probabilidade de falha equivalente e seu método de cálculo, utilizando o método de decomposição de probabilidade para analisar todos os estados existentes de componentes e sistemas, usando o método da cadeia de Markov e teoria da probabilidade para calcular o número esperado de trabalho do sistema e, em seguida, obter a probabilidade de falha equivalente.
A fim de refletir a interação de dois componentes do sistema na confiabilidade do sistema, a literatura [19] propôs o conceito de importância conjunta, que é definida como a razão de dois componentes para melhorar a confiabilidade do sistema. A importância da estrutura da junta reflete a relação entre dois componentes quando a confiabilidade é inválida. A importância da confiabilidade conjunta reflete a relação entre dois componentes quando a confiabilidade é válida. A referência [20] estende a importância conjunta de dois componentes para vários componentes e investiga a noção da importância da confiabilidade condicional quando a condição operacional de um componente' é conhecida.
Quando um único elemento representa um modo de falha diferente ou não é válido, é necessário considerar todos os eventos de fundo relevantes como uma combinação para determinar a importância do elemento. Para resolver o problema acima, a importância diferencial é proposta como um método de sensibilidade de primeira ordem. Considerando a interação entre componentes, a literatura [21] propôs o grau de importância diferencial de segunda ordem usando a importância conjunta como informação suplementar de segunda ordem.
Em [22], dois métodos de importância baseados em Fussell-Vesely são usados, a saber, importância do componente e importância do corte, a importância do componente é usada para identificar a falha do componente mais provável e a importância da importância do corte reflete a combinação da falha do componente pode causar. Sintomas de falhas do sistema são gerado, levando em consideração os próprios componentes e seu impacto no sistema.
Acima de tudo a importância é definida ao nível do componente, pois uma árvore de falha é o nível de evento básico, e para o nível de evento de porta, os eventos básicos em diferentes eventos de porta podem ser repetidos, fazendo com que a probabilidade de falha de cada evento tenha uma certa relevância , a literatura [23] deriva a importância do evento de porta da importância do evento básico.
O método tradicional de análise do grau de importância da árvore de falhas é baseado na hipótese de probabilidade, fuzzy e aleatoriedade freqüentemente existem em sistemas práticos, a hipótese de probabilidade é substituída pela hipótese de probabilidade gradualmente e o método de análise de grau de importância fuzzy passa a existir. Por exemplo, com o auxílio da definição do conceito tradicional de importância, ou seja, a expectativa matemática da diferença entre a probabilidade difusa do evento superior e o estado de falha do evento inferior [24] A diferença entre o valor mediano do evento fuzzy e o número do evento mediano do evento principal no estado normal [25]; o método da distância de Hamming, que é a diferença entre as semelhanças do modo de falha real e o modo de falha ideal [26].
Com base na importância da árvore de falhas tradicionais, a literatura [27] propôs o algoritmo de importância da árvore de falhas fuzzy TS e definiu o grau de importância de probabilidade TS, o grau de importância crítica de TS e o grau de importância fuzzy de TS, e verificou a viabilidade desse algoritmo Sexo. Este método pode ser considerado um método simples e confiável quando a taxa de falha é incerta ou desconhecida.
Otimização de diagnóstico de falha baseada em FTA
O conhecimento necessário para diagnosticar o sistema hidráulico depende, em certa medida, da experiência prática de especialistas na área. Portanto, o método de diagnóstico de falhas do sistema especialista desempenha um papel importante no sistema hidráulico. A aquisição de conhecimento é reconhecida como o gargalo"" problema do sistema especialista. A aquisição de conhecimento é realizada por meio da árvore de falhas. A relação lógica entre cada falha é clara e as regras de diagnóstico são intuitivas, o que reduz a dificuldade de aquisição de conhecimento do sistema especialista. O evento principal da árvore de falhas corresponde à tarefa a ser analisada e resolvida pelo sistema especialista. Um conjunto de corte mínimo é o resultado final. A relação lógica da árvore de falhas de cima para baixo corresponde ao processo de raciocínio do sistema especialista. Os ramos correspondem às regras na base de conhecimento. O número de ramos é igual ao número de regras, o conhecimento na base de conhecimento vem da árvore de falhas.
No entanto, a árvore de falhas tradicional não é propícia ao armazenamento e recuperação do computador, especialmente quando o sistema hidráulico é mais complexo, o armazenamento comumente usado ocupa mais espaço de armazenamento, o processo de recuperação é complexo, o diagnóstico não pode ser inferido rapidamente, e não conduz à manutenção do sistema. A estrutura de armazenamento da árvore binária e o processo de recuperação são relativamente simples, fáceis de expressão e processamento por computador, a árvore de falhas pode ser transformada em uma árvore binária para resolver os problemas acima
