基于模块化分解的故障树分析方法

摘要：

传统故障树分析算法存在诊断成本高和耗时长的问题，为此，在研究故障树结构中的特殊规律的基础上，采用深度优先最左遍历算法对故障树进行模块化分解，减小故障树分析的规模。结合if-then-else运算符，将最左底层模块子树转化为相应的二元决策图结构。运用深度优先最左遍历算法得到该二元决策图结构中的割集和最小割集，用相同故障概率的基本事件替代最左底层模块子树得到新故障树。采用自底向上、从左至右的递归综合分析思想，获得系统元件故障发生的概率，实现对故障树的分析。对故障实例的分析诊断结果表明，该方法可有效提高诊断速度，减少诊断成本。

关键词：故障树、故障诊断、模块化、二元决策图、故障概率、深度优先搜索

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省产学研基金资助项目2012B091000138;珠海市产学研基金资助项目2012D0501990003,2013D0501990002。

在线出版日期：2015-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：141-144