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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。
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文献信息
篇名 基于模块化分解的故障树分析方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
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
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 141-144
页数 4页 分类号 TP393
字数 3446字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.02.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄元亮 暨南大学电气自动化研究所 27 140 7.0 10.0
2 周斌 暨南大学珠海校区现代教育技术中心 1 15 1.0 1.0
3 黄威 暨南大学电气自动化研究所 1 15 1.0 1.0
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研究来源
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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