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一种基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于多层流模型和故障树最小割集的大型复杂系统故障诊断方法,该方法结合了多层流模型直观性强、可读性好、易于检查维护以及故障树分析方法建模过程精细并可快速准确求解的特点。具体实施步骤为先建立系统的多层流模型,再联立多层流模型中各个功能状态的因果树从而获得系统的证据故障树,最后根据证据故障树求得的最小割集的百分比重要度和各基本事件的FV重要度的混合排序列表对系统中的对应部件或部件组合进行故障诊断。该方法解决了多层流模型准确性差和故障树分析方法可读性差、不易理解的问题,从而达到减少经济投入和时间开销,提高系统故障诊断效率的目标。

著录项

  • 公开/公告号CN104879295A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2015-09-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院合肥物质科学研究院;

    申请/专利号CN201510312479.7

  • 申请日2015-06-09

  • 分类号

  • 代理机构北京科迪生专利代理有限责任公司;

  • 代理人杨学明

  • 地址 230031 安徽省合肥市蜀山湖路350号

  • 入库时间 2023-12-18 10:40:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-04-10

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):F04B51/00 申请公布日:20150902 申请日:20150609

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2015-09-30

    实质审查的生效 IPC(主分类):F04B51/00 申请日:20150609

    实质审查的生效

  • 2015-09-02

    公开

    公开

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