[发明专利]具有模糊多态特性的可靠性模型的建立及其使用方法

权利要求书

1.一种具有模糊多态特性的可靠性模型的建立方法，其特征在于：该方法依次按照下述三个阶段进行：

1）提出假设：

建立模糊多态系统的可靠性模型需要对该系统进行一定的假设，具体的假设包括以下4点：

① 假设元部件总共有k种状态，在任何给定的时间内只处于一种状态i，                                                ；状态1代表完全正常工作状态，状态k表示完全失效状态，其他中间状态则介于完全正常工作状态和完全失效状态之间；

② 元部件的行为是相互独立的，也就是说一个元部件的事件触发并不影响其他元部件；

③ 元部件属于相应状态模糊集的程度是由领域专家给出；

④ 每个元部件的各状态之间是相互独立的；

2）定义状态变量

假设系统S有n个元部件且有m种状态，记为系统处于状态l的状态变量，l=1, 2,…,m；表示元部件i在状态j的状态变量，i=1,2,…,n, j=1,2,…,k_i.则表示系统处于状态l的结构函数，为元部件状态向量；由于元部件和系统处于何种状态是模糊的，因此和的定义如下：

 

另外，定义，系统的结构函数，其中；

3）定义逻辑门

①与门

   与门的定义：当输入事件全部发生时，输出事件才发生；即全部元部件故障时，系统才故障；

   与门的失效可能性表达式如下：

式中，表示元部件1在状态n₁的可能性；如果和都是模糊数，那么，其乘法法则定义如下：

②或门

或门的定义：输入事件只要有一个发生，输出事件就发生；即元部件只要有一个发生故障，系统就故障；

或门的失效可能性表达式如下：

和与门类似，如果是模糊数，那么其补集法则定义如下：

4)系统的结构函数描述

 根据以上的系统描述，得到模糊多态特性系统的结构函数

                                                       。

2.一种具有模糊多态特性的可靠性模型的使用方法，其特征在于：该方法依次按照下述两个阶段进行：

（1） 预测估计具有模糊多态特性的系统故障可能性

基于系统的可靠性模型以及相关工具的支持，构建模糊专家系统得到系统故障的可能性；为了计算系统故障的可能性，通过构建模糊专家系统，在专家系统中执行模糊推理，最后得到系统故障的可能性；

1）指定问题及定义语言变量

  首先确定问题的输入和输出变量及范围，在具有模糊多态特性系统中，要解决的问题就是计算系统故障的可靠性；那么针对这样的系统，其语言变量为系统本身和系统中的所有元部件，输入变量为系统中的所有元部件，输出变量为系统本身；语言值和语言变量的范围将根据领域专家的意见给出；

2） 确定模糊集

模糊集通常有不同的形状，采用三角形和四边形表达专家的知识；为了便于模糊专家系统能够平滑地响应，一个关键点就是在相邻的模糊集间保持足够的交叠，领域专家根据自身的经验给出各元部件的状态隶属函数和系统故障隶属函数；

3）构建模糊规则

为了构建模糊规则，需要向专家咨询如何使用前面定义过的模糊语言变量来解决问题；同样的，这些模糊规则也是由领域专家决定，同时领域专家要给出这些规则的权重；

4）执行模糊推理

 定义模糊集和模糊规则后，要对它们进行编码，建立实际的专家系统，利用数学工具中的模糊逻辑开发工具（Matlab Fuzzy Logic Toolbox）来建立系统；

在该工具中需首先定义每个语言变量的范围及隶属函数，接着输入模糊规则以及规则的权重，然后确定每个输入变量属于每个合适模糊集的程度，最后得到系统故障的可能性；

5）评估并调试系统

通过建立的专家系统，评估模糊系统是否满足指定的要求；通过输入输出系统的三维图观察系统的性能，若专家对系统的性能不满意，通过调节规则执行的权重或增加规则对专家系统进行调试；

（2） 分析系统性能

通过第二阶段得到系统和元部件之间的故障程度三维图，通过分析这些三维图达到实现系统性能分析的目的；

通过预测估计系统故障的可能性和分析系统性能，证明具有模糊多态特性的可靠性模型的使用方法是可行的。