[发明专利]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

权利要求书

1.一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，其特征在于实现步骤如下：

步骤(1)、建立系统的多层流模型；

步骤(2)、建立步骤(1)中的系统多层流模型的各个功能状态的因果子树；

步骤(3)、根据系统的实际故障表征，修正并简化步骤(2)中各个功能状态的因果子树，再建立系统的证据故障树；

步骤(4)、根据步骤(3)中获得的系统的证据故障树，求解系统的最小割集；

步骤(5)、根据步骤(4)中求得的系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表；

步骤(6)、根据步骤(5)中获得的部件或部件组合的混合排序列表依序对系统中的对应部件或部件组合进行故障诊断，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。

2.根据权利要求1中所述的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，其特征在于：所述步骤(3)中建立系统的证据故障树的方法如下：

1)选取系统中某一功能状态的因果子树模型，将其分支中用到的其他功能状态以其对应的因果子树分别代入并展开；

2)在代入并展开因果子树的过程中，如存在重复事件，需要截断该支的树形结构，从而消除逻辑环路，最终生成某一功能状态的完整因果树；

3)依次选取系统中所有需要处理的功能状态的因果子树模型，重复步骤1)-2)若干次，直到为所有功能状态都生成了完整因果树；

4)通过“与”门组合步骤3)中生成的所有完整因果树模型，形成系统的证据故障树。

3.根据权利要求1中所述的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，其特征在于：所述步骤(5)中通过系统的最小割集获得部件或部件组合的混合排序列表的方法如下：

(A)根据获得的系统的最小割集分别计算各个割集的百分比重要度；

(B)根据获得的系统的最小割集分别计算所有割集中基本事件的FV重要度；

(C)根据步骤(A)和步骤(B)中获得的重要度信息，获得部件或部件组合的混合排序列表。