本文關鍵詞：基于正態(tài)型模糊數的因果圖故障診斷應用

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【摘要】：張勤教授在1994年研究出了動態(tài)因果圖(以下簡稱因果圖)。它是建立在信度網的基礎上改進的,且是基于概率論知識和圖形分析的不確定性知識表達和推理。在人們的生活中對系統(tǒng)的故障預防和故障分析是非常有必要的,因果圖在這兩個方面都有非常廣泛的應用。通過對因果圖分析推理可以求解某個事件在已知證據下的發(fā)生概率,也就是其后驗概率。分析的先前條件是假設已知基本事件的概率值并且各個概率是相互獨立。在進行分析時要將研究的各項整理成基本事件的邏輯表達式。最后算出其概率值。因果圖的研究要求事件有精確的發(fā)生概率值,但是在人們的現(xiàn)實生活中事件的發(fā)生概率很多時候是不精確的,并且精確值很難獲取。事件具有模糊性和不確定性的特點。因此人們在研究精確概率值的因果圖的同時也進行著將一般事件變成模糊事件,然后對基于模糊事件的因果圖展開各種定量定性的研究,從而得到事件發(fā)生概率的精確值。讓因果圖在生活中的應用范圍變得更加廣泛。目前對模糊因果圖的研究主要是引進L-R型模糊數。比較常見的L-R型模糊數主要為三角型模糊數和正態(tài)型模糊數。本文主要是想借助于正態(tài)型模糊數來進行模糊因果圖的推理和應用并且通過最小割集和最小路集的概念來研究因果圖。并且將推理方法應用到汽車驅動橋系統(tǒng)和軍艦海上補給裝置液壓系統(tǒng)。最后得到了系統(tǒng)發(fā)生故障的模糊可能性值,這樣就得到了事件發(fā)生概率的可能性值,解決了因果圖推理需要精確值的要求。
【關鍵詞】：模糊因果圖 最小路集 最小割集 故障診斷
【學位授予單位】：重慶師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O159;TP277
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• 英文摘要6-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 因果圖的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文研究的主要問題及內容11-13
• 2 因果圖模型與推理13-16
• 2.1 因果圖的理論13-14
• 2.2 因果圖的推理14-15
• 2.3 因果圖的應用15-16
• 3 模糊因果圖的研究16-24
• 3.1 L-R型模糊數16-18
• 3.2 模糊因果圖的推理18
• 3.3 最小割集18-20
• 3.4 最小路集20-24
• 4 應用實例24-34
• 4.1 應用實例一24-27
• 4.2 應用實例二27-34
• 5 結論及展望34-35
• 5.1 論文總結34
• 5.2 問題與展望34-35
• 參考文獻35-38
• 附錄A38-39
• 致謝39

【參考文獻】

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本文編號：598523