采用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合法
基于人工智能及信息融合的电力系统故障诊断方法分析
基于人工智能及信息融合的电力系统故障诊断方法分析摘要：随着我国社会经济的快速发展，国家整体的用电需求量逐步增加。
为了满足现实所需，我国逐步扩大了电网建设规模。
科学合理的电力系统故障诊断方法可以及时查询出电力系统中的故障，并有效提升电力系统运行的稳定性与安全性。
本文从人工智能及信息融合角度，分析了电力系统故障诊断方法。
以期给相关工作者带来一定的启示。
关键词：人工智能；信息融合；电力系统故障；诊断方法电力系统的正常运转离不开科学完善的电力系统故障诊断工作。
在实际维管工作中，工作人员需要将高压线路空载等工作状态记录下来，并有效明确故障中的电力情况。
为了提升电力系统故障诊断质量，工作人员应积极运用人工智能与信息融合技术，不蹲啊提升高压线路检测效率，并将动态微机管控系统的作用充分发挥出来。
1电力设备故障管控系统的软硬件构成1.1硬件构成在电力系统中，输入设备与输出设备是其中重要的构成部分。
输入设备由信号转换调理板构成。
依托转换设备，外来信号可以在中央控制系统中高效传送，并强化监控计算机的应用成效，将其控制作用充分发挥出来。
此外，依托PLC，可以有效掌控电力设备情况。
可编程控制器可以为监控计算机检测电力设备工作创造良好的条件。
PLC结合输出信号情况，可以科学合理地设定故障要素。
依托系统信号转化设备，可以高效地实现数字信号向计算机可识别电信号的转变。
1.2软件构成从目前应用成效来看，LABVIEW软件在电力系统故障诊断模拟微机操作系统中得到了较为广泛的应用。
通过对数据信息执行采集与处理操作，可以大幅度提升电路控制的有效性。
与传统的编程软件相比对，LABVIEW软件多依托图形，促进语言在可视范围内扩展，并充分发挥出操作的便捷性与功能性。
从实践应用角度来看，也可以促进客户端信息处理需求的满足。
从电力设备故障控制与处理系统软件来看，系统初始化、参数处理等模块在现实中得到了较为广泛的应用。
2人工智能技术概述人工智能技术是以信息技术为基础，将多种综合性科学融为一体的全新化技术。
故障树分析法基础
故障树分析法基础故障树分析法（Fault Tree Analysis，FTA）是一种系统的、定性的安全分析方法，用于识别系统故障的可能原因和潜在影响。
故障树分析法可以帮助工程师和专业人员理解系统中单个组件或事件的失败模式，并评估可能导致系统故障的各种故障路径。
故障树分析法的基本原理是将系统的故障问题转化为一个具有层次结构的逻辑树结构。
这个逻辑树结构称为故障树。
在故障树中，根节点代表系统的总体故障状态，而叶节点表示导致系统故障的基本事件或故障模式。
通过对故障树的构建和分析，可以确定导致系统故障的关键因素。
在进行故障树分析时，需要进行以下步骤：1.确定系统的故障目标：确定需要进行故障树分析的系统，并明确系统的故障目标，即要研究的系统故障模式。
2.确定故障树的逻辑演算符：根据系统的故障模式，确定逻辑演算符，包括与门、或门和非门。
与门表示多个事件同时发生，或门表示多个事件之一发生，非门表示事件不发生。
3.确定故障树的基本事件：确定导致系统故障的基本事件或故障模式，并将其表示为叶节点。
4.构建故障树的逻辑结构：根据故障树的目标和基本事件，使用逻辑演算符构建故障树的逻辑结构。
通过层级结构和逻辑关系，将基本事件与根节点连接起来。
5.进行故障树的分析：对故障树进行分析，评估可能导致系统故障的各种故障路径，并确定可能的故障原因。
通过故障树分析法，可以帮助工程师理解系统故障的潜在原因，评估系统的可靠性和安全性，并提供改进系统设计和维护的依据。
此外，故障树分析法还可以用于风险评估、故障预测和安全管理等领域。
虽然故障树分析法在系统安全分析中起到了重要作用，但它也存在一些局限性。
首先，故障树分析法只能提供定性的分析结果，无法量化故障概率和风险水平。
其次，故障树分析法的建模和分析过程比较繁琐，需要专业的知识和经验。
此外，故障树分析法对于系统中复杂的相互关联的事件和组件之间的关系处理较为困难。
总的来说，故障树分析法是一种有效的系统故障分析方法，可以帮助工程师和专业人员识别和评估系统故障的可能原因和潜在影响。
基于信息融合技术的故障诊断方法的研究及应用共3篇
基于信息融合技术的故障诊断方法的研究及应用共3篇基于信息融合技术的故障诊断方法的研究及应用1一、引言在工业制造和运营中，设备故障是一个不可避免的问题。
随着设备复杂度的增加和自动化水平的提高，越来越多的生产数据需要被采集和处理，以支持设备健康状况的监测和故障诊断。
信息融合技术的发展为解决这个问题提供了有效的方法。
本文将介绍基于信息融合技术的故障诊断方法的研究及应用。
二、信息融合技术介绍信息融合是将来自多个源的信息融合成一个综合的结果，从而得到更全面和准确的信息的技术。
在实际应用中，信息融合可以分为以下几个阶段:1.数据采集：从不同的设备或传感器中获得数据，例如振动信号、压力信号、温度信号等。
2.数据处理：对采集到的数据进行预处理和特征提取。
3.信息融合：将来自多个数据处理的结果进行集成。
4.故障诊断：根据综合的结果，诊断设备的健康状态。
信息融合技术在故障诊断领域的应用，可以提高诊断的准确性和可靠性。
三、基于信息融合技术的故障诊断方法故障诊断是指通过设备运行过程中采集到的关键数据，判断设备的健康状态，以及是否已经发生故障。
在信息融合技术的支持下，基于数据驱动的方法较为常用。
1.特征提取在进行故障诊断时，需要选择合适的特征用于分析。
常用的特征包括时域特征、频域特征、小波特征等。
不同特征可以从多个方面反映设备的工作状态。
根据不同特征的优缺点和适用范围，可以选择不同的特征组合。
2.模型建立模型建立是指根据特征提取的结果，建立相应的模型。
常用的模型包括基于统计学、人工神经网络、支持向量机等。
不同的模型有不同的适用范围和准确性。
3.信息融合在进行多种模型建立时，需要将不同模型的结果进行集成，得到综合的结果。
常用的信息融合方法包括加权平均法、决策树法、神经网络法、贝叶斯理论法等。
不同的方法有不同的优劣和适用范围。
四、故障诊断方法的应用基于信息融合技术的故障诊断方法在许多领域都具有广泛的应用。
例如，在汽车制造领域，可以通过振动信号监测发动机和轮轴的健康状态；在航空航天领域，可以通过传感器监测飞机零部件的工作状态；在电力行业领域，可以通过温度传感器和振动传感器监测发电机的状态。
故障分析方法
故障分析方法故障分析是指通过对设备、系统或产品出现的故障进行分析，找出故障的原因和解决方法的过程。
在日常生活和工作中，我们经常会遇到各种各样的故障，比如电脑系统崩溃、机械设备损坏、产品质量问题等等。
因此，掌握一定的故障分析方法对于我们解决问题至关重要。
下面将介绍几种常用的故障分析方法。
首先，我们可以采用故障树分析法。
故障树分析法是一种以事件树和逻辑树为基础的故障分析方法，它通过对系统故障的逻辑关系进行分析，找出导致系统故障的基本事件和组合事件，从而找到故障的根本原因。
在进行故障树分析时，我们需要收集大量的故障数据和系统结构信息，构建系统的逻辑模型，然后逐步分解故障事件，最终找出导致系统故障的最基本事件。
通过故障树分析法，我们可以清晰地了解系统故障的发生机理，有针对性地进行故障排除和改进。
其次，故障模式与效应分析法也是一种常用的故障分析方法。
故障模式与效应分析法是一种通过分析系统的故障模式和故障效应，找出故障原因的方法。
在进行故障模式与效应分析时，我们需要收集系统的故障数据和性能参数，建立系统的故障模式与效应分析表，然后分析不同故障模式对系统性能的影响，找出导致系统故障的根本原因。
通过故障模式与效应分析法，我们可以全面地了解系统的故障特点和性能变化，有针对性地进行故障排除和改进。
最后，故障根本原因分析法也是一种常用的故障分析方法。
故障根本原因分析法是一种通过对系统故障的根本原因进行分析，找出故障解决方法的方法。
在进行故障根本原因分析时，我们需要收集系统的故障数据和操作记录，建立系统的故障根本原因分析表，然后分析不同故障原因对系统性能的影响，找出导致系统故障的最根本原因。
通过故障根本原因分析法，我们可以深入地了解系统故障的根本原因，有针对性地进行故障排除和改进。
综上所述，故障分析是解决问题的关键步骤，而选择合适的故障分析方法对于解决问题至关重要。
不同的故障分析方法有着各自的特点和适用范围，我们需要根据具体情况选择合适的方法进行分析，从而找出故障的原因和解决方法。
信息融合在设备监测和故障诊断中的应用
信息融合在设备监测和故障诊断中的应用
随着科技的不断发展，设备监测和故障诊断已经成为了现代工业生产中不可或缺的一部分。
而信息融合技术的应用，则为设备监测和故障诊断带来了更加高效、准确的解决方案。
信息融合技术是指将来自不同传感器、设备和系统的数据进行整合和分析，以提高数据的可靠性和准确性。
在设备监测和故障诊断中，信息融合技术可以帮助工程师更好地了解设备的运行状态，及时发现潜在的故障，并采取相应的措施进行修复。
在设备监测方面，信息融合技术可以将来自不同传感器的数据进行整合，形成全面的设备运行状态图。
通过对这些数据的分析，工程师可以了解设备的运行情况，及时发现异常情况，并采取相应的措施进行处理。
例如，在工业生产中，通过对温度、压力、流量等参数的监测，可以及时发现设备的过热、过载等异常情况，从而避免设备的损坏和生产事故的发生。
在故障诊断方面，信息融合技术可以将来自不同设备和系统的数据进行整合，形成全面的故障诊断图。
通过对这些数据的分析，工程师可以快速定位故障的位置和原因，并采取相应的措施进行修复。
例如，在汽车维修中，通过对发动机、变速器、制动系统等设备的数据进行整合和分析，可以快速定位故障的位置和原因，并采取相应的措施进行修复。
信息融合技术的应用为设备监测和故障诊断带来了更加高效、准确的解决方案。
随着科技的不断发展，信息融合技术的应用将会越来越广泛，为工业生产和人类生活带来更多的便利和效益。
基于动态故障树的地铁综合监控系统可靠性分析方法的开题报告
基于动态故障树的地铁综合监控系统可靠性分析方法的开题报告一、选题背景地铁是大城市公共交通系统中的重要组成部分，而随着城市地铁规模的扩大，地铁系统安全性、可靠性的问题越来越引起关注。
地铁故障可能会对列车运营、乘客服务和安全等产生严重影响，因此设计一套能够及时响应和监测地铁各个子系统故障的综合监控系统，具有极高的必要性。
传统的地铁监控系统主要采用红绿灯监控方式，该方式仅仅能够对故障进行局部判断，对于多个因素共同影响的复杂故障，无法提供实时合理的决策支持。
而动态故障树分析（DFTA）作为一种新兴的可靠性分析方法，可以对复杂系统进行全方位的故障分析，能够对不同故障因素进行组合计算，并提供各种发生概率的可视化结果，因此有望为地铁综合监控系统的设计与实现提供有效的可靠性分析手段。
二、研究目标与意义本研究的目标是探究基于动态故障树的地铁综合监控系统可靠性分析方法，以帮助地铁系统的运营管理者更好地掌握系统运营状态及相关风险，保障地铁系统的安全性、可靠性和服务质量。
本研究具有以下意义：（1）为地铁系统设计与开发提供一种基于动态故障树的可靠性分析方法，提高地铁系统的可靠性和安全性。
（2）为地铁系统管理者提供一种全面分析地铁系统各个子系统故障的方法，以便更好地制定故障处理策略和及时响应故障处理。
（3）为提高城市的安全性和服务质量做出贡献。
三、研究内容和方法本研究从故障树可靠性分析引入动态因素，并结合地铁系统的特点，在动态故障树分析的基础上，开发一套地铁综合监控系统可靠性分析方法。
具体研究内容包括：（1）研究动态故障树的基本理论和方法，介绍动态故障树在地铁系统中的应用。
（2）在分析地铁系统特点的基础上，设计并开发一套地铁综合监控系统，并实现对系统运行故障的监控和预测。
（3）结合实际案例，验证所提方法的有效性并分析系统的可靠性和安全性。
本研究采用案例分析和实验验证相结合的方法，从地铁系统安全性和可靠性的角度出发，设计并实现可靠性分析系统，验证其在地铁系统中的有效性。
故障诊断与故障树分析方法在设备维修中的应用与实践
故障诊断与故障树分析方法在设备维修中的应用与实践在设备维修领域，故障诊断是一个至关重要的环节。
它能够帮助维修人员准确找出设备故障的根本原因，并采取相应的措施进行修复。
而故障树分析方法则是一种常用的故障诊断工具，它通过构建故障树来分析系统中可能出现的各种故障，从而找出导致设备故障的主要因素。
本文将探讨故障诊断与故障树分析方法在设备维修中的应用与实践。
一、故障诊断的重要性故障诊断是设备维修中不可或缺的一步。
通过对设备进行全面的故障诊断，可以准确地确定设备故障的原因，避免因为误判导致的不必要的维修工作，提高维修效率。
在故障诊断过程中，维修人员需要运用各种技术手段，如观察、测试、测量等，来获取有关设备故障的信息。
同时，他们还需要运用自己的经验和专业知识，对这些信息进行分析和判断，找出设备故障的根本原因。
二、故障树分析方法的基本原理故障树分析方法是一种常用的故障诊断工具。
它通过构建故障树来分析系统中可能出现的各种故障，从而找出导致设备故障的主要因素。
故障树是一种逻辑图形，它由事件、门和逻辑关系等要素组成。
在故障树中，事件表示系统中可能发生的故障，门表示事件之间的逻辑关系。
通过对故障树的分析，可以找出导致设备故障的主要因素，并确定相应的修复措施。
三、故障诊断与故障树分析方法的应用与实践1. 应用案例一：电子设备维修在电子设备维修中，故障诊断与故障树分析方法被广泛应用。
维修人员通过观察设备的工作状态、进行测试和测量等手段，获取有关设备故障的信息。
然后，他们利用故障树分析方法构建故障树，找出导致设备故障的主要因素。
最后，根据故障树的分析结果，采取相应的修复措施。
2. 应用案例二：机械设备维修在机械设备维修中，故障诊断与故障树分析方法同样发挥着重要的作用。
维修人员通过观察设备的运行状态、检查设备的各个部件等手段，获取有关设备故障的信息。
然后，他们利用故障树分析方法构建故障树，找出导致设备故障的主要因素。
最后，根据故障树的分析结果，采取相应的修复措施。
基于动态故障树的信息物理融合系统风险分析
基于动态故障树的信息物理融合系统风险分析徐丙凤;钟志成;何高峰【摘要】针对信息物理融合系统(CPS)中的网络安全攻击会导致系统失效的问题,提出一种基于动态故障树的CPS风险建模及分析方法.首先,对动态故障树和攻击树集成建模,构建攻击-动态故障树(Attack-DFTs)模型;然后,分别采用二元决策图和输入输出马尔可夫链给出攻击-动态故障树中的静态子树和动态子树的形式化模型,并在此基础上给出攻击-动态故障树的定性分析方法,即分析网络安全攻击导致系统失效的基本事件路径;最后,通过一个典型的排污系统应用实例对方法的有效性进行验证.案例分析结果表明,所提方法能够分析CPS中由于网络安全攻击导致系统失效的事件序列,有效实现了CPS的综合安全评估.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2019(039)006【总页数】7页(P1735-1741)【关键词】信息物理融合系统;动态故障树;攻击树;风险分析;二元决策图【作者】徐丙凤;钟志成;何高峰【作者单位】南京林业大学信息科学技术学院,南京210037;南京林业大学信息科学技术学院,南京210037;南京邮电大学物联网学院,南京210003【正文语种】中文【中图分类】TP311.50 引言信息物理融合系统(Cyber-Physical System, CPS)通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现系统的智能感知、自主判断与自动执行，是工业4.0、中国制造2025等下一代智能制造的基础形态，与人们的日常生活和国家经济运行密切相关[1]。
针对CPS的网络安全攻击不仅会破坏系统的完整性、机密性和可用性，甚至会引起生命财产的损失和环境的破坏[2]。
如：2015年乌克兰电力网络遭受鱼叉式网络钓鱼(Spear phishing)攻击，黑客以含有恶意宏的Microsoft Office文件为攻击载体，清空数据采集和监控(Supervisory Control And Data Acquisition, SCADA)系统数据，致使乌克兰西部地区约70万户居民用户停电数小时[3]；2016年出现了多起由于医院医疗设备遭到黑客攻击而造成的严重安全事故[4]，特别是2017年WannaCry病毒大规模爆发，导致医疗系统的攻击事件日益增多，直接威胁到病人的生命安全[5]。
数控系统故障树分析法
数控系统故障树分析法数控系统作为现代制造业的关键技术之一，在工业生产中得到了广泛应用。
随着制造行业的进一步发展，数控系统的应用越来越普及。
然而，在数控系统的使用过程中，我们也会遇到各种各样的故障，如何有效地解决问题，提高工作效率，成为了必须解决的问题。
本文就是要介绍数控系统故障树分析法，作为一种解决数控系统故障问题的有效手段。
一、故障树分析法简介故障树分析法是一种用于分析故障原因的分析方法，可用于分析系统故障，确定故障的本质原因。
其基本思想是通过将故障原因分解成不同层次和不同关系的事件或因素组合而成的树结构，从而找到故障的本质原因。
整个故障树的构建过程就是逐步展开故障，并找到故障本质原因的过程。
故障树分析法最初应用于核能工业安全领域，后来逐渐向其他领域扩展。
在数控系统中也得到了广泛的应用。
除了可用于确定故障本质原因外，故障树分析法还可以探究可行的解决方案，并对预防故障进行评估。
二、数控系统故障树分析的基本步骤1.确定故障首先，要明确出现的故障是什么，如机床位置不精确、加工精度偏差过大、软件不能工作等。
在整个分析过程中，需要对故障及其影响的情况进行详细的描述。
2.建立基本事件在确定故障后，需要根据故障的特点和普遍性，将可能造成故障的原因分解成基本事件。
这些事件描述了故障之前的状态，以及故障之后的状态。
基本事件的选取很大程度上决定了分析的可靠性，因此需要尽可能详细、全面地选择基本事件。
3.构建故障树在确认所有的基本事件后，就可以根据基本事件的相关性和逻辑关系开始构建故障树。
故障树是树状结构，由故障根事件、基本事件和与故障相关的中间事件组成。
4.识别故障树的顶事件在构建好故障树后，需要根据树形结构的原理，寻找故障树的顶事件。
故障树的顶事件是指直接导致故障的最后事件。
顶事件越接近“故障”这个树形结构的根节点，越能准确、直接地反映出问题的本质原因。
5.分析故障树在找到故障树的顶事件后，就可以从根节点开始分析整个故障树。
故障树分析
故障树分析故障树分析（Fault Tree Analysis，简称FTA）是一种系统性、定量的故障分析方法，广泛应用于工程领域，有助于预测和预防系统故障的发生。
故障树分析将系统或者设备的故障看作是由一个或多个基本事件（Basic Event）的特定组合引起的，通过构建故障树来分析系统的故障演化过程，从而找出一系列可能导致故障的路径，提供预防、检测和修复的方法。
1.确定所要分析的系统：首先明确需要进行故障树分析的系统，并确定系统的功能、结构、输入和输出等重要参数。
2.确定故障模式：通过调研、数据收集等方式，确定系统可能出现的故障模式，包括组件失效、负载超限、环境因素等等。
3. 构建故障树：根据系统的功能和结构，确定顶事件（Top Event），即整个系统故障的最终结果，然后逐级地构建故障树，包括中间事件和基本事件。
中间事件是由一个或多个基本事件组合而成，表达了一系列故障发生的可能性。
4.确定事件发生概率：对于每个基本事件，通过分析历史数据、可靠性测试等方式，确定其发生概率。
5.分析故障路径：通过分析故障树，找出导致顶事件发生的可能路径，即从根事件到顶事件的所有组合。
6.评估系统可靠性：根据基本事件的发生概率和路径的组合方式，计算系统的失效概率，评估系统的可靠性。
7.提出预防和修复措施：根据故障树分析的结果，找出导致故障的根本原因，并提出相应的预防和修复措施，以提高系统的可靠性。
1.可定量分析：通过计算基本事件的发生概率和故障路径的组合方式，对系统的可靠性进行定量评估，提供了客观的数据支持。
2.易于理解和沟通：故障树结构清晰、简明，易于理解和沟通，使得各方能够共同参与故障分析工作。
3.发现故障原因：通过分析故障树，可以找出导致系统故障的根本原因，从而提出相应的预防和修复措施。
4.预防故障发生：通过分析系统的故障树，可以预测潜在的故障路径，及时采取措施，避免故障的发生。
然而，故障树分析也存在一些局限性：1.数据获取困难：确定基本事件的发生概率需要依赖可靠的数据，但是有时候数据获取困难，可能需要依赖经验估计。
采用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合法
的诊断与维修方案具有 重要意义． 故障诊断主要研
究 如何对 系统 中出现 的故 障进行 检 测 、 离 和辨 识 ， 分 即判 断故 障是 否 发 生 ， 位 故 障发 生 的部位 和确 定 定 故 障幅值 的大小 ． 为指 导故 障 诊 断 步 骤 的 合 理 排 序 ， 高 故 障 诊 提
第３ ９卷第 ｎ 期
２ １ 年 １ 月 ０１ １
同 济 大 学 学 报（ 然 科 学 版） 自
Ｊ Ｕ Ｎ Ｌ Ｏ ０ Ｇ Ｉ Ｎ Ｖ Ｒ Ｉ Ｙ Ｎ ｒ ＩＡ Ｃ Ｅ Ｃ ） Ｏ Ｒ Ａ ＦＴ Ｎ Ｊ Ｕ Ｉ Ｅ ＳＴ （ Ａ Ｉ Ｌ Ｓ ＩＮ Ｅ ｒＲ
Ｖｏ． ９ Ｎｏ １ １３ ． １
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关 键词 ： 动态故 障树 ；离 散 时间 贝叶斯 网络 ；诊断 重要 度 ； 期 望诊 断代 价
中 图分 类 号 ： Ｂ １ ４３ Ｔ １ ． 文献标识码 ： Ａ
Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｆ ｓｏ ｔ ｏ ｏ ｙ ｔｍ ａ ｌ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｕ ｉｎ Ｍｅｈ ｄ ｆ ｒ Ｓ ｓｅ Ｆ ｕｔ ｏ
最大 的信息量来选择下一步被诊断部件 ， 并不是从 整体最优上加以考虑 ， 更没有利用系统结构信息 ， 得
出 的往 往是 局部 最 优 解 ． 献 ［ 文 ３—４ 采 用启 发 式 搜 ］
故障诊断的信息融合方法
V ol. 22 No . 12
控制与决策
Contr ol and Deci sion
2007 年 12 月
Dec. 2007
文章编号: 1001 0920( 2007) 12 1321 08
故障诊断的信息融合方法
朱大奇1 , 刘永安2
( 1. 上海海事大学 信息工程学院 , 上海 200135; 2. 江南大学 智能控制研究所 , 江苏 无锡 214122)
Abstract: An ov erview o f the fault diag no sis metho d based on infor matio n fusio n is presented. Fir stly , t he basic theor y o f infor mation fusio n and the relat ion betw een info rmatio n fusion and fault diagnosis are intr oduced briefly . T hen some methods o f info rmation fusion for fault diagnosis including Bayesian theo ry fusion, fuzzy theor y fusion, ev idence theo ry fusion and integr ated info rmatio n fusion are discussed. T he characterist ics and limitat ions o f these info rmation fusion metho ds for fault diagnosis are analyzed. F inally, the main dev elo pment tr end of info rmation fusion method for fault diag no sis is giv en. Key words: F ault diagnosis; Fuzzy fusio n; Evidence theor y; Neural net wo rk; Infor matio n fusion
故障树与算法结合
故障树与算法结合
故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）是一种系统工程技术，用于确定系统或产品潜在故障的原因。
它通常用于风险评估和可靠性工程，帮助识别系统中的薄弱环节，并为改进设计提供指导。
故障树是一种图形化表示，其中顶部是系统的主要故障，而底部是导致这些故障的基本故障或事件。
算法则是一系列明确、有序的步骤，用于解决特定问题或完成特定任务。
算法可以应用于各种领域，包括计算机科学、数学、物理和工程等。
将故障树分析与算法相结合可以带来许多优势。
首先，通过算法，我们可以自动化故障树分析的过程，减少人工错误，提高分析的准确性和效率。
算法可以用于自动生成故障树，自动搜索导致系统故障的基本事件，以及自动计算故障发生的概率。
其次，算法可以提供更高级的分析功能。
例如，可以使用算法进行故障树的优化，找到导致系统故障的最关键事件，从而优先解决这些问题。
此外，算法还可以用于故障预测和预防，通过监控系统的运行状态，及时发现潜在故障，并采取相应的措施进行干预。
然而，将故障树与算法结合也面临一些挑战。
首先，需要选择合适的算法来适应特定的故障树分析需求。
不同的算法适用于不同的问题和场景，因此需要根据实际情况进行选择。
其次，算法的实现和维护也需要一定的技术知识和资源投入。
综上所述，故障树与算法的结合可以提高故障分析的准确性和效率，为系统的可靠性设计和故障预防提供有力支持。
然而，也需要克服一些挑战，包括选择合适的算法和实现算法的技术难度。
通过不断的研究和改进，我们可以进一步发挥故障树与算法结合的优势，为系统安全和可靠性做出更大的贡献。
信息融合故障诊断技术
信息融合故障诊断技术
信息融合故障诊断技术是一种能够整合来自不同传感器、设备和系统的数据、信息和知识，以实现高效、准确、及时地诊断故障的技术。
它通过综合应用多种数据分析和信息处理技术，建立故障诊断模型，并根据实时数据进行检测和预测，从而实现对各种故障和异常状态的自动检测、定位和诊断。
信息融合故障诊断技术的基本框架可以抽象成三个过程：数据采集和预处理、信息融合和故障诊断。
其中，数据采集和预处理是信息融合故障诊断技术的基础，它主要负责从不同传感器、设备和系统中采集所需的数据，并进行质量控制、数据清洗、降噪滤波、数据转换等操作，以为后续的信息融合和故障诊断提供高质量、准确、可靠的数据基础。
信息融合是指通过分析、处理、融合来自不同数据源的信息，产生更准确、可靠、全面的信息和知识。
信息融合技术主要包括传感器数据融合、多模态数据融合、知识融合、模型融合和推理融合等。
在信息融合过程中，需要选取合适的融合模式、融合算法和融合规则，以提高信息的信度、准确性和鲁棒性。
故障诊断是信息融合故障诊断技术的核心，它主要通过建立故障描述模型、故障定位模型、故障影响模型、故障推理模型以及故障诊断策略、方法和算法等，实现对故障和异常状态的识别、定位和优化。
故障诊断技术的核心是特征提取和分类，特征提取是指从海量数据中提取与故障相关的特征和信息，分类是指将提取的特征和信息按照一定的规则和方法进行分类和判别，以实现对不同故障和异常状态的自动分类和识别。
信息融合故障诊断技术应用广泛，可以用于电力系统、交通运输、军事装备、生产制造等众多领域的故障诊断。
它能够帮助企业和组织及时发现和解决故障，提高设备的可靠性、安全性和经济性，降低维修成本和生产损失，提高生产效率和经济效益。
基于动态故障树的信息物理融合系统风险分析
Journal of Computer Applications计算机应用,2019,39(6):1735-1741ISSN1001-9081CODEN JYIIDU2019-06-10文章编号：1001-9081(2019)06-1735-07DOI：10.11772/j.issn.1001-9081.2018122601基于动态故障树的信息物理融合系统风险分析徐丙凤1,钟志成1,何高峰"(1.南京林业大学信息科学技术学院，南京210037; 2.南京邮电大学物联网学院，南京210003)(*通信作者电子邮箱hegaofeng@)摘要:针对信息物理融合系统(CPS)中的网络安全攻击会导致系统失效的问题，提出一种基于动态故障树的CPS风险建模及分析方法。
首先，对动态故障树和攻击树集成建模，构建攻击-动态故障树(Attack-DFTs)模型；然后，分别采用二元决策图和输入输出马尔可夫链给出攻击-动态故障树中的静态子树和动态子树的形式化模型，并在此基础上给出攻击-动态故障树的定性分析方法，即分析网络安全攻击导致系统失效的基本事件路径;最后，通过一个典型的排污系统应用实例对方法的有效性进行验证。
案例分析结果表明，所提方法能够分析CPS中由于网络安全攻击导致系统失效的事件序列，有效实现了 CPS的综合安全评估。
关键词：信息物理融合系统;动态故障树;攻击树;风险分析;二元决策图中图分类号：TP311.5文献标志码:ARisk analysis of cyber-physical system based on dynamic fault treesXU Bingfeng1,ZHONG Zhicheng1,HE Gaofeng2*(1.College of Information Science and Technology,Nanjing Forestry University,Nanjing Jiangsu210037,China;2.College of Internet qf Things,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Naiying Jiangsu210003,China)Abstract：In order to solve the problem that network security attacks against the Cyber-Physical System(CPS)will causea system failure,a CPS risk modeling and analysis method based on dynamic fault tree was proposed.Firstly,the integratedmodeling was performed to dynamic fault tree and dynamic attack tree to build the Attack-Dynamic Fault Trees(Attack-DFTs) model.Then,the formal models of static subtree and dynamic subtree in Attack-DFTs were given by binary decision graph and input-out Markov chain respectively.On this basis,the qualitative analysis method of Attack-DFTs was given to analyze the basic event path of the system failure caused by network security attacks.Finally,the effectiveness of the proposed method was verified by the typical case study o£a pollution system.The case analysis results show that,the proposed method can analyze the event sequence of system failure caused by network security attack in CPS,and eflectively realize the formal safety assessment of CPS.Key words：Cyber-Physical System(CPS);dynamic fault tree;attack tree;risk analysis;binary decision diagram0引言信息物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现系统的智能感知、自主判断与自动执行,是工业4.0、中国制造2025等下一代智能制造的基础形态,与人们的日常生活和国家经济运行密切相关⑴。
信息融合技术在系统故障诊断中的应用研究的开题报告
信息融合技术在系统故障诊断中的应用研究的开题报告
一、研究背景和目的
现代工业系统中，由于系统规模大、组成部件众多、复杂度高等特点，系统故障的发生在所难免。
故障不仅会给生产运营带来重大影响，也可能对人身安全产生威胁。
处理系统故障是现代工业运营的核心问题之一。
信息融合技术依托于高速计算机和多
传感器技术，通过将来自不同传感器和数据源的信息进行融合处理，提供更加精确、
更全面的故障诊断信息。
本文旨在研究信息融合技术在系统故障诊断中的应用，以提
高故障诊断效率和准确性，降低故障维护成本，为工业系统的安全运行提供技术保障。
二、研究内容和方法
1. 系统故障诊断技术综述，包括基于传统方法的故障诊断、基于机器学习的故障诊断等。
2. 信息融合技术综述，阐述信息融合技术的发展历程和基本原理。
3. 设计信息融合模型，通过对传感器数据的融合，将得到更加准确和全面的系统状态和故障诊断信息。
4. 实现信息融合系统，建立故障诊断的数据分析和处理系统，实现对传感器数据进行实时监控，对系统运行过程中的异常数据进行识别和判定，提高故障预警和处理
速度。
5. 验证和评估，通过实验数据验证信息融合技术在系统故障诊断中的可行性和有效性。
三、研究意义和预期结果
研究信息融合技术在系统故障诊断中的应用，旨在提高故障诊断的准确性，加快故障处理的速度，降低故障维护的成本，最终提高工业系统的安全运行水平。
预期结
果是建立一个信息融合系统，通过对传感器数据的融合，实现故障诊断的自动化、实
时化，提供有效的故障诊断信息，为工业系统故障处理提供技术支持。
故障树分析法--,最全
概念什么是故障树分析法故障树分析(FTA)技术是美国贝尔电报公司的电话实验室于1962年开发的，它采用逻辑的方法，形象地进行危险的分析工作，特点是直观、明了，思路清晰，逻辑性强，可以做定性分析，也可以做定量分析。
体现了以系统工程方法研究安全问题的系统性、准确性和预测性，它是安全系统工程的主要分析方法之一。
一般来讲，安全系统工程的发展也是以故障树分析为主要标志的。
1974年美国原子能委员会发表了关于核电站危险性评价报告，即“拉姆森报告”，大量、有效地应用了FTA，从而迅速推动了它的发展。
目前，故障树分析法虽还处在不断完善的发展阶段，但其应用范围正在不断扩大，是一种很有前途的故障分析法。
故障树分析(Fault Tree Analysis)是以故障树作为模型对系统进行可靠性分析的一种方法，是系统安全分析方法中应用最广泛的一种自上而下逐层展开的图形演绎的分析方法。
在系统设计过程中通过对可能造成系统失效的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素）进行分析，画出逻辑框图（失效树），从而确定系统失效原因的各种可能组合方式或其发生概率，以计算的系统失效概率，采取相应的纠正措施，以提高系统可靠性的一种设计分析方法。
故障树分析方法在系统可靠性分析、安全性分析和风险评价中具有重要作用和地位。
是系统可靠性研究中常用的一种重要方法。
它是在弄清基本失效模式的基础上，通过建立故障树的方法，找出故障原因，分析系统薄弱环节，以改进原有设备，指导运行和维修，防止事故的产生。
故障树分析法是对复杂动态系统失效形式进行可靠性分析的有效工具。
近年来，随着计算机辅助故障树分析的出现，故障树分析法在航天、核能、电力、电子、化工等领域得到了广泛的应用。
既可用于定性分析又可定量分析。
故障树分析（Fault Tree Analysis）是一种适用于复杂系统可靠性和安全性分析的有效工具，是一种在提高系统可靠性的同时又最有效的提高系统安全性的方法。
当前，超大型工程的建设，对可靠性，安全性提出了更高的要求，因此，故障树分析法已经广泛的应用到宇航，核能，化工，电子，机械和采矿等各个领域。
故障树分析法Microsoft Word 文档
故障树分析法：什么是故障树是一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图，它用事件符号、逻辑门符号和转移符号描述系统中各种事件之间的因果关系。
逻辑门的输入事件是输出事件的"因"，逻辑门的输出事件是输入事件的"果"。
故障树图(FTD) ( 或者负分析树)是一种逻辑因果关系图，它根据元部件状态(基本事件)来显示系统的状态(顶事件)。
就像可靠性框图(RBDs)，故障树图也是一种图形化设计方法，并且作为可靠性框图的一种可替代的方法。
一个故障树图是从上到下逐级建树并且根据事件而联系，它用图形化"模型"路径的方法，使一个系统能导致一个可预知的，不可预知的故障事件（失效），路径的交叉处的事件和状态，用标准的逻辑符号(与，或等等)表示。
在故障树图中最基础的构造单元为门和事件，这些事件与在可靠性框图中有相同的意义并且门是条件。
故障树和可靠性框图(RBD) FTD和RBD最基本的区别在于RBD工作在"成功的空间"，从而系统看上去是成功的集合，然而，故障树图工作在"故障空间"并且系统看起来是故障的集合。
传统上，故障树已经习惯使用固定概率(也就是，组成树的每一个事件都有一个发生的固定概率)然而可靠性框图对于成功(可靠度公式)来说可以包括以时间而变化的分布，并且其他特点。
编辑本段故障树分析法的产生与特点从系统的角度来说，故障既有因设备中具体部件（硬件）的缺陷和性能恶化所引起的，也有因软件，如自控装置中的程序错误等引起的。
此外，还有因为操作人员操作不当或不经心而引起的损坏故障。
20世纪60年代初，随着载[1]人宇航飞行，洲际导弹的发射，以及原子能、核电站的应用等尖端和军事科学技术的发展，都需要对一些极为复杂的系统，做出有效的可靠性与安全性评价；故障树分析法就是在这种情况下产生的。
故障树分析法简称FTA (Failute Tree Analysis)，是1961年为可靠性及安全情况，由美国贝尔电话研究室的华特先生首先提出的。
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Ｐ（ｃｔ
ｌＳ）是系统发生故障时第ｉ个部件ｃｔ发生故障
由于系统各部件的复杂程度不同，因而它们的
的概率．
测试费用也不同，为此引入了费用诊断重要度（ｃｏｓｔ ａｎｄ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｆａｃｔｏｒ，ＣＤＩＦ）［６｜，其数学
表达式为 ＣＤＩＦｃ；＝ＤＩＦ。；／￡ｉ
（２）
小的最小割集优先诊断的情况，优化了诊断效率，然 而这种故障诊断方法是基于静态逻辑或静态故障机 理的，不适用于诊断动态随机性故障的系统．Ａｓｓａｆ 等人在动态故障树分析基础上提出了一种融合传感 器信息的故障诊断方法［９］，利用传感器信息减少被 诊断的割集数量，但动态故障树的求解方法是基于 马尔科夫链的，当诊断复杂系统时，不仅会导致系统
采用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合法
段荣行１，董德存１，赵时昊２
（１．同济大学交通运输工程学院，上海２０１８０４；２．上海申通轨道研究咨询有限公司，上海２０１１０３）
摘要：为提高系统故障诊断效率，提出了一种利用动态故障 树分析诊断系统故障的信息融合方法，该方法充分发挥动态 故障树建模和贝叶斯网络推理各自优势，通过集成系统结构 信息和传感器信息来诊断系统故障．采用高效的零压缩二元 决策图生成系统所有最小割集，并采用贝叶斯网络方法计算 部件和最小割集的诊断重要度；根据传感器证据信息对系统 特征函数化简，同时对部件和证据条件下割集的诊断重要度 进行更新；综合考虑部件和割集诊断重要度设计了系统诊断 决策算法，生成诊断决策树以指导维修人员恢复系统故障； 最后通过实例验证了该故障诊断方法的有效性． 关键词：动态故障树；离散时间贝叶斯网络；诊断重要度； 期望诊断代价 中图分类号：ＴＢ
１１４．３
ａｎｄ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｅｖｅｌｏｐ ｓｙｓｔｅｍ
ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ
ｄｅｃｉｓｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ
ｔｏ ｔｒｅｅ
ａ
ｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｔｈｅｎ，ａ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ
ｗａｓ
ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ｔｏ ｇｕｉｄｅ ｔｈｅ Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｎ ｅｘａｍｐｌｅ ｔｌｌｉｓ ｍｅｔｈｏｄ．
万方数据
同济大学学报（自然科学版）
第３９卷
用故障树对系统可靠性进行分析，得出系统各部件 诊断重要度，并以此为依据诊断系统故障．文献［７］ 通过故障树分析，提出故障判明效时比，按各部件的 故障判明效时比来确定故障诊断的最优程序，但没 有考虑系统割集．文献［８］综合考虑部件和最小割集
的重要度来确定系统部件的诊断顺序，避免了概率
收稿日期：２０１０—０９—０８ 基金项目：国家“８６３”高技术研究发展计划资助项目（２００７ＡＡＩＩＺ２４７）；国家自然科学基金资助项目（６１０７４１３９） 第一作者：段荣行（１９７７一），男・讲师，博士生，主要研究方向为智能故障诊断及系统可靠性．Ｅ－ｍａｉｌ：ｎｃｕ—ｅｅ＠１２６．ｃｏｍ 通讯作者：董德存（１９５８一）。男。教授・工学博士，博士生导师，主要研究方向为交通信息与控制．Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｄｃ５８＠ｓｏｈｕ．ｃｏｉｎ
第３９卷第１１期 ２０１１年１１月
同济大学学报（自然科学版）
ＪＯＩ琅ＮＡＩ，ＯＦ ＴＯＮＧＪＩ ＵＮⅣＥＲＳＩＴＹ（ＮＡ¨琅ＡＩ．ＳＣＩＥＮＣＥ）
Ｖ０１．３９ Ｎｏ．１１
Ｎｏｖ．２０１１
文章编号：０２５３－３７４Ｘ（２０１１）１１．１６９９．０６
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０２５３－３７４ｘ．２０１１．１１．０２４
状态空间爆炸，而且也没有推理能力，不能在获取故
式中，ｔｔ表示第ｔ个部件ｃｔ的测试费用． 基于以上分析，提出了图１所示的系统故障诊 断方法．首先通过演绎法建立系统动态故障树模型； 然后对其进行定性和定量分析，定性分析求出系统 所有最小割集，定量分析采用离散时间贝叶斯网络 方法求部件和割集的诊断重要度，确定诊断传感器 的位置，并由传感器获得的证据信息对最小割集和 和部件诊断重要度进行更新；最后综合考虑割集诊 断重要度和部件ＣＤＩＦ确定系统诊断算法，生成相应 的诊断决策树（ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ
动态故障树定量分析主要计算最小割集诊断重
万方数据
第１１期
段荣行，等：采用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合法
要度和各部件诊断重要度．文献Ｅ１１］采用马尔科夫状 态转移链的方法来分析动态故障树，先求出部件的边 缘重要度，再利用边缘重要度和诊断重要度的关系得
到部件诊断重要度的近似值，计算过程复杂，而且会 在系统庞大时导致状态空间爆炸，并且不能在获取证
ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｔｒｅｅ，ＤＤＴ）．
障证据信息时对部件故障概率进行更新，影响了系 统故障诊断的精度和效率．综合以上研究，本文提出 了一种利用动态故障树分析诊断系统故障的信息融 合方法，以系统动态故障树为分析模型，将动态故障 树转化成离散时间贝叶斯网络进行定量分析，不仅 可以避免系统状态空间爆炸，而且可以在获取传感 器信息后进行推理，更新部件和割集的诊断重要度，
从而客观反映它们对系统故障的贡献程度；同时综
］『１兰竺竺Ｈ！燮！Ｈ鲎鍪Ｉ厂
合考虑部件和割集的诊断重要度设计了故障诊断算
法，优化了诊断过程，以城市轨道交通微机控制直通 电空控制系统为例验证了方法的有效性．
攀｝：唾Ｍ雪酬攀 一ＬＩ魈撕Ｈ嚣Ｈ磷ｌ一
图Ｉ系统故障诊断方法
１
系统故障诊断方法
动态故障树是在静态故障树的基础上，通过引
ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ。ｗｈｉｃｈ
ｍａｄｅ伽ｌ
Ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｂｏｔｌｌ ＤＦＴ ｆｏｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ Ｂａｙｅｓｉａｎ
ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＢＮ）ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ
ａｓ
ａｂｉｌｉｔｙ
ａｓ
ａｎｄ
ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ ｄａｔａ ｉｎｔｏ ｆａｕｌｔ
ａｎ
ｓｙｓｔｅｍ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｒｄｏｒｍａｔｉｏｎ
ｗｅｌｌ
ｓｅｎｓｏｒｓ
ｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ａｌｌ ｍｉｎｉｍａｌ ｃｕｔ ｓｅｔｓ ｗｅｒｅ ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ｖｉａ
ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
ｚｅｒｏ－ｓｕｐｐｒｅｓｓｅｄ ｂｉｎａｒｙ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｄｉａｇｒａｍ，ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ
ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ
ａｎａｌｙｓｉｓ
ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｆａｃｔｏｒ ｏｆ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ａｎｄ ｍｉｎｉｍａｌ ｃｕｔ ｓｅｔｓ ｗｅｒｅ
ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ＢＮ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｓｅ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ
ｒｅｓｕｌｔｓ ｔｏｇｅｔｈｅｒ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｗｅｒｅ ｕｐｄａｔｅｄ ａｆｔｅｒ ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ ｔｈｅ ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｓｅＩＩＳＯｒｓ
ｆｕｓｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ
ｗａｓ
性分析方法可以不依赖大量的故障数据，同时可以
ｐｒｏｐｏｓｅｄ
ｔｏ
ｄｉａｇｎｏｓｅ ｓｙｓｔｅｍ ｆａｕｌｔｓ ｗｉｔｈ ｄｙｎａｍｉｃ ｆａｕｌｔ ｔｒｅｅ（ＤＦＴ）ａｎａｌｙｓｉｓ
ｔｏ
充分利用产品设计时的定性和定量参数，且可进行 自动诊断，非常适合于诊断大型复杂系统．文献［２］ 提出了基于熵减少的贪婪诊断算法，它以每次获得 最大的信息量来选择下一步被诊断部件，并不是从 整体最优上加以考虑，更没有利用系统结构信息，得 出的往往是局部最优解．文献［３—４］采用启发式搜 索的顺序测试方法来定位故障，不仅可以考虑测试 代价，而且可以诊断多个故障，但这种方法需要构建 故障字典，对于复杂大系统，用这种搜索方法所需的 计算量非常大．针对上述方法的不足，文献［５—６］利
２．２动态故障树定量分析
ＤＩＦ煅；＝Ｐ（ＭＣＳｉ ＩＳ），ＤＩＦ。；＝Ｐ（ｃｉ Ｉｓ）（１）
式中：ＭＣＳ；表示第ｉ个最小割集；ＤＩＦ￣璐：指第ｉ个
最小割集的诊断重要度；Ｐ（ＭＣＳｔ ＩＳ）指系统发生故
障时第｛个最小割集发生故障的概率；ｃｉ是系统中 第ｉ个部件；ＤＩＦ。：是第Ｚ个部件ｃｔ的诊断重要度；
ｂｉｎａｒｙ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｄｉａｇｒａｍ，
ＭＣＳ）和重要度，其中诊断重要度（ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ｆａｃｔｏｒ，ＤＩＦ）是基于可靠性分析故障诊断 方法的基石［５Ｉ，它从诊断的角度上对系统不同部件 进行了区分，诊断重要度大的部件越重要，诊断时可 综合考虑最小割集和部件的诊断重要度来进行决 策．最小割集和部件诊断重要度的数学表达式为
ＤＵＡＮＲｏｎｇｘｉｎ９１。ＤＯＮＧ Ｄｅｃｕｎｌ，ＺＨＡＯ Ｓｈｉｍｉｎ２
（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ。Ｔｏｎｇｊｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ
的诊断与维修方案具有重要意义．故障诊断主要研 究如何对系统中出现的故障进行检测、分离和辨识， 即判断故障是否发生，定位故障发生的部位和确定 故障幅值的大小． 为指导故障诊断步骤的合理排序，提高故障诊 断效率，国内外学者提出了很多有效的理论和方法． 文献［１］提出了将故障诊断方法分为定性分析方法
随着科学技术发展，系统的能力和现代化水平 日益提高，系统规模越来越大，复杂性也越来越高．
这类系统一旦发生故障，便会造成巨大损失．因此，
文献标识码：Ａ
寻求以最低代价和最少时间恢复系统正常工作状态
Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｆｕｓｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｆａｕｌｔ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｔｒｅｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ
动态故障树转化成了ＤＴＢＮ后，借助于Ｍａｔｌａｂ ｔｏｏｌｂｏｘ）计算 各部件诊断重要度，并可以在获取证据信息后对它 进行更新．输入系统故障证据Ｐ（Ｓ＝ｋ＋１）＝０和 Ｐ（Ｓ＝∞）＝１／ｋ，１≤∞＜ｋ＋１，利用ＢＮＴ的团树推
和定量分析方法，并对这些方法作了详细的综述．定