基于贝叶斯网络可靠性分析方法的研究与应用
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本文将 ＢＮ 模 型 引 入 到 电 池 生 产 线 系 统 的 可 靠 性 分 析 中，结合 ＢＮ 模型推理机制，利用桶排除法计算出系统可靠 性、后验概率，并通过具体算例验证该计算算法的有效性， 最后通过对电池生产线系统的可靠性分析，验证 ＢＮ 模型在 复杂系统可靠性分析中的可行性和实用性。
寇等 为 ［３］ 了 提 高 风 电 齿 轮 箱 可 靠 性， 利 用 ＢＮ 分 析 方 法，对风 电 齿 轮 箱 齿 轮 传 动 系 统 可 靠 性 进 行 了 分 析；郭 等 为 ［４］ 了较为准确地预测岩溶隧道的涌水灾害，运 用 ＢＮ 对 岩溶隧道涌 水 风 险 进 行 了 评 估； 王 等 针 ［５］ 对 装 备 维 修 质 量 评价忽视维修过程影响因素的问题，运用 ＢＮ 构建了复杂装 备维修质量的评价模型；陈等 利 ［６］ 用 ＢＮ 建立了民机 起 落 架 系统的诊断模型及其故障诊断方法；刘等 采 ［７］ 用 ＢＮ 和 层 次 分析法相结合的方式对公路隧道火灾安全进行业产品之间的竞争 也愈演愈烈，制造产品的设备系统也变得更加复杂。系统 的复杂性既包含了子系统与部件间相互藕合关系，也包含 了系统的工作环境变化等外部的影响因素。生产系统的可 靠性直接或间接地影响产品的质量。通过对生产系统进行 有效的可靠性分析，并为系统的设计和维护提供可靠依据， 这对于提高产品质量，提升产品竞争力意义重大 。 ［１］
基于贝叶斯网络可靠性分析方法的研究与应用
翟 胜，田 硕，陈倩倩
（大连科技学院 电气工程学院，辽宁 大连 １１６０５２）
摘要：针对传统可靠性分析方法在评估多态复杂系统时的局限性，提出了一种基于贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法； 该方法利用贝叶斯网络的多态变量节点来描述故障模式的多态性，用条件概率表及有向边来表达节点之间的不确定因果关系；通 过对先验概率和后验概率的双向推理计算，得到节点与节点之间的相互影响关系，从而找到系统的薄弱环节，为提高系统可靠性 提供依据；该方法在电池生产线系统的可靠性分析中得到了验证，有效地提高了电池生产线系统的可靠性。
电池生产线是组装、制造电池的复杂的设备系统。它 包含机械、电气、液压等众多种部件，系统结构比较复杂， 系统及部件呈现多态性，其故障模式多种类，并具有相关 性、不确定性等特点。传统可靠性分析方法对于故障的多 态性、相关性、不确定性的分析有着非常大的局限性。
贝叶斯网络 （ＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＢＮ） 是 一 种 基 于 概 率的推理技术，它能够很好地解决传统可靠性分析方法的 不足，并在 复 杂 系 统 的 可 靠 性 分 析、风 险 分 析、故 障 诊 断 及维护等领域得到了广泛的应用 。 ［２］
· ２６２ ·
计算 机 测 量 与 控 制 ．２０２０．２８（９） 犆狅犿狆狌狋犲狉 犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋 牔 犆狅狀狋狉狅犾
试验与评价技术
文章编号：１６７１ ４５９８（２０２０）０９ ０２６２ ０５ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０２０．０９．０５２ 中图分类号：ＴＢ１１４ 文献标识码：Ａ
关键词：贝叶斯网络；多态；可靠性分析；复杂系统
犚犲狊犲犪狉犮犺犪狀犱犃狆狆犾犻犮犪狋犻狅狀狅犳犚犲犾犻犪犫犻犾犻狋狔犃狀犪犾狔狊犻狊犕犲狋犺狅犱 犅犪狊犲犱狅狀犅犪狔犲狊犻犪狀犖犲狋狑狅狉犽
ＺｈａｉＳｈｅｎｇ，ＴｉａｎＳｈｕｏ，ＣｈｅｎＱｉａｎｑｉａｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＤａｌｉａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄａｌｉａｎ １１６０５２，Ｃｈｉｎａ） 犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓｉｎｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｓｔａｔｅｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍ，ａ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｕｌｔｉ－ｓｔａｔｅｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎｔｈｉｓｍｏｄｅｌｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｓｔａｔｅｖａｒｉａｂｌｅ ｎｏｄｅｓｏｆＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｒｅｐｒｅｓｅｎｔｍｕｌｔｉ－ｓｔａｔｅｓｏｆｆａｉｌｕｒｅｍｏｄｅｓ，ｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｔａｂｌｅｓａｎｄｄｉｒｅｃｔｅｄａｒｃｓ ａｒｅｕｓｅｄｔｏｒｅｐｒｅｓｅｎｔｕｎｃｅｒｔａｉｎｃａｕｓｅｅｆｆｅｃｔｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓａｍｏｎｇｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｓ．Ｔｈｒｏｕｇｈｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｉｎｆｅｒｅｎｃｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｒｉ ｏｒｉａｎｄｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，ｔｈｅｉｎｔｅｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｎｏｔｅｓｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｓｙｓｔｅｍ ｗｅａｋｎｅｓｓ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｂａ ｓｉｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄｉｎｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｃｅｌｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｌｉｎｅ，ａｎｄｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉ ａｂｉｌｉｔｙｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ． 犓犲狔狑狅狉犱狊：Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｍｕｌｔｉ－ｓｔａｔｅ；ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ；ｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍ
收 稿 日 期 ：２０１９ １２ １３； 修 回 日 期 ：２０２０ ０３ ０９。 作 者 简 介 ：翟 胜（１９６９ ），男 ，辽 宁 大 连 人 ，博 士 ，副 教 授 ，高 级 工程 师 ，主 要 从 事 机 电 一 体 化 设 备 、智 能 控 制 及 系 统 可 靠 性 分 析 方 向的研究。
寇等 为 ［３］ 了 提 高 风 电 齿 轮 箱 可 靠 性， 利 用 ＢＮ 分 析 方 法，对风 电 齿 轮 箱 齿 轮 传 动 系 统 可 靠 性 进 行 了 分 析；郭 等 为 ［４］ 了较为准确地预测岩溶隧道的涌水灾害，运 用 ＢＮ 对 岩溶隧道涌 水 风 险 进 行 了 评 估； 王 等 针 ［５］ 对 装 备 维 修 质 量 评价忽视维修过程影响因素的问题，运用 ＢＮ 构建了复杂装 备维修质量的评价模型；陈等 利 ［６］ 用 ＢＮ 建立了民机 起 落 架 系统的诊断模型及其故障诊断方法；刘等 采 ［７］ 用 ＢＮ 和 层 次 分析法相结合的方式对公路隧道火灾安全进行业产品之间的竞争 也愈演愈烈，制造产品的设备系统也变得更加复杂。系统 的复杂性既包含了子系统与部件间相互藕合关系，也包含 了系统的工作环境变化等外部的影响因素。生产系统的可 靠性直接或间接地影响产品的质量。通过对生产系统进行 有效的可靠性分析，并为系统的设计和维护提供可靠依据， 这对于提高产品质量，提升产品竞争力意义重大 。 ［１］
基于贝叶斯网络可靠性分析方法的研究与应用
翟 胜，田 硕，陈倩倩
（大连科技学院 电气工程学院，辽宁 大连 １１６０５２）
摘要：针对传统可靠性分析方法在评估多态复杂系统时的局限性，提出了一种基于贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法； 该方法利用贝叶斯网络的多态变量节点来描述故障模式的多态性，用条件概率表及有向边来表达节点之间的不确定因果关系；通 过对先验概率和后验概率的双向推理计算，得到节点与节点之间的相互影响关系，从而找到系统的薄弱环节，为提高系统可靠性 提供依据；该方法在电池生产线系统的可靠性分析中得到了验证，有效地提高了电池生产线系统的可靠性。
电池生产线是组装、制造电池的复杂的设备系统。它 包含机械、电气、液压等众多种部件，系统结构比较复杂， 系统及部件呈现多态性，其故障模式多种类，并具有相关 性、不确定性等特点。传统可靠性分析方法对于故障的多 态性、相关性、不确定性的分析有着非常大的局限性。
贝叶斯网络 （ＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＢＮ） 是 一 种 基 于 概 率的推理技术，它能够很好地解决传统可靠性分析方法的 不足，并在 复 杂 系 统 的 可 靠 性 分 析、风 险 分 析、故 障 诊 断 及维护等领域得到了广泛的应用 。 ［２］
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计算 机 测 量 与 控 制 ．２０２０．２８（９） 犆狅犿狆狌狋犲狉 犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋 牔 犆狅狀狋狉狅犾
试验与评价技术
文章编号：１６７１ ４５９８（２０２０）０９ ０２６２ ０５ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０２０．０９．０５２ 中图分类号：ＴＢ１１４ 文献标识码：Ａ
关键词：贝叶斯网络；多态；可靠性分析；复杂系统
犚犲狊犲犪狉犮犺犪狀犱犃狆狆犾犻犮犪狋犻狅狀狅犳犚犲犾犻犪犫犻犾犻狋狔犃狀犪犾狔狊犻狊犕犲狋犺狅犱 犅犪狊犲犱狅狀犅犪狔犲狊犻犪狀犖犲狋狑狅狉犽
ＺｈａｉＳｈｅｎｇ，ＴｉａｎＳｈｕｏ，ＣｈｅｎＱｉａｎｑｉａｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＤａｌｉａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄａｌｉａｎ １１６０５２，Ｃｈｉｎａ） 犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓｉｎｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｓｔａｔｅｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍ，ａ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｕｌｔｉ－ｓｔａｔｅｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎｔｈｉｓｍｏｄｅｌｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｓｔａｔｅｖａｒｉａｂｌｅ ｎｏｄｅｓｏｆＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｒｅｐｒｅｓｅｎｔｍｕｌｔｉ－ｓｔａｔｅｓｏｆｆａｉｌｕｒｅｍｏｄｅｓ，ｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｔａｂｌｅｓａｎｄｄｉｒｅｃｔｅｄａｒｃｓ ａｒｅｕｓｅｄｔｏｒｅｐｒｅｓｅｎｔｕｎｃｅｒｔａｉｎｃａｕｓｅｅｆｆｅｃｔｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓａｍｏｎｇｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｓ．Ｔｈｒｏｕｇｈｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｉｎｆｅｒｅｎｃｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｒｉ ｏｒｉａｎｄｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，ｔｈｅｉｎｔｅｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｎｏｔｅｓｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｓｙｓｔｅｍ ｗｅａｋｎｅｓｓ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｂａ ｓｉｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄｉｎｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｃｅｌｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｌｉｎｅ，ａｎｄｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉ ａｂｉｌｉｔｙｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ． 犓犲狔狑狅狉犱狊：Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｍｕｌｔｉ－ｓｔａｔｅ；ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ；ｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍ
收 稿 日 期 ：２０１９ １２ １３； 修 回 日 期 ：２０２０ ０３ ０９。 作 者 简 介 ：翟 胜（１９６９ ），男 ，辽 宁 大 连 人 ，博 士 ，副 教 授 ，高 级 工程 师 ，主 要 从 事 机 电 一 体 化 设 备 、智 能 控 制 及 系 统 可 靠 性 分 析 方 向的研究。