基于复合故障链推理的隐患辨识方法

摘要

本发明实施例提供了一种基于复合故障链推理的隐患辨识方法。该方法包括：复合故障因果链模型的参数进行训练，选取历史故障数据作为输入得出故障源排序集合，若真实故障源不在故障源排序集合内，则对复合故障因果链模型进行机理分析，增加通向真实故障源的链路集；若真实故障源在故障源排序集合内，则对真实故障源以及故障传播路径增加概率奖励因子，对复合故障因果链模型的初始值做修正。本发明实施例基于先验知识和机理分析找出该系统的故障模式和系统内部信息传输失衡的根源，确定结构故障点，可以在列车车门系统未报出故障时，先给出预警信息，对于系统安全运行以及合理维护都有重要的指示作用。

主权项

一种基于复合故障链推理的隐患辨识方法，其特征在于，包括：基于预先构建的复合故障因果链模型，采用最小割集法对离散事件系统中的链路进行解耦隔离，得到链路集；创建求解进程，基于每条链路的入度和度的比值，得到链路独立度信息；基于链路的先验故障概率获得链路的后验故障概率信息；基于所述链路的独立度信息和后验故障概率信息获得链路风险优先数因子CRPN数据和节点风险优先数因子NRPN，将所述CRPN数据和NRPN数据模糊化，得到模糊链路风险优先数因子FCRPN和模糊节点风险优先数因子FNRPN数据，通过风险优先数RPN公式得到模糊风险优先数值FRPN＝FCRPN&FNRPN；基于所述模糊风险优先数值FRPN，对给定的故障参数的输入，确定所述链路集中的每条故障链路的故障传递可能性等级，确定与故障传递相关的链路上，每个故障节点的影响等级系数，再将所述FRPN转化为确定的风险优先数值，作为故障传播链路和故障源排序的数值依据，根据所述故障传播链路和故障源排序的数值依据获取真实故障源；处理器对所述复合故障因果链模型的参数进行训练，选取历史故障数据作为输入，得出相应的故障源排序集合，若所述真实故障源不在所述故障源排序集合内，则处理器对所述复合故障因果链模型进行机理分析，增加通向所述真实故障源的链路集；若所述真实故障源在所述故障源排序集合内，则所述处理器对所述真实故障源以及故障传播路径增加概率奖励因子，对所述复合故障因果链模型的初始值做修正。