[1]尹延通,刘高飞*,季亮.基于最小割集的光学测云系统故障诊断[J].延边大学学报(自然科学版),2016,42(03):267-270.
YIN Yantong,LIU Gaofei*,JI Liang.Fault pattern analysis of optic droplets detection systems based on minimal cut sets[J].Journal of Yanbian University,2016,42(03):267-270.
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YIN Yantong,LIU Gaofei*,JI Liang.Fault pattern analysis of optic droplets detection systems based on minimal cut sets[J].Journal of Yanbian University,2016,42(03):267-270.
基于最小割集的光学测云系统故障诊断
《延边大学学报(自然科学版)》[ISSN:1004-4353/CN:22-1191/N]
卷:
第42卷
期数:
2016年03期
页码:
267-270
栏目:
应用科学研究
出版日期:
2016-07-20
- Title:
- Fault pattern analysis of optic droplets detection systems based on minimal cut sets
- 分类号:
- TJ772.1
- 文献标志码:
- A
- 摘要:
- 针对光学地面测云系统投入使用时间较短,现场数据较少,无法及时诊断故障等问题,应用Petri网络的矩阵算法求得该系统故障树的最小割集和最小路集,并结合结构重要度系数,提出了基于最小割集的故障树诊断方法.经实例分析表明,该方法缩短了故障诊断时间,提高了设备的维修效率.
- Abstract:
- Aming at the problem that the faults of optical ground-based droplets detection system is hard to analyse due to its short serving time and insufficient raw data. The MCS and MRS of the systematic fault tree is studied and acquired by using Petri network matrix algorithm. Based on MCS analysis and combined with structure weight factor and fault deduction method, analysis speed for systematic faults is largely increased and the repair effectiveness of new equipements is enhanced.
参考文献/References:
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备注/Memo
收稿日期: 2016-05-17*通信作者: 刘高飞(1961—),男,副教授,研究方向为装备质量与可靠性.
更新日期/Last Update:
2016-10-20