针对贝叶斯网络方法存在的贝叶斯网络模型和节点条件概率表难以构造、根节点故障率和故障概率数据难以精确获取等不足,以及T-S故障树分析方法存在的计算复杂、不能进行反向推理等不足,提出基于T-S故障树和贝叶斯网络的模糊可靠性评估方法利用T-S故障树构造贝叶斯网络模型、T-S门规则构造节点条件概率表;用模糊数描述节点的多种故障状态,模糊子集描述节点各故障状态下的故障率、故障概率;结合贝叶斯网络推理给出在仅知根节点故障状态条件下,叶节点各故障状态的发生概率、根节点状态重要度;以及已知根节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集条件下,叶节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集,以及根节点模糊重要度、后验概率。通过与文献[5]的T-S故障树分析方法、文献[10]的贝叶斯网络方法对比,验证所提方法的可行性。对巷道运...

提出基于贝叶斯网络和灰关联法并综合考虑根节点后验概率和故障诊断处理成本的故障诊断方法。考虑根节点故障状态的多态属性，利用贝叶斯网络推理求得根节点后验概率，利用模糊子集描述故障诊断处理成本，通过灰关联法建立故障诊断决策矩阵，计算故障诊断决策方案的灰关联度，进而确定故障决策方案的搜索序列以得出系统故障原因。通过液压系统实例，分别求解出半故障状态和故障状态下的故障诊断序列，同时也验证该方法的可信度和可行性。