introduction
Le système hydraulique présente les avantages d'une grande puissance, d'une petite taille, d'un poids léger, d'une réponse rapide, d'une haute précision et d'une rigidité anti-charge. Elle est souvent au cœur du contrôle et de la transmission de puissance dans toutes sortes d'équipements et de systèmes. Le système hydraulique a un taux de défaillance élevé S'il n'est pas traité en temps opportun après la défaillance, il affectera la production, entraînant de plus grandes pertes économiques. Par conséquent, l'étude de ses méthodes efficaces d'analyse de fiabilité et de diagnostic des défauts est souvent la clé pour être parfait en technologie industrielle [1].
La méthode d'analyse de l'arbre des défaillances (FTA) consiste à établir la relation entre ces événements en fonction de la relation entre les causes directes et indirectes de défaillance et de défaillance du système, et à déterminer la cause de la défaillance du système Une variété de combinaisons possibles pour estimer l'incidence des événements système et l'importance de l'événement bas d'une méthode analytique.
Au début des années 1960, Bell Labs a utilisé pour la première fois la méthode FTA pour prédire l'échec aléatoire du système de contrôle de lancement de missiles de la milice. Depuis lors, les États-Unis Boeing a développé un programme informatique FTA pour l'amélioration de la conception des avions. Au début des années 1970, le Massachusetts Institute of Technology (MIT) a mené une analyse de la sûreté nucléaire à l'aide de l'analyse ALE et de l'arbre des événements, et a conclu que l'énergie nucléaire est une source d'énergie très sûre. La publication de ce rapport a suscité de grandes répercussions dans divers domaines et a promu la méthode d'analyse par arbre de défaillances de l'aérospatiale et de l'énergie nucléaire aux secteurs industriels de l'électronique, de l'industrie chimique et des machines [2].
À l'heure actuelle, la méthode FTA a été appliquée à tous les domaines de l'économie nationale, jouant un rôle important dans l'amélioration de la fiabilité et de la sécurité du système, et a un large éventail de perspectives de développement [3]. Le FTA est devenu l'une des méthodes efficaces pour la fiabilité, la prévision et l'analyse de la sécurité, l'analyse des défauts et le diagnostic du système hydraulique.
1 FTA traditionnel
1.1 caractéristiques de base
Basé sur l'algèbre booléenne et la théorie des probabilités, FTA utilise" events" pour représenter les probabilités de défauts et" portes logiques" pour décrire les relations entre les défauts des composants. L'événement est une description de l'état du système et de ses composants. Portes logiques couramment utilisées et portes ET, OU, portes de vote, portes interdites et portes XOR.
La méthode FTA doit résoudre la réduction minimale définie dans l'analyse qualitative et quantitative. Selon la combinaison de portes logiques dans l'arbre de défaillances du système, la fonction de structure est écrite et la probabilité d'occurrence de l'événement supérieur est calculée par un traitement disjoint pour calculer en outre l'importance de chaque événement.
Les ensembles de coupes (ensembles de routes) sont une collection de certains des événements du bas de l'arbre de défaillances. Les événements supérieurs doivent se produire (ne pas se produire) lorsque ces événements inférieurs se produisent en même temps (ne se produisent pas). Si l'ensemble de coupe (ensemble de routes) contenu dans l'événement inférieur est arbitrairement retiré d'un ensemble de coupes (ensemble de routes), un tel ensemble de coupes (ensemble de routes) est l'ensemble de coupes minimum (ensemble de routes minimum).
Une fonction de structure est une fonction booléenne qui représente l'état d'un système. Si l'état d'événement supérieur du système utilise des variables d'état, la fonction de structure est la fin de la fonction de variables d'état d'événement. En général, lorsque l'arbre de défaillances est donné, la fonction de structure peut être écrite directement en fonction de l'arbre de défaillances. Cependant, l'expression est compliquée et longue. Par conséquent, dans le calcul réel, la fonction de structure est exprimée par l'ensemble de coupe minimum ou l'ensemble de trajectoires minimum.
1.2 FTA dans le système hydraulique
La plupart des systèmes hydrauliques peuvent être classés dans la catégorie des systèmes tandem. Les arbres de failles sont souvent composés de portes OU. La survenue d'un seul événement aboutit généralement à un événement top [4]. Mais le système proprement dit ne peut pas simplement commencer par améliorer la fiabilité de chaque composant hydraulique, ce qui entraînera une perte de temps et de ressources. Les maillons faibles du système hydraulique ont un impact significatif sur la fiabilité du système. La fiabilité du système dépend du fait que l'emplacement des maillons faibles et le degré d'influence sont prédits avec précision. La méthode FTA peut aider à découvrir les modes de défaillance du système et à découvrir les maillons faibles du système. L'analyse qualitative et quantitative et le calcul de la probabilité de défaillance du système et d'autres indices de fiabilité sont fournis pour fournir une base pour améliorer et évaluer la fiabilité du système hydraulique [5].
Par exemple, certains symptômes de panne et sources de panne ne sont pas une correspondance un à un, souvent avec le phénomène d'étalement et de chevauchement, et le diagnostic de panne est plus difficile. La méthode FTA identifie tous les modes de défaillance de l'événement top en recherchant la cause de l'événement top et la combinaison des causes, ce qui peut aider à identifier les défauts potentiels dans le système hydraulique afin de guider le diagnostic des défauts et d'améliorer la conception et la maintenance solution [6].
La méthode FTA traditionnelle présente les inconvénients suivants: Premièrement, lors de l'analyse de la fiabilité du système, la méthode FTA traditionnelle considère que la pièce n'a que deux états de travail ou de panne, et ne peut pas faire une évaluation exacte de la fiabilité du système. Deuxièmement, la méthode FTA traditionnelle utilise Basé sur l'algèbre booléenne, il est nécessaire de connaître précisément la relation entre la probabilité de défaillance d'une pièce et l'événement de défaillance, et la valeur de probabilité d'une pièce prend beaucoup de données statistiques pour obtenir la probabilité valeur. L'ambiguïté environnementale et l'inexactitude des données affecteront la probabilité d'occurrence des pièces et traiteront la probabilité d'occurrence des pièces comme une valeur exacte, ce qui entraîne une grande erreur dans le calcul quantitatif de l'arbre de défaillances. Enfin, lorsque l'arbre de défaillances est simplifié, il existe un grand nombre de processus non croisés, le calcul est très énorme, et parfois il est difficile d'obtenir l'ensemble de coupes minimum de l'arbre de défaillances.
2 FTA flou
Le système hydraulique est un système non linéaire complexe de couplage mécanique, électrique et hydraulique. Les formes de défaillance et les mécanismes de défaillance sont complexes et diversifiés. Il est difficile de déterminer avec précision la cause de la défaillance et le degré de défaillance [7]. L'application de la théorie des ensembles flous au système hydraulique FTA, non seulement reflète le flou de la probabilité elle-même, mais permet également l'assignation de probabilité à un certain degré d'erreur, mais aussi la scène et les données expérimentales avec l'expérience des ingénieurs et des techniciens peuvent être combiné, vous pouvez Il peut mieux résoudre l'ambiguïté et l'incertitude de la probabilité de défaut, réduire la difficulté d'obtenir la valeur exacte de la probabilité de défaut et avoir une plus grande flexibilité et adaptabilité.
La méthode FTA floue obscurcit la probabilité d'occurrence d'événements de base dans l'arbre de défaillances, adopte les nombres flous pour remplacer les valeurs de probabilité exactes, et utilise toujours les portes ET et OU de l'arbre de défaillances traditionnel, mais introduit l'opérateur flou, au lieu de l'opération logique traditionnelle, définir la probabilité floue d'occurrence de l'événement principal et sa distribution de fonction d'appartenance, et l'analyse quantitative en calculant le degré d'importance floue.
Les nombres flous sont les incertitudes causées par le flou conceptuel ou l'influence de divers facteurs flous. Les nombres flous décrivent les valeurs de probabilité et soulignent le rôle subjectif des personnes dans l'ALE. Il existe de nombreuses formes de nombres flous, tels que les nombres flous triangulaires, les nombres flous trapézoïdaux, les nombres flous LR, les nombres flous normaux, les nombres flous d'intervalle et les valeurs de langage [8]. Dans la pratique de l'ingénierie du système hydraulique, lorsqu'un grand nombre de données statistiques, vous pouvez déterminer la probabilité exacte d'occurrence de la probabilité d'événement de fond; lorsque le manque de données statistiques, en fonction de la situation réelle par une variété de nombres flous et des valeurs de langue pour représenter et combiner enquête d'experts pour évaluer la probabilité d'occurrence de la fin de l'incident [9]. Afin de faciliter l'ALE, diverses formes de probabilité d'occurrence de l'événement de fond devraient être normalisées. Puisque le nombre flou trapézoïdal est une fonction d'appartenance de distribution linéaire par morceaux, l'opération algébrique est relativement simple. Il est intuitif et facile de convertir d'autres formes de nombres flous en nombres flous trapézoïdaux [10].
Le processus d'utilisation du principe d'extension pour déterminer la fonction d'appartenance de la probabilité floue d'événement supérieur est en fait un problème de programmation mathématique, rencontre souvent diverses opérations floues, telles que l'arithmétique des quatre nombres flous. Pour les systèmes complexes, la fonction structure dimension Très élevée, la solution optimale à un problème de programmation rencontre généralement des problèmes mathématiques. Ensuite, il produira des résultats de calcul flous sont crédibles et crédibles degré qui est" diffusible" et les différents types de calcul de croisement de probabilité floue de fonction d'appartenance, etc. Pour cette raison, [11] a adopté une méthode basée sur l'opérateur flou de convolution, qui a conduit à la disparition progressive de l'appartenance au bord du nombre flou en sortie. En négligeant les éléments improbables sur le bord, l'extension de l'ensemble de branches fini pourrait être efficacement compensée, c'est-à-dire" diffusivité" se rétrécit. Afin de résoudre le problème de couplage de différents types de probabilités floues, Réf. [12] ont adopté la méthode de division du degré d'appartenance du domaine cible après le domaine cible d'abord, puis ont pondéré l'intersection par le principe étendu et flou l'opérateur. Dans [13], l'opération d'intervalle pour chaque coupure λ de nombres flous équivalente au principe étendu est adoptée. En prenant différentes valeurs de λ, l'intervalle de probabilité de défaillance du système sous différents niveaux de confiance peut être obtenu.
En raison des portes logiques traditionnelles, la méthode FTA floue ci-dessus doit encore découvrir le mécanisme de défaillance et trouver la connexion d'événement. En pratique, le mécanisme de l'échec et la connexion des événements sont souvent incertains. En outre, le degré différent de défaillance entraînera des conséquences différentes, le FTA flou traditionnel ne peut pas décrire l'impact du degré de défaillance sur le système. Afin de résoudre ces problèmes, la littérature [14] a introduit le modèle flou TS dans FTA, décrit la probabilité de défaut des composants comme une vraisemblance floue, décrit la relation entre les événements comme une porte TS et décrit le degré de défaut comme un nombre flou, respectivement selon la possibilité partielle de brouillard flou et le degré de défaillance Calculer la probabilité floue d'un événement superordonné. La littérature [15] a appliqué cette méthode TS Fuzzy FTA au système hydraulique et a obtenu de bons résultats.
3 Analyse de l'importance
L'importance est un indice important pour l'analyse quantitative de l'arbre de défaillances. Il peut non seulement être utilisé pour l'analyse de fiabilité du système, mais également pour la conception d'optimisation du système et le système de guidage pour la maintenance et le diagnostic. L'importance décrit la contribution à l'événement principal en cas de défaillance d'un composant. Il existe principalement trois types d'importance de l'arbre de défaillances traditionnel: l'importance structurelle, l'importance de la probabilité et l'importance critique. L'importance structurelle est définie comme la proportion des vecteurs clés du composant&dans le nombre total de composants clés dans les composants restants reflétée dans l'importance de l'emplacement de l'événement dans la structure logique de l'arbre de défaillances, indépendamment de la probabilité d'occurrence de l'événement sous-jacent. L'importance de la probabilité est définie comme la dérivée partielle de la probabilité d'occurrence d'un événement supérieur à la probabilité d'occurrence d'un événement inférieur, qui reflète le degré d'influence de chaque état d'événement inférieur sur l'état du système. L'importance critique est définie comme le rapport entre le taux de changement de la probabilité de défaillance d'une pièce et le taux de changement de la probabilité de défaillance de l'événement supérieur causé par celle-ci. Il reflète également l'influence de la probabilité de l'événement du bas sur l'événement du haut et le manque de fiabilité de l'événement du bas.
L'analyse traditionnelle de l'importance de l'arbre de défaillances est basée sur l'hypothèse à deux états, mais le système réel se manifeste souvent par une variété de modes de défaillance et une variété de niveaux de défaut. Afin de répondre aux exigences de fiabilité des systèmes multi-états, la littérature [16] étend l'importance des composants de système traditionnels à deux états aux systèmes multi-états, et présente un système multi-états basé sur un événement horizontal du système ou un événement d'état. La définition générale de l'importance structurelle et de l'importance de la probabilité et sa méthode de calcul sont conformes à l'importance des composants du système à deux états.
Afin de révéler l'impact des états des composants sur l'état lui-même et sur l'ensemble de la défaillance du système multi-états, la littérature [17] basée sur l'hypothèse que les composants du système ne peuvent pas être réparés, divise les modes de défaillance en défauts d'état et en défauts de transition d'état, élargir l'importance de la probabilité traditionnelle Degré et méthode d'analyse de l'importance critique, l'importance est également divisée en importance de l'état et importance de transfert.
Afin de refléter l'influence de l'état critique et de l'état non critique de tous les composants sur la probabilité de défaillance de l'ensemble du système, la littérature [18] a proposé un concept de probabilité de défaillance équivalente et sa méthode de calcul, en utilisant la méthode de décomposition de probabilité pour analyser tous les états existants des composants et des systèmes, en utilisant la méthode de la chaîne de Markov et la théorie des probabilités pour calculer le nombre de travail attendu du système, puis obtenir la probabilité de défaillance équivalente.
Afin de refléter l'interaction de deux composants dans le système sur la fiabilité du système, la littérature [19] a proposé le concept d'importance conjointe, qui est défini comme le rapport de deux composants pour améliorer la fiabilité du système. L'importance de la structure conjointe reflète la relation entre deux composants lorsque la fiabilité n'est pas valide. L'importance de la fiabilité conjointe reflète la relation entre deux composants lorsque la fiabilité est valide. La référence [20] étend l'importance conjointe de deux composants à plusieurs composants et étudie la notion de l'importance de la fiabilité conditionnelle lorsque l'état de fonctionnement d'un composant&est connu.
Lorsqu'un seul élément représente un mode de défaillance différent ou n'est pas valide, il faut considérer tous les événements de fond pertinents comme une combinaison afin de déterminer l'importance de l'élément. Pour résoudre le problème ci-dessus, l'importance différentielle est proposée comme méthode de sensibilité du premier ordre. Compte tenu de l'interaction entre les composants, la littérature [21] a proposé le degré d'importance différentielle du second ordre en utilisant l'importance conjointe comme information supplémentaire de second ordre.
Dans [22], deux méthodes d'importance basées sur Fussell-Vesely sont utilisées, à savoir l'importance des composants et l'importance de la réduction, l'importance des composants est utilisée pour identifier la défaillance de composant la plus probable, et l'importance de la réduction reflète la défaillance de la combinaison de composants peut causer Les symptômes de défaillances du système sont généré, en tenant compte des composants eux-mêmes et de leur impact sur le système.
L'importance est avant tout définie au niveau des composants, car un arbre de défaillances est le niveau d'événement de base, et pour le niveau d'événement de porte, les événements de base dans différents événements de porte peuvent être répétés, ce qui rend la probabilité de défaillance de chaque événement a une certaine pertinence , la littérature [23] tire l'importance de l'événement de porte de l'importance de l'événement de base.
La méthode traditionnelle d'analyse du degré d'importance de l'arbre de défaillances est basée sur l'hypothèse de probabilité, le flou et le caractère aléatoire existent souvent dans les systèmes pratiques, l'hypothèse de probabilité est progressivement remplacée par une hypothèse de probabilité et la méthode d'analyse du degré d'importance floue voit le jour. Par exemple, à l'aide de la définition du concept d'importance traditionnelle, c'est-à-dire l'espérance mathématique de la différence entre la probabilité floue de l'événement supérieur et l'état de défaillance de l'événement inférieur [24] La différence entre la valeur médiane du événement flou et numéro d'événement médian de l'événement supérieur à l'état normal [25]; la méthode de la distance de Hamming, qui est la différence entre les similitudes du mode de défaillance réel et du mode de défaillance idéal [26].
Sur la base de l'importance de l'arbre de défaillances traditionnel, la littérature [27] a proposé l'algorithme d'importance de l'arbre de défaillances flou TS et défini le degré d'importance de probabilité TS, le degré d'importance critique TS et le degré d'importance floue TS, et a vérifié la faisabilité de cet algorithme Sex. Cette méthode peut être considérée comme une méthode simple et fiable lorsque le taux de défaillance est incertain ou inconnu.
Optimisation du diagnostic des défauts basée sur FTA
Les connaissances nécessaires pour diagnostiquer le système hydraulique dépendent dans une certaine mesure de l'expérience pratique d'experts dans le domaine. Par conséquent, le procédé de diagnostic de défaut de système expert joue un rôle important dans le système hydraulique. L'acquisition des connaissances est reconnue comme le «goulot d'étranglement GG»" problème de système expert. L'acquisition des connaissances est réalisée en utilisant l'arbre de défaillances. La relation logique entre chaque défaut est claire et les règles de diagnostic sont intuitives, ce qui réduit la difficulté d'acquisition des connaissances du système expert. L'événement supérieur de l'arbre de défaillances correspond à la tâche à analyser et à résoudre par le système expert. Un ensemble de coupe minimal est le résultat final. La relation logique de l'arbre de défaillances de haut en bas correspond au processus de raisonnement du système expert. Les branches correspondent aux règles de la base de connaissances, Le nombre de branches est égal au nombre de règles, les connaissances de la base de connaissances proviennent de l'arbre de défaillances.
Cependant, l'arbre de défaillances traditionnel n'est pas propice au stockage et à la récupération informatiques, en particulier lorsque le système hydraulique est plus complexe, le stockage couramment utilisé occupe plus d'espace de stockage, le processus de récupération est complexe, le diagnostic ne peut pas être une inférence rapide, et pas propice à la maintenance du système. La structure de stockage de l'arbre binaire et le processus de récupération sont relativement simples, faciles à exprimer et à traiter par ordinateur, l'arbre de défaillances peut être transformé en un arbre binaire pour résoudre les problèmes ci-dessus
