连续贝叶斯网络在系统动态安全性分析上的应用

复杂系统失效往往表现出动态行为和不确定性。针对系统安全性分析的动态问题及高精度难题,基于各种逻辑门,提出了连续贝叶斯网络建模方法,并将该方法应用于系统安全性分析。通过实例证明了该方法的正确性,结果表明该方法具有较高的精度。     

基于KG-KGCN的某型动力装置风险分析方法

针对动力装置危险因素众多、风险数据繁杂且利用率不高等问题，以故障模式、影响及危害性分析等数据为基础，提出基于知识图谱和图神经网络的系统风险分析方法及算法，利用事件的知识完成链接预测，推理出引发事件的原因及影响等，以实现其精准的统计分析。本文以某型发动机为对象，对其进行风险分析和推理。结果表明：该方法有效解决了传统方法存在的表单繁琐、分析单一等问题，结果更加准确和全面，可使分析效率提升60%以上；并可及时开展风险推理和预测，实现从事后分析向主动预防的转变，为动力装置的智能运维提供了有力支持。     

基于FMEA/FTA的贝叶斯网络安全性分析方法

针对复杂机械系统安全性分析中的难点,提出了基于FMEA/FTA的贝叶斯网络安全性分析方法。通过两种途径综合FMEA和FTA信息,对复杂机械系统安全性分析的贝叶斯网络模型建立进行了详细分析,同时对模型的概率推理进行了研究。分析表明该方法克服了传统安全性分析方法的缺点,适合用于处理复杂机械系统安全性分析中的多态性、失效相关性、不确定性等难题,较传统方法更具优势。最后文章通过示例验证了方法的正确性和优势。     

过程FMEA技术研究及一种新的评估准则

在对过程FMEA（PFMEA）技术进行研究的基础上，分析了严酷度、发生度、探测度和风险优序数等的确定方法，指出了传统PFMEA技术的理论缺陷和风险优序数判定准则的不足，提出了一种基于概率费用判定准则基础上的新的PFMEA方法。