基于神经网络的共因失效数据分析与映射方法

本文主要探讨了一种创新的共因失效数据分析方法，该方法于2004年由李翠玲和谢里阳在东北大学机械工程与自动化学院发表在《东北大学学报（自然科学版）》上。他们的研究专注于利用神经网络技术解决工业领域的共因失效问题，这是一个关键的系统可靠性分析领域。 该论文的核心内容是提出了一种基于神经网络的数据映射策略，这种方法的独特之处在于它通过蒙特卡罗方法获取训练样本，这是一种随机模拟方法，能够生成大量的虚拟失效数据，从而填补实际共因失效数据的不足。传统的共因失效分析往往依赖于有限的实际故障事件，这可能导致分析结果的不确定性。而神经网络的引入，使得研究人员能够处理非线性关系，对不同阶次冗余系统失效数据进行有效映射，提高了数据的适用性和准确性。 作者强调，通过实例分析和对比，他们证明了神经网络在处理共因失效问题上的有效性，以及将其应用于共因失效数据分析的可行性。这种方法有助于减少因系统间差异（定性与定量）导致的不确定性，为系统可靠性评估提供了更为可靠的数据支持。 论文的研究背景显示，共因失效是冗余系统失效的主要风险源，但现实中获取这类数据的困难促使研究者寻找新的解决方案。神经网络技术的运用不仅克服了数据匮乏的问题，还展示了其在解决复杂工业问题中的潜力。 这篇论文在共因失效分析领域做出了重要贡献，不仅提升了数据处理的精度，还为系统设计和维护提供了一种更科学、更精确的方法，对于提高工业系统的可靠性和安全性具有实际价值。