模糊灰关联分析提升风力发电机故障树分析的可靠性

本文探讨了模糊灰关联分析方法在故障树分析中的应用，针对传统故障树分析在处理具有模糊性和灰色性特点的多状态不确定性复杂系统时的局限性。作者提出了将模糊灰关联分析引入到故障树分析中的创新策略。首先，他们采用三角模糊数来表示基本事件的模糊概率，这是一种不确定性度量方式，可以更好地反映实际情境中的不精确信息。接着，他们发展了一种方法来计算顶上事件（即系统故障）的模糊概率以及基本事件的模糊重要度，模糊重要度衡量了基本事件对系统故障的影响程度，这在考虑随机性和主观因素时更为有效。 在模糊灰关联分析中，以基本事件的模糊重要度作为参考列，而最小割集（一种故障树中的关键路径元素，表示系统中最可能发生的故障组合）组成的特征矩阵作为比较列。通过计算两者之间的关联系数，作者能够得出每个最小割集与顶上事件之间的灰色关联度。灰色关联度是一种衡量两个不确定系统相似性的定量指标，它在处理模糊和灰色系统中的数据具有重要意义。 在风力发电机系统中，作者运用这种改进的故障树分析方法，识别出风轮叶片故障树中的关键脆弱点。这些发现有助于预防潜在的系统故障，提升系统的可靠性和安全性。这种方法不仅提供了理论支持，也为实际工程实践中的风险评估和故障预防提供了实用工具。 这篇论文的重要贡献在于将模糊数学和灰色系统理论与故障树分析相结合，形成了一种更为全面和准确的故障诊断和预防手段，适用于处理复杂工程系统中的不确定性问题。这对于提高电力系统的安全性和可靠性具有重要的实际价值。