云模型下SFT径集割集重构与模糊性处理

本文档探讨了"云化SFT下的径集域与割集域的重构与研究"这一主题，针对传统SFT在处理具有模糊性、随机性和离散性故障数据时的能力不足问题，作者们提出了一种创新方法，即结合云模型和SFT。云模型在此处的作用是将复杂的数据分布转化为易于理解和处理的云状结构。 首先，作者们通过云模型对SFT的特征函数进行云化，生成了云化特征函数。这个过程旨在捕捉数据的不确定性和多样性，将其转化为云滴的形式，每个云滴代表一个可能的状态或故障概率区间。云滴的大小和位置反映了故障发生的可能性，使得分析更为直观。 径集域和割集域是SFT分析中的关键概念，它们分别表示系统在单一故障发生时能够继续运行的区域和必须立即停机的区域。通过云化，径集域和割集域也得到了重构，原有的明确边界变得模糊，被云滴的分布所替代。当云滴表示的故障概率低于阈值Pb时，该云滴及其关联区域构成云化径集域；相反，如果概率高于Pb，则构成云化割集域。 文章通过实例分析了一个元件X1和整个系统的云化径集域和云化割集域，探讨了在不同环境因素下，系统能稳定工作的范围组合。这种云化方法有助于提高故障诊断和风险评估的准确性和鲁棒性，尤其是在面对不确定性较大的情况下。 研究的关键词包括安全系统工程、云模型、空间故障树、径集域和割集域以及云化重构。文章被归类于工程技术领域，并引用了国家自然科学基金和辽宁省自然科学基金等项目的资助。该研究不仅提供了新的故障分析工具，也为安全科学与工程领域的实践者提供了理论支持。 总结来说，本论文的核心内容是利用云模型技术改进了传统SFT在处理模糊性故障数据方面的不足，引入了云化径集域和云化割集域的概念，这在提升故障识别和系统安全性方面具有重要意义。