基于最弱n维t-范数算术的模糊动态故障树分析新方法

"本文提出了一种新的模糊动态故障树分析方法，使用最弱的n维t-范数算术，旨在解决传统方法在处理模糊计算时可能出现的累积问题，以及现有方法对指数失效时间分布的依赖限制。" 文章中提到的模糊动态故障树分析是一种在复杂系统可靠性评估中的技术，特别适用于具有动态故障特性的系统。动态故障树分析(Dynamic Fault Tree Analysis, DFTA)是一种建模方法，用于理解和预测系统中不同故障事件如何相互关联和影响，以评估系统的整体可靠性。这种方法通常用于航空航天、核能、电力系统等领域，因为这些领域的系统往往具有复杂的交互性和动态变化。 然而，当面对不确定或不完整的数据时，即故障概率或失效率的组件数据不足时，传统的DFTA方法可能遇到困难。传统的模糊运算算法，如基于可拓学(Extension Principle)或区间理论的算法，可能会导致模糊值的累积，这可能会使结果变得不准确，因为它们可能无法充分捕捉到不确定性的真实范围。 为了解决这些问题，文章介绍了一种新的方法，利用最弱的n维t-范数算术。这是一种更精细的模糊逻辑操作方法，它减少了模糊值在计算过程中的累积效应，从而提供更为精确的分析结果。这种方法允许在多维度上处理模糊集，增加了分析的灵活性和准确性，不再局限于系统组件必须服从指数失效时间分布的假设。这扩展了DFTA的应用范围，使其能够适应更广泛的失效模式和分布类型。 此外，文中还可能讨论了如何使用顺序二元决策图(Sequential Binary Decision Diagrams, SBDDs)来辅助分析。SBDDs是一种有效的布尔函数表示和操作工具，它们可以帮助简化故障树结构，减少计算复杂性，从而在处理大型和复杂的故障树时提高效率。 该研究为模糊动态故障树分析提供了一个创新的框架，提高了在不确定性和复杂性共存情况下的系统可靠性评估能力。这对于设计和维护关键基础设施，以及制定预防和应对策略具有重要意义。