基于ANN求导的DSFT故障趋势分析：一种预知性故障控制策略

本文研究的焦点是"基于ANN求导的DSFT中故障概率变化趋势研究"，它旨在解决在实际生产环境中如何通过预测元件故障概率的变化趋势来实现更有效的故障预防。AN代表人工神经网络(Artificial Neural Networks)，一种强大的数据处理工具，其在本研究中的应用是为了克服对系统或元件内部构造和特性的依赖，仅通过分析实际的故障监测数据。 在传统的安全系统工程中，离散型空间故障树(DSFT)是一个重要的概念，它将复杂系统分解成一系列逻辑事件，用于评估系统的故障可能性。然而，现有的DSFT理论可能无法精确捕捉元件在不同工作环境下的故障概率动态变化。通过引入ANN求导技术，研究者能够更好地理解和预测这种变化趋势，从而提前采取预防措施，实现所谓的"先知先觉"的故障管理。 论文首先阐述了ANNN求导法的理论基础和公式推导，这是运用神经网络模型计算函数导数的方法，对于故障概率预测而言，这相当于利用历史数据训练网络以捕捉潜在的故障模式和阈值。接着，研究人员通过一个具体的元件实例展示了这一方法的应用过程，通过计算和分析元件在不同工作条件下的故障数据，得出了故障概率随环境变化的规律。 这项工作的贡献在于扩展了DSFT的理论框架，使得故障预测更为精准，有助于企业优化设备维护策略，减少突发故障带来的损失。同时，它也为其他领域如工业自动化、航空航天等领域提供了一种新的故障预警和控制系统设计思路。 作者团队由四位专家组成，涵盖了安全科学与工程、数值模拟、算法、系统可靠性、力学系统稳定性和环境科学与工程等多个专业领域，他们的合作显示了跨学科研究的优势，为故障概率预测的深入理解和发展提供了有力支持。 这篇论文的重要研究成果是提出了一种基于ANN求导的DSFT故障概率变化趋势预测方法，它具有广泛的实际应用价值，特别是在工业安全管理和设备维护领域。通过这种方法，工程师可以更好地理解元件故障风险随工作环境变化的规律，从而制定出更具前瞻性的故障预防措施。