【摘 要】
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当前现代智能系统的结构愈来愈复杂,而在系统发生故障时要找出失效原因的过程中所涉及的问题大多存在不确定的因果关系,我们有必要进一步研究此类不确定因果关系信息。动态不确定因果图（Dynamic Uncertain Causality Graph,DUCG）能用图形化的方式呈现系统中的各种因果关系,它在故障诊断、安全分析、风险评估、预测等诸多领域的广泛应用得到了国际上越来越多的认可。本文主要研究了动态不
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当前现代智能系统的结构愈来愈复杂,而在系统发生故障时要找出失效原因的过程中所涉及的问题大多存在不确定的因果关系,我们有必要进一步研究此类不确定因果关系信息。动态不确定因果图（Dynamic Uncertain Causality Graph,DUCG）能用图形化的方式呈现系统中的各种因果关系,它在故障诊断、安全分析、风险评估、预测等诸多领域的广泛应用得到了国际上越来越多的认可。本文主要研究了动态不确定因果图的模糊推理及其它模型向DUCG的转换分析,其主要内容如下:（1）针对事件发生概率的不确定性和模糊性,本文提出了基于直觉模糊集（Intuitionistic Fuzzy Set）的动态不确定因果图分析方法。首先简单介绍了直觉模糊集定义及其运算符;其次提出了用直觉模糊集刻画事件的发生概率,通过直觉模糊集的隶属度和非隶属度可以保留原始信息的模糊性;最后详细说明了基于直觉模糊集的DUCG推理方法,该方法在不确定性信息的表示和推理方面比传统DUCG推理考虑得更全面。（2）在直觉模糊数描述不确定信息的基础之上,提出了基于TOPSIS-灰色关联度分析的DUCG推理方法。首先通过直觉模糊集的不同集成算子与TOPSIS法相结合计算灰色关联度,进而进行知识推理和决策,这样可以在信息推理过程中考虑更丰富的信息,减少了信息损失;最后实例验证该方法在一定程度上提高了不确定信息处理的可靠性和稳定性。（3）针对传统故障模式影响分析（Failure Modes and Effects Analysis,FMEA）和故障树分析（Fault Tree Analysis,FTA）无法描述不确定因果关系的局限性,首先提出了将FMEA和FTA向DUCG转换的三个步骤,分别是事件转化、数值转化和逻辑转化;其次,FMEA/FTA向DUCG的转换为动态不确定因果图理论模型的构建提供了一种新的构建方法;最后利用FMEA/FTA模型中的原始信息和数据可更加快速简便地构建DUCG模型,达到了节约时间、成本和资源的优点。
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