摘要

为研究系统故障演化过程(System Fault Evolution Process, SFEP)中因素重要性及其不确定性,提出了基于相似性、联系数和信息熵的分析方法。以因素影响下的事件故障概率为基础数据,将因素重要性表征为事件在因素作用下的故障概率相似性和不确定性,建立研究方法和数学模型。首先,研究了因素重要性的由来及不确定性产生的原因。其次,建立了因素重要度计算和不确定性修正方法,提出了因素概率相似度、因素概率犹豫度、因素概率犹豫熵和因素重要度。最后,通过实例展示了分析流程。结果表明,系统故障演化过程中实现上述方法是可行的,能达到预期效果。研究方法和结果可用于系统故障演化过程中因素重要性的确定,并作为基础数据实现因素的化简、合并或删减,以降低演化过程复杂性,也可为类似的因素重要性分析提供支持。

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