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申请/专利权人：华北电力大学苏州研究院;华北电力大学(保定)
申请日：2024-01-26
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118051713A
主分类号：G06F17/18
分类号：G06F17/18;G06N5/01;G06F18/24;G06Q50/06
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.05.17#公开
摘要：本发明提供了一种基于T‑S故障树的风电机组的可靠性评估方法，包括：根据单位阶跃函数，构建第一T‑S动态故障树模型；根据第一T‑S动态故障树模型，得到第一故障概率密度函数；基于第一T‑S动态故障树模型，根据多维T‑S动态门的输入输出规则，构建第二T‑S动态故障树模型；基于第一故障概率密度函数，根据第二T‑S动态故障树模型，得到第一概率分布函数；基于第二T‑S动态故障树模型，引入多态影响下的输入输出规则，构建第三T‑S动态故障树模型；基于第一概率分布函数，根据第三T‑S动态故障树模型，得到第二故障概率分布函数；根据第二故障概率分布函数，求得各个事件的重要度并对待测风电机组进行评估。本发明解决了T‑S故障树存在误差且计算量繁琐的问题。
主权项：1.一种基于T-S故障树的风电机组的可靠性评估方法，其特征在于，包括：确定待测风电机组系统各级事件与机组故障的相互关系；基于待测风电机组系统各级事件与机组故障的相互关系，根据单位阶跃函数，构建第一T-S动态故障树模型；所述待测风电机组系统各级事件包括：下级事件，上级事件和顶事件；根据所述第一T-S动态故障树模型，得到第一故障概率密度函数；所述第一故障概率密度函数，包括：第一下级事件故障概率密度函数和第一上级事件故障概率密度函数；基于第一T-S动态故障树模型，根据多维T-S动态门的输入输出规则，构建第二T-S动态故障树模型；基于第一故障概率密度函数，根据所述第二T-S动态故障树模型，得到第一概率分布函数；基于所述第二T-S动态故障树模型，引入多态影响下的输入输出规则，构建第三T-S动态故障树模型；基于第一概率分布函数，根据第三T-S动态故障树模型，得到第二故障概率分布函数；所述第二故障概率分布函数为顶事件故障概率分布函数；根据第二故障概率分布函数，求得各个事件的重要度；根据所述重要度对待测风电机组进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学苏州研究院;华北电力大学(保定) 一种基于T-S故障树的风电机组的可靠性评估方法
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