[发明专利]数据驱动的故障树分析方法、装置及系统

说明书

本发明涉及一种数据驱动的故障树分析方法、装置及设备，其中，数据驱动的故障树分析方法可包括以下步骤：根据故障顶事件的历史故障数据，生成对应故障顶事件的故障树；故障树包括若干层底事件；定量处理故障树，得到各层底事件对应的故障概率、以及各最小割集对应的Fussell‑Vesely重要度；最小割集为定性处理故障树得到的对应故障顶事件的割集；根据各故障概率和各Fussell‑Vesely重要度，生成待分析设备的状态评价数据。采用本方法能够提高了故障管理效率，也提高了对设备故障管理的可靠性。

技术领域

本发明故障分析技术领域，特别是涉及一种数据驱动的故障树分析方法、装置及系统。

背景技术

随着科学技术的发展，设备的规模越来越大，设备的复杂性也越来越高，但设备一旦发生故障，便会造成巨大损失。因此，对设备的可靠性研究具有重要意义，而有效的故障管理是设备持续稳定运行的重要保障。在故障管理的过程中,对历史数据的应用是其中一个重要环节。故障的历史数据能够指导制定故障预防措施，反映出设备的薄弱环节等。而历史故障数据的应用却是对设备提升可靠性问题时面临的困境，其中一个重要原因就是缺乏有效的方法构建历史故障数据应用模型。

在实现过程中，发明人发现传统技术中至少存在如下问题：传统的对设备故障分析缺乏有效的方法构建历史故障数据应用模型，对历史故障数据利用不充分，故障管理存在一定的片面性，降低了对设备故障管理的可靠性。

发明内容

基于此，有必要针对传统的技术方案中对设备故障管理的可靠性低的问题，提供一种数据驱动的故障树分析方法、装置及系统。

一种数据驱动的故障树分析方法，包括以下步骤：

根据故障顶事件的历史故障数据，生成对应故障顶事件的故障树；故障树包括若干层底事件；

定量处理故障树，得到各层底事件对应的故障概率、以及各最小割集对应的Fussell-Vesely重要度；最小割集为定性处理故障树得到的对应故障顶事件的割集；

根据各故障概率和各Fussell-Vesely重要度，生成待分析设备的状态评价数据。

在其中一个实施例中，根据各故障概率和各Fussell-Vesely重要度，生成待分析设备的状态评价数据的步骤之后包括：

获取各最小割集对应的故障路径；

依据各Fussell-Vesely重要度的大小顺序，依次对各故障路径进行故障排查。

在其中一个实施例中，根据各故障概率和各Fussell-Vesely重要度，生成待分析设备的状态评价数据的步骤之后包括：

筛选出各Fussell-Vesely重要度中的最大Fussell-Vesely重要度，并获取最大Fussell-Vesely重要度对应的最小割集；

获取最大Fussell-Vesely重要度对应的最小割集的故障路径，并对故障路径进行故障排查。

在其中一个实施例中，根据各故障概率和各Fussell-Vesely重要度，生成待分析设备的状态评价数据的步骤之后包括：

获取各最小割集对应的观测值；并在观测值超过预设预警阈值范围时，触发风险预警。

在其中一个实施例中，根据历史故障数据生成对应故障顶事件的故障树的步骤包括：

根据历史故障数据中对应故障顶事件的直接影响因素数据，分解故障顶事件，得到若干当前层底事件；

根据历史故障数据中对应各当前层底事件的直接影响因素数据，分解各当前层底事件，直至当前层底事件的直接影响因素数据为零，得到各层底事件。