一种基于最小割集的故障树分析模型研究和算法实现

韩 光，赵春雪，宋 晨

（新疆油田公司数据公司，新疆 克拉玛依 834000）

0 引言

就工业过程中的故障诊断领域而言，当前研究方法分为3大类：基于机理模型的方法、基于定性知识的方法和基于过程数据的方法。其中，基于定性知识的方法利用不完备的先验知识对系统结构和功能进行描述，建立起定性模型，预测系统的定性行为，并通过与实际的系统行为进行比较，检测系统是否发生故障。典型的定性推理方法包括定性仿真理论、定性过程理论、定性流式理论、定性代数理论、定性动力学方法、定性因果分析方法等。

故障树分析是故障诊断技术中的一种有效方法。它使用由果到因的演绎分析，把系统最不希望发生的事件作为故障树的顶事件，底事件则是引发该顶事件故障的直接原因，中间事件反映了顶事件和底事件之间的因果关系。通过故障树模型，从上往下逐层分解，可以清楚地分析故障产生的原因和传播过程。利用故障树分析方法，不需要知道对象的精确数学模型，而且此方法具有智能的特性，对小系统和工业仪表更具有实用性。

在故障树中，往往几个基本事件甚至一个基本事件发生，顶事件就发生。这种能够引起顶事件发生的基本事件的集合叫作割集。在一个割集中，一个事件可能出现一次或多次，不同割集也存在相互包含的情况，需要进行割集的化简才能得到最小割集。最小割集是引起顶事件发生的最低限度的基本事件的集合。……