基于马尔可夫链的动态故障树分析方法

基于马尔可夫链的市场占有率的预测

市场占有率问题 摘要 本文通过对马尔可夫过程理论中用于分析随机过程方法的研究,提出了将转移概率矩阵法应用于企业产品的市场占有率分析当中,认为该理论的无后效性和稳定性特点能够帮助企业在纵向和横向资讯不够充分的情况下克服预测的误差和决策的盲目性,并给出了均衡状态下的市场占有率模型,以期通过不同方案的模拟分析,帮助企业优化决策. 关键词马尔科夫链转移概率矩阵 一、问题重述 1.1背景分析 现代市场信息复杂多变，一个企业在激烈的市场竞争环境下要生存和发展就必须对其产品进行市场预测，从而减少企业参与市场竞争的盲目性，提高科学性。然而，市场对某产品的需求受多种因素的影响，其特性是它在市场流通领域中所处的状态。这些状态的出现是一个随机现象，具有随机性。为此，利用随机过程理论的马尔可夫（Markov）模型来分析产品在市场上的状态分布，进行市场预测，从而科学地组织生产，减少盲目性，以提高企业的市场竞争力和其产品的市场占有率。 1.2问题重述 预测A、B、C三个厂家生产的某种抗病毒药在未来的市场占有情况 二、问题分析 第一步进行市场调查．主要调查以下两件事： （1）目前的市场占有情况．若购买该药的总共1000家对象（购买力相当的医院、药店等）中，买A、B、C三药厂的各有400家、300家、300家，那么A、B、C 三药厂目前的市场占有份额分别为：40%、30%、30%．称（0.4，0.3，0.3）为目前市场的占有分布或称初始分布． （2）查清使用对象的流动情况．流动情况的调查可通过发放信息调查表来了解顾客以往的资料或将来的购买意向，也可从下一时期的订货单得出．若从定货单得表1-0．

表（1-5） 顾客订货情况表 下季度订货情况 合计 来 自 A B C A 160 120 120 400 B 180 90 30 300 C 180 30 90 300 合计 520 240 240 1000 第二步 建立数学模型． 假定在未来的时期内，顾客相同间隔时间的流动情况不因时期的不同而发生变化，以1、2、3分别表示顾客买A 、B 、C 三厂家的药这三个状态，以季度为模型的步长（即转移一步所需的时间），那么根据表（1-5），我们可以得模型的转移概率矩阵： ? ???? ??=?????? ? ? ??=????? ??=3.01.06.01.03.06.03.03.04.03009030030 3001803003030090300180400120400120400160333231232221131211p p p p p p p p p P 矩阵中的第一行（0.4，0.3，0.3）表示目前是A 厂的顾客下季度有40%仍买A 厂的药，转为买B 厂和C 厂的各有30%．同样，第二行、第三行分别表示目前是B 厂和C 厂的顾客下季度的流向． 由P 我们可以计算任意的k 步转移矩阵，如三步转移矩阵： ???? ? ? ?=????? ? ?==252.0244 .0504.0244.0252.0504 .0252.0252.0496.03.01 .06.01.03.06 .03.03.04.03 3 ) 3(P P 从这个矩阵的各行可知三个季度以后各厂家顾客的流动情况．如从第二行（0.504， 0.252，0.244）知，B 厂的顾客三个季度后有50.4%转向买A 厂的药，25.2%仍买B 厂的，24.4%转向买C 厂的药． 三、模型假设 1、购买3种类型产品的顾客总人数基本不变； 2、市场情况相对正常稳定，没有出现新的市场竞争； 3、没有其他促销活动吸引顾客。 四、模型的建立与求解 4.1模型背景 在考虑市场占有率过程中影响占有率的大量随机性因素后，可以认为这一过程充

马尔可夫预测

4.6 马尔可夫预测 4.6.1 马尔可夫预测法分析概述 马尔可夫是俄国著名的数学家，马尔可夫过程是以马尔可夫名字命名的一种特殊的描述事物发展过程的方法。马尔可夫过程主要用于对企业产品的市场占有率的预测。 众所周知，事物的发展状态总是随着时间的推移而不断地变化的。对于有些事物的发展,需要综合考察其过去与现在的状态，才能预测未来。但有些事物的发展，只要知道现在状态,就可以预测将来的状态而不需要知道事物的过去状态。例如，在下中国象棋时，一个棋子下一步应该怎样走，只与它当前的位置有关，而不需要知道它以前处于什么位置，也不需要知道它是怎么走到当前位置的。这种与过去的取值无关，称为无后效性。这种无后效性的事物的发展过程，就称为马尔可夫过程。 1.一步转移概率与转移概率矩阵 如果变量的状态是可数的，假设有N个，那么从状态i经一步转移到j,都有发生的可能，我们称Pij为一步转移概率。将这些依序排列起来构成的一个矩阵，叫做转移概率矩阵： 转移概率矩阵具有下述性质; (1)矩阵每个元素均非负； (2)矩阵每行元素之各等于1. 2.多步转移概率与转移概率矩阵 在一步转移概率概念的基础上，可导出多步转移概率。若系统在时刻T0处于状态i,经过n步转移，在时刻Tn时处于状态j,这种转移的可能性的数量指标称为n步转移概率，记为P（Xn=j|X0=i）=Pij(n)。n步转移概率矩阵记为

经过计算，可以得到一个有用的结论： 同时,n步转移概率同一步转移概率一样具有下列性质; 2.4.2市场占有率预测分析 1.市场占有率预测分析概述 在市场经济条件下，各企业都十分重视扩大自身产品的市场占有率。因此，预测企业产品市场占有率，也就成为企业十分关心的问题。 市场占有率是指在一定地理范围内，某一类商品因为具有相同的用途或性质而相互竞争，那么在这类商品的整个销售市场上，每一种品牌的产品的销售额（销量）点该类商品总销售额（销量）的份额即为该品牌商品的市场占有率。 2.市场占有率预测分析的基本 市场占有率预测分析的基本步骤如下:假设该地区市场上有三种同类商品。 (1)调查目前市场占有率情况，得到市场占有率向量A 首先，通过抽样调查，了解目前市场占有率情况。根据调查结果，构建市场占有率向量A。则A=（P1 , P2 ,P3） (2)调查消费者的变动情况，计算转移概率矩阵P 通过合理的消费者抽样调整，汇总消费者消费变动的情况，并计算出转移概率矩阵P。则

故障树分析方法

故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）故障树分析(FTA)技术是美国贝尔电话实验室于1962年开发的，它采用逻辑的方法，形象地进行危险的分析工作，特点是直观、明了，思路清晰，逻辑性强，可以做定性分析，也可以做定量分析。体现了以系统工程方法研究安全问题的系统性、准确性和预测性，它是安全系统工程的主要分析方法之一。一般来讲，安全系统工程的发展也是以故障树分析为主要标志的。 1974年美国原子能委员会发表了关于核电站危险性评价报告，即“拉姆森报告”，大量、有效地应用了FTA，从而迅速推动了它的发展。 1 数学基础 1.1基本概念 (1)集：从最普遍的意义上说，集就是具有某种共同可识别特点的项(事件)的集合。这些共同特点使之能够区别于他类事物。 (2)并集 把集合A的元素和集合B的元素合并在一起，这些元素的全体构成的集合叫做A与B的并集，记为A∪B或A+B。 若A与B有公共元素，则公共元素在并集中只出现一次。 例若A={a、b、c、d}; B={c、d、e、f}; A∪B= {a、b、c、d、e、f}。

(3)交集 两个集合A与B的交集是两个集合的公共元素所构成的集合，记为A∩B或A〃B。 根据定义，交是可以交换的，即A∩B=B∩A 例若 A={a、b、c、d}; B={c、d、e}; 则A∩B={c、d}。 (4)补集 在整个集合(Ω)中集合A的补集为一个不属于A集的所有元素的集。补集又称余，记为A′或A。 1.2 布尔代数规则 布尔代数用于集的运算，与普通代数运算法则不同。它可用于故障树分析，布尔代数可以帮助我们将事件表达为另一些基本事件的组合。将系统失效表达为基本元件失效的组合。演算这些方程即可求出导致系统失效的元件失效组合(即最小割集)，进而根据元件失效概率，计算出系统失效的概率。 布尔代数规则如下(X、Y代表两个集合)： (1)交换律 X〃Y=Y〃X X+Y=Y+X (2)结合律 X〃(Y〃Z)=(X〃Y)〃Z X+(Y+Z)=(X+Y)+Z (3)分配律 X〃(Y+Z)=X〃Y+X〃Z

(完整版)故障树分析法

什么是故障树分析法 故障树分析(FTA)技术是美国贝尔电报公司的电话实验室于1962年开发的，它采用逻辑的方法，形象地进行危险的分析工作，特点是直观、明了，思路清晰，逻辑性强，可以做定性分析，也可以做定量分析。体现了以系统工程方法研究安全问题的系统性、准确性和预测性，它是安全系统工程的主要分析方法之一。一般来讲，安全系统工程的发展也是以故障树分析为主要标志的。 1974年美国原子能委员会发表了关于核电站危险性评价报告，即“拉姆森报告”，大量、有效地应用了FTA，从而迅速推动了它的发展。 什么是故障树图(FTD) 故障树图 ( 或者负分析树)是一种逻辑因果关系图，它根据元部件状态(基本事件)来显示系统的状态(顶事件)。就像可靠性框图(RBDs)，故障树图也是一种图形化设计方法，并且作为可靠性框图的一种可替代的方法。 一个故障树图是从上到下逐级建树并且根据事件而联系，它用图形化"模型"路径的方法，使一个系统能导致一个可预知的，不可预知的故障事件（失效），路径的交叉处的事件和状态，用标准的逻辑符号(与，或等等)表示。在故障树图中最基础的构造单元为门和事件，这些事件与在可靠性框图中有相同的意义并且门是条件。 故障树和可靠性框图(RBD) FTD和RBD最基本的区别在于RBD工作在"成功的空间"，从而系统看上去是成功的集合，然而，故障树图工作在"故障空间"并且系统看起来是故障的集合。传统上，故障树已经习惯使用固定概率(也就是，组成树的每一个事件都有一个发生的固定概率)然而可靠性框图对于成功(可靠度公式)来说可以包括以时间而变化的分布，并且其他特点。 故障树分析中常用符号 故障树分析中常用符号见下表:

随机过程——马尔可夫过程的应用

随机过程——马尔可夫过程的应用 年级：2013级 专业：通信工程3班 姓名：李毓哲 学号：31

摘要：随机信号分析与处理是研究随机信号的特点及其处理方法的专业基础， 是目标检测、估计、滤波灯信号处理理论的基础，在通信、雷达、自动检测、随机振动、图像处理、气象预报、生物医学、地震信号处理等领域有着广泛的应用，随着信息技术的发展，随机信号分析与处理的理论讲日益广泛与深入。 随机过程是与时间相关的随机变量，在确定的时刻它是随机变量。随机过程的具体取值称作其样本函数，所有样本函数构成的集合称作随机过程的样本函数空间，所有样本函数空间及其统计特性即构成了随机过程。通信工程中存在大量的随机现象和随机问题。如：信源是随机过程；信道不仅对随机过程进行了变换，而且会叠加随机噪声等。 马尔可夫过程是一类非常重要的随机过程。随着现代科学技术的发展，很多在应用中出现的马氏过程模型的研究受到越来越多的重视。在现实世界中，有很多过程都是马尔可夫过程，马尔可夫过程在研究质点的随机运动、自动控制、通信技术、生物工程等领域中有着广泛的应用。我们可以通过对马尔可夫过程的研究来分析马尔可夫信源的特性。 关键词：随机过程，马尔可夫过程，通信工程，应用

目录 一、摘要 二、随机过程 、随机过程的基本概念及定义 、随机过程的数学描述 、基于MATLAB的随机过程分析方法三、马尔可夫过程 马尔可夫过程的概念 马尔可夫过程的数学描述 四、马尔可夫过程的应用 马尔可夫模型在通信系统中的应用 马尔可夫模型在语音处理的应用 马尔可夫模型的其他应用 五、结论 参考文献

二、随机过程 、随机过程的基本概念及定义 自然界变换的过程通常可以分为两大类——确定过程和随机过程。如果每次试验所得到的观测过程都相同，且都是时间t的一个确定函数，具有确定的变换规律，那么这样的过程就是确定过程。反之，如果每次试验所得到观测过程都不相同，是时间t的不同函数，没有为确定的变换规律，这样的过程称为随机过程。 、随机过程的数学描述 设随机试验E的样本空间Ω，T是一个数集（T∈(-∞,∞)），如果对于每一个t ∈T，都有一个定义在样本空间Ω上的随机变量 X(w,t)，w∈Ω，则称依赖于t的一族随机变量{X(w,t)，t∈T}为随机过程或随机函数，简记为{X(t)，t∈T }或X(t)，其中t称为参数，T称为参数集。当T={0,1,2,…}，T={1,2,…}，T={…,-2,-1,0,1,2,…}时，{X(w,t)t∈T}称为随机序列或时间序列。 、基于MATLAB的典型随机过程的仿真 信号处理仿真分析中都需要模拟产生各种随机序列，通常都是先产生白噪声序列，然后经过变换得到相关的随机序列，MATLAB有许多产生各种分布白噪声的函数。

故障树分析法--最新,最全

故障树分析法(Fault Tree Analysis简称FTA) 概念 什么是故障树分析法 故障树分析(FTA)技术是美国贝尔电报公司的电话实验室于1962年开发的，它采用逻辑的方法，形象地进行危险的分析工作，特点是直观、明了，思路清晰，逻辑性强，可以做定性分析，也可以做定量分析。体现了以系统工程方法研究安全问题的系统性、准确性和预测性，它是安全系统工程的主要分析方法之一。一般来讲，安全系统工程的发展也是以故障树分析为主要标志的。 1974年美国原子能委员会发表了关于核电站危险性评价报告，即“拉姆森报告”，大量、有效地应用了FTA，从而迅速推动了它的发展。目前，故障树分析法虽还处在不断完善的发展阶段，但其应用范围正在不断扩大，是一种很有前途的故障分析法。 故障树分析(Fault Tree Analysis)是以故障树作为模型对系统进行可靠性分析的一种方法，是系统安全分析方法中应用最广泛的一种自上而下逐层展开的图形演绎的分析方法。在系统设计过程中通过对可能造成系统失效的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素）进行分析，画出逻辑框图（失效树），从而确定系统失效原因的各种可能组合方式或其发生概率，以计算的系统失效概率，采取相应的纠正措施，以提高系统可靠性的一种设计分析方法。 故障树分析方法在系统可靠性分析、安全性分析和风险评价中具有重要作用和地位。是系统可靠性研究中常用的一种重要方法。它是在弄清基本失效模式的基础上，通过建立故障树的方法，找出故障原因，分析系统薄弱环节，以改进原有设备，指导运行和维修，防止事故的产生。故障树分析法是对复杂动态系统失效形式进行可靠性分析的有效工具。近年来，随着计算机辅助故障树分析的出现，故障树分析法在航天、核能、电力、电子、化工等领域得到了广泛的应用。既可用于定性分析又可定量分析。 故障树分析（Fault Tree Analysis）是一种适用于复杂系统可靠性和安全性分析的有效工具，是一种在提高系统可靠性的同时又最有效的提高系统安全性的方法。当前，超大型工程的建设，对可靠性，安全性提出了更高的要求，因此，故障树分析法已经广泛的应用到宇航，核能，化工，电子，机械和采矿等各个领域。 故障树分析法(Fault Tree Analysis) 简称故障树法，记作FTA [21]，[21] R G B . On the Analysis of Fault Trees ，[J] . IEEE Trans .1975 : 175 一185是一种采用逻辑推理，将系统故障形成原因由总体至部分按树枝状逐级细化，并绘出逻辑结构图（即故障树）的分析方法。其目的在于判明基本故障，确定故障的原因、影响和发生的概率。这种方法形象直观，并且能为使用单位提供明确的改进信息，所以为广大的工程技术人员所欢迎。 故障树分析法（Fault Tree Analysis，简称FTA）是在一定条件下用逻辑推理的方法，通过对可能造成系统故障的各种因素(包括硬件、软件、环境、人为因素等)进行分析，画出逻辑框图(即故障树)，从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率，计算系统故障概率，以采取相应的纠正措施，是提高系统可靠性的一种设计分析方法。同时，故障树分析法是可靠性工程的重要分支，是目前国内外公认的对复杂系统安全性、可靠性分析的一种实用方法。该方法可以让分析者对系统有更深入的认识，对有关系统结构、功能故障及维护保障知识更加系统化，从而使在设计、制造、使用和维护过程中的可靠性的改

高中体育与健康教学中应重视学生的心理辅导

高中体育与健康教学中应重视学生的心理辅导 摘要：传统体育教学只注重身体健康而忽视了心理健康，随着人类社会的飞速发展，人们对三维健康（即身体、心理和社会适应）越来越重视。青少年时期，心理障碍影响着个体学习行为和体育活动效能，影响了学生健全人格的形成。因此，重视学生的心理健康是每个教育工作者义不容辞的责任，作为体育教师在保障学生心理健康上有着独特的优势。 关键词：中学生心理辅导体育与健康教学心理障碍 中学生体育与健康学习的心理辅导，其目的是引导学生心理健康发展，帮助学生正确地认识自己、建立完美的人格。在体育教学中，教师可以在体育训练中大有作为，帮助其解除体育与健康学习中的心理障碍，充分发挥学生的潜能，达到人格的完美发展，从而达到提高体育与健康课教学质量的目的。 一、体育与健康学习心理障碍的特征 体育与健康学习心理障碍特征，是指学生在学习过程中，影响自身正常学习行为和体育活动的消极心理状态。这种现象在教学中很常见，通常表现为以下几个方面。 1.抑郁心理。主要表现在：学生对教学内容不感兴趣，学习时注意力不集中，自信心不足、精神萎靡，情绪低落，不主动，常躲避练习或早退。 2.过度紧张心理。主要表现在：学生在学习过程中，压力大，学习动作难度大，失误次数多等，这些大多能引起学生的过度紧张心理。

如果学生过度紧张，大脑皮层兴奋水平下降，学习难度会加大，这种状况会给学生的体育与健康学习及身心带来一定的危害，严重地影响学生体育能力的发挥。 3.恐惧心理。主要表现在：一学习某类动作，学生就害怕，害怕出现失误，害怕同学嘲笑，害怕教师批评、害怕受伤，这样就会产生恐惧心理，并伴随相应的生理变化，表现为：心跳加快、四肢无力，打寒战，出冷汗，这样就影响了自身的运动能力，从而导致学习无法正常进行。 4.自卑心态。学生在体育与健康学习中常自我感觉不如别人，信心不足，认为自己“笨手笨脚”，生怕别人看见耻笑，特别是遇到有点难度的技术动作，就更不愿练习，这样长期下来将导致恶性循环，产生厌倦学习心理。 二、心理辅导的方法 体育与健康学习心理辅导主要是促进运动参与，并有效的运用激励，调节情绪。刚柔相济，营造和谐的课堂气氛，以事实或事例正面引导学生，将心中的积郁进行有益的宣泄，从而使学生以积极向上的心理投入到体育与健康学习中去。教师开展心理辅导时可采用下列方法。 1.培养学生体育与健康的学习兴趣。兴趣是最好的老师，学生对学习内容不感兴趣，是体育与健康学习最大的障碍，将直接影响其学习中的心理变化。在体育与健康学习中，学生的个体需要和课堂组织教学往往会产生矛盾，这就要求教师帮助其提高对体育价值的认

故障树分析法(FTA)

故障树分析法（FTA） 故障树分析法(Fault Tree Analysis，简称FTA)，就是在系统（过程）设计过程中，通过对可能造成系统故障的各种因素(包括硬件、软件、环境、人为因素等)进行分析，画出逻辑框图(即故障树)，从而确定系统故障原因的各种可能组合及其发生概率，以计算系统故障概率，采取相应的纠正措施，提高系统可靠性的一种设计分析方法。 故障树分析主要应用于 1.搞清楚初期事件到事故的过程，系统地图示出种种故障与系统成功、失败的关系。 2.提供定义故障树顶未卜事件的手段。 3.可用于事故（设备维修）分析。 故障树分析的基本程序 1.熟悉系统：要详细了解系统状态及各种参数，绘出工艺流程图或布置图。 2.调查事故：收集事故案例，进行事故统计，设想给定系统可能发生的事故。 3.确定顶上事件：要分析的对象即为顶上事件。对所调查的事故进行全面分析，从中找出后果严重且较易发生的事故作为顶上事件。 4.确定目标值：根据经验教训和事故案例，经统计分析后，求解事故发生的概率(频率)，以此作为要控制的事故目标值。 5.调查原因事件：调查与事故有关的所有原因事件和各种因素。 6.画出故障树：从顶上事件起，逐级找出直接原因的事件，直至所要分析的深度，按其逻辑关系，画出故障树。 7.分析：按故障树结构进行简化，确定各基本事件的结构重要度。 8.事故发生概率：确定所有事故发生概率，标在故障树上，并进而求出顶上事件(事故)的发生概率。 9.比较：比较分可维修系统和不可维修系统进行讨论，前者要进行对比，后者求出顶上事件发生概率即可。 10.分析：原则上是上述10个步骤，在分析时可视具体问题灵活掌握，如果故障树规模很大，可借助计算机进行。目前我国故障树分析一般都考虑到第7步进行定性分析为止，也能取得较好效果

特殊预测法：马尔可夫分析法

特殊预测法：马尔可夫分析法 定义：马尔可夫分析法是应用俄国数学家马尔可夫发现系统状态概率转移过程规律的数学方程，通过分析随机变量的现时变化情况，预测这些变量未来变化趋势及可能结果，为决策者提供决策信息的一种分析方法。 ?单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率，称为该厂产品的市场占有率。在激烈的竞争中，市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化，企业在对产品种类与经营方向做出决策时，需要预测各种商品之间不断转移的市场占有率。 ?市场占有率的预测可采用马尔可夫分析法，也就是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方法。俄国数学家马尔可夫在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移中，第N次结果只受第N－1次结果影响，只与当前所处状态有关，与其他无关。例如：研究一个商店的累计销售额，如果现在时刻的累计销售额已知，则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计销售额都无关。 ?在马尔可夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转移到另一种状态的概率。 ?马尔可夫分析法的一般步骤为： ?1、调查目前的市场占有率情况； ?2、调查消费者购买产品时的变动情况； ?3、建立数学模型； ?4、预测未来市场的占有率。

例一：一个800户居民点，提供服务的A、B、C三家副食品店，从产品、服务等方面展开竞争，各自原有稳定的居民户购买者开始出现了变化。经过调查获得上月与本月三家商店的居民资料如表1；两个月中三商店都失去一些客户，同时也都赢得了一些客户，其转移变化资料如表2。用马尔科夫法预测稳定状态下三商店的市场占有率。 表1 表2 例二：假定某小区有1000户居民，每户居民每月用一块香皂，并且只购买A牌、B牌、C牌。8月份使用A牌香皂居民有500户，使用B 牌居民有200户，使用C牌居民有300户。据调查9月份使用A牌香皂仍在使用的有360户，50户表示要改买B牌，90户表示要改买C牌；在使用B牌的用户中，120户仍在使用B牌，表示改买A牌的有40户，改买C牌的有40户；在使用C牌的用户中，表示仍在使用的有230户，有30户表示改买A牌，有40户表示改买C牌。请用马尔科夫预测法预测10月份及稳定状态下三种品牌香皂在此小区的市场占有率各是多少？

00基于故障树分析法构建专家系统知识库模型

基于故障树分析法构建专家系统知识库模型 摘要：本文在广泛搜集往复式压缩机故障类型的基础上，探析故障机理。运用故障分析法，建立故障树模型，并用二维表格将其表示出来。然后并运用access数据库和vb语言构建知识库链表。最后，给出故障诊断专家系统知识库维护方法。 关键词：往复式压缩机知识库故障树 引言：往复式压缩机由于其自身的特点广泛应用于石油石化企业。但由于机构复杂、零件繁多，现场维修人员在诊断故障问题时困难重重。在维护和维修往复式压缩机时，故障诊断专家系统可以给现场维修人员提出宝贵建议的。在往复式压缩机故障诊断专家系统中，知识库的优劣直接影响到诊断的准确性和真实性。在构建知识库过程中，故障树分析法直接简明、逻辑性强等特点，所以本文采用故障树模型建立往复式压缩机故障诊断系统的知识库，保证诊断的准确性和真实性。 Building a knowledge base of expert system model based on the fault tree analysis 1，故障树分析法基本知识 1.1定义： 故障树分析法就是把所研究系统的最不希望发生的故障状态作为故障分析的目标，然后寻找直接导致这一故障发生的全部因素，再找出造成下一级事件发生的全部直接因素，一直追查到那些原始的、其故障机理或概率分布都是已知的，毋需再深究的因素为止。 通常，把最不希望发生的事件称为顶事件，毋需在深究的事件称为底事件，介于顶事件和底事件之间的一切事件为中间事件，用相应的符号代表这些事件，再用适当的逻辑门把顶事件、中间事件和底事件联结成树形图。这样的树形图称为故障树，用以表示系统或各个部件故障事件之间的逻辑结构关系。以故障树为工具，分析系统发生故障的各种途径，计算各个可靠性特征量，对系统的安全性或可靠性进行评价的方法称为故障树分析法。 1．The failure analysis 1.1 Basic knowledge of fault tree analysis Fault tree analysis is that the most reluctant fault condition occurred in the studied system will be as a failure analysis of target; then look for all the factors leading to the most reluctant fault condition; next seek for all the direct factors causing the next level faults till original fault factors、well known failure mechanisms or open Probability distribution of fault factors would be fond out; finally, you can obtain all the original fault factors that can’t be divided. Usually, the most reluctant fault case would be considered as the top incindents; the fault factors that couldn’t be searched would be acted as the bottom incindents; the fault case in the middle of the top incindents and the bottom incindents would be though as intermediate incindents. By appropriate symbols of fault tree analysis expressing the three typle of mentioned incindents and combining the top incindents、intermediate incindents and the bottom incindents in logic relationship, we can make out the model of the fault tree analysis-the graph of fault tree analysis that it would indicate the logic structure for each fault incidents or fault tree analysis. Fault tree analysis is the method that it can evaluate security and reliability of the studied systems accuratelly that by the way of the model of fault tree, analyzing all kinds of faults incindent, caculating vavious characteristic quantities of reliability. 1.2故障树分析法步骤 故障树分析步骤具体如下： 1.对所选定的系统作必要分析，了解系统的组成及各项操作的内容。 2.对系统的故障进

FTA-故障树分析

1.故障树分析法的产生与特点 从系统的角度来说，故障既有因设备中具体部件（硬件）的缺陷和性能恶化所引起的，也有因软件，如自控装置中的程序错误等引起的。此外，还有因为操作人员操作不当或不经心而引起的损坏故障。 20世纪60年代初，随着载人宇航飞行，洲际导弹的发射，以及原子能、核电站的应用等尖端和军事科学技术的发展，都需要对一些极为复杂的系统，做出有效的可靠性与安全性评价；故障树分析法就是在这种情况下产生的。 故障树分析法简称FTA (Fault Tree Analysis），是1961年为可靠性及安全情况，由美国贝尔电话研究室的华特先生首先提出的。其后，在航空和航天的设计、维修，原子反应堆、大型设备以及大型电子计算机系统中得到了广泛的应用。目前，故障树分析法虽还处在不断完善的发展阶段，但其应用范围正在不断扩大，是一种很有前途的故障分析法。 总的说来，故障树分析法具有以下一些特点。 它是一种从系统到部件，再到零件，按“下降形”分析的方法。它从系统开始，通过由逻辑符号绘制出的一个逐渐展开成树状的分枝图，来分析故障事件（又称顶端事件）发生的概率。同时也可以用来分析零件、部件或子系统故障对系统故障的影响，其中包括人为因素和环境条件等在内。 它对系统故障不但可以做定性的而且还可以做定量的分析；不仅可以分析由单一构件所引起的系统故障，而且也可以分析多个构件不同模式故障而产生的系统故障情况。因为故障树分析法使用的是一个逻辑图，因此，不论是设计人员或是使用和维修人员都容易掌握和运用，并且由它可派生出其他专门用途的“树”。例如，可以绘制出专用于研究维修问题的维修树，用于研究经济效益及方案比较的决策树等。 由于故障树是一种逻辑门所构成的逻辑图，因此适合于用电子计算机来计算；而且对于复杂系统的故障树的构成和分析，也只有在应用计算机的条件下才能实现。 显然，故障树分析法也存在一些缺点。其中主要是构造故障树的多余量相当繁重，难度也较大，对分析人员的要求也较高，因而限制了它的推广和普及。在构造故障树时要运用逻辑运算，在其未被一般分析人员充分掌握的情况下，很容易发生错误和失察。例如，很有可能把重大影响系统故障的事件漏掉；同时，由于每个分析人员所取的研究范围各有不同，其所得结论的可信性也就有所不同。 2.故障树的构成和顶端事件的选取

基于故障树的故障诊断.

基于故障树的智能故障诊断方法 一．故障树理论基础 故障树分析法(fault tree analysis，FTA)是分析系统可靠性和安全性的一种重要方法，现己广泛应用于故障诊断。基于故障的层次特性，其故障成因和后果的关系往往具有很多层次并形成一连串的因果链，加之一因多果或一果多因的情况就构成故障树。故障树(FT)模型是一个基于被诊断对象结构、功能特征的行为模型，是一种定性的因果模型，以系统最不希望事件为顶事件，以可能导致顶事件发生的其他事件为中间事件和底事件，并用逻辑门表示事件之间联系的一种倒树状结构。它反映了特征向量与故障向量(故障原因)之间的全部逻辑关系。 故障树法对故障源的搜寻直观简单，它是建立在正确故障树结构的基础上的。因此建造正确合理的故障树是诊断的核心与关键。但在实际诊断中这一条件并非都能得到满足，一旦故障树建立不全面或不正确，则此诊断方法将失去作用。二．基于故障树的故障诊断方法 故障树分析法(Fault Tree Analysis，FTA)又叫因果树分析法．它是目前国际上公认的一种简单、有效的可靠性分析和故障诊断方法，是指导系统最优化设计、薄弱环节分析和运行维修的有力工具。 故障树分析法首先要在一定环境与工作条件下，找到一个系统最不希望发生的事件，通常以人们所关心的影响人员、装备使用安全和任务完成的系统故障为分析目标，再按照系统的组成、结构及功能关系，由上而下，逐层分析导致该系统故障发生的所有直接原因，并用一个逻辑门的形式将这些故障和相应的原因事件连接起来，建立分析系统的故障树模型，从而，形象地表达出系统各功能单元故障和系统故障之间的内在逻辑因果关系。这种方法既能分析硬件本身的故障影响，又能分析人为因素、环境以及软件的影响．不仅能对故障产生的原因进行定性分析，找出导致系统故障的原因和原因组合，确定最小割集和最小路集，识别出系统的薄弱环节及所有可能失效模式，还能进行相关评价指标的定量计算。根据各已知单元的故障分布及发生概率，求得单元概率重要度，结构重要度、关键重要度和系统失效概率等定量指标。 将FTA用于系统的故障诊断中，把系统故障作为故障树分析的顶事件，既能通过演绎分析，直接探索出系统的故障所在，指出故障原因和原因组合，帮助

GB7829—87故障树分析程序

ＧＢ７８２９—８７故障树分析程序中华人民共和国国家标准 UDC519.28 :007.3 故障树分析程序 GB7829-87 Procedure for fault tree analysis 1 总则 1.1 目的 故障树分析是系统可靠性和安全性分析的工具之一。故障树分析包括定性分析和定量分析。定性分析的主要目的是:寻找导致与系统有关的不希望事件发生的原因和原因的组合，即寻找导致顶事件发生的所有故障模式。定量分析的主要目的是:当给定所有底事件发生的概率时，求出顶事件发生的概率及其他定量指标。在系统设计阶段，故障树分析可帮助判明潜在的故障，以便改进设计(包括维修性设计);在系统使用维修阶段，可帮助故障诊断、改进使用维修方案。 1.2 范围 本标准规定了系统可靠性和安全性的故障树分析的一般程序，主要适用于底事件和顶事件均为两状态的正规故障树。 2 引证标准 GB3187-82 《可靠性基本名词术语及定义》。 GB4888-85 《故障树的名词术语和符号》。 3 术语

本标准采用GB3187-82和GB4888-85中规定的术语定义。并补充以下术语: 3.1 模块 对于已经规范化和简化(见5.3和5.4.1)的正规故障树，模块是至少有两个底事件，但不是所有底事件的集合，这些底事件向上可到达同一个逻辑门，并且必须通过此门才能到达顶事件，故障树的所有其他底事件向上均不能到达该逻辑门。 3.2 最大模块 经规范化和简化的正规故障树的最大模块是该故障树的一个模块，且没有其他模块包含它。 3.3 割集 割集是导致正规故障树顶事件发生的若干底事件的集合。 3.4 最小割集 最小割集是导致正规故障树顶事件发生的数目不可再少的底事件的集合。它表示引起故障树顶事件发生的一种故障模式。 3.5 结构函数故障树的结构函数定义为: 其中,为故障树底事件的数目，,，,，…，,为描述底事件状态的布尔变量， 即 ,,, 3.6 底事件结构重要度 第,个底事件的结构重要度为: i=1,2,…,n

马尔可夫链预测股票例1

1、对单支股票走势、收益的预侧 现以上海A股精伦电子的股价时间序列为例(原始资料如表1)，应用马尔可夫链对股价分别进行中短期和长期预测分析，这里不妨将时间序列的单位以天记。 表1:上海A股精伦电子2002年6月13日一7月17日23个交易日的收盘价格资料 将表1中这23个收盘价格划分成4个价格区间(由低到高每区间1.5个价格单位)，得到区间状态为: S1：(26.00以下)、S2：(26.00--27.50)、S3：(27.50--28.00)、S4：(28.00及以上)。则到达个区间的频数分别为5, 3, 9, 6。综合这些资料于是得到这23个交易日的收盘价格状态转移情况如表2， 由此得到各状态之间的转移概率和转移概率矩阵: 表1知，第23个交易日的收盘价格是27.53(即为k状态区间)，所以用马尔可夫链进行预测时初始状态向量，P(0) =( 0,0,1,0)，第24, 25日的收盘价格状态向量分别为即

P(1)=P(0)P=(0,0.125,0.625,0.25); P(2)=P(1)P=(0.042,0.078,0.451,0.323) 预测这两日的收盘价格处于k状态区间的概率最大，与实际情况27.21和27.39一致. 随着交易日的增加，即n足够大时，只要状态转移概率不变(即稳定条件)，则状态向量趋向于一个和初始状态无关的值，并稳定下来.按马尔可夫系统平稳定条件，可得一个线性方程组: 解得的数值即为较长时间后股价处于各区间的平稳分布。对照资料可以看出，由上述公式计算出的各收盘价格状态区间基本上是准确的。 2、用马氏链对沪市的走势进行预铡及相应分析 我们利用沪市1998年1月5日至2001年11月2日的上证综合指数每周收盘资料，将上证指数划分为六个区间，即六种状态:区间1(1000点一1300点);区间2 (1300点一1600点);区间3 (1600点一1800点):区间4 (1800点~2000点);区间 5 (2000点~2200点);区间6 (2200点以上)。即可得到上证综合指数以周为单位的转移概率矩阵 因为11月2日上证综合指数周收盘为1691点，处于状态3，所以在对沪市进行预测时，初始状态向量P(0)=(0,0,1,0,0,0)，然后按上例中的马尔可夫方法进行中短期和长期预测分析。通过对比可以发现，马尔可夫链对整个证券市场的预测结果是比较准确的，而且长期预测所得的结论与股票价格根本上是由股票内在投资价值决定的这一基本原理也是惊人的一致。

基于故障树的故障诊断.

基于故障树的智能故障诊断方法 ．故障树理论基础 故障树分析法(fault tree analysis, FTA)是分析系统可靠性和安全性的一种重 要方 法，现己广泛应用于故障诊断。 基于故障的层次特性， 其故障成因和后果的 关系往往具 有很多层次并形成一连串的因果链, 就构成故障 树。故障树(FT)模型是一个基于被诊断对象结构、 功能特征的行为模 型,是一种定性的因果模型, 以系统最不希望事件为顶事件, 以可能导 致顶事件 发生的其他事件为中间事件和底事件, 并用逻辑门表示事件之间联系的一种倒树 状结构。它反映了特征向量与故障向量 (故障原因 )之间的全部逻辑关系。 故障树法对故障源的搜寻直观简单,它是建立在正确故障树结构的基础上 的。因此建 造正确合理的故障树是诊断的核心与关键。 但在实际诊断中这一条件 并非都能得到满足, 一旦故障树建立不全面或不正确, 则此诊断方法将失去作用。 二．基于故障树的故障诊断方法 故障树分析法(Fault Tree Analysis , FTA)又叫因果树分析法.它是目前国际 上公认 的一种简单、有效的可靠性分析和故障诊断方法, 是指导系统最优化设计、 薄弱环节分析 和运行维修的有力工具。 故障树分析法首先要在一定环境与工作条件下, 找到一个系统最不希望发生 的事件, 通常以人们所关心的影响人员、 装备使用安全和任务完成的系统故障为 分析目标,再按照 系统的组成、结构及功能关系,由上而下,逐层分析导致该系 统故障发生的所有直接原因, 并用一个逻辑门的形式将这些故障和相应的原因事 件连接起来, 建立分析系统的故障树模 型, 从而, 形象地表达出系统各功能单元 故障和系统故障之间的内在逻辑因果关系。 这 种方法既能分析硬件本身的故障影 响,又能分析人为因素、 环境以及软件的影响． 不仅能对故障产生的原因进行定 性分析, 找出导致系统故障的原因和原因组合, 确定最小割集和最小路集, 出系统的薄弱环 节及所有可能失效模式, 还能进行相关评价指标的定量计算。 据各已知单元的故障 分布及发生概率, 求得单元概率重要度, 结构重要度、 重要度和系统失效概率等定 量指标。 将 FTA 用于系统的故障诊断中，把系统故障作为故障树分析的顶事件，既 能通过演绎分析， 直接探索出系统的故障所在， 指出故障原因和原因组合， 帮助 加之一因多果或一果多因的情况 识别 根 关键

马尔科夫转移矩阵模型

马尔柯夫转移矩阵法 马尔柯夫转移矩阵法-马尔柯夫过程和风险估计 由于风险过程常常伴随一定的随机过程，而在随机过程理论中的一种重要模型就是马尔柯夫过程模型。 马尔柯夫转移矩阵法-马尔柯夫预测法 马尔柯夫预测以俄国数学家A.A.Markov名字命名，是利用状态之间转移概率矩阵预测事件发生的状态及其发展变化趋势，也是一种随时间序列分析法。它基于马尔柯夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）的变动状况。 1.马尔柯夫链。状态是指某一事件在某个时刻（或时期）出现的某种结果。事件的发展，从一种状态转变为另一种状态，称为状态转移。在事件的发展过程中，若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关，而与过去的状态无关，或者说状态转移过程是无后效性的，则这样的状态转移过程就称为马尔柯夫过程。马尔柯夫链是参数t只取离散值的马尔柯夫过程。 2.状态转移概率矩阵。在事件发展变化的过程中，从某一种状态出发，下以时刻转移到其他状态的可能性，称为状态转移概率，只用统计特性描述随机过程的状态转移概率。 若事物有n中状态，则从一种状态开始相应就有n个状态转移概率，即。 将事物n个状态的转移概率一次排列，可以得到一个n行n列的矩阵： 3.马尔柯夫预测模型。一次转移概率的预测方程为： 式中：K——第K个时刻； S（K）——第K个时刻的状态预测； S（0）——对象的初始状态； P——一步转移概率矩阵。 应用马尔柯夫预测法的基本要求是状态转移概率矩阵必须具有一定的稳定性

马尔柯夫转移矩阵法-4.1马尔柯夫过程 在一个随机过程中，对于每一t0时刻，系统的下一时刻状态概率仅与t0时刻的状态有关，而与系统是怎样和何时进入这种状态以及t0时刻以前的状态无关（即所谓无后效性），这种随机过程称为马尔柯夫随机过程。 对随机过程X（t）取确定的n＋1个时刻t0＜t1＜t2＜…＜tn，对应实数x0，x1，x2，…，xn，如果条件分布函数满足： 则随机过程X（t）即为马尔柯夫过程的数学描述。 依过程参数集和状态集的离散与连续性，马尔柯夫过程可分为马尔柯夫链－时间和状态均离散的过程、连续马尔柯夫链－时间连续和状态离散、连续马尔柯夫过程－时间连续和状态连续。 马尔柯夫转移矩阵法-4.2马尔柯夫过程与风险估计 从定义中可知，确定某一时刻的风险状态后，该风险转移的下一个状态所服从的概率规律，可以用马尔柯夫过程的数学描述估计出来。马尔柯夫风险过程的重要假定是在一定时间和客观条件下，风险状态的转移概率固定不变。转移概率是在给定时刻风险状态相关之下的下一时刻条件概率；转移概率构成的矩阵称为转移矩阵，矩阵中各元素具有非负性，而且行的和值为1。 例如某雷达每次开机状态记录如表4所示。由于雷达下一次开机状态只与现在的开机状态有关，而与以前的状态无关，所以它就形成了一个典型的马尔柯夫链。 取P11—开机连续正常状态的概率，P12—由正常状态转不正常的概率，P21—由不正常状态转正常的概率，P22—开机连续不正常状态的概率。由表4可知，在23次开机状态统计中，11次开机正常，3次连续正常，7次由正常转不正常；12次开机不正常，4次连续不正常，8次由不正常转正常；由于最后一次统计状态是开机正常状态，没有后继状态，所以P11＝3／（11－1）＝0.3，P12＝7／（11－1）＝0.7，P21＝8／12＝0.67，P22＝4／12＝0.33因为最后一次统计是正常状态，所以不正常状态的总数不减一。 表4某雷达每次开机状态记录表 类别开机次序 1234567891011121314151617181920212223