2005(高顺川,国防科大硕论)——动态故障树分析方法及其实现 模块化、最小顺序割集、顶事件概率

故障树分析法及其应用方玉茹（上海大学机电工程与自动化学院，上海200072）摘要：本文研究了故障树分析法(FTA)的基本原理，介绍了从选择顶事件，建立故障树，利用结构函数进行简化，再对故障树模型进行定性和定量分析的具体实施过程。

然后展示了FTA目前在各行业故障诊断的应用现状，并结合制粉系统磨煤机故障、外国长壁采煤机系统故障及自身课题研究相关的实例，阐述了FTA在机械故障诊断中的实际应用。

最后简单介绍了由故障树形成专家系统知识库的过程。

基于故障树的诊断方法有快速、易修改等优点，也存在人为因素大、不能处理模糊概率等缺点，故今后的研究应当尽量改善FTA的缺点使其适用性更强。

关键词：故障树分析法；故障诊断；机械；专家系统Fault Tree Analysis Method and ApplicationFANG Yu-ru(School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072, China)Abstract: In this paper, the basic principle of the fault tree analysis (FTA) is studied, and the specific implementation process from selecting top event, establishing the fault tree , simplifying the tree using structure function, to qualitative and quantitative analysis of fault tree model. Then the application status of FTA in fault diagnosis of various industries is shown, and actual application of FTA on mechanical fault diagnosis is expounded with instances of ball pulverizer failure, foreign longwall shearer system failure and program related instances. Finally, a brief introduction to the process of the formation of the expert system knowledge base by the fault tree is given. The diagnosis based on FTA is both quick and easy to modify, etc., but shortcomings are the human factors is big and it can not deal with the fuzzy probability. So future research should try to improve the shortcomings to make it more applicable.Key words: FTA；fault diagnosis；mechanical；expert system随着科学技术发展，系统的能力和现代化水平日益提高，系统规模越来越大，复杂性也越来越高．这类系统一旦发生故障，便会造成巨大损失。

一种动态故障树顶事件发生概率的近似算法作者：高顺川， 周忠宝， 郑龙， 孙权， 周经伦， Gao Shunchuan， Zhou Zhongbao， Zheng Long， Sun Quan， Zhou Jinglun作者单位：410073,国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系一室刊名：微计算机信息英文刊名：CONTROL & AUTOMATION年，卷(期)：2006,22(16)被引用次数：3次1.杨赞国;程全洲基于免疫的防火墙系统安全技术研究[期刊论文]-微计算机信息 2005(27)2.梅启智;廖炯生;孙惠中系统可靠性工程基础 19873.S Amari;G Dill;E Howald A New Approach to Solve Dynamic Fault Trees[外文会议] 20034.R Gulati;J B Dugan A Modular Approach for Analyzing Static and Dynamic Fault Trees[外文会议] 19975.J B Dugan;S J Bavuso;M A Boyd Dynamic Fault-Tree Models for Fault-Tolerant Computer Systems[外文期刊] 1992(03)6.R M Sinnamon;J D Andrews Fault Tree Analysis and Binary Decision Diagrams[外文会议] 19961.张晓洁.赵海涛.苗强.张伟.黄洪钟基于动态故障树的卫星系统可靠性分析[期刊论文]-宇航学报 2009(3)2.李振.孙新利基于等效失效率的动态故障树分析[期刊论文]-电子产品可靠性与环境试验 2007(4)3.高顺川动态故障树分析方法及其实现[学位论文]硕士 2005本文链接：/Periodical_wjsjxx200616079.aspx。

基于故障树的航天测控系统故障诊断方法周琦钧;赵秋颖;朱明明【摘要】Complex aerospace control equipment mainly depends on manual maintenance for a long time,due to lack of common effective fault diagnosis. In response to this situation,a fault tree model for aerospace control systems was constructed with the fault tree analysis method after the basic characteristics of fault diagnosis for aerospace control systems were analyzed. The modeling methods and inference engine design principles & processes are described in this paper. A fault diagnosis example is adopted to validate the method. The results indicate that the method is efficient,reliable,and suitable for most current aero⁃space control equipments.%航天测控设备种类结构复杂，长期以来主要依赖人工维护，缺乏通用有效的故障诊断方法。

针对这一情况，在分析了测控系统故障诊断特点的基础之上，采用故障树分析法构建了面向航天测控系统的故障树模型，并阐述了建模方法和推理机设计原理及流程。

最后，以航天测控系统故障诊断实例进行了方法验证。

基于故障预测的树结构电网最小代价修复问题及相应算法作者：蔡阳唐丹红陈佳俊徐之欣杨礼孟王明周雪茗黄定江来源：《华东师范大学学报（自然科学版）》2022年第05期摘要：提出了一種基于 LSTM （Long Short-Term Memory）的电网故障预测及树结构电网最小代价的电网修复操作生成算法，利用庞大的历史数据对可能发生的异常进行预测，能够有效进行故障处理的预演;然后利用基于动态规划的最小代价的修复操作序列生成，能够迅速生成有效的操作票的序列.该研究成果可以有效降低调度错误率，提高调度效率，缩短电网系统故障时间，从而减轻由此导致的经济损失.关键词：电网修复; 故障预测; 动态规划; 故障恢复; LSTM中图分类号： TP319 文献标志码： A DOI：10.3969/j.issn.1000-5641.2022.05.017Tree structure grid minimal cost repair problem and its corresponding algorithm based on fault predictionCAI Yang1， TANG Danhong1， CHEN Jiajun1， XU Zhixin1， YANG Limeng2，WANG Ming2， ZHOU Xueming2， HUANG Dingjiang2（1. Jinshan Power Supply Company， State Grid Shanghai Electric Power Company，Shanghai 200540， China;2. School of Data Science and Engineering，East China Normal University， Shanghai 200062， China）Abstract： A long short-term memory （LSTM）-based network employing a fault prediction algorithm and tree-structured network employing a minimal cost repair generation algorithm are proposed in this study to predict possible anomalies using a large amount of historical data for theeffective identification of fault treatments. In addition， the minimal cost repair operation sequence was generated based on dynamic programming; the sequence of valid operation orders could be quickly generated. The results of this study indicate that the proposed networks could effectively reduce the dispatch error rate， improve the dispatch efficiency， and reduce the failure time of power grid systems， and therefore can be used to reduce the economic loss caused by the aforementioned factors.Keywords： grid repair; fault prediction; dynamic programming; fault recovery; LSTM0 引言电力系统能否稳定运行将直接影响相关地区的生产生活，因此，电力系统的故障应当被及时发现、尽快排除.电力系统中的故障一般都发生在电网设备当中，故对电网设备的运行、操作和故障需要进行系统化、规范化的处理.在电力系统中，该部分的任务是电网调度的重要职责.一旦电网设备发生故障，电网调度需要对其进行故障处理，处理过程中为防止出现误操作的现象，如误拉、误合、合隔离开关、带地线合闸等，且为保证电气设备倒闸操作的正确性，电网调度员将提前拟定设备按一定顺序操作的书面程序，即操作票，而维修人员将依照调度员开出的操作票去进行倒闸操作.随着社会经济的不断发展，电力系统也正在经历着市场化改革.电网设备大多运行在接近安全极限的水平下，设备的倒闸操作更加频繁.如果光依靠调度员人工开具操作票，不光耗费人力资源和经济成本，并且在制定大量操作票的情况下，调度员的工作效率将大幅下降，开具操作票的错误率也会逐渐上升.传统电网故障预测、定位及电网故障恢复都十分依赖调度员的巡检和经验，同时日常作业、故障检修都依赖于操作票调度.这耗费了大量人力，而且人工审核、分析的过程中可能会出错，从而导致危险或造成损失扩大.因此，将电网调度智能化是非常有必要的.电网调度智能化可以体现在电网设备故障预测、电网设备故障隔离与恢复、操作票智能生成这3个方面.第一，对于电网设备故障预测.通过海量的历史设备状态值数据，建立人工智能模型来预测未来时间可能发生故障的设备.而调度员对可能发生故障的设备进行预操作票的生成，可以及时应对故障的发生，减小经济损失.该经济损失在电力系统中为停电时户数，由停电时间乘以停电户数所得，是衡量供电可靠性的重要指标.此外，由于电网设备数据的多模态性质，且不同模态信息之间存在异质性和复杂的交互关系，所以传统的机器学习很难提取到多模态的融合特征，即无法有效地提取出电网中各设备结点交互特征及设备运行的变化特征.例如，Arima 模型只能处理单一类的型数据而无法处理多模态或多类型的数据，支持向量机与决策树模型在处理长序列特征时就略显吃力，无法有效地提取，还需要专家手工设计模型来提取有用特征，且模型的泛化能力不高、鲁棒性能也不强.基于以上原因，传统机器学习的方法存在着无法提取长序列、多模态数据处理特征信息的难点问题.而本文所构建的模型是基于深层递归神经网络，能够处理复杂的高维数据，另外，通过将每个时间点包含不同模态特征信息同时输入到模型中，可以自适应地提取多模态的融合特征信息，并泛化能力高、鲁棒性强，可将测量实际值与预测值之间的均方误差（Mean Squared Error， MSE）稳定在0.6以下.第二，对于电网设备故障隔离与恢复.电力系统一旦发生故障，迅速准确地实现故障精确定位[1-2]，通过故障隔离和故障恢复，使用相关的电网故障恢复算法，尽快恢复非故障区域的供电，能够有效减少停电带来的危害和停电时户数[3].此外，不同的设备检修策略会造成电网停电时户数的差异，故本文将停电时户数作为电网故障恢复算法优化结果的重要评价指标.传统的故障恢复算法，如启发式搜索算法和基于最小生成树算法，由于限制于网络结构和约束条件的局限性，使调度决策很受限，并且对非故障区域造成了不必要的经济损失.本文提出的基于动态规划的最小代价电网修复操作生成算法，通过引入部分约束条件，以动态规划思想，解决一个个子问题，从而解决整体问题，以生成故障恢复序列减小对非故障区域的影响和降低非必要的经济损失.第三，对于操作票智能生成.在电力设备倒闸操作更加复杂频繁的情况下，开写正确操作票的复杂程度、频繁程度及误操作带来的损失都较以往增加，急需自动化生成来代替人工操作.本文在给定的小型电网上，提出了一种基于 LSTM （Long Short-Term Memory）的电网故障预测及最小时户代价电网修复操作生成算法.该算法根据电网 SCADA （Supervisory Control and Data Acquisition）中获取到的整个电网的历史设备状态值，将每个时间点包含的不同模态特征信息同时输入到改进的 LSTM 模型中，模型通过运算可以预测各个设备未来时间内的状态值，从而可得到这些设备在未来的良好状态，即可得到在未来可能发生故障的设备结点;然后使用基于动态规划的最小时户代价的操作序列生成，能够迅速生成有效的、停电时户代价最小的修复操作序列[4].本文第1章介绍了电网设备故障预测模块和电网设备故障隔离与恢复模块的相关工作;第2章、第3章分别介绍与分析了对其改进的两个算法模型（基于 LSTM 算法的电网数据和状态预测、基于动态规划算法的最小代价电网操作生成算法）;第4章对所设计的模型算法的实验部分进行了结果分析.1 相关工作1.1 电网故障预测模式目前，已有的较多研究[1，5]是关于通过对电网设备运行状态的预测来进行故障和异常检测，但提高预测算法模型的性能仍是一个具有挑战性的问题.其主要原因是，影响电网设备运行状态的因素是多方面的：可能是外界环境因素，如天气状况、人为干扰等;可能是电网中其他设备故障的原因，因为电网中每个设备结点都是相互关联的;当然也可能是设备本身日积月累的损耗等.并且电网设备中的数据是呈现多模态的，既包括历史运维记录，也包括外部环境勘测数据和设备运行状态序列数据.对于一个待描述事物（目标、场景等），通过不同的方法或视角收集到的耦合数据样本就是多模态数据.通常把收集这些数据的每一个方法或视角称为一个模态.狭义的多模态信息通常关注感知特性不同的模态（如图像、文本、视频、语音、视觉、触觉等），而广义的多模态融合通常还包括同一模态信息中的多特征融合、多个传感器的数据融合等.因此，本文要处理来源于设备状态检测的数值，如电流、电压等，以及环境检测信息，如湿度、温度、相关气体浓度等，来源于不同的传感器检测，属于不同的模态信息.从不同模态获取同一事物的特征，会更加全面也更加准确.但不同模态信息存在异质性及复杂的交互关系，因此，提取多模态的融合特征很困难.因为传统的机器学习，很难提取到这样复杂的融合特征，并且电网维系着社会的日常运作，极其需要稳定，所以即使有海量的历史运行数据，也很难捕捉到其中的变化特征.总之，如何有效提取电网中各设备结点的交互特征和设备运行状态的变化特征是模型设计需要解决的问题，也是难点.传统的处理该问题的方式，是基于特定场景下，利用线性回归模型，如 Arima 模型，或者利用机器学习的方法进行序列预测，如通过支持向量机模型[6-7]或决策树[8-9]对设备的状态值进行预测.然而，受限于模型的特性，只能处理单一的数据类型，如 Arima 模型只能处理单序列数据，数据类型单一.除此之外，支持向量机和决策树等机器学习的模型[10]，虽然能够解决过学习和陷入局部最小问题，但是很依赖针对特征场景下进行的特定输入特征设计.因此，需要具有过硬专业技术背景的专家参与模型设计，且模型的泛化性不高.另外，模型在处理长序列特征时维度较高，即使通过降维手段，也无法进行联合学习，从而导致性能不高，处理长序列的性能就略显吃力.利用深度学习的方式，对电网设备状态进行预测已是一种趋势.例如，利用 LSTM 和注意力机制对设备状态进行预测[11-12]，可以端到端地提取序列特征并进行学习，故取得较为不错的效果.但现有模型仍未充分提取到长序列特征，而电网状态变化特征往往体现在长序列当中.针对上述问题，本文通过改进的 LSTM 模型，针对电网场景下变电站设备状态呈周期性变化（通常以时、日、周、月、年为时间周期），来构建端到端的层级式 LSTM 设备状态预测模型，在 Encoder 编码模块中分层级地提取到时间周期的特征，对设备状态进行预测，并基于预测出的序列值进行故障及异常值的检测.模型性能评估指标均方误差稳定控制在0.6以下，表明了本文模型的性能优越.1.2 电网故障恢复模式电网故障恢复是一個多目标、多阶段、多约束的非线性优化问题，求解该问题可得所有结点开关动作序列，通过实现某些结点开关的开闭状态，并对故障结点进行维修后，实现经济损失最小的目标，以提供该电网故障恢复方案[13].目前，针对电网故障恢复的研究中有启发式搜索算法和基于最小生成树的算法.其中，启发式搜索算法受网络结构和约束条件的局限性，使调度决策很受限制[14].而基于最小生成树的算法[15-17]通过使用 Kruskal 算法或 Dijkstra 算法，从电源点出发，分别对故障和非故障区域进行供电恢复，根据已有的拓扑图、邻接矩阵、权值矩阵和一系列相关约束条件来选择边，最后生成最小代价的生成树.但该算法需要考虑一系列约束条件合并对非故障的结点也将产生影响，从而造成多余的经济代价.针对以上问题，本文运用动态规划的思想，引入部分约束条件，通过解决子问题进而解决整体问题.并且该优化思想对非故障结点产生影响较小，能够有效减少多余的经济代价.首先通过基于 LSTM 算法的电网数据和状态预测模块获取预测的结点故障时间序列或者电网中台系统已生成的设备结点检修工作计划序列，然后结合动态规划的思想[18]，从网络模型的叶子结点出发，依次计算其维修或预维修该结点所得的最小代价，并依次往父结点进行递推，递推到电源结点时即可获取电网故障恢复的最小代价操作序列.本文将以停电时户数作为代价指标，通过该算法能够得到最小时户代价的操作序列.第二，对于电网设备故障隔离与恢复.电力系统一旦发生故障，迅速准确地实现故障精确定位[1-2]，通过故障隔离和故障恢复，使用相关的电网故障恢复算法，尽快恢复非故障区域的供电，能够有效减少停电带来的危害和停电时户数[3].此外，不同的设备检修策略会造成电网停电时户数的差异，故本文将停电时户数作为电网故障恢复算法优化结果的重要评价指标.传统的故障恢复算法，如启发式搜索算法和基于最小生成树算法，由于限制于网络结构和约束条件的局限性，使调度决策很受限，并且对非故障区域造成了不必要的经济损失.本文提出的基于动态规划的最小代价电网修复操作生成算法，通过引入部分约束条件，以动态规划思想，解决一个个子问题，从而解决整体问题，以生成故障恢复序列减小对非故障区域的影响和降低非必要的经济损失.第三，对于操作票智能生成.在电力设备倒闸操作更加复杂频繁的情况下，开写正确操作票的复杂程度、频繁程度及误操作带来的损失都较以往增加，急需自动化生成来代替人工操作.本文在给定的小型电网上，提出了一种基于 LSTM （Long Short-Term Memory）的电网故障预测及最小时户代价电网修复操作生成算法.该算法根据电网 SCADA （Supervisory Control and Data Acquisition）中獲取到的整个电网的历史设备状态值，将每个时间点包含的不同模态特征信息同时输入到改进的 LSTM 模型中，模型通过运算可以预测各个设备未来时间内的状态值，从而可得到这些设备在未来的良好状态，即可得到在未来可能发生故障的设备结点;然后使用基于动态规划的最小时户代价的操作序列生成，能够迅速生成有效的、停电时户代价最小的修复操作序列[4].本文第1章介绍了电网设备故障预测模块和电网设备故障隔离与恢复模块的相关工作;第2章、第3章分别介绍与分析了对其改进的两个算法模型（基于 LSTM 算法的电网数据和状态预测、基于动态规划算法的最小代价电网操作生成算法）;第4章对所设计的模型算法的实验部分进行了结果分析.1 相关工作1.1 电网故障预测模式目前，已有的较多研究[1，5]是关于通过对电网设备运行状态的预测来进行故障和异常检测，但提高预测算法模型的性能仍是一个具有挑战性的问题.其主要原因是，影响电网设备运行状态的因素是多方面的：可能是外界环境因素，如天气状况、人为干扰等;可能是电网中其他设备故障的原因，因为电网中每个设备结点都是相互关联的;当然也可能是设备本身日积月累的损耗等.并且电网设备中的数据是呈现多模态的，既包括历史运维记录，也包括外部环境勘测数据和设备运行状态序列数据.对于一个待描述事物（目标、场景等），通过不同的方法或视角收集到的耦合数据样本就是多模态数据.通常把收集这些数据的每一个方法或视角称为一个模态.狭义的多模态信息通常关注感知特性不同的模态（如图像、文本、视频、语音、视觉、触觉等），而广义的多模态融合通常还包括同一模态信息中的多特征融合、多个传感器的数据融合等.因此，本文要处理来源于设备状态检测的数值，如电流、电压等，以及环境检测信息，如湿度、温度、相关气体浓度等，来源于不同的传感器检测，属于不同的模态信息.从不同模态获取同一事物的特征，会更加全面也更加准确.但不同模态信息存在异质性及复杂的交互关系，因此，提取多模态的融合特征很困难.因为传统的机器学习，很难提取到这样复杂的融合特征，并且电网维系着社会的日常运作，极其需要稳定，所以即使有海量的历史运行数据，也很难捕捉到其中的变化特征.总之，如何有效提取电网中各设备结点的交互特征和设备运行状态的变化特征是模型设计需要解决的问题，也是难点.传统的处理该问题的方式，是基于特定场景下，利用线性回归模型，如 Arima 模型，或者利用机器学习的方法进行序列预测，如通过支持向量机模型[6-7]或决策树[8-9]对设备的状态值进行预测.然而，受限于模型的特性，只能处理单一的数据类型，如 Arima 模型只能处理单序列数据，数据类型单一.除此之外，支持向量机和决策树等机器学习的模型[10]，虽然能够解决过学习和陷入局部最小问题，但是很依赖针对特征场景下进行的特定输入特征设计.因此，需要具有过硬专业技术背景的专家参与模型设计，且模型的泛化性不高.另外，模型在处理长序列特征时维度较高，即使通过降维手段，也无法进行联合学习，从而导致性能不高，处理长序列的性能就略显吃力.利用深度学习的方式，对电网设备状态进行预测已是一种趋势.例如，利用 LSTM 和注意力机制对设备状态进行预测[11-12]，可以端到端地提取序列特征并进行学习，故取得较为不错的效果.但现有模型仍未充分提取到长序列特征，而电网状态变化特征往往体现在长序列当中.针对上述问题，本文通过改进的 LSTM 模型，针对电网场景下变电站设备状态呈周期性变化（通常以时、日、周、月、年为时间周期），来构建端到端的层级式 LSTM 设备状态预测模型，在 Encoder 编码模块中分层级地提取到时间周期的特征，对设备状态进行预测，并基于预测出的序列值进行故障及异常值的检测.模型性能评估指标均方误差稳定控制在0.6以下，表明了本文模型的性能优越.1.2 电网故障恢复模式电网故障恢复是一个多目标、多阶段、多约束的非线性优化问题，求解该问题可得所有结点开关动作序列，通过实现某些结点开关的开闭状态，并对故障结点进行维修后，实现经济损失最小的目标，以提供该电网故障恢复方案[13].目前，针对电网故障恢复的研究中有启发式搜索算法和基于最小生成树的算法.其中，启发式搜索算法受网络结构和约束条件的局限性，使调度决策很受限制[14].而基于最小生成树的算法[15-17]通过使用 Kruskal 算法或 Dijkstra 算法，从电源点出发，分别对故障和非故障区域进行供电恢复，根据已有的拓扑图、邻接矩阵、权值矩阵和一系列相关约束条件来选择边，最后生成最小代价的生成树.但该算法需要考虑一系列约束条件合并对非故障的结点也将产生影响，从而造成多余的经济代价.针对以上问题，本文运用动态规划的思想，引入部分约束条件，通过解决子问题进而解决整体问题.并且该优化思想对非故障结点产生影响较小，能够有效减少多余的经济代价.首先通过基于 LSTM 算法的电网数据和状态预测模块获取预测的结点故障时间序列或者电网中台系统已生成的设备结点检修工作计划序列，然后结合动态规划的思想[18]，从网络模型的叶子结点出发，依次计算其维修或预维修该结点所得的最小代价，并依次往父结点进行递推，递推到电源结点时即可获取电网故障恢复的最小代价操作序列.本文将以停电时户数作为代价指标，通过该算法能够得到最小时户代价的操作序列.第二，对于电网设备故障隔离与恢复.电力系统一旦发生故障，迅速准确地实现故障精确定位[1-2]，通过故障隔离和故障恢复，使用相关的电网故障恢复算法，尽快恢复非故障区域的供电，能够有效减少停电带来的危害和停电时户数[3].此外，不同的设备检修策略会造成电网停电时户数的差异，故本文将停电时户数作为电网故障恢复算法优化结果的重要评价指标.传统的故障恢复算法，如启发式搜索算法和基于最小生成树算法，由于限制于网络结构和约束条件的局限性，使调度决策很受限，并且对非故障区域造成了不必要的经济损失.本文提出的基于动态规划的最小代價电网修复操作生成算法，通过引入部分约束条件，以动态规划思想，解决一个个子问题，从而解决整体问题，以生成故障恢复序列减小对非故障区域的影响和降低非必要的经济损失.第三，对于操作票智能生成.在电力设备倒闸操作更加复杂频繁的情况下，开写正确操作票的复杂程度、频繁程度及误操作带来的损失都较以往增加，急需自动化生成来代替人工操作.本文在给定的小型电网上，提出了一种基于 LSTM （Long Short-Term Memory）的电网故障预测及最小时户代价电网修复操作生成算法.该算法根据电网 SCADA （Supervisory Control and Data Acquisition）中获取到的整个电网的历史设备状态值，将每个时间点包含的不同模态特征信息同时输入到改进的 LSTM 模型中，模型通过运算可以预测各个设备未来时间内的状态值，从而可得到这些设备在未来的良好状态，即可得到在未来可能发生故障的设备结点;然后使用基于动态规划的最小时户代价的操作序列生成，能够迅速生成有效的、停电时户代价最小的修复操作序列[4].本文第1章介绍了电网设备故障预测模块和电网设备故障隔离与恢复模块的相关工作;第2章、第3章分别介绍与分析了对其改进的两个算法模型（基于 LSTM 算法的电网数据和状态预测、基于动态规划算法的最小代价电网操作生成算法）;第4章对所设计的模型算法的实验部分进行了结果分析.1 相关工作1.1 电网故障预测模式目前，已有的较多研究[1，5]是关于通过对电网设备运行状态的预测来进行故障和异常检测，但提高预测算法模型的性能仍是一个具有挑战性的问题.其主要原因是，影响电网设备运行状态的因素是多方面的：可能是外界环境因素，如天气状况、人为干扰等;可能是电网中其他设备故障的原因，因为电网中每个设备结点都是相互关联的;当然也可能是设备本身日积月累的损耗等.并且电网设备中的数据是呈现多模态的，既包括历史运维记录，也包括外部环境勘测数据和设备运行状态序列数据.对于一个待描述事物（目标、场景等），通过不同的方法或视角收集到的耦合数据样本就是多模态数据.通常把收集这些数据的每一个方法或视角称为一个模态.狭义的多模态信息通常关注感知特性不同的模态（如图像、文本、视频、语音、视觉、触觉等），而广义的多模态融合通常还包括同一模态信息中的多特征融合、多个传感器的数据融合等.因此，本文要处理来源于设备状态检测的数值，如电流、电压等，以及环境检测信息，如湿度、温度、相关气体浓度等，来源于不同的传感器检测，属于不同的模态信息.从不同模态获取同一事物的特征，会更加全面也更加准确.但不同模态信息存在异质性及复杂的交互关系，因此，提取多模态的融合特征很困难.因为传统的机器学习，很难提取到这样复杂的融合特征，并且电网维系着社会的日常运作，极其需要稳定，所以即使有海量的历史运行数据，也很难捕捉到其中的变化特征.总之，如何有效提取电网中各设备结点的交互特征和设备运行状态的变化特征是模型设计需要解决的问题，也是难点.传统的处理该问题的方式，是基于特定场景下，利用线性回归模型，如 Arima 模型，或者利用机器学习的方法进行序列预测，如通过支持向量机模型[6-7]或决策树[8-9]对设备的状态值进行预测.然而，受限于模型的特性，只能处理单一的数据类型，如 Arima 模型只能处理单序列数据，数据类型单一.除此之外，支持向量机和决策树等机器学习的模型[10]，虽然能够解决过学习和陷入局部最小问题，但是很依赖针对特征场景下进行的特定输入特征设计.因此，需要具有过硬专业技术背景的专家参与模型设计，且模型的泛化性不高.另外，模型在处理长序列特征时维度较高，即使通过降维手段，也无法进行联合学习，从而导致性能不高，处理长序列的性能就略显吃力.利用深度学习的方式，对电网设备状态进行预测已是一种趋势.例如，利用 LSTM 和注意力机制对设备状态进行预测[11-12]，可以端到端地提取序列特征并进行学习，故取得较为不错的效果.但现有模型仍未充分提取到长序列特征，而电网状态变化特征往往体现在长序列当中.。

收稿日期：2008-06-15作者简介：安晨亮(1978-)，男，工程师，主要从事电液系统技术研究故障树原理在故障诊断系统中的应用安晨亮(北京航天发射技术研究所，北京，100076)摘要：故障树原理是故障诊断系统的基础，但按照传统故障树及故障树分析方法直接构建故障诊断系统还存在很大限制，在深入研究某特种车液压电控系统故障诊断需求的基础上，对传统故障树原理进行了改进和完善，提供了一种故障树原理在故障诊断系统中的应用方法。

关键词：特装设备；故障树；故障诊断；液压电控系统 中图分类号：V553.1+9 文献标识码：AAn Application of Fault Tree Theory in Fault Diagnosis SystemAn Chenliang(Beijing Institute of Space Launch Technology, Beijing, 100076)Abstract: Fault Tree theory is the foundation of the fault diagnosis system, but there exists a lot of limitations in the faultdiagnosis system designed directly on the basis of traditional Fault Tree and Fault Tree analysis. In accordance with the fault diagnosis demands of the hydraulic and electric control system in some special type vehicle, the traditional Fault Tree theory are improved and an application method of Fault Tree theory in fault diagnosis system is offered.Key Words: Special equipment ；Fault tree; Fault diagnosis; Hydraulic and electric control system0 概 述随着设备的故障诊断工作日益得到重视，许多军用和民用装备都在产品中加入了不同规模的故障诊断系统，关于故障诊断的理论研究也正方兴未艾，在此过程中，包括模糊、自适应、灰箱、互相关法、虚拟诊断、神经网络乃至人工智能等理论在故障诊断系统中的应用研究大量出现，但综观已经进行工程应用的故障诊断系统，绝大部分还是以故障树理论为基础进行的构建和设计。

故障树分析技术用于油气田远程终端的RTU故障诊断孙爱凤【摘要】目前油气田生产的远程终端单元RTU等装备大多是采用工控机或单片机进行数据的采集与控制，但是在实际的生产过程中，一系列的干扰因素很容易对RTU造成影响。

为了降低寻找故障的难度，应用故障树分析技术，该技术能够在第一时间找出故障所在。

采用演绎法进行建树，首先选取顶事件，逐级向下推演，找出造成顶事件的所有原因，通过连接各级事件以及符合它们之间逻辑关系的逻辑门，最后形成倒置故障树。

该方法对于排除故障起到了一定的引导作用，同时能够有效地提高油气田远程终端单元RTU运行的安全性以及可靠性，非常适用于无人看守的油气田生产中。

【期刊名称】《油气田地面工程》【年(卷),期】2013(000)005【总页数】2页(P80-81)【关键词】油气田生产;RTU故障诊断技术;故障树;顶事件【作者】孙爱凤【作者单位】淄博职业学院【正文语种】中文在生产过程中远程终端单元RTU具有十分重要的作用，其可以实现数据的采集、记录与监视，能够有效地保证产品质量以及生产安全，同时也是降低成本的一种有效手段[1]。

目前油气田生产的远程终端单元RTU等装备大多是采用工控机或单片机进行数据的采集与控制，但是在实际的生产过程中，作业环境是十分恶劣的，一系列的干扰因素很容易对RTU造成影响。

油田处于不断发展的过程中，在尽可能节省成本的基础上建立各单位油田生产信息资源共享机制，增强油田的业务处理能力，最关键的一点是增强油田企业的竞争力，因此这就要求整合现有的资源，建立油田自动化系统。

油田等工业现场在进行自动化操作过程中，一般是没有人看管的，主要是由于人力监管对于这种通过无线方式进行数据传输的方式不适应。

为了降低寻找故障的难度，在生产过程应用了故障树分析技术，该技术能够在第一时间找出故障所在，同时制定出一套解决措施，大大降低了运营费用，促进了油田工业的良性发展。

1 故障树分析法在系统可靠性的研究中，最为常用的方法就是故障树分析法(FaultTreeAnalysis)[2]，其作为一种分析复杂动态系统失效形式可靠性的工具，其目的是寻找主要故障所在，一直寻找到可以不用追究的故障为止。

基于动态故障树的温压复合传感器电磁兼容故障分析作者：***来源：《今日自动化》2022年第03期[摘要]故障树的分析方法是故障诊断和查找的有效方法，文章针对某型温压复合传感器的电磁兼容故障，建立故障树，并引入动态故障树，将可能的故障模式列举出来，并通过仿真与实验的方法，验证理论分析的可行性与准确性，对于故障树的理论分析进行很好的验证。

[关键词]复合传感器;电磁兼容;故障分析[中图分类号]TN03 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2022）03–0–03Electromagnetic Compatibility Fault Analysis of Temperature andPressure Composite Sensor Based on Dynamic Fault TreeQin Qi-sen[Abstract]The analysis method of fault tree is an effective method for fault diagnosis and search. In this paper， a fault tree is established for the electromagnetic compatibility fault of a certain type of temperature and pressure composite sensor， and a dynamic fault tree is introduced. The possible fault modes are listed and simulated The feasibility and accuracy of the theoretical analysis are verified by the method of experiment. The theoretical analysis of the fault tree is well verified.[Keywords]composite sensor; electromagnetic compatibility; fault analysis1 概述本文利用故障树与动态故障树的分析方法对某型温压复合传感器的电磁兼容问题进行究，分析系统的故障模式与概率，更高效率地对电子设备电磁兼容故障进行查找与定位，从而更快地找到故障原因，为方法的工程应用奠定理论基础。

一种动态故障树顶事件发生概率的近似算法
高顺川;周忠宝;郑龙;孙权;周经伦
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2006(022)016
【摘要】本文提出了一种动态故障树顶事件发生概率的近似算法,该算法不需要把动态故障树转化为马尔可夫链,而是直接分析故障树模块,并用梯形公式得到近似数值解.最后通过一个实例说明了该方法的有效性.
【总页数】3页(P209-211)
【作者】高顺川;周忠宝;郑龙;孙权;周经伦
【作者单位】410073,国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系一室;410073,国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系一室;410073,国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系一室;410073,国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系一室;410073,国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系一室
【正文语种】中文
【中图分类】TB114
【相关文献】
1.非单调关联故障树顶事件失效概率的新算法 [J], 周经伦;刘波
2.动态故障树顶事件发生概率的蒙特卡洛近似算法 [J], 杨恒占;张可;钱富才
3.一种动态故障树顶事件发生概率的近似算法 [J], 高顺川;周忠宝;郑龙;孙权;周经伦
4.基于故障树的电能表顶事件发生概率计算分析 [J], 朱自伟; 冯兴乐; 徐锦涛; 杨涛;
张磊
5.动态故障树顶事件概率计算流程 [J], 张大信;郭基联
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动态故障树割序集分析的模块化方法刘东;邢维艳;赵忠文;王志安【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)007【摘要】Since the known Cut Sequence Set(CSS) model has to face large complexity, the paper provides two modularization methods, namely the modularization of static sub-trees and dynamic sub-trees. Dynamic Fault Tree(DFT) can be partitioned into several static sub-trees and dynamic sub-trees. For a static sub-tree, Binary Decision Diagram(BDD) is used to compute its probability. For a dynamic sub-tree, CSS model is used to analyze it. If a static sub-tree exists in a dynamic sub-tree, it is treated as a whole. An example is used to illustrate the applications of the simplification methods. The analysis results show that the provided methods can decrease the computational complexity of CSS model.%针对割序集模型较高的复杂度,提出静态子树模块化和动态子树模块化2种简化方法.利用模块化方法将动态故障树划分为多个静态子树和动态子树.对完全由静态门构成的静态予树采用二叉决策图计算其发生概率;对动态子树采用割序集模型进行分析,将其中包含的静态子树作为一个整体进行处理.通过实例阐述模块化方法的应用过程,算例分析结果表明,该方法能有效降低割序集模型的复杂度.【总页数】3页(P10-11,20)【作者】刘东;邢维艳;赵忠文;王志安【作者单位】装备指挥技术学院,重点实验室,北京101416;装备指挥技术学院,试验指挥系,北京101416;装备指挥技术学院,重点实验室,北京101416;装备指挥技术学院,重点实验室,北京101416【正文语种】中文【中图分类】N945【相关文献】1.基于时态失效逻辑的割序集模型量化方法 [J], 王波;刘东;李艺2.割序集模型中顺序失效符的推演规则 [J], 刘东;王波;张红林3.基于有序二元决策图的动态故障树定性分析方法 [J], 高迎平;李洋;田楷4.基于最小割序集的独立电力系统可靠性分析 [J], 杨占刚;郝雯超;隋政;刘建英5.求取故障树最小割(径)集的状态向量合成法 [J], 王平;陈志业;高曙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。