基于定性量级能量流的故障模式与影响分析
人工智能
2014-02-05 v1
摘要
本文提出了一种结构化的、基于功率和能量流的定性建模方法，适用于包括电气和流体流动在内的多种系统类型。该建模分为两部分。功率流是一种全局现象，因此自然地通过由系统组件的相关结构元素组成的网络来表示和分析。功率流分析是一个平台，用于利用局部组件行为模型来捕获具有全局时间的状态表示，从而预测能量相关方面的高层行为。主要应用是故障模式与影响分析（FMEA），并结合量级（order of magnitude, OM）表示使用一种夸张推理形式来推导最坏情况的故障模式。本工作的新颖之处在于：首先，提出了一种量级（OM）定性网络分析器，可表示任何功率域和拓扑，包括多个功率源，这是早期该方法的专用电气版本所不需要的特征；其次，提出了将广义能量相关行为表示为基于状态的局部模型的建模策略，对于一系列拓扑复杂的应用，该策略比基于定性方程的表示更为生动和直观。这种两级建模策略允许利用定性模拟的广泛系统行为覆盖范围来执行 FMEA 任务，同时限制了因抽象数值模型而产生的定性歧义解释困难。我们已将该方法用于支持自动化 FMEA 系统，并在本文中讨论了飞机燃油系统和家用供暖系统的实例。
引用
@article{arxiv.1402.0581,
title = {Qualitative Order of Magnitude Energy-Flow-Based Failure Modes and Effects Analysis},
author = {Neal Andrew Snooke and Mark H Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1402.0581},
year = {2014}
}