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智能診斷技術在制冷系統工作原理中的應用——故障樹

   2020-04-17 和平2135
核心提示:將故障樹用于溴化鋰吸收式制冷機組的故障診斷中,來分析“冷劑水損失”和“冷劑水污染”問題,通過分析和計算,將基本事件的重要度分級,從而找出系統中最薄弱的因素,同時給出計算頂事件發生概率的精確及近似算法,由此實現用故障樹對溴化鋰吸收式制冷機進行故障模式識別、預測和診斷。

由于故障的層次特性,故障原因和后果之間往往具有多層的關系。故障樹診斷技術是以系統最不希望發生的事件(頂事件)為分析目標,以可能導致頂事件發生的其他事件為中間事件或底事件,按樹枝狀逐級細化,依次找出系統的全部故障因素,其最底層為故障機理已知的基本事件。

故障樹分析包括定性與定量分析,借助故障樹和Boolean代數邏輯運算法算出最小割集,利用De Morgan律計算出最小徑集,找出導致頂事件發生的所有可能的故障模式,并求出頂事件發生的特征量和底事件的重要度。


將故障樹用于溴化鋰吸收式制冷機組的故障診斷中,來分析“冷劑水損失”和“冷劑水污染”問題,通過分析和計算,將基本事件的重要度分級,從而找出系統中最薄弱的因素,同時給出計算頂事件發生概率的精確及近似算法,由此實現用故障樹對溴化鋰吸收式制冷機進行故障模式識別、預測和診斷。而且通過重要度分析,可改進設計,實現系統優化,也可以對系統實行風險評價。

 
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