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关于标致汽车发动机不能启动的故障分析 1、相关定义 1.1、基本概念 定义[38,45,66,69,70]设U 是精确数值表示的定量数域,C 是U 上的定性概念,f ( x ) 为某个数据属性 x的频率分布函数,自动生成若干个粒度不同的云C ( Exi , E ni , He i ) 的叠加。数据区间的连续数值x相应转化成离散的概念C ,此过程称为云变换,其 转换表达式为: 1 ( ) ( ( , , )) ( ) m i i i i i f x? C Ex En He ? x ? ?? ? ? (2.19) 其中? i 为幅度系数,m 为变换后离散概念的个数,它随属性的差异取值不同, 一般来讲,m 越大,即叠加的基云越多,误差就越小[71],? (x ) 为变换后的误差函 数。 基于云模型,既可以从数据分布中生成概念,也可以将语言变量分解为论域 上 的 原 子 概 念 , 即 将 U 上 的 定 性 概 念 C 表 示 为 C {C1 ( E x 1, E n1 , H e1 ), C 2 ( Ex 2 , E n2 , H e2 ),? , Cm ( Ex m , En m , He m )} ,其中C 1, C 2 , ?, Cm 是由 云模型表示的原子概念,可以实现对数据的软划分。 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 第 19 页 1.2、基本概念 设 X 是一个普通集合,X? { x} ,称为论域。关于论域 X 中的模糊集合 ?A ,是 指对于任意元素x都存在一个有稳定倾向的随机数? (x ) ? [0,1] ,叫做x对 ?A 的隶属 度。如果论域中的元素是简单有序的,则 X 可以看作基础变量,隶属度在 X 上的 分布叫做隶属云。如果论域中的元素不是简单有序的,而根据某个法则 f ,可将 X 映射到另一个有序的论域X ‘ 上,X ‘ 中的一个且只有一个x ‘ 与x对应,则X ‘ 为基 础变量,隶属度在X ‘ 上的分布叫做隶属云[30,50,51]。即: ( ): [0,1] , ( ) x X x X x x ? ? ? ? ? ? (2.1) 图 2.1 云模型及其数字特征 研究表明,云模型具有如下特征: 第一,所有 x? X 到区间[0,1]的映射是一对多的转换,x对于 ?A 的隶属度并非 固定值,而是一个服从某种概率分布的随机值,因此产生了云模型,而不是一条 明晰的隶属曲线; 第二,云是许多云滴Drop ( xi , ?i ) 的集合,单个云滴是定性概念在定量数值上 的一次实现,云的整体形状反映了定性概念的基本特征。之所以称它为云模型, 是因为云滴的分布与天上的云极为相似,远看有明确的形状,近看却没有清晰的 边界,飘忽不定,整体移动[38]; 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 第 11 页 第三,云的”厚度”并不均匀,腰部云滴的分布最分散,”厚度”也最大, 而顶部和底部汇聚性较好,”厚度”也较小。云的”厚度”是隶属度的随机性大 小的度量,靠近概念中心或远离概念中心处隶属度的随机性较小,而离概念中心 不近不远的位置隶属度的随机性大,这与人的主观感受相一致[52,53]; 第四,已经证明:1,对于社会和自然科学中的大量模糊概念,其隶属云的期 望曲线近似服从正态或半正态分布[54,55],蒋建兵根据中心极限定理分析并给出了 产生正态分布的条件,简单讲就是如果决定某一随机变量结果的是大量微小的、 独立的随机因素之和,并且每一因素的单独作用相对均匀的小,没有一种因素可 起到压倒一切的主导作用,那么这个随机变量一般近似于正态分布[56];2,论域上 某一点的隶属度分布符合统计学意义上正态分布规律,是以隶属云的稳定倾向(隶 属云期望曲线上的点)为期望值的正态分布。 1.3、故障权值的定义 虽然上面的总体故障率能够反映系统工作时可能出现的全部问题,但并 没有反映出不同故障带来的不同程度的严重性,因此,引入故障权值来反映 图书馆对不同故障的关注程度是十分必要的。 对于不同的问题,人们会给予不同的重视,对于所带来后果严重的问题, 人们给予的重视程度就会较高,而对于所带来的影响不是很大的问题,给予 的重视就较低,甚至将其忽略,当多个问题同时出现时,对问题的不同关注 程度就可以根据重视的权重来表示。 在 RFID 图书馆中,标签的不满足产生的故障带来的不同影响是有很大 差别的。由上面的分析可以看出,同一设备上出现的问题对不同图书馆影响 程度是不同的,同样,不同设备的在不同的图书馆中要求的严格程度也不完 全相同。如对于读者较多、借阅书籍较为频繁的图书馆,就会对借还设备要 求较为严格;对于藏有珍贵文献的图书馆,就对盘点的要求较为严格;对经 常出现丢书的图书馆,就会对安全门的要求较为严格。 标签产生的故障的大小是由标签的不满