考虑随机共因失效的战时装备群任务成功概率仿真评估

装备群任务成功概率评估是联合作战条件下复杂装备体系任务成功概率评估的基础。针对战时装备群任务成功概率评估问题,考虑任务时间的随机性和任务过程中敌方火力打击这一典型随机共因失效事件,采用“直接法”和“间接法”两种方法对装备群任务成功概率进行仿真评估,通过算例对两种评估方法进行了分析比较。研究结果表明,采用“直接法”得到的评估结果更加准确,但是仿真效率较低;在允许误差范围内,当随机共因失效事件参数和任务时间参数在一定范围内取值时,采用“间接法”评估装备群任务成功概率更佳。     

考虑随机共因失效的战时装备群任务成功概率仿真评估

装备群任务成功概率评估是联合作战条件下复杂装备体系任务成功概率评估的基础。针对战时装备群任务成功概率评估问题,考虑任务时间的随机性和任务过程中敌方火力打击这一典型随机共因失效事件,采用“直接法”和“间接法”两种方法对装备群任务成功概率进行仿真评估,通过算例对两种评估方法进行了分析比较。研究结果表明,采用“直接法”得到的评估结果更加准确,但是仿真效率较低;在允许误差范围内,当随机共因失效事件参数和任务时间参数在一定范围内取值时,采用“间接法”评估装备群任务成功概率更佳。     

基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型

提出了一种基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型,将模型推广到更为一般的任意结构系统。该模型考虑了部件的工作配置关系,把多阶段任务系统的可靠性分析转化为系统的状态转移概率。同时给出了系统状态转移概率求解算法,最后给出了一个应用实例。     

考虑冲击与阶段备份的多阶段任务系统可靠性建模

近年来,由于在航空航天、军事、核能等领域的广泛应用,多阶段任务系统(phased mission system, PMS)可靠性建模方法得到了广泛的关注。航天系统所包含的电子设备会由于自身的老化导致性能退化而失效,同时也会因为外界的随机冲击导致失效,严重影响系统可靠度。针对该问题,提出一种基于模块化方法的模型。首先,将冲击模型与半马尔可夫过程结合,计算受冲击影响的工作单元可靠度。然后,提出一种基于二元决策图(binary decision diagram, BDD)模型的方法,对同时考虑冲击与阶段备份的PMS进行可靠性建模。最后,以某型航天器中的推进子系统为例对所提方法进行说明,并应用蒙特卡罗方法进行验证,证明了所提方法的建模效率与准确性。     

基于PRA的复杂航天多阶段任务系统可靠性分析

在分析复杂航天多阶段任务系统特征和应用传统可靠性分析技术存在的主要问题基础上,简要介绍了概率风险评价(probabilistic risk assessment,PRA)技术,详细说明了PRA综合建模、分析评估和结果分析过程。以某型月球探测器移动分系统为例,进行了PRA技术的工程应用。应用结果表明,PRA技术具有良好的工程适用性,在得到任务可靠性分析结果的同时,能够通过风险重要度排序确定可靠性薄弱环节,支持工程进行针对性的设计改进。     

合成部队多阶段作战任务成功概率仿真评估

考虑战场环境和战时装备维修保障评估合成部队多阶段作战任务成功概率, 对于辅助合成部队作战任务规划和装备维修保障决策具有重要的现实意义。在分析合成部队装备和合成部队装备维修保障模式的基础上, 构建了战时合成部队多阶段任务剖面; 通过对合成部队作战过程的分析, 提出了战时合成部队各阶段任务成功要求; 充分考虑合成部队多作战单元任务的协同性、合成部队装备的多样性及其战时随机共因失效(random common cause failure, RCCF)、战场环境下敌方火力打击和阶段任务时间的随机性、换件修理时间的不确定性等复杂因素, 利用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation, MCS)原理给出了合成部队多阶段作战任务成功概率评估的详细仿真流程, 并通过算例进行仿真和结果分析。研究结果表明:本文模型可用于合成部队多阶段作战任务成功概率评估和战斗阶段持续时间优化, 并为战时合成部队备件携行方案优化奠定了模型基础。     

一种基于BDD的多阶段任务系统可靠度新算法

BDD被应用于多阶段任务系统的可靠性分析中,提出了一种新的基于BDD的多阶段任务系统可靠度算法,算法中提出了一次性生成阶段任务系统BDD的快速算法,在生成的BDD的基础上,得到系统的结构函数并计算多阶段任务系统的可靠度,该算法有效解决了马尔可夫链等方法遇到的组合空间爆炸问题,最后结合应用实例,验证了该算法的有效性。     

多阶段系统可靠性的混合式分析

评述两种不同的多阶段任务系统可靠性分析方法:多阶段任务系统的双值决策图组合式方法和马尔科夫链方法.如果多阶段任务系统的每一阶段是静态的,最好采用组合式方法解决;如果其中的一些阶段是动态的,不全是静态的,可能只采用马尔科夫链方法,也可能采用既有组合式又有马尔科夫链的混合式方法.通过研究部件跨阶段依赖性的特征和混合式方法的特点,针对部件失效服从指数分布和系统失效满足一定条件,提出相应的简便算法.这种算法综合了多种成熟的可靠性分析方法,通过案例分析充分说明它的低运算量和容易实施的特点.     

基于分离BDD的通用多阶段任务系统可靠性分析

静态的通用多阶段任务系统的不完全覆盖、跨阶段依赖性极大地增加系统可靠性分析的复杂性和难度.基于SEA思想给出两级分离的组合方法将任务和阶段的不完全覆盖分割, 通过新增的阶段代数规则和向后阶段依赖运算式处理跨阶段依赖性,并且充分利用高效的多阶段系统双值决策图,实现模型规模和运算的简化.最后,通过案例分析, 将此分离BDD方法与三值决策图和多状态双值决策图对比, 验证其精确、高效和模块化的优点.     

不完全共因失效系统动态故障树模型分析方法

提出了不完全共因失效的概念,认为共因只能以一定概率作用于共因失效组的元件上,并产生一定程度的损伤。介绍了动态故障树分析方法常用的逻辑门结构,并在此基础上引入了新的逻辑门结构用于对不完全共因失效进行有效描述。指出了目前用于求解不完全共因失效系统动态故障树模型的马尔可夫链方法存在的不足,修正了现有研究给出的马尔可夫链状态转移图,并提出不完全共因失效系统失效概率的通用公式。最后给出应用实例,证明该方法的有效性。     

不完全覆盖的多阶段任务系统可靠性综合分析

针对不完全覆盖条件,既有多个动态阶段又有多个静态阶段的多阶段任务系统可靠性分析,提出多阶段任务系统模块化分解的原则以及系统基本结构和算法,对分解后的静态子系统采用IGPMS-CPR算法,对动态的子系统采用覆盖模型结合马尔科夫链的一体化方法,并对动态子系统连接静态子系统的对应关系及简便算法进行了推广.这是一种综合许多成熟可靠性分析算法的方法,其低运算量和容易实施的特点在案例分析中得到充分展示.     

基于马尔可夫过程的k/n(G)系统共因失效分析

利用马尔可夫过程研究了发生共因失效的k/n(G)系统可靠度计算方法。建立了共因失效时部件全部失效和共因失效时多个部件失效这两种情况下,不可修系统和可修系统的马尔可夫模型。分析了系统部分部件属于共因失效组的可靠度计算方法。利用算例验证了所建立的模型的有效性,结果显示,所建立的马尔可夫模型适用范围广,计算方便。     

基于Bayes network含失效节点的网络可靠性评估

针对Bayes network (BN)能很好地表示变量的不确定性和相关性, 并能直接进行不确定性推理的优势, 提出了基于BN含失效节点的网络可靠性评估方法. 建模方面, 给出了通过节点分割去环构建有向无环图及条件概率表的具体方法; 推理方面, 通过节点消隐, 减小BN规模, 有效降低推理复杂度. 分析了算法复杂度, 并通过算例证明了算法的有效性和适用性. 由于BN建模及推理的灵活性, 该方法可研究同时含节点失效、共因失效的网络可靠性, 况且通过BN推理除得到网络失效概率和部件重要度外, 还可得到网络失效条件下任一部件失效或者共因失效发生的概率, 为故障诊断和维护提供指导.     

具有不可比状态信息的可修MS-PMS可靠性分析

针对复杂多阶段任务系统(PMS)中存在的元件状态多态性和不可比性问题,提出了系统与元件两层的分层模块构建方法,应用连续时间Markov模型(CTMC)描述可修元件之间状态的相依和变迁的动态行为,应用多态多值决策图(MVDD)构建系统的结构函数.为处理元件状态不可比情形,将其分为组内、组间及无约束状态三组,应用CTMC构建了不同变迁约束下部件处于不同阶段时的状态组的联合概率模型,发展了具有不可比元件状态的多状态多阶段任务系统(MSPMS)可靠性分析方法.最后,通过简约形式的飞行任务系统实例,结果表明CTMC下分层分组模块分析方法能有效计算MS-PMS的可靠度,验证了模型与分析方法的可行性.     

基于STPA-Bayes模型的机载平视显示系统安全性分析与评价

机载平视显示(head-up display, HUD)系统可以大幅提高恶劣天气下的飞机起降成功率,已成为我国民航重点推广的安全提升技术。构建低能见度下飞机使用HUD系统进行特殊Ⅰ/Ⅱ进近场景,利用系统理论过程分析(system-theoretic process analysis, STPA)方法识别该场景下潜在的不安全控制行为,通过严格的形式化语言对其进行验证与致因分析,并给出了包含21条通用因素的致因场景分析框架。同时,为弥补STPA方法缺少定量分析的缺点,引入贝叶斯网络计算不安全控制行为发生概率,提出了STPA-Bayes安全性分析与评价模型。结果表明,该方法能有效地识别并分析系统潜在的危险,减少人为因素对分析结果的影响,为机载显示系统的安全性分析提供支持。     

基于STPA-ANP模型的民机系统安全性分析

随着民机系统复杂程度不断提高, 传统的安全性分析方法已不能完全满足危险源高效识别的要求, 为有效分析和评估民机系统安全性, 提出系统理论过程分析(system-theory process analysis, STPA)和网络分析法(analytic network process, ANP)相结合的安全性分析方法。针对STPA没有给出完整的关键致因分析与评估过程, 将STPA与ANP关键结构对应结合, 对危险控制动作进行致因分析和评估, 得到危险控制动作关键致因。以某型民机数字式飞控系统为例展开分析, 通过形式化建模验证及仿真验证, 证明该模型方法可以准确和完整地识别分析系统潜在危险并确定危险关键致因, 为民机系统安全性分析提供支持。