考虑概率型共因失效的多阶段任务系统可靠性分析模型

针对多阶段任务系统(phased-mission system, PMS)任务可靠性受概率型共因失效(probabilistic common cause failure, PCCF)影响的问题, 提出一种基于贝叶斯网络(Bayesian network, BN)的PCCF-PMS分析模型。首先, 研究基于BN的PMS表征方法, 建立不考虑共因失效的PMS基础BN模型, 即PMS-BN。其次, 构建共因空间节点, 并研究在共因空间节点影响下系统模型参数的修正方法。最后, 引入共因节点对PMS-BN模型进行扩展, 实现考虑共因失效影响的PMS可靠性量化分析。以地球同步轨道卫星的首次变轨任务为例说明所提模型的正确性, 分析结果表明, 共因失效问题对于PMS的可靠性存在显著影响。PCCF-PMS模型能够综合处理受概率型与确定型共因失效影响的PMS可靠性分析问题。所提模型适用于共因事件间呈独立、互斥、统计相关等统计关系的情况, 且网络模型规模可控。     

一种不改变RBD拓扑结构的三态贝叶斯网络

针对将可靠性框图(RBD)转化为等价三层贝叶斯网络(BN)时存在的与RBD结构差异大的缺陷及组合爆炸问题,提出了一种将RBD转化为同构三态BN网络的方法.通过将失效分为"物理故障"和"正常却不工作"两种模式,提出将网络节点转换为包含正常状态以及上述两种失效模式的三态节点,取代仅有正常和失效两种模式的传统模型节点.并在此基础上深入分析了三态BN模型节点的条件概率表(CPT)设置方法.最后建立了与某型飞机航行任务RBD等价的三层BN模型和同构三态BN模型,并对两种BN进行分析计算.理论和实例分析均表明,本文建立的三态BN不仅与原RBD拓扑结构相同,且能够有效解决三层BN存在的组合爆炸问题,可成为系统可靠性分析的有效手段.     

节点相依失效下的方格网络可靠性建模与分析

以二维方格网络为拓扑结构,在考虑同一地理区域节点存在共因失效关系、同一类节点存在关联失效关系、网络体系结构存在协议层与层之间的级联失效关系等3 种依赖关系的条件下,建立失效概率的依赖模型来模拟节点相依失效。以节点之间连通的概率为可靠性测度,利用Monte Carlo 法进行近似计算,分析依赖关系对网络可靠性的影响。研究表明,级联失效比共因失效带给网络可靠性的影响更大;关联失效带来的影响是灾难性的,尽管节点自身失效概率很小,只要关联程度足够大,就会使节点故障在网络中快速传播。     

贝叶斯网络推理的一种仿真算法

贝叶斯网络是一种强有力的不确定性知识表达和推理工具。网络的推理是贝叶斯网络的重要内容之一。该文提出了一种近似仿真算法。由随机数发生器产生随机数，并按节点的先验概率，由赌轮对网络各个节点状态赋值，得到一个采样样本序列。当样本序列的数量足够大时，边缘统计量和条件统计量与节点的边缘概率和条件概率接近，从而得到网络的近似推理结果。仿真结果表明，该算法与精确解接近，有较好的适应性。基于该算法构造的贝叶斯诊断网络系统已成功应用于天津石化炼油厂。     

评估STAR网络可靠性的新方法

针对具有故障部件的STAR互联网络的可靠性问题,在有条件的容错模型和概率模型的基础上,提出了一种新的评估STAR网络可靠性的方法。该方法通过网络的二连通率来进行评估。首先提出了一个自适应的容错并行路由算法,通过该算法的多次执行,得到用于计算网络二连通率的相关条件参数,在此基础上建立了用于推断网络二连通率的贝叶斯网模型。然后通过基于贝叶斯网的概率推理,可得到反映网络可靠性的网络二连通率。研究结果表明,该方法拓展了人们在网络可靠性评价方面的视野,具有一定的理论和实际意义。     

基于贝叶斯网络的系统可靠性评估方法研究

为了有效评估动态系统要素间的复杂行为和交互特性,提出了一种基于贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的可靠性建模与分析的新方法.该方法利用BN的不确定性推理和图形化表达的优势,能够很好地捕捉系统要素的行为与交互,以结构的方式组合各种基本BN架构为用户提供模块化和分级的途径对系统进行建模.实验结果表明该方法的可行性和有效性.从而提高了系统的灵敏度,减少了其不确定性.     

贝叶斯网络推理算法综述

贝叶斯网络是一种有效的不确定性知识表达和推理工具,概率推理是其重要研究内容之一。经过二十年的发展,贝叶斯网络已经有一些比较有效的精确和近似推理算法。对迄今为止的贝叶斯网络推理算法研究进行综述,从复杂度、适用性、精度等方面对它们进行比较分析,指出每种算法的关键环节,为实际应用中算法选择和研究提供参考。     

一种解决混联系统组合爆炸问题的贝叶斯网络

针对传统三层节点贝叶斯网络(Bayesian network,BN)在系统可靠性分析中的组合爆炸问题,提出了一种适用于复杂混联系统的级联BN建模方法.首先,在引入s类(f类)节点基础上建立了描述并联(串联)逻辑的信息通路模型,进而通过为通路模型各节点赋予同逻辑的条件概率参数,提出了构建并联(串联)系统等价级联BN的方法;其次,结合"超级方框"的概念分析了将典型串并联、并串联系统转化为等价级联BN的方法,并基于系统可靠性框图(RBD)相关矩阵,设计了将复杂混联系统转化为等价级联BN的算法-Generate-Chain-BN;最后,分别建立了某混联系统RBD的等价三层节点BN和级联BN模型,对两种BN进行了对比计算.理论和实例分析均表明,本文建立的级联BN可将原三层节点BN的空间和时间复杂性由指数级降到线性级,解决了三层节点BN固有的组合爆炸问题,可成为复杂混联系统可靠性分析的有效手段.     

非精确概率下基于证据理论的典型系统可靠性模型

当系统的各个单元的失效概率为不精确概率时,传统的概率方法难以使用,而区间分析法等非概率方法得到的结果则比较粗糙.基于证据理论,建立了非精确概率下串联、并联、串并混联、k-out-of-n等典型系统的可靠性模型,利用信任函数和似然函数、根据证据推理,将单元可靠性中的不确定性传递到顶层系统,从而得出系统失效概率和可靠度的概率分布的上下界.实例分析表明,提出的方法能较好的处理可靠性计算中的不精确信息,且比区间分析法得到的有效信息更多.     

基于联结树的贝叶斯网的推理结构及构造算法

BN(贝叶斯网)被认为是人工智能研究中不确定性知识表示和推理的重要工具，广泛应用到复杂系统的建模等领域，成为人工智能研究的热点问题之一。然而直接在BN上精确推理与近似推理都被证明是NP完全的。因此把在BN上推理转变为在SS(二次结构)上的推理。SS是由JT（联结树)与BP(信念势)组成，构造JT大体分为三步即：把BN对应的有向无环图G转变为一个道义图G^M；把G^M转变为弦化图G^T，识别和选择G^T图的圈；连接圈和边建立JT。因而提出了建立G^M、G^T与JT的方法原理和算法。最后通过案例分析了G^M、G^T与JT构造过程。     

基于贝叶斯网络的装备作战效能仿真结果分析方法

针对由于装备作战效能仿真过程中因素之间的非线性、不确定关系造成的仿真结果数据分析困难的问题,提出了使用贝叶斯网络进行作战效能仿真结果分析的基本思路。论述了基于贝叶斯网络的作战效能分析模型的建模方法和基本流程,提出了正向探索模式、态势扰动分析模式、因果追溯分析模式和截断分析模式四种基于贝叶斯网络的效能分析模式。通过实例分析得出:在仿真结果分析中使用贝叶斯网络可以得到比传统分析方法更深入、更直观的结论。     

基于分层贝叶斯网络的计划识别方法

分析了态势估计中计划识别问题。采用分层贝叶斯网络对计划进行分级表示,依据发生的战场事件和目标行为,动态构建分层贝叶斯网络结构,并将其作为证据进行推理。为了解决动态构建贝叶斯网络的推理问题,提出构建虚拟节点的方法,将底层贝叶斯网络的推理结果作为不确定证据,输入到对应的上层网络节点中,以代替该底层贝叶斯网络。最后,文中通过仿真实验,对基于分层贝叶斯网络的计划识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。     

基于贝叶斯网络和直觉模糊推理的态势估计方法

将直觉模糊推理理论与贝叶斯网络推理相结合,提出一种基于直觉模糊理论和贝叶斯推理网络的态势估计方法。首先,分析当前贝叶斯网络推理的特点与不足,建立基于直觉模糊函数的贝叶斯网络推理模型;其次,证明直觉模糊函数在贝叶斯网络推理中是可传播的;最后,用实例给出评估结果,验证方法的有效性和模型的正确性。采用实例说明,当证据节点犹豫度较大时,一般贝叶斯网络推理得不到正确的结果,而该方法克服了此缺点,能够得到正确的推理结果。     

基于改进BIC评分的贝叶斯网络结构学习

引入专家知识已成为小数据集条件下贝叶斯网络建模的主流方法,然而,专家知识是否正确直接决定了算法的结果和性能。因此,在考虑专家知识正确性的基础上,本文对贝叶斯网络结构学习问题展开研究。首先,建立一种基于连接概率分布的结构约束模型来表示专家知识,进而结合该约束模型对贝叶斯信息准则(Bayesian information criterions,BIC)评分进行改进;最后,利用K2算法学习贝叶斯网络结构。实验结果表明,在小数据集条件下本文所提算法不仅能将专家知识引入到学习过程中,进而改善学习效果,并且对不完全正确的专家知识有一定的适应性。     

基于本体和BN的无人车行为决策方法

和高速交通环境比,城市交通环境具有更高的复杂性和不确定性,因此无人驾驶车辆行为决策系统要能给出驾驶场景下安全有效的驾驶动作.本文提出一种将本体语义表示与贝叶斯网络(Bayesian network,BN)概率推理相结合的行为决策模型.从驾驶场景中的多源异构信息和领域专家经验出发,建立本体并进行概率扩展,将其转换为BN,...     

SDG标准测试图及推理引擎论证

应用SDG技术对复杂系统进行安全分析推理，其引擎的性能测试至关重要。我们提出了采用系统标准的SDG测试图，对引擎进行测试。论述了测试所需的规模和指标，并针对应用领域特点，通过改变节点与支路规模、状态、关联关系、排列等因素，提出了一整套针对安全问题的SDG标准测试图。在此基础上，我们提出了极端与平均的性能测试方法。并运用SDG测试图对我们开发的SDG引擎进行完备性和运算能力的测试，效果达到实用水平。最后，我们对测试过程中暴露的问题，提出改进措施。