基于OBDD的通信网链路重要性评估

通信网的链路重要性评估是网络设计和维护的重要依据。在链路重要性评估方法上提出了一种基于有序二叉决策图(ordered binary decision diagram, OBDD)的新方法--BO(Birnbaum OBDD, BO)方法。该方法引入了Birnbaum测度来量化链路重要性,并采用边扩张图(edge expansion diagram,EED)来创建网络的OBDD结构,在可靠度计算基础之上,通过分析链路故障时网络可靠度得到Birnbaum测度值。BO方法将高效的OBDD结构与hash表结合起来,并通过识别计算中出现的同构子网,减少冗余状态与重复计算来提高整体计算效率。引入并对比经典可靠性文献中一些规模较大网络,通过实验验证了BO方法不仅能正确地评估网络链路重要性,而且在计算效率方面优于因子分解方法。     

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.     

时延网络任务可靠性的二次BDD算法

时延网络是一种针对网络系统节点故障导致时间延迟的网络,由于研究该型网络要以网络系统任务完成时间是否及时为研究目标,使其任务可靠性研究与以往的网络有所不同.通过两次运用BDD算法,给出了时延网络任务可靠性的计算方法,并对算法中的优先序作了研究.以快速研制系统任务网络为例,说明了时延网络任务可靠性的算法的应用方法.BDD算法使用方便,易于计算机实现.     

航空电子系统SCI网络可靠性建模研究

针对航空电子系统对网络互连技术有严格实时要求的特点,首先建立了可扩展一致性接口(scalableco herentinterface,SCI)网络中的任务模型,然后通过在网络系统可靠性模型引入时间权函数建立了基于实时任务的SCI网络可靠性模型,得出了系统的可靠性矩阵,最后针对联合先进攻击技术(JAST)航空电子结构中SCI蝶型网络给出了建模实例。     

光纤通道航空电子系统容错拓扑可靠性研究

对于采用FC(光纤通道)网络的航空电子系统,从FC的基本模型出发,给出了三种具有容错能力的常用拓扑结构:双环结构、双交换机结构和交换机仲裁环组合结构。在基于任务的系统可靠性建模方法之上,提出了系统平均可靠度的概念;并在不针对确定任务集的情况下,提出使用系统平均可靠度来衡量网络系统的可靠度;针对三种容错拓扑结构,分别给出了系统平均可靠度的表达式。最后通过实例计算分析了三种结构系统平均可靠度受通信节点数影响的情况。     

一类Petri网调度问题的符号求解技术

讨论了Petri网分析的符号有序二叉决策图(Ordered Binary Decision Disgram--OBDD)技术.对于一类赋时Petri网模型的生产调度问题,通过实施赋时位置(迁移)结构等价替换,建立了调度问题求解的符号算法.该算法可以在makespan步得到结果,从而有效改善了求解的效率,适合于复杂大规模Petri网模型调度问题的求解.     

基于复杂网络的轨道交通路网可靠性仿真分析

首先通过引入复杂网络的相关特征指标,介绍了城市轨道交通路网的复杂网络特征;然后,设计了轨道交通网络仿真分析模型和路网连通可靠性评价指标,并以此为基础研究了轨道交通路网的失效仿真分析理论和方法;最后,以上海市2020年远景规划路网为例,标定了其网络类型,并对该路网的连通可靠性进行了仿真分析研究.将复杂网络理论应用到城市轨道交通领域中,可为轨道交通基础理论的研究开辟新的思路.     

论失效相关工程系统的可靠度

讨论具有共因失效的系统可靠度计算问题并分析了文献［１，２］的错误.     

无失效数据时电器产品可靠性的估计

对于比较贵重、寿命很长及检查项目较多的航空、航天电器产品 ,在进行可靠性试验时 ,通常会出现无失效数据 ,应用经典方法估计其可靠性特征量会引入较大误差。提出采用不定时检查的方法对其进行可靠性试验 ,并应用Bayes理论对试验中可能出现无失效数据时的可靠性特征量进行了估计。     

基于竞争失效模型的金属化膜脉冲电容器产品可靠性研究

在确定产品性能退化量分布模型的基础上,给出了突发型与退化型失效的竞争失效的一般模型,该模型考虑了突发失效率与退化量的相关性.通过分析金属化膜脉冲电容器的退化失效机理,利用该竞争失效模型,对金属化膜脉冲电容器进行了可靠性分析,确定了该型电容器的可靠度函数.     

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。     

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。     

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.     

Application reliability for communication networks and its analysis method

The network reliability is difficult to be evaluated because of the complex relationship among the network components.It can be quite different for different users running different applications on the same network.This paper proposes a new concept and a model of application reliability.Different from the existing models that ignores the effects of applications,the proposed application reliability model considers the effects of different applications on the network performance and different types of network faults and makes the analysis of network components relationship possible.This paper also provides a method to evaluate the application reliability when the data flow satisfies Markov properties.Finally,a case study is presented to illustrate the proposed network reliability model and the analysis method.     

Hierarchical resource allocation for integrated modular avionics systems

Recently the integrated modular avionics (IMA) architecture which introduces the concept of resource partitioning becomes popular as an alternative to the traditional federated architecture.A novel hierarchical approach is proposed to solve the resource allocation problem for IMA systems in distributed environments.Firstly,the worst case response time of tasks with arbitrary deadlines is analyzed for the two-level scheduler.Then,the hierarchical resource allocation approach is presented in two levels.At the platform level,a task assignment algorithm based on genetic simulated annealing (GSA) is proposed to assign a set of pre-defined tasks to different processing nodes in the form of task groups,so that resources can be allocated as partitions and mapped to task groups.While yielding to all the resource constraints,the algorithm tries to find an optimal task assignment with minimized communication costs and balanced work load.At the node level,partition parameters are optimized,so that the computational resource can be allocated further.An example is shown to illustrate the hierarchal resource allocation approach and manifest the validity.Simulation results comparing the performance of the proposed GSA with that of traditional genetic algorithms are presentod in the context of task assignment in IMA systems.     

Health management based on fusion prognostics for avionics systems

Health management permits the reliability of a system and plays a increasingly important role for achieving efficient system-level maintenance.It has been used for remaining useful life(RUL) prognostics of electronics-rich system including avionics.Prognostics and health management(PHM) have become highly desirable to provide avionics with system level health management.This paper presents a health management and fusion prognostic model for avionics system,combining three baseline prognostic approaches that are model-based,data-driven and knowledge-based approaches,and integrates merits as well as eliminates some limitations of each single approach to achieve fusion prognostics and improved prognostic performance of RUL estimation.A fusion model built upon an optimal linear combination forecast model is then utilized to fuse single prognostic algorithm representing the three baseline approaches correspondingly,and the presented case study shows that the fusion prognostics can provide RUL estimation more accurate and more robust than either algorithm alone.     

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.