基于MCS-CA的考虑共因失效的复杂系统可靠性评估

共因失效普遍存在于现实的工程系统中。如果忽略共因失效对系统的影响,按照传统假设其部件独立的方法进行可靠性分析会得出过于乐观的结论,并且作出认为系统符合可靠性需求的错误判断。在考虑系统由部件选择性失效传播引起的共因失效的同时,提出了一种面向复杂系统的基于蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulation, MCS）与元胞自动机（cellular automata, CA）集成的可靠性评估算法。传统方法只能解决可以转化为串、并联结构的简单系统的可靠性评估问题,而所提出的算法打破了这种限制,使得其应用范围更加广泛。     

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.     

基于SMP状态空间等值的智能变电站保护系统短期可靠性评估

电气设备短期可靠性为电力系统风险评估提供数据支持,状态空间法中传统转移频率守恒等值算法基于稳态指标定义,不适用于短期可靠性评估,故需进行改进.本文研究等值条件,首次证明满足等值条件的系统等值后仍为马尔可夫过程,暂态状态概率可由矩阵相乘得到.不满足等值条件的系统,提出用半马尔可夫过程描述.确立等值前后转移率及分布函数的关系,推导半马尔可夫核矩阵与等值后转移率、分布函数的关系,以矩阵描述形式求得暂态状态概率和灵敏度指标.运用所提算法对一智能变电站保护系统进行短期可靠性评估,结果表明传统算法低估系统可用率,暂态灵敏度的峰值和出现时间也存在误差.初始状态影响系统暂态可用率以及暂态灵敏度的收敛速度.     

基于步进加速退化试验的电子产品可靠性评估技术

为实现高可靠、长寿命产品的可靠性评估,提出了步进加速退化试验的新方法.首先给出了步进加速退化试验方法及其基本假设,然后探讨了步进退化数据向恒加退化数据的折算方法,在此基础上提出了基于伪失效寿命的步进加速退化可靠性评估算法和基于随机退化轨迹的步进加速退化可靠性评估算法,最后利用试验数据对该方法进行了验证.结果表明:与恒加退化试验相比,该方法可以极大地缩短试验时间和减少试验样本,因此,具有更高的效费比.     

基于仿真的复杂系统可靠性、可用性和MTBF评估文献综述

通过查阅大量文献 ,对应用蒙特卡罗仿真方法评估复杂系统可靠性、可用性和 MTBF进行了全面的分析研究 .通常在评估复杂大型系统的可靠性、可用性和 MTBF方面有 4个主要困难 :系统结构可以很复杂 ;子系统可能服从各种失效分布 ;对于可修系统来说 ,子系统可以服从任意失效和修复分布 ;子系统的失效数据有时也不充分 ,可靠性试验样本趋向于小样本 .用经典统计学去获得它们的统计置信限很困难并且经常是不可能的 .而仿真技术是解决这类问题的一个值得重视的研究方向 .     

基于失效时间函数的系统可靠性数字模拟算法的研究

基于失效状态和失效时间的关联观点 ,本文提出了一种命名为失效时间函数的方法用于单调系统可靠性数字模拟中以获取高效的运算 .通过研究单调系统与非单调系统的不同 ,本文采用了单调模块分离的思路进一步发展了新算法使之能应用于非单调关联系统的可靠性模拟中 .最后给出一算例以展示新算法在处理系统可靠性模拟中的高效性.     

考虑节点失效的异构仿真网络可靠性评估蒙特卡罗模拟

异构仿真网络是实况、虚拟和构造(live, virtual, and constructive, LVC)仿真的基础环境支撑,合理评估其可靠性在LVC仿真应用中具有重要作用。针对复杂网络可靠性评估难以获得精确解、效率不高的问题,提出一种考虑节点失效的LVC异构仿真网络蒙特卡罗评估方法。首先,基于异构网络自身特点及因子定理,对蜂窝网络和无线传感器网络进行等效转化;其次,运用可靠性保持缩减技术对转化的仿真网络进行缩减,提高算法效率和收敛速度;最后,依据不完全可靠节点转化原则,对简化网络可靠性进行蒙特卡罗模拟,实现LVC异构仿真网络连通可靠性的评估。计算结果表明,相比传统蒙特卡罗方法,所提方法在保证计算精度的同时,方差减小,运行负载较小,稳定性更好。     

长寿命卫星活动部件Bayes-Weibull可靠性评估方法

长寿命卫星活动部件可靠性评估具有小样本、无失效数据的特点,采用大样本寿命数据统计方法或通常的无失效数据分析方法难以解决寿命分布建模与可靠性评估问题.针对Weibull寿命型卫星活动部件,提出了一种有效的Bayes可靠性评估方法.综合利用相似型号活动部件数据估计Weibull分布形状参数,利用相似因子和参数Bootstrap方法构造Bayes验前分布.实例分析表明,该方法具有较高的精度,可以解决小样本无失效条件下,长寿命卫星活动部件可靠性评估的困难问题.     

网络可靠性评估模型与算法综述

可靠性评估是可靠性工程的基础,传统评估方法主要以物理故障为主,但网络独有的特点导致其评估难以回避非物理故障。从20世纪60年代首次提出网络的连通可靠性发展至今,由于网络复杂,评估方面广,影响因素多,几十年的研究产生了很多相关参数、模型和算法,导致网络可靠性概念杂乱,评估模型与算法不成系统。以故障为核心提出了网络可靠性3层评估模型,对应3类不同性质的网络故障,从可靠性工程的角度系统梳理了网络可靠性概念、内涵,并基于此综述了每一层所对应的评估算法。     

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。     

基于虚拟失效序列样本的系统实时可靠性研究

针对一类不能获得足够数量的试验和现场使用数据的复杂系统,提出Monte Carlo(MC)实时可靠性估计方法.以系统部件失效时间序列作为样本空间,应用MC法仿真产生更多的虚拟样本,建立了虚拟样本序列下系统实时可靠性估计的一般框架,并研究了MC估计的期望和方差与先验信息之间的关系,得到了具有包含关系的信息条件下,基于较少先验信息的估计的方差不超过拥有更多先验信息的估计的方差.考虑所有部件失效时间序列和导致系统失效的部分部件失效时间序列的先验信息,分别导出了系统实时可靠性模型.最后,通过算例分析,验证了本文不同先验信息下可靠性模型的有效性和方法的合理性.     

不完全共因失效系统可靠性预测贝叶斯更新

利用泊松过程描述了系统共因失效(common cause failures, CCF)的发生规律,证明了共因发生可表示为所有多重失效过程的叠加。给出了共因发生率和多重失效率的数学关系,并利用Jeffreys原则求解多重失效率的贝叶斯估计值。解析了不完全CCF机制,并推导出系统可靠度表达式。以一种飞行数据记录系统为例,基于独立失效和不完全CCF建立了可靠度函数,并与完全CCF和不考虑CCF的假设结果进行对比,说明了该模型能更合理地对系统可靠性进行预测。另外,通过参数的贝叶斯更新,动态地反映了系统可靠性的变化规律,为系统检修周期的确定等问题提供了依据。     

基于冲击模型劣化系统的不完全维修决策

以针对冲击失效劣化系统, 提出一种新的δ-冲击失效模型, 并基于该模型研究了N型更换策略下的不完全维修决策方法. 首先通过扩充失效状态, 在δ-冲击模型的基础上建立新的δ-冲击失效模型; 其次以最小平均费用率为目标、可用度为约束, 建立了N型更换策略下系统的不完全维修决策模型; 最后用一个算例验证了该方法的合理性, 并分析了参数对策略$N$的灵敏度.     

不完全覆盖的多阶段系统可靠性集成分析

针对多阶段任务系统的可靠性分析,提出系统分解方法.在不完全覆盖条件下,综合两种方法:静态的IGPMS-CPR算法和动态的覆盖模型结合马尔科夫链的一体化方法,侧重研究静态子系统连接动态子系统的特殊对应关系并提出相应简便算法.此方法有效地集成多种成熟的分析方法,通过案例分析阐述其低运算量和容易实施的特点.     

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.     

基于不确定理论的退化数据分析方法

作为可靠性领域传统的数学工具,概率论难以解决现代可靠性工程面临的难题。本文以不确定理论在退化数据分析中的应用为切入点,阐述了不确定理论的基本公理、运算法则与不确定统计方法,给出了基于确信可靠性理论的可靠性建模思路,提出了不确定失效阈值情形下的退化数据分析与可靠性建模方法。利用时变不确定正态分布建立产品的退化方程,根据专家知识建立失效阈值的不确定分布进而构建裕量方程,最终根据度量方程推导出产品可靠性模型。使用不确定统计中的极大似然估计法与假设检验法解决参数估计与模型验证问题。案例分析说明如果不考虑失效阈值的不确定性,会造成可靠性评估结果较大偏差。研究表明不确定理论适合处理退化数据分析中的不确定性难题,具有广阔的应用前景。     

在云间可重构的分布式存储

分布式存储作为云计算的基础,通过复制技术在不同的地点放置数据的多个副本已成为提高云计算系统可靠性的方法.读写操作通过访问大多数副本成为维护副本之间的一致性基本的方法.当多个副本失效时,通过在新的节点上重构副本可以提高系统的可用性及可靠性.传统的方法在重构副本的过程中需要停止正在进行的读写操作,重构完毕后继续进行相应的读写操作.如何在重构过程中继续进行读写操作,并保持各副本之间的一致性成为新的问题.提出了基于主备的分布式共享内存算法,该算法实现了在不影响读写操作的情况下,可动态重构数据副本,从而提高了系统的可用性及可靠性,并保证了副本之间的一致性.首先设置辅助master,辅助master存储副本的配置及活动副本配置.辅助master提出重构请求,客户端节点只发布读写请求;其次,采用读1写n的方式优化读性能,通过master对n的自动调整,保证在存在失效副本的情况下,写操作的顺利完成;再次,保证读写操作与重构操作可以并发进行;最后,本算法可容忍n-1个存储节点失效.     

基于不确定理论的退化数据分析方法

作为可靠性领域传统的数学工具,概率论难以解决现代可靠性工程面临的难题。本文以不确定理论在退化数据分析中的应用为切入点,阐述了不确定理论的基本公理、运算法则与不确定统计方法,给出了基于确信可靠性理论的可靠性建模思路,提出了不确定失效阈值情形下的退化数据分析与可靠性建模方法。利用时变不确定正态分布建立产品的退化方程,根据专家知识建立失效阈值的不确定分布进而构建裕量方程,最终根据度量方程推导出产品可靠性模型。使用不确定统计中的极大似然估计法与假设检验法解决参数估计与模型验证问题。案例分析说明如果不考虑失效阈值的不确定性,会造成可靠性评估结果较大偏差。研究表明不确定理论适合处理退化数据分析中的不确定性难题,具有广阔的应用前景。     

基于确信可靠性理论的蠕变寿命模型应用研究

蠕变持久寿命的评估一直受到理论与工程领域的研究和关注,基于确信可靠性理论这一可靠性领域的新理论所提出的可靠性的三个科学原理建立了蠕变寿命的确信可靠度模型,并使用不确定理论表征参数的不确定性.通过案例研究分析了模型参数的不确定性,并将所得结果与基于失效时间数据的概率分布建模进行了对比.分析认为,基于确信可靠性理论的蠕变寿...