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。     

考虑失效相关的混联系统可靠性分配模型研究

现实生活的系统往往具有混联结构以及组件失效相关等特征,针对此类系统的可靠性分配问题,广泛应用的AGREE方法、ARINC方法等都无法解决,因此本文提出了一种新的基于Copula函数的混联系统可靠性分配模型.首先针对混联系统的可靠性分配,提出将B-i.i.d重要度替换B-可靠性重要度,避免了不断迭代计算的复杂;同时结合系统可靠性分配的影响因素,构建综合影响因子,以此作为依据判断系统各组件失效率的大小关系;接着探索相关组件可靠度的Copula函数与组件失效率的关系,由此便能将失效相关的混联系统可靠性分配问题转换成系统失效率的分配问题;最后通过案例研究,验证了本文模型的合理性和可行性.     

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MCS的多状态复杂系统可靠性评估

同时考虑了部件选择性失效传播引起的共因失效以及系统的不完全保护,提出了一种面向多状态复杂系统的基于蒙特卡洛模拟(MCS)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,而本文提出的算法打破了这种限制,使得其应用范围更加广泛.最后,通过两个示例说明了算法的有效性以及其因失效与不完全保护对系统可靠性的影响.     

指数分布单元共载荷失效串联系统可靠性分析与评估模型

针对单元故障前工作时间服从指数分布的共载荷失效系统,提出了虚拟载荷的概念,建立了基于独立性假设条件的载荷-强度干涉（load strength interference, LSI）模型与系统可靠性综合模型的概率等价关系,导出了基于单元故障率信息或试验数据的指数分布单元共载荷失效串联系统可靠性分析与评估模型,具体给出2种常用截尾试验情形下系统可靠度与平均故障间隔时间的点估计及置信下限估计公式,并运用Monte Carlo模拟方法对所建立的共载荷失效模型进行了计算验证。     

基于分布式系统可修复控制方法可靠性和安全性分析

冗余技术对于规模大复杂程度高的系统主要采用双机热备的方法,但其难点是不能准确定位失效单元。针对上述难点,提出一种基于分布式系统的可修复控制方法。通过对系统进行可修复设置,并利用马尔可夫过程进行建模和仿真,最后针对可靠性和安全性进行了分析。仿真结果表明,可修复控制方法可以提高系统的可靠性及安全性,冗余单元的故障检测率等于主单元的故障检测率且冗余单元的失效率大于主单元的失效率时,系统的安全性和可靠度达到最大值。     

二元相关退化系统可靠性分析及剩余寿命预测

退化相关性和个体差异对二元退化系统可靠性有直接影响,针对该问题,在退化过程模型基础上,建立了相应的系统可靠度和剩余寿命预测模型。首先同时考虑个体退化过程和相关性差异,采用随机参数的Gamma过程和Copula函数建立系统二元相关退化模型,为提高模型适用性,随机参数采用非共轭先验分布假设。在此基础上,分析随机参数对系统可靠度影响,提出基于贝叶斯理论的剩余寿命预测方法。利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法对模型未知参数进行估计。案例分析结果说明了在此类系统可靠性估计时考虑个体差异的必要性,也验证了该剩余寿命预测方法的精确性。     

二元相关退化系统可靠性分析及剩余寿命预测

退化相关性和个体差异对二元退化系统可靠性有直接影响,针对该问题,在退化过程模型基础上,建立了相应的系统可靠度和剩余寿命预测模型。首先同时考虑个体退化过程和相关性差异,采用随机参数的Gamma过程和Copula函数建立系统二元相关退化模型,为提高模型适用性,随机参数采用非共轭先验分布假设。在此基础上,分析随机参数对系统可靠度影响,提出基于贝叶斯理论的剩余寿命预测方法。利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法对模型未知参数进行估计。案例分析结果说明了在此类系统可靠性估计时考虑个体差异的必要性,也验证了该剩余寿命预测方法的精确性。     

基于OBDD的航空电子网络可靠性分析

针对航空电子网络通信任务的实时性需求,建立具有时延约束的面向任务的网络可靠性模型,并从共因失效(common cause failure, CCF)的角度分析了部件故障相关性,提出一种基于有序二叉决策图(ordered binary decision diagram, OBDD)的航空电子网络可靠性评价方法--时延约束边扩张算法。算法结合时延约束,利用边扩张构建网络OBDD,递归遍历OBDD结构计算部件故障统计独立条件下航空电子网络可靠度,并在此基础上引入CCF分析,利用同一OBDD结构综合评价航空电子网络可靠性。通过实例阐述了算法的原理,实验表明算法能有效评价航空电子网络的可靠性。     

相依屏蔽数据串联系统中M-O型部件的可靠性分析

当串联系统含有屏蔽数据且屏蔽概率与失效部件相关时,研究系统中相依部件分布参数及可靠度函数的估计问题。假设部件寿命服从二元Marshall-Olkin型指数分布,在逐步Ⅱ型截尾下,基于屏蔽数据,推导出部件参数及可靠度函数的极大似然估计。鉴于极大似然估计法在完全屏蔽情形下的局限性,利用贝叶斯方法,在平方损失函数下推导出部件参数和可靠度函数的贝叶斯估计。最后利用Monte-Carlo方法给出数值例子,比较了两种估计结果的优劣;同时研究了屏蔽概率和截尾数对估计结果的影响。结果表明两种估计的精度均随着屏蔽概率的增大而降低,随着截尾数的增大而增高,贝叶斯估计较极大似然估计效果更优。     

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。     

Bayesian sequential testing for exponential life system with reliability growth

A Bayesian sequential testing method is proposed to evaluate system reliability index with reliability growth during development.The method develops a reliability growth model of repairable systems for failure censored test,and figures out the approach to determine the prior distribution of the system failure rate by applying the reliability growth model to incorporate the multistage test data collected from system development.Furthermore,the procedure for the Bayesian sequential testing is derived for the failure rate of the exponential life system,which enables the decision to terminate or continue development test.Finally,a numerical example is given to illustrate the efficiency of the proposed model and procedure.     

Poisson过程的可靠性增长模型(Ⅰ)——定数截尾试验的情况

基于定数截尾试验数据,本文用经典方法和Bayes方法,考虑了失效时间遵从Poisson过程的可修系统的可靠性增长问题,得到了各研制试验阶段参数的约束极大似然估计和最末阶段参数的经典限和Bayes限.     

定时间隔测试时指数分布可靠性增长的Bayes分析方法

本文给出了定时间隔测试时指数分布可靠性增长的Bayes推断方法。在假设研制过程中失效率是非增的约束下,导出了最末阶段失效率的边缘验后分布。     

Poisson过程的可靠性增长模型(Ⅱ)——定时截尾试验的情况

基于定时截尾试验数据,本文用经典方法和Bayes方法,考虑了失效时间遵从Poisson过程的可修系统的可靠性增长问题,得到了各研制试验阶段参数的约束极大似然估计和最末阶段参数的经典限和Bayes限。     

屏蔽数据下软件可靠性的极大似然估计

屏蔽数据是指引起系统失效的真实原因不得而知,即失效原因可能是系统组件的某个子集。一般地,屏蔽数据下非齐次泊松过程 (non-homogeneous Poisson process, NHPP)类软件可靠性叠加模型中参数的极大似然估计比较复杂,因为叠加模型不能分解成几个简单的NHPP模型。本文主要研究基于屏蔽数据下叠加模型中参数的极大似然估计,评估软件系统的可靠性。最后通过一组模拟数据,说明极大似然估计效果良好。     

Burr-XII分布在具有随机移走逐步增加截尾模型下可靠性指标的Bayes估计

在具有随机移走的逐步增加Type-II截尾模型下, 假定每一个失效时刻移走的未失效样本数都服从二项分布, 当Burr-XII分布中两个形状参数均未知时, 分别在q-对称损失函数和LINEX损失函数下给出了两个未知形状参数、移走概率以及可靠性指标的Bayes估计和Bayes后验区间估计, 并给出了参数估计的容许性证明. 最后利用Monte Carlo方法对各种估计结果进行了模拟分析.     

战时基于竞争失效的装备系统可靠性建模与预防性维修策略

针对战时装备受到使用退化与随机冲击的共同作用发生竞争失效的问题,提出了基于状态的预防性维修策略。首先建立了单系统的可靠性评估模型,该模型考虑了装备系统冲击阈值随总退化量的累计而减少的实际,并提出了阈值连续变化条件下的装备系统可靠性建模方法;其次针对装备的隐蔽功能故障,提出了定期检测下基于状态的预防性维修策略,构建了装备系统的成本率函数;最后结合实例分析,确定了装备系统的可靠度函数和最优预防性更换阈值,并对比分析了不同冲击阈值参数对可靠度的影响。研究结果表明:该模型可以有效解决竞争失效条件下装备系统的可靠性评估问题,同时也可为装备系统预防性维修策略提供模型参考。     

A three-parameter fault-detection software reliability model with the uncertainty of operating environments

As requirements for system quality have increased, the need for high system reliability is also increasing. Software systems are extremely important, in terms of enhanced reliability and stability, for providing high quality services to customers. However, because of the complexity of software systems, software development can be time-consuming and expensive. Many statistical models have been developed in the past years to estimate software reliability. In this paper, we propose a new three-parameter fault-detection software reliability model with the uncertainty of operating environments. The explicit mean value function solution for the proposed model is presented. Examples are presented to illustrate the goodness-of-fit of the proposed model and several existing non-homogeneous Poisson process (NHPP) models based on three sets of failure data collected from software applications. The results show that the proposed model fits significantly better than other existing NHPP models based on three criteria such as mean squared error (MSE), predictive ratio risk (PRR), and predictive power (PP).     

设备冷却水泵的故障率时变性研究

设备冷却水泵具有高可靠性、长寿命的特点,历史失效数据的小子样问题突出,并且由冲击、振动、磨损、腐蚀等耗损性因素引起的故障,其故障率具有时变性,随时间的推移而增加.故障率λ为常数的Jeffreys先验模型不能以合理概率复现设备冷却水泵的故障数据,无法满足分析λ时变性的要求.本文在对数线性模型基础上为λ引入额外时变性,建立Poisson分布的广义线性模型,研究λ的时间趋势;不仅利用定性图检验评价模型复现设备冷却水泵故障数据的能力,而且还应用贝叶斯χ~2统计量进行定量化检验;经过定性和定量的双重检验,表明该模型据有良好的预计能力,可以分析设备冷却水泵故障率λ的时变性.