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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

考虑相关失效的备件优化配置模型

相关失效普遍存在于各类系统,以传统计算独立部件的备件配置量的方法来确定相关失效部件的备件配置量,往往导致较大的误差。分析了故障源部件的备件保障水平与相关失效部件的故障率的关系,给出了考虑相关失效情况下各类部件的备件期望短缺量与保障费用的计算方法,并以保障费用为目标,备件期望短缺量为约束提出备件优化配置模型,给出了求解该模型的算法。最后通过案例分析,验证了该模型的合理性与工程适用性。     

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。     

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.     

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.     

ZDPS-2卫星可靠性试验评估方法

皮纳卫星具有研制周期短、采用商用货架式器件的特点,无法完整沿用传统大卫星通过底层元器件或部组件搭建系统可靠性模型计算整星可靠性的方法。针对上述问题,提出了基于试验数据的皮纳卫星可靠性评估体系。通过对机理不同的硬件和软件故障分别建模的方法,实现了ZDPS-2卫星的可靠性评估。对卫星的硬件故障数,基于顺序约束模型和贝叶斯参数估计方法进行拟合,并考虑了不同试验环境对卫星工作环境的等效因子。ZDPS-2卫星硬件可靠性水平估计为3月末0.85。对卫星的软件故障采用加入变点的非齐次泊松过程模型拟合,并选择Logistic模型作为测试覆盖率模型。ZDPS-2卫星软件故障拟合结果,平均无故障时间为217 h。ZDPS 2卫星试验结果证实,可靠性满足增长试验设计的要求和任务需求。     

航天测控任务可靠性的混合分析方法

二元决策图（binary decision diagram, BDD）方法和直接仿真法在评估测控资源规模大、阶段任务多的测控任务的可靠性时都存在局限性。从分析单个阶段任务的可靠性损失量出发,提出一种测控任务可靠性分析的解析模型,并基于强制法快速获取解析模型所需的输入数据。通过案例,验证了混合式分析法相对BDD方法和直接仿真法在时效性上的优势。这种结合解析模型与快速仿真法的混合式分析方法为解决测控资源规模大、阶段任务数量多的测控任务可靠性的评估问题提供了可行的手段。     

随机因素作用下动态系统性能可靠性分析方法

动态系统的性能可靠性受噪声、干扰等短周期因素和磨损、结构参数退化等长周期因素的综合影响,并且这些影响因素大都是具有随机性的动态过程。首先阐述了动态系统及影响其性能可靠性的随机因素的描述方法;然后分别介绍了短周期因素和长周期因素作用下的性能可靠性分析方法;并综合这两种方法的优点,提出一种综合考虑长短周期随机因素影响的动态系统性能可靠性分析方法。该方法综合考虑了长短周期随机因素的动态特性,提出的仿真分析方法合理地实现了模型中的动态不确定因素,具有更高的精度和仿真效率。最后,通过舵机案例对提出的方法进行了验证。     

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。     

加速应力下基于退化量分布的可靠性评估方法

基于退化量分布的方法是一种被广泛应用的可靠性评估方法,然而对此方法在加速退化试验中研究并不充分。为避免依据经验或主观判断建立可靠性模型容易造成评估结果不准确的问题,以退化量分成正态分布的情况为例研究了加速应力下的可靠性评估方法。其主要特点是利用加速因子不变原则推导出模型参数随加速应力的变化规律,从而建立可靠性模型。研究结论表明所提的评估方法克服了以往方法容易造成评估结果不准确的问题。     

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。