基于Petri网的系统可靠性分析

许多工程系统的重要特征是具有动态行为,因而不能用故障树模型进行这类系统的可靠性分析．本文讨论用Ｐｅｔｒｉ网方法作为建模工具来描述单调关联故障树,并且考虑配置维修设备．可修系统的动态行为可以借助Ｐｅｔｒｉ网模型和等价的马尔可夫链进行研究．     

基于故障树的无人机发动机点火系统维修性建模

结合无人机发动机点火系统的特点,以故障树为基础,建立了无人机发动机点火系统基于故障树的维修性模型,对其进行定量分析得到点火系统的修复性维修时间.该方法利用可靠性分析的故障树理论,提供了维修过程的基本思想和数据,解决了定量分析维修性数据不足的困难,提高了系统维修效率.     

核电厂设备冷却水系统动态可靠性评估方法

核电厂设备冷却水系统作为一类双重冗余的系统,存在复杂的动态时序失效行为。传统故障树分析法缺乏对时间因素的描述,对设备冷却水系统中的动态时序问题分析假设过于保守。针对上述故障树分析法的局限性,结合动态故障树（dynamic fault tree, DFT）和动态贝叶斯网络（dynamic Bayesian network, DBN）,提出了一种核电厂设备冷却水系统动态可靠性评估方法：首先在设备冷却水系统结构功能的基础上构建系统DFT模型;然后根据转化规则将DFT模型转化为DBN模型;最后通过DBN正向推理得到设备冷却水系统可靠度曲线,反向推理得到根节点的后验概率排序,敏感性分析识别系统薄弱环节。评估结果表明：所提出的方法能够为提高系统智能维修维护水平和可靠性提供依据。     

基于涡轮风扇发动机控制系统的安全性分析评价

阐述了对涡轮风扇发动机控制系统分析评价的必要性,分别对故障树和马尔科夫分析评价法进行了介绍和综合对比,提出一种基于模糊马尔科夫模型的动态故障树分析评价方法:将故障树里的动态逻辑转换为马尔科夫模型,来解决动态逻辑门的求解问题,实例证明此方法能有效解决具有动态失效特征的复杂系统的建模问题.     

基于蒙特卡罗法的高压直流输电系统可靠性评估

针针对直流系统可靠性评估中故障树分析法存在的不足,提出以蒙特卡罗法为基础并结合故障树分析,对直流系统进行可靠性评估的方法。首先根据引起直流系统失效的原因,建立高压直流输电系统的故障树结构,且建树过程中考虑了元件的维修与备用相关性;然后采用改进Monte Carlo仿真技术对该故障树进行模拟分析,实际一直流系统的仿真结果说明了本文所提方法的合理性和有效性。     

采用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合法

为提高系统故障诊断效率,提出了一种利用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合方法,该方法充分发挥动态故障树建模和贝叶斯网络推理各自优势,通过集成系统结构信息和传感器信息来诊断系统故障.采用高效的零压缩二元决策图生成系统所有最小割集,并采用贝叶斯网络方法计算部件和最小割集的诊断重要度;根据传感器证据信息对系统特征函数化简,同时对部件和证据条件下割集的诊断重要度进行更新;综合考虑部件和割集诊断重要度设计了系统诊断决策算法,生成诊断决策树以指导维修人员恢复系统故障;最后通过实例验证了该故障诊断方法的有效性.     

考虑维修时间及相关性的串联系统动态机会维护策略

针对多部件系统维修过程中涉及部件结构复杂、维修时间长、维修费用高的特点,提出了预防维修时间、小修时间、结构相关性、经济相关性四重因素影响下的多部件串联系统动态机会维护策略。首先,以单部件为研究对象,决策出部件层最优维护周期,并综合制定系统层试行维修计划;然后,基于试行计划,并考虑部件间相关性的影响,以节省总成本最大为优化目标建立系统层维护的优化模型;最后,应用滚动计划实现对维修计划的动态更新。通过采用遗传算法求解算例,验证所提出维修策略的必要性和有效性。     

以最小割集为基础的可靠性数值仿真

提出了一种新型的算法－基于故障树最小割集的可靠性数值仿真。它将故障树分析方法与数值仿真技术相结合，综合了两者的优点，基于故障树的最小割集进行数值仿真，求解可维修系统的可靠性指标，成功地实现了算法的通用性，而且还能用于计算容错系统的任务可靠度。最后给出了一个计算实例。     

有备件串联系统的可靠性分析模型

针对复杂机械系统求解可靠性指标困难的问题,提出一种有备件串联系统的可靠性分析模型.该模型中机械系统可以等效为由冷贮备系统串联而成的系统.当构成系统各部件的寿命分布和故障后修理时间分布均为指数分布时,这样的系统就可以用马尔科夫过程来描述.在部件寿命不相互独立、维修时间相互独立并且故障部件可以修复如新的情况下,建立该系统的模型.通过状态转移率矩阵,给出了系统可用度、可靠度及首次故障前平均时间等指标的计算方法.通过讨论说明该模型同样适用于不可修复的系统.     

飞控计算机系统分层混合可靠性建模方法

对于复杂的非相似、多余度飞控计算机系统,根据其结构特点,综合静态和动态可靠性建模方法的优势,提出了采用可靠性框图（RBD）和广义随机Petri网（GSPN）相结合的分层混合建模方法,并对建模过程中低层各子系统存在共因失效部件情况下的可靠性建模和求解作了分析.分别采用分层混合建模方法和动态可靠性建模GSPN方法对Boeing777电传主飞控计算机系统进行可靠性建模和分析.同动态GSPN方法相比,该方法综合采用了静态和动态可靠性建模方法,具有状态空间模型的灵活性和组合模型求解的高效性,同时层次结构避免了GSPN方法带来的状态空间爆炸问题.由结果比较可得,该方法可行、高效、精确.     

可靠性理论在水轮发电机组故障诊断中应用的研究

介绍了可靠性的基本概念,阐述了故障树分析方法的基本内容,并将故障树分析法运用于水电机组的可靠性分析中,最后运用蒙特卡罗方法确定最佳预防维修周期,从而使水电机组的维修费用最低,且系统有效度最高。     

两阶段有向网络马尔可夫系统维修模型与分析

根据实际管道有向网络系统,作者构造了两阶段有向网络马尔可夫维修系统.对组成系统的边以及系统的状态进行了分析,运用求解指标的一般方法和Laplace变换,对模型的可靠性指标进行了求解,给出了边与系统瞬时可用度、瞬时故障频度、稳态可用度、稳态故障频度以及平均指标的表达式.将两部件不独立运行系统与两部件独立的系统可靠性指标进行对比,用数值示例加以说明.研究结果为有向网络的马尔可夫维修系统的进一步研究提供了基础.     

基于DFTA民机复杂系统安全性评估方法研究

本文通过分析民用飞机复杂系统的适航要求以及符合性验证方法,针对复杂系统适航安全性评估中建立故障树困难的问题,提出利用动态逻辑门建立动态故障树并模块的方法,并研究了动态子树的分析方法。最后以燃油系统为案例,分析燃油了系统的适航要求,提出燃油系统适航安全性评估的基本流程。     

多故障并发下考虑部件经济相关性的串并联系统选择性维护决策方法研究

现代制造系统中大量集成机械、电子等技术的先进设备,增大了复杂系统因部件老化或故障而停机时维修决策的难度。以具代表性的复杂系统——多状态的串并联系统为研究对象,将选择性维护建模引入多状态串并联系统的非计划停机维修决策中。针对多故障并发下的串并联系统,对事后维修存在维修时长和费用限制等约束条件下,考虑部件间由于经济相关性导致的维修耗时和费用的依赖性,建立选择性维修优化模型,并将遗传算法用于模型求解中。算例结果显示,该方法能为多故障并发下的串并联系统的维修决策提供有效支持,且说明部件间经济相关性是影响维修决策的重要因素。     

贝叶斯网络在机械系统可靠性评估中的应用

针对故障树分析方法在可靠性评估方法中的局限性,提出了基于贝叶斯网络的机械系统可靠性评估新方法.首先根据系统可靠性框图建立故障树,然后将故障树直接映射成为贝叶斯网络,构建条件概率表,运用贝叶斯网络的推理能力进行系统的可靠性评估.该方法不但能计算出机械系统的可靠性指标,而且能方便地给出某一个部件或几个部件对系统可靠性的影响大小,识别系统的薄弱环节.最后通过实例验证了用贝叶斯网络进行机械系统可靠性评估的有效性.     

基于模糊PID的自动驾驶仪设计

由于导弹在飞行过程中弹体参数变化剧烈,针对某型导弹,本文采用在传统控制PID控制器基础上以导弹偏航通道为例设计模糊PID控制器导弹自动驾驶仪,利用MATLAB进行仿真,对控制效果进行了详细的分析。仿真结果表明模糊PID控制器不依赖于系统模型,在响应速度、稳态精度及对干扰的抑制能力等方面均优于传统PID,所设计的自动驾驶仪具有良好的飞行品质和较高的精度,同时也具有更强的鲁樟性。     

概率神经网络在导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用

首先分析基于PNN网络进行某型导弹自动驾驶仪故障诊断的可行性,并研究诊断方法的思路和建立故障诊断网络的过程。然后建立自动驾驶仪I通道故障诊断的PNN网络,并进行诊断仿真。仿真结果表明,建立的故障诊断PNN网络具有较高的故障诊断正确率,诊断效果要优于BP神经网络,满足用于导弹自动驾驶仪故障诊断的要求。     

故障树在化学激光器故障诊断中的应用

故障树分析法是一种演绎分析的方法,考虑的是基本故障事件,追溯的是系统失效根源,深入到故障组合之中.介绍了基于故障树模型的故障诊断方法,以化学氧碘激光器为例创建出其出光功率失常故障树模型,进行了相应的故障树定性分析和定量分析.为化学氧化碘激光器系统的设计和维修提供理论依据,也对提高激光器系统的可靠性给予参照.     

基于故障树贝叶斯网络的数控刀架故障研究

针对数控机床刀架系统的故障特点,提出了基于故障树分析的贝叶斯网络故障诊断方法,通过建立刀架系统的故障树模型,利用贝叶斯网络,计算出引起系统故障的各个底事件重要度。结果表明:基于故障树贝叶斯网络的故障诊断为数控刀架系统的可靠性设计、分析、维修等提供新的方法。     

可修系统预防性维修时间的确定

提出一种针对复杂可修系统确定预防性维修时间的方法.定义寿命周期,建立工作时间和维修时间的联合密度函数.考虑系统正常运行过程中产生的收益和各种维修活动所造成的损失,应用随机变量函数的数学期望的相关理论,计算单位寿命周期内系统运行单位时间的平均收益关于预防性维修时间T的函数,以最大单位时间收益为目标对T进行优化.运用Newton迭代法确定系统的最佳预防维修时间,并计算最佳预防维修时间所对应的可靠性.通过实例具体说明所提出预防性维修时间确定方法的建模求解过程,并分析系统寿命分布参数对最佳预防性维修时间的影响.