基于二元决策图的数控机床转塔刀架系统重要度分析

部件重要度是指当一个部件发生故障时,对其顶事件发生概率的贡献程度,是系统中各分系统或部件重要程度的一种数量体现。根据数控机床中各部件对顶事件发生的重要性大小进行系统设计的改进是十分有用的。部件重要度计算就是在某种意义下将系统各部件按其重要性大小排列出来,根据部件重要度大小来辅助系统设计,用较少的人力、物力提高原有系统的可靠性指标,建立优化维修检测法规等[1]。

基于二叉决策图的故障树求解法

探讨了二叉决策图(BDD)求解故障树失效概率和最小割集(MCS)的方法,包括如何将故障树转化为BDD、用BDD求解最小割集、利用零压缩二叉决策图(ZBDD)表示最小割集以减少存储空间、基于BDD求解故障树顶事件失效概率。用程序实现了BDD算法,以某电厂PSA模型部分分枝为对象,通过手工计算和RiskSpectrum PSA程序验证了该程序的正确性,对比结果显示该程序可用于求解小规模故障树失效率和MCS。

基于二元决策图的中欧班列运营风险评估

将二元决策图(BDD)分析方法应用于故障树分析法,对中欧班列运营风险的评估问题进行研究,构建中欧班列运营风险评估模型。建立风险故障树之后,基于Shannon分解定理构建相应的二元决策图,并通过遍历二元决策图来计算得到各基本事件的Birnbaum测度。中欧班列运营工作人员可根据量化的基本事件重要度,得到对中欧班列运营影响最大的基本事件,从而制定相应的风险控制策略来减少损失,确保中欧班列高效运行。

基于三角直觉模糊数的多阶段任务系统可靠性评估

针对多阶段任务系统(Phased Mission System,PMS)可靠性评估中对系统或部件退化规律认识不清、主观知识不完备、环境变化等原因造成部件的信息不足或不精确问题,基于三角直觉模糊数(Triangular Intuitionistic Fuzzy Number,TIFN)和二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)模型,提出了一种PMS可靠性评估方法。首先,定义了TIFN的指数运算法则,证明了其满足的性质;其次,通过多位专家对部件平均故障时间(Mean Time to Failure,MTTF)进行评估,利用TIFN量化专家意见,建立了直觉模糊失效率评估模型,构建了一种计算TIFN的隶属度和非隶属度的方法,根据TIFN的运算法则和指数分布函数定义了部件的模糊失效函数;最后,运用示例说明了该方法的有效性,并与传统PMS-BDD方法、模糊故障树方法和直觉模糊故障树方法进行了对比分析。

基于BDD的多阶段任务系统可靠性

针对多阶任务系统中考虑共因失效后,系统的阶段依赖性和共因失效而增加了系统可靠性分析的复杂度,采用分析显式和隐式方法存在不足的问题,提出了一种基于二元决策图考虑共因失效的故障树可靠性分析方法.该方法首先忽略共因失效情况下的故障树并将其转化为多阶段任务系绕的二元决策图(PMS-BDD),求出系统的不可靠度表达式;然后,通过隐式方法将该表达式转化成包含共因失效信息的不可靠度或可靠度表达式,并依据求得的表达式进行相应的可靠性分析.研究结果表明:该算法与显示式算法的结果相同.该研究结论为多阶任务系统可靠性分析提供一种更加简便方法.

基于BDD故障树分析的海关风险识别理论及其应用

本文用故障树方法研究海关执法中的风险识别问题,运用风险管理理论,引入二元决策图(BDD)分析方法描述故障树作用过程,建立基于BDD的故障树分析模型,定性推理出海关外部违法风险发生的业务逻辑,定量计算出风险发生概率,为降低传统故障树分析法在众多故障源情况下的时间空间复杂度提供有效方法,并通过实例阐述模型应用过程。

基于BDD的航天测控系统任务可靠性分析

针对航天测控系统任务可靠性分析问题,提出了基于二值决策图（BDD）的航天测控系统任务可靠性分析模型和算法。将航天测控系统视为一个多阶段任务系统,采用任务剖面描述任务时序逻辑关系。根据各阶段的可靠性逻辑结构建立了单阶段的BDD,依次对各阶段的BDD进行运算得到系统的BDD,据此计算系统的可靠度。最后给出了一个算例,验证了算法的有效性。

基于BDD技术的数控机床故障树分析

传统故障树分析(FTA)技术在进行复杂系统可靠性定性分析时,具有分析结果不准确和效率低的缺点。为了克服进行复杂系统故障树分析时存在的不足,引入二元决策图(Binary Decision Diagram,简称BDD)理论。该方法把故障树转化成二元决策图,然后自上而下遍历二元决策图,得到最小割集。数控机床属于大型复杂的机、电、液系统,在采用BDD技术进行故障树分析时,存在节点过多、计算量大的缺点,本文在进行数控机床故障树分析的基础上总结了故障树转化为BDD的排序法则。实例证明,该法则对简化故障树的BDD转化有明显的帮助。

基于BDD技术下的故障树重要度分析

利用基于割集的传统故障树分析(FTA)技术进行复杂系统部件重要度计算时,面临着计算结果不精确、计算效率低等缺点。用于辅助故障树分析的BDD(二元决策图)技术则具有计算效率高、结果精确、并可在计算机上有效进行计算等特点。主要介绍如何把BDD技术应用于系统部件的重要度分析,为系统部件重要度分析提供一种计算方法和分析手段。

一种用于BDD网络可靠性分析的启发式排序新方法

BDD(binary decision diagram)模型大小严重影响基于BDD的网络可靠性分析方法的性能,而所选定的变量排序又决定着BDD模型大小.然而,选择最佳变量排序是一个NP-hard问题,在实际应用中,通常采用启发式排序.其中,BFS(breadth-first-search)应用最为广泛,也被认为是最好的排序.为寻找新的高性能启发式排序,从分析基于边界集的BDD模型构建的动态过程入手,研究影响BDD模型大小的因素,得到启发式指导参数:BDD模型宽度和边界集总长度,提出排序起点选择方法和BDD模型宽度小优先的排序策略.大量实验表明,新提出的启发式排序能指导生成更小的BDD模型,从而提升基于BDD的网络可靠性分析方法的性能.

基于BDD的膜法海水淡化系统故障树分析

二元决策图法(BDD)作为故障树的定量和定性分析方法,已广泛应用于故障树模型中。"脱盐率与水通量下降"是膜法海水淡化系统中典型且损失重大的故障类型,发生故障时得到准确的诊断和及时的处理显得尤为重要。利用二元决策图方法对该系统故障树进行分析,根据改进的组件连接法连接规则,得到相应的二元决策图;采用基于哈夫曼码的割集排序方法,通过比较具有相同结构重要度的割集概率,从而快速有效的确定需要检测故障源的排序。同时,BDD方法能有效缓解组合爆炸(NP)问题,使复杂系统故障树分析趋于简洁。

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.

基于ET-DFT分层模型的复杂系统动态概率安全评价方法研究

为充分体现复杂系统的动态行为对其可靠性的影响,减少系统动态故障概率计算时的工作量,应用层次化分析思想,综合事件树(ET)和动态故障树(DFT),提出基于ET-DFT模型的动态概率安全评价(DPSA)方法。应用二元决策图(BDD)和马尔科夫链(MC)分别对静态故障树和DFT进行求解,给出将静态故障树和DFT向BDD及马尔科夫链转移图的转化算法,以及系统各状态概率的求解方法。通过应用实例的分析验证,得到系统静态模块定量的发生概率及动态模块各个状态概率随时间变化的曲线,经综合求解得到系统故障发生的概率,实现对系统较为精确的DPSA。

地球同步轨道卫星多阶段任务可靠性建模

在分析地球同步轨道卫星首次变轨任务剖面的基础上,以模块化的思路进行卫星多阶段任务系统(phased-mission systems,PMS)建模,采用基于二元决策图(binary decision diagram,BDD)的静态多阶段任务可靠性分析方法和基于马尔可夫模型的动态多阶段任务分析方法来计算地球同步轨道卫星转移轨道段首次变轨的可靠性。经与传统非任务剖面可靠性分析方法的计算结果比对可知,基于任务剖面的可靠性建模分析方法可得到较为真实和精细的结果,有助于卫星的轻量化设计和研制效益提高。

一种考虑共因失效的PMS可靠性建模分析方法

共因失效(CCF)打破了系统内组件失效的独立性假设,会对系统特别是多阶段任务系统(PMS)的可靠性评估产生显著影响。针对多阶段任务系统中随机共因失效(PCCF)对任务可靠性的影响问题,对共因事件之间的关系进行分析,利用贝叶斯理论扩展了共因事件的概率模型,使其适用于互斥、相互独立和统计相关等多种统计关系。在此基础上提出了综合应用二元决策图(BDD)和马尔可夫(Markov)模型的模块化建模分析方法。首先,利用故障树对任务过程建模;然后,在考虑共因失效的情况下采用BDD和Markov模型分别计算系统中静态模块和动态模块;再次,由全概率公式计算任务可靠性;最后,以卫星首次转轨过程为对象,验证了方法的有效性,并通过与已有案例的对比,分析了共因失效对任务可靠性的影响。

基于NNIA的工程项目工期-成本-质量综合优化

工期、成本、质量是工程建设项目的三大控制目标。当前工程管理人员对三大目标的控制相对独立,不能高效地对三大目标进行综合控制。为了更好地解决三大目标之间的协调问题,结合系统可靠性原理,利用二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)对工程项目的整体质量水平进行评价。同时,考虑工程实际的奖罚制度,构建工期-成本-质量综合优化模型并运用非支配近邻免疫算法(Non-dominated Neighbor Immune Algorithm,NNIA)进行求解。运算结果得到了一系列Pareto最优解,验证了所构建模型的可行性及NNIA对求解该模型的有效性。

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.

基于BDD考虑共因失效的多阶段任务系统可靠性分析方法

多阶段任务系统同一部件或不同部件之间在不同任务阶段存在的相关性,对系统可靠性分析结果的准确性有着重要的影响。当考虑多阶段任务系统部件之间的共因失效时,用传统方法对系统进行可靠性分析会十分复杂繁琐。有鉴于此,提出一种基于二元决策图的考虑共因失效的多阶段任务系统可靠性分析方法。通过引入传播失效概率,建立各任务阶段扩展的故障树,并将其转化为系统BDD进行分析求解;给出多阶段任务系统的BDD算法以及系统可靠性函数的表达式,对系统进行可靠性评估。通过某柴油机冷却系统进行了可靠性分析验证,该方法能更好的处理部件间的阶段依赖性关系,而且对于共因失效问题的处理也更加简洁且计算简单易行。

基于ESD/BDD的航空发动机风险分析方法

通过将事件序列图(ESD)与二元决策图(BDD)配合使用,得出一个描述各事件链危险程度的三元组,利用该三元组作为改进设计、制定补偿措施和维修策略的依据,可以大大提高航空发动机系统的安全性。

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.