考虑阶段备份的多态多阶段任务系统可靠性建模方法

近些年来,由于在航空航天、分布式计算以及核电系统等系统中广泛的应用,多阶段任务系统(phased mission system, PMS)可靠性理论与方法得到了广泛的关注与研究。在现代航天系统,尤其是载人航天系统,为了使整个系统的任务可靠性更高,经常会采用任务备份的方法来提高系统的任务可靠性。针对该类型的问题,提出一种基于多态多值决策图(multistate multi-valued decision diagram, MMDD)的方法。首先,将阶段故障树模型转化为阶段模型,其次,根据阶段代数方法将阶段模型融合为系统模型。在阶段模型融合过程中,通过增加随机变量的方法对单元经历的阶段进行统计,从而实现降低所建立的系统模型大小,提高建模效率,并以某型航天器推进子系统为例对建模方法进行说明。

基于动态贝叶斯网络的多阶段任务系统维修优化

针对多阶段任务系统各部件及不同阶段间的相关性,提出了一种多阶段任务系统维修优化的方法。该方法采用4种具有不同有效性测度的维修策略,使得在维修活动尽可能少的情况下获得了较高的任务可靠性;利用动态贝叶斯网络来表征多阶段任务系统各部件及不同阶段间的相关性,在使用隐马尔可夫模型对性能退化部件进行量化的同时,基于观测数据实现了对部件的状态及退化速率的同步更新。

考虑冲击与阶段备份的多阶段任务系统可靠性建模

近年来,由于在航空航天、军事、核能等领域的广泛应用,多阶段任务系统(phased mission system,PMS)可靠性建模方法得到了广泛的关注。航天系统所包含的电子设备会由于自身的老化导致性能退化而失效,同时也会因为外界的随机冲击导致失效,严重影响系统可靠度。针对该问题,提出一种基于模块化方法的模型。首先,将冲击模型与半马尔可夫过程结合,计算受冲击影响的工作单元可靠度。然后,提出一种基于二元决策图(binary decision diagram,BDD)模型的方法,对同时考虑冲击与阶段备份的PMS进行可靠性建模。最后,以某型航天器中的推进子系统为例对所提方法进行说明,并应用蒙特卡罗方法进行验证,证明了所提方法的建模效率与准确性。

多阶段任务系统任务持续能力仿真模型研究

多阶段任务系统(PMS)是一种典型的复杂系统,它包括多个在时间上连续且无相互重叠的阶段任务,执行作战与使用任务的武器装备多数属于这种复杂系统。分析了PMS及任务可靠度、可信度和任务效能等任务持续能力评价参数。结合实际装备系统大都属于可用马尔可夫过程进行描述的可修复系统的特点,为简化模型复杂程度提出了一些合理的假设条件。在此基础上,结合多阶段任务系统自身特点,通过分析多阶段任务系统任务持续能力建模仿真步骤,多阶段任务系统任务效能仿真方法,建立了基于Petri网的多阶段任务系统任务效能多层仿真模型。最后结合常见的"靶场打靶"任务进行了实例验证,并对仿真结果进行了分析。

多阶段任务系统(PMS)可靠性模型研究

多阶段任务系统(phased mission system,PMS)包含了一系列具有时间连续且不相互覆盖的基本任务阶段。针对系统特点,对PMS的两种可靠性模型进行了初步的讨论和分析,并提出了一种对包含可修任务的PMS系统可靠性评估的方法。该方法从任务可靠度的角度描述了系统的可靠性,并结合可用度、可信度等描述参数建立了新的评估模型。最后从理论上分析了此方法的可行性,并通过实例验证了其有效性和正确性。

多阶段任务系统的备件保障度模型研究

多阶段任务系统是指系统在连续完成多个阶段任务过程中,任务成功与部件的关系不断变化的系统.定义了任务结构函数来表示任务成功与部件关系,同时给出了多阶段任务系统的备件保障度模型,该模型可以计算任意任务结构函数变化的多阶段系统的备件保障度,为任务前确定备件携行量提供决策依据.在该模型的基础上,给出了一个计算k阶段变化的k/N系统备件保障度的实例.

一种基于BDD的多阶段任务系统可靠度新算法

BDD被应用于多阶段任务系统的可靠性分析中,提出了一种新的基于BDD的多阶段任务系统可靠度算法,算法中提出了一次性生成阶段任务系统BDD的快速算法,在生成的BDD的基础上,得到系统的结构函数并计算多阶段任务系统的可靠度,该算法有效解决了马尔可夫链等方法遇到的组合空间爆炸问题,最后结合应用实例,验证了该算法的有效性。

大规模多阶段任务系统马尔可夫可靠性模型的存储和计算

由于马尔可夫模型在进行多阶段任务系统的可靠性分析时,系统状态随部件增加呈指数增长,从而导致大规模条件下模型求解所需的存储量和计算量十分巨大。而根据马尔可夫模型中转移速率矩阵Q的取值规律和稀疏特性,给出了矩阵Q中元素qij基于状态二进制表示的计算公式,并提出了一种Q矩阵压缩存储(QMCS)方法。在模型压缩存储的基础上,进一步提出了基于Krylov子空间的可靠性求解算法。通过算例对比了不同压缩存储方案和不同求解算法的存储量、计算时间和可靠性结果,分析表明基于QMCS和Krylov子空间的模型求解方法具有较高的存储和计算效率,特别是在矩阵规模较大的情况下,该方法的计算耗时优于其他方法,且结果精度也能满足可靠性计算需求。

多阶段任务系统通用可靠性仿真模型

归纳了当前多阶段任务系统(PMS,Phased Mission Systems)可靠性建模的基本假设,指出了解析模型描述和求解能力的不足以及仿真模型存在的难以转换的缺点.应用着色Petri网(CPN,Colored Petri Net)Tools建立PMS的多层通用仿真模型:顶层控制模型将PMS各阶段的故障树参数化,作为CPN通用仿真模型的输入;单阶段处理模型根据顶层控制模型的输入判别该阶段顶事件是否发生;底事件处理模型通过比较随机数和故障发生概率的大小产生故障.通用仿真模型可以保持模型结构的稳定,同时又简化了仿真模型的生成.案例对比了CPN仿真模型与二元决策图(BDD,Binary Decision Diagrams)算法的可靠性计算结果,证明了模型的正确性;具有动态变化参数的PMS仿真则说明了模型的适用性.

时变结构多阶段任务系统的可靠度研究

大型复杂系统完成规定任务往往涉及多个阶段,并且在不同的任务阶段,系统通常由其各级子系统、单元以不同的功能组合形式构成,因而,其可靠性逻辑结构(框图)也随时间的改变而改变。当连续多阶段系统不能分阶段单独处理时,将引出所谓的时段延续相关性问题。本文重点研究了时变结构多阶段任务系统的时段延续相关性问题,对典型时变结构的可靠度进行了分析,提出了有效的解决方法并建立了相应的数学模型。

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Markov方法的多阶段任务系统可靠性分析综述

基于Markov方法的PMS任务可靠性建模方法大致可以分为统一建模、分阶段建模、层次化建模以及模块化建模,介绍了各种建模方法的主要思路及优缺点;同时,分析总结了基于Markov的任务可靠性模型求解方法,并指出大规模PMS的Markov可靠性建模与分析方法是下一步需要研究解决的问题。

基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型

提出了一种基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型,将模型推广到更为一般的任意结构系统。该模型考虑了部件的工作配置关系,把多阶段任务系统的可靠性分析转化为系统的状态转移概率。同时给出了系统状态转移概率求解算法,最后给出了一个应用实例。

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.

基于二元决策图的多阶段任务系统可靠性分析

分析了多阶段任务系统(PMS)可靠性分析中传统二元决策图(BDD)建模方法的不足,提出了一种将多阶段任务失效事件分解为互不相容的阶段失效事件,然后分别建立可靠性BDD模型的新方法。通过该方法建立的PMS可靠性BDD模型不但可以计算总体任务失效概率,同时也能计算任务在各阶段发生失效的概率。最后,给出了一个算例,验证了该算法的有效性。

可修多阶段任务系统可靠性仿真研究

多阶段任务系统(PMS)若考虑单元可修则难以采用传统方法评估其可靠性,根据蒙特卡洛仿真理论及离散事件仿真方法提出可修PMS的可靠性建模思路,并利用仿真平台ExtendSim建立仿真模型,对每个单元只使用一个ShutDown模块模拟其状态,解决单元跨阶段状态依赖的问题,最后以一个马尔科夫链可解的可修PMS为例,证明了模型的正确性。建立的模型可以使用任意的故障时间分布和修理时间分布,具有适用性强和建模难度低的优点。

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。

多阶段任务系统可靠性并联冗余优化模型

多阶段任务系统是一类普遍存在的复杂系统,研究其可靠性冗余优化对于该类系统设计具有重要的参考价值。针对多阶段任务系统的可靠性并联冗余优化问题,提出了采用冗余故障树和冗余BDD来描述系统冗余结构的方法。给出了冗余模块在多阶段任务系统中的可靠度计算方法,建立了整个冗余多阶段任务系统可靠度计算模型。在此基础上以费用最小为目标,构建多阶段任务系统可靠性冗余优化模型,并应用微粒群算法对模型进行求解。算例验证了模型的合理性及算法的有效性。

高可靠多阶段任务系统可靠性仿真的高效方法

Markov模型法和直接仿真法在分析高可靠多阶段任务系统（phased mission system，PMS）的可靠性时都存在局限性。首先给出了多阶段任务系统的描述模型，并剖析多阶段任务系统可靠性分析过程的实质。而后，介绍了一般高可靠任务系统可靠性仿真的高效方法——结合强制法和失效偏倚法，从理论上证明了结合强制法和失效偏倚法对高可靠多阶段任务系统的可靠性仿真同样是适用的，并针对多阶段任务系统变结构的特点详细给出了多阶段任务系统仿真结果统计的流程。通过案例，验证了结合强制法和失效偏倚法在多阶段任务系统可靠性分析中的正确性与高效性，并探讨了其在不同高可靠量级下的多阶段任务系统的适应性。

基于离散事件仿真的多状态多阶段任务系统可靠性分析

介绍了多状态多任务系统可靠性参数的离散事件仿真算法。对多阶段任务系统及其特点进行了分析,提出了利用表决冷储备(AS)树描述多阶段任务系统每个阶段的逻辑结构关系。利用状态图分析了多状态多阶段任务系统的行为。依据离散事件仿真思想,分别给出了多状态多阶段任务系统的仿真算法,具体介绍了算法的假设条件、输入参数、输出参数、算法框架、如何描述AS树、如何确定系统状态、如何确定单元转移状态。给出了计算实例,验证了该算法的正确性和有效性。该仿真算法可以很好地描述多阶段任务系统复杂行为,可以获得多种了解系统运行规律的可靠性参数,具有很强的通用性与实用性。