考虑概率共因失效的多状态系统可靠度计算

[目的]对于共因失效(CCF)的可靠性分析,现有研究基本上都假设发生共因失效事件必将导致相关单元失效。该假设对于电子元器件是准确的,但是对于可靠度高、结构复杂的机械设备会出现状态缺失的问题。为此,通过理论推导,提出一种考虑概率共因失效(PCCF)的多状态可靠度计算方法。[方法]该方法将共因分为致命型和非致命型,且将每种共因的作用分解在各单元上,采用显式法建立各单元的通用生成函数(UGF)模型,分别采用现有方法和所提方法对单元独立失效与致命型概率及非致命型概率共因失效的计算结果进行对比。[结果]结果表明对概率共因失效假设具有正确性,提出的可靠度计算方法有效。[结论]相比传统的CCF分析法,采用PCCF分析法的可靠度计算结果准确度更高,能较好地解决单元和系统状态丢失的问题。

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。