多状态系统任务成功性仿真评估

针对多状态系统任务成功性评估问题,通过对系统运行规则进行分析,将其状态分为成功态和失败态两类。在计算系统状态持续时间分布和不同状态之间转移概率的基础上,利用半马尔可夫过程,建立系统运行的状态转移模型。通过分析使用、维修和保障资源约束的作用机理,对多状态系统任务成功性评估进行仿真设计。最后,结合示例验证了所提方法的可行性和有效性。

含规模化电动汽车接入的配电网量子化状态系统运行模拟方法

电动汽车的大量接入将显著改变配电网的需求特征,需要以有效的运行模拟方法为支撑,满足配电网运行分析、车-网灵活互动等应用需求。电动汽车在配电网中的接入、退出、充电功率变化等具有离散化特征,随着接入数量剧增,传统时域运行模拟方法的求解效率会明显下降。对此,提出一种基于量子化状态系统(quantized state system,QSS)理论的含电动汽车配电网运行模拟方法,充分发挥了QSS方法在大量离散事件处理中的效率优势,实现了大量电动汽车充电接入场景下的快速、准确运行模拟;通过事件表的形式协调电动汽车充电行为模拟与配电网潮流计算的联合求解过程,实现了大量电动汽车与配电网的整体运行模拟和互动分析。最后,采用典型算例验证了提出方法的速度、精度和适用能力。

三状态系统的可靠性冗余设计及冗余优化

针对飞行器的电源系统 ,论述了三状态系统冗余设计的可靠性分析方法 ,给出了三状态系统最优冗余数的计算公式 ,所得出的结论不仅适用于各种飞行器电源系统 。

多状态系统共因失效分析及可靠性模型

基于发生函数法建立了含共因失效的多状态系统可靠性分析模型,通过改进的发生函数法求取多状态不可修串并联系统的可靠度函数。具体分两个步骤:①先不考虑共因元件组的影响,用发生函数表示系统的性能分布。②在“系统层”对共因元件组元件各状态信息进行分析,再用分析结果对系统发生函数进行修正,最终得到系统可靠度函数。

多状态系统共因失效机理与定量分析

共因失效是由共同诱因引发的相关失效形式,普遍存在于各类系统,当前研究仅限于二态系统。该文针对存在共因失效的串并联不可修系统,探讨共因失效的发生与作用机理,基于载荷离散化方法和概率发生函数建立多状态系统可靠性定量评估模型,新模型可反映在失效共因下元件部分失效及其累积效应对系统各级性能的影响。研究表明,元件因失效共因而统计相关时,各元件状态趋同的概率增大,而取异值的概率减小,对系统可靠度分析产生影响。载荷离散化模型实现系统共因失效相关性的近似解耦,发生函数法能以统一的程序方式快捷处理概率组合问题。提出的模型为多状态系统共因失效及可靠性研究提供新途径。

考虑载荷动态分配机制的多状态系统可靠性建模及优化

多状态是现代制造装备和复杂工程系统的典型特征。由于多状态系统可靠性理论能反映系统服役阶段状态的复杂衰退规律,近年来受到了广泛的关注和深入的研究。然而,现有的大部分关于多状态系统可靠性理论的研究均假设系统中单元之间的失效规律是相互独立的。但在实际工程中,多种因素所造成的系统单元间失效规律的相关性问题不可避免,故考虑多状态系统中单元载荷的动态变化对单元失效规律的影响,利用马尔科夫模型对存在载荷动态分配机制的多状态系统进行可靠性建模和可靠度计算,分析系统的组成结构和单元的载荷动态分配策略对系统可靠度的影响规律,并在此基础上提出两层遗传算法对多状态系统的结构和载荷分配策略进行联合优化。

一类多状态系统的可靠性计算

多状态n中连续取k系统是二值状态n中连续取k系统扩展到多状态的一般模型.多状态n中连续取k系统可靠性的求解问题是可靠性工程中一个热点和难点.当元件及系统具有多状态时分析了系统的可靠性与元件的可靠性之间的关系.对于系统处于不同状态时具有不同的可靠性结构的情形,提出了计算多状态n中连续取k坏系统可靠性的递归算法.实例对比说明了该方法的正确性和可用性.该方法不仅适用于递减或递增多状态系统,而且对系统及部件所处的状态数目的大小不加要求,为进一步研究复杂多状态系统奠定了基础.

多状态系统的动态可靠性度量及重要度分析

为有效表征性能退化条件下多状态系统的可靠性,确定各组件(状态)对系统的影响,文中对性能状态进行分析,提出了新的动态可靠性度量指标和性能水平限制下的重要度计算方法.首先,针对多状态系统马尔可夫过程的组合爆炸问题,应用通用生成函数法求解系统(组件)各状态的概率和可靠度、性能状态期望值、性能状态平均期望值和性能状态驻留时间长度等4种动态可靠性度量指标.然后,为满足系统(组件)的不同性能需求,综合评估各组件(状态)对系统的影响,用性能期望值定义了给定性能水平下的Birnbaum重要度、Fussell-Vesely重要度、风险业绩值和风险降低值.四缸柴油机燃油供给系统的实例结果表明,文中方法既可准确地求解系统及其组件(油泵和喷油阀)的性能状态概率,以及性能退化条件下各性能状态的可靠度、期望值、平均期望值和驻留时间长度,又能根据性能水平限制下的4种重要度综合评估各性能状态及组件对系统的影响,有助于识别出系统最薄弱的环节,提高系统可靠性.

知识型企业知识状态系统的自组织和他组织

分析知识型企业知识状态系统的历史形成和演变过程,揭示知识型企业知识状态系统自组织的本质属性,自组织行为是知识型企业知识状态系统有序发展的内因和根本动力。行业相关竞争者、知识交流平台商以及政府的他组织行为有效地推动了系统的发展,他组织通过自组织发挥效用。最后通过实证,揭示我国知识型企业的特点和需求。

非完美特性下的多状态系统检测与维修优化

对于带有周期检测的系统进行维修优化时,不仅需要考虑系统自身可靠性信息,还应该充分利用检测数据并优化检测周期。以多状态并联可修系统为研究对象,考虑非完美检测和非完美维修,以降低系统运行成本率为目标实现系统检测和维修优化。利用非齐次马尔可夫链建立系统可靠性模型,对系统退化、检测和维修进行蒙特卡罗仿真。利用粒子滤波融合系统模型与检测数据并估计系统剩余寿命。设置寿命相关门限触发系统维修,以成本率期望仿真结果为目标函数,使用遗传算法优化检测周期和维修阈值。通过算例证明该方法可有效克服检测误差并实现检测和维修优化。

性能水平划分下的多状态系统可靠性分析

为准确评价多状态系统及其组件的工作性能和可靠性,并确定系统在临界状态时其组件的性能水平,用不同的性能水平划分原始系统;将组件的多态性看成是离散随机过程,建立其马尔科夫过程方程,求解得到各水平下组件在任务时间内的状态概率和性能期望值,从而确定组件对系统可用性的贡献。建立不同性能水平下的组件的Birnbaum重要度、Fussell-Vesely重要度(FV)、可靠性成果价值(RAW)和可靠性下降价值(RRW)重要度的数学模型,由此可求得各组件以及给定水平下多状态系统性能重要性度量的结果。通过柴油机燃油供给系统的可靠性分析实例进行验证,结果表明:用提出的方法既能方便地得出给定性能水平下组件与系统处于各个状态的概率和性能期望,又能得到系统各组件对系统可靠性的影响程度,有助于系统的可靠性评估和结构优化。

多状态系统故障树的一种生成方法

介绍一种多状态系统故障树生成方法．首先对传统的可靠性框图方法加以改进，提出一种新的框图分析方法．然后在可靠性框图分析的基础上，依据判定表，自动生成故障树．

知识型企业知识状态系统的熵变研究

文章首先分析知识型企业知识状态系统在知识存量增加,系统演变过程中耗散结构的形成,然后从熵变的角度进行研究,通过建立知识型企业知识状态系统的熵变模型,试图说明知识型企业知识状态系统演变的内在机理。

知识型企业知识状态系统演变的PSO机理及其优化模型分析

在知识工作者个人知识挖掘与整个知识型企业知识目标的协同的基础上,知识型企业与知识工作者之间挖掘知识集,不断进行协调从而推动知识状态系统演变的过程与鸟群或鱼群捕食过程的社会行为相似。利用PSO信息处理及优化机理,分析知识型企业知识状态系统演变的知识挖掘、传递以及决策特征,研究知识型企业知识状态系统的PSO模式,为进一步研究知识型企业知识状态系统演变特点的管理理论奠定基础。

基于多值决策图的多状态系统重要度分析

为定量分析组件及其状态对系统可靠性的影响,利用多值决策图(MDD)能双向反映组件状态与系统状态之间关系的优点,建立基于MDD和直接逻辑偏导数(DPLD)的多状态系统重要度分析方法。给出多状态系统结构函数MDD的构建方法、简化准则、路径搜索和概率算法;建立多状态系统Birnbaum重要度、结构重要度、F-V重要度、可靠性成果价值(RAW)和可靠性下降价值(RRW)重要度的数学模型。以柴油机燃油供给系统的可靠性分析为例验证,用提出的方法既可以方便地得到系统处于各个状态的概率,又可以得到系统各个组件对系统可靠性的影响程度以及各个组件状态对系统状态的影响程度,有助于系统的状态监测和结构优化。

知识型企业知识状态系统演变的知识治理模式

知识型企业知识状态系统是20世纪中叶以来,在传统工业企业知识状态系统基础上,伴随着知识、信息、技术对生产的作用的不断加大,知识型企业的形成、发展而形成的。它由知识型企业、知识及信息交流平台、认知主体(知识工作者)、环境四大要素共同组成,反映了知识型企业在相关领域的知识创造、知识应用和知识传播的能力。针对知识型企业知识状态系统中知识治理所面临的困境,从知识治理的角度研究知识型企业知识状态系统演变,对于系统中"知识的有效组织"问题的解决提供了一个新的途径。

一种带自适应量子的量化状态系统方法

量化状态系统(Quantized State System,QSS)方法是一种新的数值积分方法,在求解一般常微分方程(Ordinary Differential Equation,ODE)系统时,比传统基于时间离散的积分方法更具优势,但QSS方法存在量子选择困难的问题,为此提出一种带自适应量子的量化状态系统方法(VQSS),它结合变步长龙格库塔方法中步长控制的思想,能够在计算过程中对量子进行自适应变化,以提高QSS算法的精度和效率。通过两个算例和一个汽车运动实例的仿真求解,验证了算法的可行性。将其与传统QSS, ODE45和ODE23等算法进行比较,结果表明VQSS具有更高的计算精度和计算效率。

面向随机任务的多状态系统选择性维修优化研究

针对多状态系统执行随机任务时的选择性维修决策问题,建立当任务间隔、任务持续时间、任务需求均为随机变量时,多状态系统的任务成功概率评估模型,并以维修时间为目标函数,以维修费用和任务成功概率为约束条件,建立了选择性维修决策模型,得到了最优维修方案.最后,以某型装备的为例,进行了案例分析,验证了模型的有效性,并分析了随机任务参数对选择性维修决策结果的影响.

一种基于量子化状态系统的刚性ODE求解方法

量子化状态系统(Quantized State System,QSS)在求解一般常微分方程(Ordinary Differential Equation,ODE)系统时,比传统基于时间离散的积分方法更具优势,但QSS方法不适合求解刚性ODE系统,为此提出一种基于量子化状态系统的步进校正优化算法(Step-correction Optimization Algorithm Based on QSS,SCOA based-on QSS),它结合QSS方法及隐式算法中梯形积分法的思想,以有效提高刚性ODE系统的求解精度和效率。通过对3个典型刚性ODE算例的仿真求解,结果表明,SCOA based-on QSS算法总体上比其他算法更具优势,同时在适当减小量子大小时能显著提高仿真精度。

基于量化状态系统的多体系统动力学求解方法

针对多体系统动力学刚性方程的求解问题,基于量化状态系统(QSS)方法,提出一种多点校正(MCQSS)显式算法。算法运用两个迟滞量化函数对系统的状态变量进行离散,引入多点校正思想对状态变量导数进行修正,以有效提高刚性系统的求解精度和效率。通过仿真求解双摆系统证明了算法的可行性。从仿真精度与仿真效率两方面将MCQSS算法与传统数值积分方法、QSS方法和BQSS算法进行性能对比,结果表明该算法在保证仿真效率的同时能够有效提高仿真精度,算法性能优于其他算法。