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.

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.

不完全覆盖的多阶段系统可靠性集成分析

针对多阶段任务系统的可靠性分析,提出系统分解方法.在不完全覆盖条件下,综合两种方法:静态的IGPMS-CPR算法和动态的覆盖模型结合马尔科夫链的一体化方法,侧重研究静态子系统连接动态子系统的特殊对应关系并提出相应简便算法.此方法有效地集成多种成熟的分析方法,通过案例分析阐述其低运算量和容易实施的特点.