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。

非单调关联系统故障树分析

本文讨论了非单调关联系统故障树到 BDD的转化 。

一种改进的故障树底事件排序算法

为了提高大型复杂系统故障树分析效率,借助二元决策图(BDD)来优化对最小割集的求解。将故障树转化为BDD过程中,底事件排序决定了BDD的节点数及其结构。一般来讲,BDD的节点数越少,结构越简单,求解效率越高。目前没有一种排序方法能够将所有故障树转化为最小结构的BDD。通过对大量排序规则所涉及的因素进行分析给出一种改进的底事件排序算法,通过故障树实例验证了该算法可以获得更小的BDD结构,从而提高故障树分析效率。