考虑共因失效的新型连续时间动态 贝叶斯网络可靠性分析方法

现代系统失效行为复杂,动态性与相关性并存。首先为直观准确地刻画分析系统中的动态失效行为,提出新型连续时间动态贝叶斯网络分析方法,利用节点时序条件概率表刻画事件关系,进而提出基于节点时序条件概率表规则执行度与冲激函数抽样性质的子节点故障概率、根节点后验概率及重要度的计算方法;进一步,针对共因失效引起的系统相关性失效行为,提出考虑共因失效的新型连续时间动态贝叶斯网络分析方法,解决系统失效逻辑动态性和相关性的重叠问题。通过与贝叶斯网络、离散时间动态贝叶斯网络分析方法、Markov链、Monte Carlo法对比,验证所提方法的可行性与优越性。最后,对动态失效相关系统进行可靠性分析,结果表明,本文方法能够直观有效地刻画动态性与相关性失效行为,得到准确的系统可靠性指标,考虑共因失效相比于忽略共因失效,在任务时间为5×10~6 h时能够提高系统29%的可靠性分析精度,更加符合实际。     

基于BDD考虑共因失效的多阶段任务系统可靠性分析方法

多阶段任务系统同一部件或不同部件之间在不同任务阶段存在的相关性,对系统可靠性分析结果的准确性有着重要的影响。当考虑多阶段任务系统部件之间的共因失效时,用传统方法对系统进行可靠性分析会十分复杂繁琐。有鉴于此,提出一种基于二元决策图的考虑共因失效的多阶段任务系统可靠性分析方法。通过引入传播失效概率,建立各任务阶段扩展的故障树,并将其转化为系统BDD进行分析求解;给出多阶段任务系统的BDD算法以及系统可靠性函数的表达式,对系统进行可靠性评估。通过某柴油机冷却系统进行了可靠性分析验证,该方法能更好的处理部件间的阶段依赖性关系,而且对于共因失效问题的处理也更加简洁且计算简单易行。     

基于贝叶斯网络的系统可靠性共因失效模型

研究了应用贝叶斯网络建立共因失效系统可靠性模型的方法。应用所建模型,对典型系统进行了可靠性分析,并应用Monte-Carlo数字仿真方法进行了仿真计算。结果表明,模型的计算结果与传统的定性分析结果相吻合,且具有较高的计算精度,证明了该理论模型的正确性和有效性。     

基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析及在液压系统中的应用

为使贝叶斯网络能够对模糊信息和不确定信息进行处理,提出一种新的基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。该方法将模糊集合理论引入到贝叶斯网络可靠性分析中,考虑部件故障状态、部件故障率的模糊性以及部件间故障逻辑关系的不确定性,使贝叶斯网络具有处理模糊信息的能力。该方法采用模糊数描述系统和部件的故障状态,利用模糊子集描述部件的故障率,运用贝叶斯网络的条件概率表描述部件间的不确定联系。该方法应用到载重车液压悬架系统的可靠性分析实例中,分析结果表明该方法在进行系统可靠性分析时能够充分利用系统的模糊信息和不确定信息,从而提高系统可靠性分析的效率。     

冗余系统共因失效动态贝叶斯网络建模

针对传统可靠性分析方法难以描述冗余系统共因失效的问题,从两个角度提出了基于动态贝叶斯网络的共因失效建模方法:将冗余系统单一元件失效过程分解为独立失效过程和共因失效过程,构建了基于失效过程的共因失效分析模型;将冗余系统作为基本事件,根据状态转移关系构建了多元件失效动态贝叶斯网络模型。以某控制单元为例,以元件独立失效率、共因失效率和维修率为输入,引入不完全故障覆盖因素,确定了冗余系统在无维修和有维修条件下可靠度随时间的变化趋势。仿真结果表明,两个模型的可靠度曲线具有相同的变化趋势,模型2可以作为模型1的近似估计。为了降低或者消除共因失效事件的发生,设计了不同的加速寿命试验方案,试验结果表明,增加冗余元件之间的差异性是个可行的办法。     

考虑多种故障状态的机械系统可靠性评估方法研究

为解决传统可靠性分析方法在多状态且难以获得精确故障率的机械系统可靠性评估中的不足,以及T-S故障树存在计算复杂、不能逆向推理等问题,提出一种将T-S故障树和区间模糊多态贝叶斯网络相结合的系统可靠性评估方法.将T-S故障树映射成贝叶斯网络,在模糊贝叶斯网络可靠性分析方法中引入区间理论,对模糊子集边界值进行模糊化处理,构建...     

管道类连续系统可靠性建模与应用

以管道-典型的连续系统失效概率估计为背景,通过最小次序统计量推导出Weibull尺寸效应,建立了考虑尺寸效应的管道类连续系统可靠性模型,同时能反映共因失效的影响,并分析了尺寸效应对连续系统可靠度的影响,最后对大连续系统的失效概率进行了估算.建立的模型可以应用于管道、钢缆等连续系统的可靠性设计与可靠性计算.     

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。     

基于概率-非概率混合模型和贝叶斯网络的汽车起重机起重臂屈曲可靠性分析

汽车起重机使用中因起重臂结构失效而导致事故频发,这造成严重经济损失和人员伤亡。因此,提出利用概率-非概率理论和贝叶斯网络对起重臂结构进行可靠性分析,针对起重臂屈曲计算中的区间变量和随机变量,建立概率-非概率混合模型,计算不同条件下臂架发生屈曲失效的概率,利用贝叶斯网络模型计算各失效原因的重要度,最后通过实例分析验证了方法的有效性,为起重臂基于可靠性的设计提供依据。     

考虑共因失效的多态系统可靠性优化

建立了考虑共因失效的多态系统可靠性优化模型,并对优化模型进行了求解。针对市场上可供选择单元的性能、可靠度和费用参数,建立了以系统费用最少为目标,以系统可靠度为约束条件的优化模型。利用通用生成函数法分析了考虑共因失效的多态系统可靠度计算问题,利用遗传算法分析了优化模型的求解问题,并且对比了不考虑共因失效时和考虑共因失效时所得到的优化结果。结果表明,在分析发生共因失效的多态系统可靠性冗余配置优化问题时,应更加注重所选择单元的可靠度而不仅仅是单元的冗余数量。     

三重化冗余容错系统的可靠性与安全性分析

本文采用马尔可夫模型,在考虑多失效模式、故障诊断率、维修率及共因失效影响的情况下,对三重化冗余容错系统进行建模。并通过Matlab仿真分析故障诊断率、维修率、共因失效因子对系统可靠性和安全性的影响。     

考虑多失效模式的复杂系统运行可靠性评估

为准确评估复杂系统的运行可靠性,针对复杂系统的失效规律和特点,提出考虑多失效模式的运行可靠性评估方法。采用贝叶斯线性模型融合状态监测信息,评估退化水平,建立基于Gamma随机过程的退化失效可靠性评估模型;针对突发失效样本量小的特点,采用贝叶斯方法,建立基于Weibull分布的突发失效可靠性评估模型。以退化失效可靠性评估和突发失效可靠性评估为基础,应用贝叶斯模型平均技术建立复杂系统的运行可靠性评估模型,定量分析退化失效和突发失效对复杂系统运行可靠性的影响,并采用马尔科夫链-蒙特卡洛方法求解模型。以某型航空发动机为例,说明了该方法的应用过程,验证了该方法的有效性。     

系统可靠性评估的超椭球贝叶斯网络及其灵敏度方法

利用区间模型描述根节点的失效可能性,解决根节点的失效可能性不易精确获取的问题;通过引入超椭球模型来界定不确定性参量的取值范围,解决区间贝叶斯网络在求取可靠性指标时计算结果相对保守的问题;定义超椭球贝叶斯网络的灵敏度指标,为找到系统的关键环节提供依据;结合贝叶斯网络双向推理求解出在根节点失效可能性已知的条件下,叶节点的失效可能性、根节点状态的后验可能性;给出了可靠性评估实例。     

某雷达天线阵面T/R 组件的共因失效模型

在计算一些大型复杂系统可靠度时,传统的可靠性模型往往默认系统中的各部件、组件是相互独立的,忽略了系统的相关性,导致对可靠性进行定性分析和定量计算时,产生了较大的误差。文中基于雷达天线阵面T/R组件的可靠性模型,充分考虑了系统中组件的相关性,引入了共因失效的概念;并以并联系统为基础,分析计算了并联系统在独立失效和共因失效两种状态下的系统可靠度。借助Mat-lab软件,建立了某雷达天线阵面T/R组件共因失效模型,并分别在独立失效与共因失效条件下,对天线阵面T/R组件的可靠性模型做出仿真,仿真结果表明,相对于传统模型,本文建立的共因失效模型与实际情况更吻合。     

基于贝叶斯网络的多状态系统可靠性建模与评估

利用贝叶斯网络(Bayesian network, BN)的不确定性推理和图形化表达的优势,提出一种基于BN的多状态系统可靠性建模与评估的新方法,确定BN的结点及系统各元件的多个状态,并给出各状态的概率,进而用概率分布表(Conditional probability distributing, CPD)描述元件各状态之间的关系来表达关联结点的状态,建立多状态系统BN模型.该模型表达直观,能够清晰地表示系统和元件的多种状态以及状态概率,并能够根据元件多种状态概率直接计算系统可靠度,对多状态系统可靠性进行定性分析和定量评估.实例分析表明了应用BN方法进行多状态系统可靠性评估的有效性.     

考虑共因失效的折叠翼展开机构可靠度分析

共因失效问题是系统可靠性研究的重要内容之一,而在目前的机构运动可靠性分析中往往忽略了共因失效效应。由于影响机构运动的外部因素(载荷)与机构运动参量(运动所需时间)是不同量纲的物理量,因此目前还没有类似于"应力-强度"干涉模型这样简单有效的机构可靠度模型。通过试验与仿真相结合的方式建立折叠翼展开机构虚拟样机,并用Monte-Carlo仿真方法验证了多组折叠翼展开机构组成的系统存在共因失效现象,提出一种新的考虑共因失效效应的机构系统可靠度模型。新模型根据概率统计平均的意义重新解释了两个随机变量干涉分析的基本概念,并将其拓展为给定风速下的折叠翼展开机构条件可靠度的随机风速加权平均模型,从而得到单个折叠翼可靠度计算模型。又因为在确定的风速下系统中各折叠翼展开时间为独立同分布随机变量,将系统中各折叠翼条件可靠度在全部可能的风速范围内进行统计平均即可得到机构系统可靠度模型。算例分析表明新模型可以在考虑共因失效的条件下精确计算展开机构系统可靠度,并且在应用时只需要得到几个确定性风速下展开时间的分布来预测系统可靠度,便于工程应用。     

基于贝叶斯网络的复杂系统多态可靠性分析

为了评估多态复杂系统的可靠性,识别系统中的薄弱环节,提出了一种基于贝叶斯网络的多态系统可靠性评估方法。在运用故障树进行分析的基础上进一步将故障树映射为贝叶斯网络。考虑到部件故障状态以及部件间故障逻辑关系的不确定性,该方法运用贝叶斯网络的条件概率描述部件间的不确定联系,采用三状态节点来描述系统和部件不同的故障状态,融合各验前信息计算各底事件和顶事件的发生概率,分析各个底事件对系统整体可靠性的影响,并计算各事件的重要度指标,通过分析查找系统的薄弱环节,以应用实例对提出方法的可靠性进行了验证。     

考虑不同失效相关性的系统可靠性分配方法

为考虑系统组成单元间不同失效相关性对系统可靠性分配结果的影响,将影响系统可靠性分配的因素分为直接和间接两类,提出将复杂度和失效危害度作为直接影响因素,用于确定组成单元可靠性分配权重的相对大小。将工作环境、技术水平、改进成本等归为间接影响因素,引入相对分散性描述系统组成单元失效相关性,提出基于相对分散性的复杂度和危害度计算方法。基于Vine Copula函数建立考虑组成单元间不同失效相关性的串联系统可靠性分配模型,最后以某型数控机床主轴系统为例,进行不考虑相关性和考虑相关性两种情况下的系统可靠性分配结果对比分析,结果表明不考虑失效相关性得到的分配结果过于保守,增加产品研制费用。使用Vine Copula函数建立的系统可靠性分配模型能够考虑组成单元间不同的失效相关性,分配结果与传统多元Copula函数的分配结果相比更为合理。     

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。     

多维动态贝叶斯网络及其重要度分析方法

贝叶斯网络分析方法是可靠性分析的重要方法,但传统贝叶斯网络分析方法局限于分析单因素影响,当系统可靠性受多因素影响时会产生较大分析偏差。为此,提出多维动态贝叶斯网络分析方法,借助单位阶跃函数与冲激函数进行贝叶斯网络时间连续化构造,建立根节点受多因素影响时系统的失效概率分布函数。在此基础上,对传统重要度分析方法进行多维扩展,提出多维动态贝叶斯网络重要度分析方法。通过对斗轮机张紧机构液压系统进行工程实例分析,并与离散时间贝叶斯网络分析方法分析结果对比,验证了多维动态贝叶斯网络及其重要度分析方法的可行性和优越性,为系统改进与薄弱环节识别提供了更为准确的量化依据。