贝叶斯网络在可靠性分析中的应用

针对故障树分析方法在可靠性分析中的局限性,研究了贝叶斯网络在可靠性分析中的应用,给出了故障树向贝叶斯网络转化的方法,以及基于贝叶斯网络求解顶事件发生概率、最小路集、最小割集和底事件重要度的算法.最后对大亚湾核电站紧急停堆失效进行了分析,并与故障树分析的结果进行了比较,结果表明,基于贝叶斯网络的建模分析方法可以得到更丰富的信息.     

基于贝叶斯网络的故障树分析

文章简要阐述了贝叶斯网络的构造原理和网络信念的传播与更新,并详细说明了故障树向贝叶斯网络转化的过程,主要包括结点与事件的映射关系和联接强度与逻辑门的映射关系.最后通过一个实例说明了故障树向贝叶斯网络的转化过程,并对二者的推理功能进行了比较.     

最低设备清单故障树模型最小割集的生成

针对最低设备清单(minimum equipment list,MEL)故障树模型的特点,提出了一种最小割集(mini-mal cut sets,MCS)的求解算法。该算法基于二元决策图(binary decision diagram,BDD)技术,利用改进的多态运算法则和MCS或门求解法则,有效地解决了MEL故障树模型MCS求解过程中的多态部件和重复事件难题。给出了应用该方法的具体步骤,通过算例说明了该算法的有效性。     

模糊情形下基于贝叶斯网络的可靠性分析方法

确定性的可靠性分析方法在描述模糊情形下的逻辑门与事件时表现出了局限性.为能在模糊情形下进行可靠性分析,利用贝叶斯网络对不确定性问题具有良好描述能力和推理能力的特点,提出一种基于贝叶斯网络的可靠性分析方法.该方法在采用贝叶斯网络进行系统可靠性建模基础上,提出了一个重要的概念:置信割集;并给出了计算强割集的算法.这种基于贝叶斯网络的可靠性分析方法能较好地刻画系统中存在的模糊性,丰富了割集理论,使可靠性分析更加接近实际.最后,举例说明了算法的有效性.     

故障树模型与Markov模型的关系及转换

故障树模型和Markov模型是可靠性分析中最常用的两种方法。探讨了从故障树模型到Markov模型的转换问题。通过通常的列举法从树得到的Markov模型的状态数在基本器件数目很多时将会非常大。为简化模型,提出了用合并法和层次法来减少Markov模型的状态数。利用这两种方法不但可以减少状态数,而且简化了Markov模型的计算。     

结构可靠性的故障树模糊分析法研究

探讨了主观不定性与客观不定性因素对事件的影响，并用模糊数学的理论和方法将两种不定性因素相融合讨论了可靠性理论中的故障树分析，最后给出了一个故障树模糊化处理的算例.     

基于故障树分析的鱼雷可靠性评定方法

针对鱼雷系统特点,建立了基于故障树分析的系统可靠性评定模型,该模型除了可克服常规金字塔式可靠性评定方法所存在的缺陷外,还可更直观、直接地反映系统功能结构及故障状态,适用于含重复单元、非串联或非并联的各种复杂系统。重点研究了故障树分析的贝叶斯近似评定方法,并对鱼雷系统进行了可靠性评定实例分析,结果表面所提出的基于故障树可靠性评定方法较传统可靠性评定方法更方便、更直观。     

基于统计覆盖测试技术的软件测试充分性研究

研究了基于可信度的统计覆盖测试技术,以及基于统计覆盖测试技术的测试充分性,指出"以至少C的可信度确信,下一次软件测试出现新的覆盖项(如语句,分支,路径等)的概率小于或等于一个给定的正数B",是一种测试充分性的标准.在此基础上,进一步研究了统计测试技术与软件可靠性技术指标中的软件失效率之间的联系,给出了基于统计测试技术的软件失效率的度量方法.     

基于超椭球模型的故障树区间分析方法

针对传统故障树分析方法无法有效处理非精确失效概率的问题,提出了一种新的故障树区间分析方法。利用证据理论,由似真函数和信任函数获得底事件发生的区间概率。基于不确定变量的超椭球描述,构造了故障树区间算子,将底事件发生概率的不确定性传递到顶事件,并设计了求解条件极值的Monte-Carlo仿真算法,从而对故障树进行区间分析。该方法适用于统计数据缺乏或者难以得到实验数据的情况。理论分析和仿真实例表明,本方法合理可行,较好地反映了工程实际情况。     

基于故障率为模糊数的故障树分析方法研究

在经典故障树分析方法的基础上 ,运用模糊集合理论 ,针对基于系统各部件故障率为模糊数情形的故障树分析方法作了研究 ,最后给出了一个应用实例.     

01SFT中的系统因素结构反分析方法研究

论文介绍了系统因素结构反分析子框架(inward analysis of system factor structure,IASFS).它是为了解系统在工作环境因素变化过程中系统可靠性的变化.论文根据其对应关系进行逻辑推理得到规则,进而形成系统等效响应结构.得到适合系统工作的因素状态组合.IASFS是笔者提出的SFT框架的一部分.根据IASFS的特点定义了01型空间故障树,其结构化表示法为图法和表法.基于表法的IASFS方法有逐条分析法和分类推理法.论文主要定义和描述了逐条分析法和分类推理法.说明了IASFS是一个系统结构反分析人机认知体.推理结果表明,就系统与因素的状态关系而言,系统结构为T=A_1·A_4+A_3·A_5+A_1·A_2·A_3.逐条分析法和分类推理法可得到等效响应结构,其与被分析系统对工作环境因素变化响应相同.     

不完全共因失效系统动态故障树模型分析方法

提出了不完全共因失效的概念,认为共因只能以一定概率作用于共因失效组的元件上,并产生一定程度的损伤。介绍了动态故障树分析方法常用的逻辑门结构,并在此基础上引入了新的逻辑门结构用于对不完全共因失效进行有效描述。指出了目前用于求解不完全共因失效系统动态故障树模型的马尔可夫链方法存在的不足,修正了现有研究给出的马尔可夫链状态转移图,并提出不完全共因失效系统失效概率的通用公式。最后给出应用实例,证明该方法的有效性。     

DSFT的建立及故障概率空间分布的确定

为利用工矿企业生产过程中已有的长期监测得到的元件故障数据,提出适合于处理这些数据的离散型空间故障树(DSFT).在DSFT基础上提出了确定元件故障概率空间分布的方法,即因素投影拟合法和基于神经网络(ANN)的方法.给出了这两种方法的具体实现过程,考虑了工作时间t和工作温度c对于元件故障的影响,研究了范围c:0~40℃,t:0~50天内的元件故障概率空间分布.并将这两种方法和CSFT得到的元件故障概率空间分布进行了对比分析.比较分析证明:使用DSFT的ANN预测法所得结果要比使用DSFT的因素投影拟合法更为接近CSFT的相对真实结果.在只有监测数据而不清楚系统结构的情况下这两种方法均适用,但ANN法更精确.     

基于软件历史仓库和抽象语法树的相似缺陷识别方法

软件开发过程中,软件开发人员常常通过搜索软件历史仓库(historical software repository, HSR),再经复制/粘贴以实现软件复用。HSR中会保存被复用的代码的缺陷及修复信息,辅助处理相似缺陷。基于此,提出一种基于HSR挖掘的相似缺陷识别方法。首先,基于变更日志的分析,从HSR中提取出已知缺陷的模块,建立bug模块库。然后,采用基于抽象语法树(abstract syntax tree, AST)的相似代码检测方法,识别待测试软件与bug模块库中相似的代码,并借助HSR中保存的相应缺陷及修复信息,完成待测试软件中可能包含潜在缺陷的模块的识别。同时,为提高相似代码的识别精度,优化基于AST的代码特征度量。在18个C程序、164对克隆代码上进行实验,结果表明所提方法能够识别出全部相似代码且性能优于已有工具。在人工构建的bug模块库上验证了代码相似性对相似缺陷识别的作用。最后,在8个真实的大型C项目上进行验证,平均缺陷召回率达到94%,表明挖掘HSR可以有效地为跨项目传播的相似代码提供缺陷理解支持。     

基于三维"运行剖面"描述模型的测试数据自动生成

针对被测软件有多种使用时的情况,提出了一个三维的运行剖面描述模型,该模型要求综合考虑被测软件在实际应用中的各种使用情况,因而依据三维运行剖面描述模型进行测试,能较好的体现出被测软件的整体质量.给出了基于三维运行剖面描述模型的测试数据自动生成算法,以及检验生成的测试数据集与被测软件的运行剖面是否一致的方法,以保证测试数据集的有效性.     

基于离散化修正模糊算子的模糊故障树新析

针对不同类型隶属函数的模糊概率耦合计算的模糊故障树分析瓶颈问题尚未解决,提出了一种新的离散化方法,该算法通过先分割概率后规划隶属度的方式将模糊概率的隶属函数离散化,并由扩展原理修正与、或门模糊算子得到一组新的模糊算子,用新算子进行模糊故障树实例分析表明,新方法不但较好地解决了上述难点,并具有一定理论和工程实践价值。     

基于灰色系统理论的软件系统可靠性分析

通过运用灰色系统理论对影响软件系统可靠性行为的各种因素进行分析,给出了软件系统可靠性预测模型,对软件系统失效间隔时间进行了预测,并以海军战术数据系统(the naval tactical data system,NTDS)数据验证了模型。通过关联分析,得到各种因素对软件系统可靠性的影响及其关联度,为软件系统的可靠性评判和推断提供依据,并为下一步提高软件可靠性的途径提供参考。     

灰色系统理论在故障诊断决策中的应用

介绍了一种灰色诊断法 .将灰色系统理论中的灰关联分析方法引入到故障诊断模式识别中 ,依据故障树底事件重要度 ,对故障树分析中各种故障模式发生的可能性大小作出了准确的判断 .     

DSFT中因素投影拟合法的不精确原因分析

为了解DSFT概念下的因素投影拟合法得到的元件故障概率空间分布与CSFT所得的相对准确的分布存在较大差别的原因,即分析原有因素投影拟合法的不精确原因,论文重新分析了该方法的计算过程.发现元件关于使用时间t和使用温度c的特征函数P_i~t(t)和P_i~c(c)的确定是不准确的.对这两个函数进行了重新构建,通过一系列推导得到了特征函数的新表达式.对比分析表明:原方法得到的函数线型与真实结果是形同的,只是缩放程度和平移量不同,所以仍有实际的借鉴意义.c_0和t_0作为自变量形成了一组函数族,但由于缺少约束条件仍无法具体确定数值.