[发明专利]一种确定系统可靠性运行环境的方法

说明书

技术领域

本发明涉及安全系统工程，特别是涉及系统运行过程中的系统运行环境对可靠性的。

背景技术

安全系统工程是安全科学的重要组成部分，其中故障树理论更是安全系统工程的核心理论。故障树理论中有多各概念，这些概念和计算方法得到广泛应用的同时，也存在着一些问题。故障树是一种固定的模式分析方法，其对系统的分析是一种静态的，假设系统状态不变。但系统随着其工作环境变化，虽然其结构是固定的，但并不能保证变化过程中的各元件可靠性是恒定。即如何在考虑环境因素变化对系统元件可靠性影响，且系统结构不变情况下的系统可靠性变化特点。

对于该问题，提出了一套空间故障树（SpaceFaultTree，SFT）理论，该理论认为系统工作于环境之中，由于组成系统的基本事件或物理元件的性质决定了其在不同条件下工作的故障发生概率不同。SFT理论目前已形成了一定体系，但仍存在不足，特别是对于系统实际运行过程中故障数据的分析能力。由于此类数据具有模糊性、随机性和离散性(不确定性)的特点，即使使用SFT中的DSFT处理也是困难的。所以先后提出了因素投影拟合法和模糊结构元化DSFT等方法，但仍不甚理想。

使用云模型理论与SFT理论相结合，通过云化SFT特征函数进而云化SFT理论，云化SFT中的径集域和割集域，形成云化径集域和割集域的概念和计算方法，从而增强模型对不确定性数据的处理能力。

发明内容

1云模型基础理论

2.1云模型及其数字特征

设U为一个用精确值表示的定量论域，C为U上的定性概念，若定量数值x∈U，且x是定性概念C的一次随机实现，x对C的隶属度μ（x）∈[0,1]，是具有稳定倾向的随机数，即，，。则x在论域U上的分布称为云记为C（x），每个x称为一个云滴（x，μ(x)）。

云的数字特征反映了定性概念的定量特征，用期望Ex、熵En和超熵He表征，记为C（Ex,En,He）。期望Ex表示论域空间最具代表性的定性概念值，反映了论域空间的中心值。熵En是定性概念模糊性和随机性的综合度量，一方面反映了论域空间中可被定性概念接受的云滴的取值范围，另一方面又能反映云滴的离散程度。超熵He描述熵的不确定性度量，反映了论域空间中云滴的凝聚程度，He越大，云滴的厚度就越大。

云发生器

生成云滴的算法或硬件称为云发生器，包括正向云、逆向云、X条件云和Y条件云发生器。正向云发生器实现了预言值表达的定性信息中获得定量数据的范围和分布规律，具有前向、直接的特点。正向云发生器，其生成所需数量的云滴过程如下：

输入：一维定性特征参数(Ex,En,He)及云滴数N。

输出：N个云滴定性值x及代表概念确定度的，q=1,…,N。

1）生成以En为期望，He为标准差的正态随机数En′；

2)生成一个以En为期望，En′的绝对值为标准差的正态随机数x_q，x_q称为论域空间U的一个云滴；

3)计算，则为关于C的隶属度；

4）循环1）~3），生成N个云滴，则停止。

逆向云发生器是将一定数量的精确数值有效转换为恰当的定性语言值，具有逆向、间接的特点。对逆向云算法做了改进，保证任何云滴样本输入计算得到的超熵值都是正实数,减小了计算误差.算法具体步骤如下：

输入：N个云滴样本定量值。

输出：云滴样本表示的定性概念特征参数(Ex,En,He)的估计值。

1）根据N个云滴定量值计算样本平均值；

2）；

3）；

4）云滴样本方差；

5）。

2SFT的云化

SFT分析基础是因素与元件可靠性关系的特征函数。DSFT的特征函数是通过系统实际运行中的故障数据得来的，但实际故障及可靠性监测数据有不确定性特点，即模糊性、随机性和离散型，所以要求特征函数可体现这些特点。原有的因素投影拟合法和模糊结构元化特征函数对于这方面的处理能力也是不足的。