[发明专利]一种基于动态不确定因果图的动态可靠性框图求解方法

说明书

一种基于动态不确定因果图的动态可靠性框图求解方法，它包括如下步骤：(1)对动态可靠性框图中的各个模块给出标准化的数学描述；(2)将动态可靠性框图中的各个模块根据转化规则分别映射为动态不确定因果图模型；(3)根据动态不确定性因果图的推理方法对转化来的动态不确定性因果图进行量化求解。

(一)技术领域

针对复杂系统由于动态、状态依赖、备份、载荷共享、共因失效等原因导致其动 态可靠性框图(DRBD)模型难以量化求解的问题，本发明提出了一种基于动态不确定 因果图(DUCG)的DRBD模型求解方法。该方法将DRBD的状态相关、备份、载荷共享、 共因失效分别转化为DUCG，利用DUCG的推理及动态表达能力强、表达简洁直观的优 势对DRBD进行表达以及量化求解，从而实现DRBD的精确量化计算。该方法属于可靠 性工程技术领域。

(二)背景技术

可靠性模型在复杂系统可靠性分析过程中起着非常重要作用，能够准确简便地表示和分析复杂系统中的动态、状态依赖、备份、载荷共享、共因失效等问题是可靠性 模型构建的目标。DRBD是可靠性框图(RBD)的扩展和发展，是对动态行为进行建模 的有效且强大的工具，已被广泛用于复杂系统的风险分析和可靠性评估等问题中。但 是，受系统复杂程度的影响，DRBD在实际应用过程中存在难以简单方便地进行量化分 析的问题，因此，有必要提出一种便于DRBD量化分析的方法。

为了解决这个问题，目前国内外许多企业与研究机构已经提出了多种DRBD求解方法，例如，基于马尔可夫链的DRBD分析方法，基于Petri网(PN)的DRBD分析方 法，基于动态贝叶斯网络(DBN)的DRBD分析方法等。尽管PN、马尔可夫链、DBN等 方法都可以在一定程度上表达和求解DRBD中的动态、冗余、载荷共享、共因失效等特 性，但是它们在应用中都存在一些问题。因为在系统比较复杂的情况下，马尔可夫链 存在状态爆炸的问题；另外，由于DBN参数的数量随父节点呈指数增长，DBN的条件 概率表(CPT)会异常复杂；至于PN，其状态可达图一般很难获得。因而，为DRBD提 出高效简洁的量化分析方法是非常必要的。

(三)发明内容

(1)发明目的

针对DRBD缺乏简单实用的方法来获得其定量结果的问题，本发明通过将DRBD转换为DUCG来解决可靠性模型中状态相关、备份、载荷共享和共因失效等问题。本发明将 共因失效模块引入DRBD，并提出了一种基于DUCG的DRBD分析求解新方法。根据转换 规则，DRBD可以映射到需要较少参数的DUCG，并且可以根据DUCG的推理算法对DRBD 进行定量分析。

(2)技术方案

本发明是一种通过将DRBD转换为DUCG来解决包括状态依赖、备份、载荷共享和共因失效等问题。本发明将共因失效模块引入DRBD中，并且提出了一种基于DUCG的DRBD 分析新方法。本发明首先对DRBD中的状态相关模块，冗余模块、载荷共享模块、共因 失效模块进行了数学描述，然后提出了将DRBD中各个模块转化为DUCG的方法，最后 利用DUCG的推理方法，对建立的数学模型进行求解以及分析。该方法分为下面几个步 骤：

步骤一，对动态可靠性框图中的各个模块给出标准化的数学描述。它包含以下几个子步骤：

(1)列出模块中涉及的单元类型并确定各类单元的状态空间；

(2)列出模块中单元、事件及其状态的集合；

(3)确定模块中单元之间的逻辑关系并用函数表示；

(4)构建多元组并将单元的状态集合以及逻辑关系等放入多元组中。

步骤二，将动态可靠性框图中的各个模块根据转化规则分别映射为动态不确定因果图模型。它包含以下几个子步骤：

(1)将DRBD中的各个模块分别转化为DUCG模块；