基于模块化思想的动态故障树分析方法研究

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1、硕士论文基于模块化愚挹的动杰故障树分析方法班究摘要随着科技的迅猛发展,系统结构日趋复杂。传统的故障树分析方法不适用于具有动态随机性故障和相关性的系统可靠性分析,马尔可夫模型对动态系统可靠性分析又常常会出现NP问题。基于模块化思想的动态故障树分析方法首先将动态故障树模块化,得到独立的静态子树和动态子树,再分别用二元决策图法和马尔可夫链方法求解,可以大大提高分析的效率。但是,目前尚无一种简便通用的独立模块搜索方法以及基于BDD的静态子树分析方法和动态子树向马尔可夫链的自动转化方法等。本文就这些问题展开了分析研究工作。本文对于模块化的问题,介绍了一种独立

2、模块的线性搜索方法,大大缩短了模块搜索时间。对于静态子树的分析,首先介绍了一种基于结构重要度求解故障树底事件最优指标顺序的方法,然后采用递归算法实现静态子树向BDD的转化,在此基础上介绍了基于BDD的故障树定性分析和定量分析方法,提出一种基于BDD的早期不交化求解非单调关联故障树质蕴含的方法。针对动态子树直接转化成马尔可夫链比较困难的问题,采用一种基于时序规则约束和故障规则约束的组合分析加回溯搜索方法,实现了动态子树向马尔可夫链的自动转化,并就基于马尔可夫链的动态子树定性定量分析算法进行了进一步研究。最后通过对一个系统实例故障树的分析计算证明了上述

3、方法的简便性和实用性。为了便于动态故障树分析方法的软件实现,使其更好地运用于工程实践,本文完成了动态故障树分析平台结构的框架设计工作,并重点对其中的分析计算模块进行了详细阐述。关键词:动态故障树模块化二元决策图马尔可夫链硕士论文AbstractWiththequiekdevelopmentinscienceandtechnology,systemstructureisbecomingincreasinglysophisticated.111etraditionalfaulttreeanalysismethodsareinapplicabletoth

4、esystemreliabilityanalysisofdynamicrandomfaultsandrelativity.Duringdynamicsystemreliabilityanalysis,MarkovModeloftenleadstoNPproblem.nedynamicfaulttreeanalysismethodbasedonmodularizationideawillmakedynamicfaulttreesmodularizedtogainanindependentstaticsubtreeanddynamicsubtreere

5、spectively,thenrealizesolvingviaBinaryDecisionDiagram(BDD)methodandMarkovchainmethod,therebyraisingtheanalysisefficiencygreatly.However,therehavenotbeenasingleanduniversalseparatemoddesearchingmethod,oraBDDbasedstaticsubtreeanalysismethodoramethodwhichCanrealizeautomaticconver

6、sionfromadynamicsubtreetoMarkovchainyet.Thisarticlefocusesontheanalysisandstudyoftheseproblems.Intermsmodularization,thisarticleintroducesalinearsearchmethodforseparatemodules,whichshortensthemodulesearchingtimegreatly.Intermsofstaticsubtree,thisarticlefirstintroducesamethodwi

7、thwhichthesolvingoftheoptimumindicatorsequenceoffaulttreebottomeventisrealizedonthebasisofstructureimportanceandthenrealizestheconversionfromastaticsubtreetoBDDbymeansofrecursivealgorithm.Onthisbasis,thisarticlealsointroducesqualitativeanalysisandquantitativeanalysismethodsabo

8、uttheBDDbasedfaulttree,proposingamethodtosolvethenon-coherent

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