多阶段任务系统可靠性分析.doc

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1、基于仿真的多阶段任务系统可靠性分析1引言多阶段任务系统[1](PhasedMissionSystem,PMS)由时间连续且不重叠的阶段组成,每个阶段上系统的配置是不同的,多阶段任务的成功要求系统在每个阶段的任务都成功。很多系统在执行任务时都表现出多阶段特性,如飞机的飞行过程可分为起飞、水平飞行、降落等阶段。多阶段任务系统与一般任务系统之间是有区别的:一般任务系统的组成结构在整个任务期间不发生变化,任务成功或失败对应的系统状态是固定的;多阶段任务系统的构成随阶段任务而变化,所有阶段任务都成功执行才表示整个任务成功[6]。多阶段任务系统可靠性分析的难点是

2、系统状态在各阶段间存在复杂的依赖关系,其解析方法主要包括组合模型法和Markov模型法[2,3]。组合模型法使用BDD算法进行求解,计算速度快,但难以考虑系统单元的维修性。Markov模型法可以考虑维修,但要求系统状态的转移符合Markov过程,而且难以解决大规模系统的求解问题。在面临系统单元可靠性服从任意分布、阶段持续时间不固定、阶段执行顺序不固定等情况时,采用解析方法分析多阶段任务系统的可靠性就极为困难。仿真方法是研究系统可靠性的一种常用方法,它不受问题本身的约束,通过重复模拟系统的实际运行过程能得到一定精度的可靠性结果,如蒙特卡洛法。对于多阶段

3、任务系统而言,其仿真过程和一般任务系统是一样的,但在任务可靠性统计时是不同的,因为多阶段任务系统的结构(任务成败判断条件)随时间会发生变化[7]。目前已有研究者通过Petri网仿真来分析多阶段任务系统的可靠性[4,5],但Petri网建模的复杂性使其缺乏灵活性。本文通过阶段任务剖面描述多阶段任务系统,提供系统阶段配置与系统单元使用时间信息,作为多阶段任务系统可靠性仿真的输入。给出了多阶段任务系统的仿真流程,根据仿真过程中系统状态变化时所处阶段的结构函数及新的系统状态,判断系统在该次仿真中是否失败,通过重复仿真可以得到多阶段任务系统可靠性的仿真值。结合

4、航天测控系统实例,说明多阶段任务系统可靠性仿真方法的有效性。2多阶段任务系统可靠性仿真一般的任务系统,系统的组成结构在整个任务期间不发生变化,任务成功或失败对应的系统状态是固定的。但对多阶段任务系统而言,系统的构成随阶段任务而变化,所有阶段任务都成功执行才表示整个任务成功。因此,多阶段任务系统的可靠性仿真可结合一般任务系统的仿真思想进行仿真。2.1多阶段任务系统描述模型通常,采用阶段任务剖面来描述多阶段任务系统,每个阶段任务的系统配置通过可靠性框图表达,图1给出了一个简单的示例。图1阶段任务剖面多阶段任务剖面可以提供系统阶段配置与系统单元使用起止时间

5、信息。由图1可以看出系统由单元A、B、C构成,任务分为三个阶段,阶段1要求A、B都正常工作,在阶段2,A必需正常工作,而B或C至少有一个工作,在段A、C都必需正常工作。A的使用时间为,B的使用时间为,C的使用时间为。2.2多阶段任务系统仿真流程多阶段任务的仿真过程与一般任务系统的仿真过程类似,都是将系统看作是一个离散事件系统,各系统单元的可靠性、维修性信息生成的各类随机发生的事件驱使着系统状态的变化,并据此判断任务的执行情况。假定系统单元在任务中仅存在工作和失效两种状态,分别记为布尔值1和0。引起单元状态变化的事件有两类:故障事件、修复事件,故障事件

6、将单元状态由1置为0,修复事件则反之,这两类事件发生的时间是随机的,由系统单元的可靠性、维修性参数决定。除故障事件和修复事件外,系统单元还有开始使用事件和结束使用事件,表示系统单元使用的起止。图2仿真流程图与一般任务系统的仿真过程不同之处在于多阶段任务系统具有变结构的特点,在判断其任务成败关系时要考虑系统状态变化时所处阶段的系统配置。根据多阶段任务剖面,系统在每个阶段上的配置可用一个布尔表达式表示,称之为阶段结构函数,如图1中阶段2的阶段结构函数为。在系统状态发生改变时,将系统状态代入对应阶段的结构函数可用于判明阶段任务的成败情况,若阶段结构函数值在

7、阶段持续时间内始终为1,则该阶段任务被成功执行,一旦出现阶段结构函数值为0的情况则表明阶段任务失败,从而整个任务失败。多阶段任务系统的仿真流程如图2,可知仿真输入主要包括多阶段任务剖面和各系统单元的可靠性、维修性信息。事件表按照时间先后顺序存放系统单元事件的发生时间,在最早发生事件处理完毕后即在事件表中加入该事件的后续事件。根据新的系统状态及此时的结构函数判明任务的执行情况,并据此继续推动仿真[8]。2.3可靠性仿真程序根据多阶段任务系统的阶段特性及任务可靠性统计特点,利用.NET编写相应的可靠性仿真程序,用以解决仿真问题[9,10]。图3为可靠性仿

8、真程序界面图。由图知,选择资源信息文件对话框需要输入设备相应的可靠性信息,如设备的MTBF及MTTR等可靠性

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