CN114117790A - 一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法和系统 - Google Patents
一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114117790A CN114117790A CN202111417023.9A CN202111417023A CN114117790A CN 114117790 A CN114117790 A CN 114117790A CN 202111417023 A CN202111417023 A CN 202111417023A CN 114117790 A CN114117790 A CN 114117790A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- reliability
- complex series
- parallel
- simulation
- virtual unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/08—Probabilistic or stochastic CAD
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法和系统,属于船舶系统可靠性评估领域,包括:将复杂混联系统的可靠性模型分解为各单一系统可靠性模型的组合;在任一一次仿真任务中,计算各设备的可靠性指标,对各单一系统虚单元中各设备的可靠性指标进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的可靠性指标,对所有单一系统虚单元的可靠性指标进行计算,得到任一一次仿真任务中可靠性模型的可靠性指标,重复执行仿真任务若干次,得到所有仿真任务中可靠性模型的可靠性指标集合,作为仿真评估样本集;统计仿真评估样本集的可靠性指标,实现可靠性评估。本发明能够降低船舶系统仿真评估的难度,同时保证评估的准确率。
Description
技术领域
本发明属于船舶复杂混联系统可靠性评估技术领域,更具体地,涉及一种可靠性仿真评估方法和系统。
背景技术
船舶装备相对于一般大型设备而言,具有任务周期长、环境危险多、长期远离码头等特点,导致发生故障时无法得到岸上支援,因此重要部件发生故障时可能导致艇毁人亡,因此其可靠性水平相对其他大型设备要求更高。为提高船舶装备的可靠性水平,设计人员往往大量采用冷备份和热备份设计,使系统由串、并、旁、表决等各类典型结构混联构成,导致系统可靠性评估工作实施困难,或系统简化后评估的“可信度”极低,而评估结果的不准确又容易导致可靠性设计工作缺乏设计输入支撑,使船舶装备的可靠性设计与分析工作难以顺利实施。
目前,传统的系统可靠性评估方法为数学解析法,该方法通过任务可靠性框图,推导得到系统的任务可靠度解析公式,进而通过系统组成设备的指标计算得到系统任务可靠度值。该方法的关键在于对系统任务可靠度解析公式的推导,对于船舶装备中广泛存在的混联系统,如不同设备组成的旁联、表决系统,串并联设备与其他设备的旁联、表决系统等,其系统任务可靠度的解析公式的推导需广泛用到积分或卷积方法,对数学要求较高,实施技术难度较高,在工程应用中难以普及。
综上所述,虽然现有技术能够对复杂混联系统可靠性进行评估,但仍有不足。因此,降低可靠性评估的实施难度,保证评估效果的准确度,将是复杂混联系统仿真评估的新课题。
发明内容
针对现有技术的缺陷,本发明提供了一种可靠性评估方法和系统,解决了现有技术对数学要求较高,实施技术难度较高,在工程应用中难以普及的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种可靠性仿真评估方法,包括如下步骤:
(1)构建复杂混联系统的可靠性模型步骤:复杂混联系统包含若干种单一系统,将复杂混联系统的可靠性模型分解为各种单一系统可靠性模型的组合;
(2)获得复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集步骤:采用随机数生成法生成任一一次仿真任务中各设备的随机变量,对所述随机变量进行计算,得到各设备的可靠性指标,对各种单一系统可靠性模型中所有设备的可靠性指标进行计算,得到各种单一系统可靠性模型的可靠性指标,对所有单一系统可靠性模型的可靠性指标进行逻辑运算,得到所述任一一次仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标,重复执行仿真任务若干次,得到所有仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标的集合,作为复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集;
(3)复杂混联系统可靠性评估步骤:对复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集可靠性指标进行计算,实现可靠性评估。
在一个可选的实施例中,所述构建复杂混联系统的可靠性模型步骤,具体为:
复杂混联系统包括串联系统、并联系统、旁联系统和表决系统中一种或多种单一系统的组合,复杂混联系统的可靠性模型分解为一种或多种单一系统可靠性模型的组合,各单一系统可靠性模型通过虚单元进行表示,分别为串联系统虚单元、并联系统虚单元、旁联系统虚单元、表决系统虚单元。
在一个可选的实施例中,所述获得复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集步骤,具体为:
如有成败型设备组成的复杂混联系统,在任一一次仿真任务中,利用随机数生成法生成各成败型设备的随机变量,将随机变量依次和成败型设备运行的成功率比较大小,得到各成败型设备的运行状态,将复杂混联系统逐级进行分解,得到底层分系统,对底层分系统中各单一系统虚单元中成败型设备的运行状态进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的运行状态,对所有单一系统虚单元的运行状态进行计算,得到所述底层分系统的运行状态,按照同样的方法计算得到上一层系统的运行状态,直到得到复杂混联系统的运行状态;
如有寿命型设备组成的复杂混联系统,在任一一次仿真任务中,利用随机数生成法生成各寿命型设备的随机变量,对其进行计算得到各寿命型设备的正常工作时间,将复杂混联系统逐级进行分解,得到底层分系统,对底层分系统中各单一系统虚单元中寿命型设备的正常工作时间进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的正常工作时间,对所有单一系统虚单元的正常工作时间进行计算,得到所述底层分系统的正常工作时间,按照同样的方法计算得到上一层系统的正常工作时间,直到得到复杂混联系统的正常工作时间。
在一个可选的实施例中,所述对底层分系统中各单一系统虚单元中成败型设备的运行状态进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的运行状态,具体为:
对串联系统虚单元,所有成败型设备的运行状态为成功,所述串联系统虚单元的运行状态为成功,反之则为失败;
对并联系统虚单元,至少有一个成败型设备的运行状态为成功,所述并联系统虚单元的运行状态为成功,反之则为失败;
对旁联系统虚单元,只要还有一个成败型设备的运行状态为成功,所述旁联系统虚单元的运行状态为成功,反之则为失败;
对表决系统虚单元,被表决的成败型设备的运行状态为成功,所述表决系统虚单元的运行状态为成功,反之则为失败。
在一个可选的实施例中,所述对底层分系统中各单一系统虚单元中寿命型设备的正常工作时间进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的正常工作时间,具体为:
对串联系统虚单元,其正常运行时间为各寿命型设备中正常工作时间的最小值:
对并联系统虚单元,其正常运行时间为各寿命型设备中正常工作时间的最大值:
对旁联系统虚单元,其正常运行时间为各寿命型设备正常工作时间之和:
对表决系统虚单元,其正常运行时间为被表决的寿命型设备的正常工作时间。
本发明的另一目的在于提供一种可靠性仿真评估系统,包括如下单元:
构建复杂混联系统的可靠性模型单元:复杂混联系统包含若干种单一系统,将复杂混联系统的可靠性模型分解为各种单一系统可靠性模型的组合;
获得复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集单元:采用随机数生成法生成任一一次仿真任务中各设备的随机变量,对所述随机变量进行计算,得到各设备的可靠性指标,对各种单一系统可靠性模型中所有设备的可靠性指标进行计算,得到各种单一系统可靠性模型的可靠性指标,对所有单一系统可靠性模型的可靠性指标进行逻辑运算,得到所述任一一次仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标,重复执行仿真任务若干次,得到所有仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标的集合,作为复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集;
复杂混联系统可靠性评估单元:对复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集可靠性指标进行计算,实现可靠性评估。
在一个可选的实施例中,所述获得复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集单元,包括如下子单元:
获得成败型设备组成的复杂混联系统可靠性模型的仿真评估样本集子单元:在任一一次仿真任务中,利用随机数生成法生成各成败型设备的随机变量,将随机变量依次和成败型设备运行的成功率比较大小,得到各成败型设备的运行状态,将复杂混联系统逐级进行分解,得到底层分系统,对底层分系统中各单一系统虚单元中成败型设备的运行状态进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的运行状态,对所有单一系统虚单元的运行状态进行计算,得到所述底层分系统的运行状态,按照同样的方法计算得到上一层系统的运行状态,直到得到复杂混联系统的运行状态;
获得寿命型设备组成的复杂混联系统可靠性模型的仿真评估样本集子单元:在任一一次仿真任务中,利用随机数生成法生成各寿命型设备的随机变量,对其进行计算得到各寿命型设备的正常工作时间,将复杂混联系统逐级进行分解,得到底层分系统,对底层分系统中各单一系统虚单元中寿命型设备的正常工作时间进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的正常工作时间,对所有单一系统虚单元的正常工作时间进行计算,得到所述底层分系统的正常工作时间,按照同样的方法计算得到上一层系统的正常工作时间,直到得到复杂混联系统的正常工作时间。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,具有以下有益效果:
本发明利用随机数生成法生成的随机变量,模拟复杂混联系统中设备的可靠性指标,同时将复杂混联系统可靠性模型分解为串联系统可靠性模型、并联系统可靠性模型、旁联系统可靠性模型以及判决系统可靠性模型中的一种或多种单一系统可靠性模型的组合,将复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标的计算,分解为各单一系统可靠性模型的可靠性指标的计算,降低了复杂混联系统可靠性评估的难度。
附图说明
图1为本发明的复杂混联系统可靠性仿真评估方法的流程图;
图2为本发明实施例的流程图;
图3(a)为本发明实施例单一系统可靠性模型;
图3(b)为本发明实施例复杂混联系统可靠性模型示例;
图4(a)为本发明实施例寿命型设备组成的复杂混联系统示例;
图4(b)为本发明实施例寿命型设备组成的复杂混联系统示例的仿真结果。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
图1为本发明的复杂混联系统的可靠性仿真评估方法的流程图,如图1所示,包括如下步骤:
(1)构建复杂混联系统的可靠性模型步骤:复杂混联系统包含若干种单一系统,将复杂混联系统的可靠性模型分解为各种单一系统可靠性模型的组合;
(2)获得复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集步骤:采用随机数生成法生成任一一次仿真任务中各设备的随机变量,对所述随机变量进行计算,得到各设备的可靠性指标,对各种单一系统可靠性模型中所有设备的可靠性指标进行计算,得到各种单一系统可靠性模型的可靠性指标,对所有单一系统可靠性模型的可靠性指标进行逻辑运算,得到所述任一一次仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标,重复执行仿真任务若干次,得到所有仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标的集合,作为复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集;
(3)复杂混联系统可靠性评估步骤:对复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集可靠性指标进行计算,实现可靠性评估。
具体地,本发明提供的环境感知网络优化方法,以下是详细的技术方案,图2是本发明实施例的流程图;如图2所示,包括如下步骤:
(1)构建复杂混联系统可靠性模型步骤。
复杂混联系统可靠性模型包括串联系统可靠性模型、并联系统可靠性模型、旁联系统可靠性模型、表决系统可靠性模型中一种或多种单一系统可靠性模型的组合,各单一系统可靠性模型如图3(a)所示。
复杂混联系统通过逐层分解,可以得到多个层级的系统,每个层级的系统包含一种或多种单一系统可靠性模型的组合。
如图3(b)所示,底层分系统A1只包含串联系统,子系统A包含串联系统和并联系统的组合,复杂混联系统包含串联系统、并联系统和旁联系统的组合。
(2)获得成败型设备组成的复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集步骤。
(2.1)获得任一一次仿真任务中各成败型设备的运行状态子步骤。
在任一一次仿真任务中,成败型设备数量为N,采用随机数生成法产生N个随机变量(r1,…,rN),将随机变量依次和成败型设备运行的成功率P比较大小,得到各成败型设备的运行状态Si:
其中,i为可靠性模型中成败型设备的序号,P为成败型设备运行的成功率,为设备固有属性。
(2.2)获得任一一次仿真任务中各单一系统虚单元运行状态子步骤。
将复杂混联系统逐级进行分解,得到底层分系统,计算底层分系统中各单一系统虚单元的运行状态。
串联系统虚单元,所有设备运行状态均为成功,则串联系统虚单元的运行状态S1为成功,反之则为失败。
并联系统的虚单元,至少有一台设备运行状态为成功,则并联系统虚单元的运行状态S2为成功,反之则为失败。
旁联系统的虚单元,所有设备中只要有一个设备运行状态为成功,则旁联系统虚单元的运行状态S3为成功,反之则为失败。
表决系统的虚单元,被表决的设备运行状态为成功,则表决系统虚单元的运行状态S4为成功,反之则为失败。
(2.3)获得任一一次仿真任务中可靠性模型的运行状态子步骤。
对底层分系统中所有单一系统虚单元的运行状态进行计算,得到所述底层分系统的运行状态S:
S=f(S1,S2,S3,S4)
其中,f为计算所有单一系统虚单元运行状态的函数。
同理,将底层分系统的上一层系统分解为串联系统虚单元、并联系统虚单元、旁联系统虚单元、混联系统虚单元中的一种或多种单一系统虚单元的组合,采用步骤(2.2)中的方法,计算得到上一层系统中各单一系统虚单元的运行状态,再根据各单一系统虚单元的运行状态计算得到上一层系统的运行状态,通过不断迭代的方法,最终得到复杂混联系统的运行状态SSx,SSx作为所述任一一次仿真任务中可靠性模型的运行状态。
其中x代表所述任一一次复杂混联系统的仿真任务的序号。
(2.4)获得复杂混联系统可靠性模型的仿真评估样本集子步骤。
重复执行仿真任务M次,得到由成败型设备组成的复杂混联系统可靠性模型的仿真评估的样本集SS(M):
SS(M)=[SS1,…,SSM]
(3)获得寿命型设备组成的复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集步骤。
(3.1)获得任一一次仿真任务中各寿命型设备的正常工作时间子步骤。
在任一一次仿真任务中,寿命型设备数量为N,采用随机数生成法产生N个随机变量(R1,…,RN),寿命型设备的失效分布类型为指数分布,任一一个寿命型设备的正常工作时间为Ti′:
其中,i′为可靠性模型中寿命型设备的序号,λ为设备故障率,MTTF为设备失效前平均故障时间。寿命型设备由于故障后不能修复,则正常工作Ti′小时后将处于故障状态。
(3.2)获得任一一次仿真任务中各单一系统虚单元正常工作时间子步骤。
将复杂混联系统逐级进行分解,得到底层分系统,计算底层分系统中各单一系统虚单元的正常工作时间。
串联系统虚单元,包括j个寿命型设备,串联系统虚单元正常工作时间为t1:
t1=min(T1,...,Tj)
其中Tj为串联系统虚单元中第j个寿命型设备的正常工作时间,t1为j个寿命型设备的正常工作时间最小值。
并联系统虚单元,包括k个寿命型设备,并联系统虚单元正常工作时间为t2:
t2=max(T1,...,Tk)
其中,Tk为并联系统虚单元中第k个寿命型设备的正常工作时间,t2为k个寿命型设备的正常工作时间的最大值。
旁联系统虚单元,包括l个寿命型设备,旁联系统虚单元正常工作时间为t3:
其中,m为旁联系统虚单元中寿命型设备的序号,Tl为旁联系统虚单元中第j个寿命型设备的正常工作时间。
表决系统虚单元,包括p个寿命型设备,表决系统的正常工作时间为第q个寿命型设备的正常工作时间,则表决结构虚单元正常工作时间为t4:
t4=Tq
其中Tq为表决系统虚单元中第q个寿命型设备的正常工作时间。
(3.3)获得任一一次仿真任务中可靠性模型的正常工作时间子步骤。
对底层分系统中所有单一系统虚单元的可靠性指标进行计算,得到所述底层分系统的正常工作时间T:
T=F(t1,t2,t3,t4)
其中,F为计算所以单一系统虚单元正常工作时间的函数。
同理,将底层分系统的上一层系统分解为串联系统虚单元、并联系统虚单元、旁联系统虚单元、混联系统虚单元中的一种或多种虚单元组合,采用步骤(3.2)中的方法,计算得到上一层系统中各单一系统虚单元的正常工作时间,再根据各单一系统虚单元的正常工作时间计算得到上一层系统的正常工作时间,通过不断迭代的方法,最终得到复杂混联系统的正常工作时间TTy,TTy作为所述任一一次仿真任务中可靠性模型的正常工作时间。
其中y代表所述任一一次仿真任务的序号。
(3.4)获得复杂混联系统可靠性模型的仿真评估样本集子步骤子步骤。
重复执行仿真任务M次,得到由寿命型设备组成的复杂混联系统可靠性模型的仿真评估的样本集TT(M)
TT(M)={TT1,TT2,...,TTM}
(4)可靠性评估步骤。
(4.1)成败型设备组成的复杂混联系统的可靠性评估子步骤。
成败型设备组成的复杂混联系统可靠性模型,可靠性评估指标为样本集中所有仿真任务运行状态的成功率。
对样本集中运行状态为成功的次数进行求和,再除以总的仿真任务次数,得到由成败型设备组成的复杂混联系统仿真评估的成功率。
(4.2)寿命型设备组成的复杂混联系统的可靠性评估子步骤。
寿命型设备组成的可靠性模型,可靠性评估指标为样本集中仿真任务正常工作时间的平均值。
对样本集中各仿真任务中可靠性模型的正常工作时间进行求和,再除以总的仿真任务次数,得到由寿命型设备组成的复杂混联系统仿真评估的正常工作时间。
图4(a)为寿命型设备组成的复杂混联系统示例,包括串联系统、并联系统、旁联系统,其中设备1和设备2构成旁联系统虚单元,所述旁联系统和设备3构成串联系统虚单元,所述串联系统和设备4构成并联系统虚单元。
图4(b)为所述复杂混联系统示例中各设备在仿真前、仿真后的正常工作状态,将各单一系统虚单元进行计算得到各单一系统虚单元的运行状态,再对所有单一系统虚单元的运行状态进行计算,得到仿真结果,即可靠性模型的运行状态。
具体地,本发明提供的环境感知网络优化系统,包括如下单元:
构建复杂混联系统的可靠性模型单元:复杂混联系统包含若干种单一系统,将复杂混联系统的可靠性模型分解为各种单一系统可靠性模型的组合;
获得复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集单元:采用随机数生成法生成任一一次仿真任务中各设备的随机变量,对所述随机变量进行计算,得到各设备的可靠性指标,对各种单一系统可靠性模型中所有设备的可靠性指标进行计算,得到各种单一系统可靠性模型的可靠性指标,对所有单一系统可靠性模型的可靠性指标进行逻辑运算,得到所述任一一次仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标,重复执行仿真任务若干次,得到所有仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标的集合,作为复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集;
复杂混联系统可靠性评估单元:对复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集可靠性指标进行计算,实现可靠性评估。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)构建复杂混联系统的可靠性模型步骤:复杂混联系统包含若干种单一系统,将复杂混联系统的可靠性模型分解为各种单一系统可靠性模型的组合;
(2)获得复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集步骤:采用随机数生成法生成任一一次仿真任务中各设备的随机变量,对所述随机变量进行计算,得到各设备的可靠性指标,对各种单一系统可靠性模型中所有设备的可靠性指标进行计算,得到各种单一系统可靠性模型的可靠性指标,对所有单一系统可靠性模型的可靠性指标进行逻辑运算,得到所述任一一次仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标,重复执行仿真任务若干次,得到所有仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标的集合,作为复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集;
(3)复杂混联系统可靠性评估步骤:对复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集可靠性指标进行计算,实现可靠性评估。
2.如权利要求1所述的一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法,其特征在于,所述构建复杂混联系统的可靠性模型步骤,具体为:
复杂混联系统包含串联系统、并联系统、旁联系统和表决系统中一种或多种单一系统的组合,复杂混联系统的可靠性模型分解为一种或多种单一系统可靠性模型的组合,各单一系统可靠性模型通过虚单元进行表示,分别为串联系统虚单元、并联系统虚单元、旁联系统虚单元、表决系统虚单元。
3.如权利要求1所述的一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法,其特征在于,所述获得复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集步骤,具体为:
如有成败型设备组成的复杂混联系统,在任一一次仿真任务中,利用随机数生成法生成各成败型设备的随机变量,将随机变量依次和成败型设备运行的成功率比较大小,得到各成败型设备的运行状态,将复杂混联系统逐级进行分解,得到底层分系统,对底层分系统中各单一系统虚单元中成败型设备的运行状态进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的运行状态,对所有单一系统虚单元的运行状态进行计算,得到所述底层分系统的运行状态,按照同样的方法计算得到上一层系统的运行状态,直到得到复杂混联系统的运行状态;
如有寿命型设备组成的复杂混联系统,在任一一次仿真任务中,利用随机数生成法生成各寿命型设备的随机变量,对其进行计算得到各寿命型设备的正常工作时间,将复杂混联系统逐级进行分解,得到底层分系统,对底层分系统中各单一系统虚单元中寿命型设备的正常工作时间进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的正常工作时间,对所有单一系统虚单元的正常工作时间进行计算,得到所述底层分系统的正常工作时间,按照同样的方法计算得到上一层系统的正常工作时间,直到得到复杂混联系统的正常工作时间。
4.如权利要求3所述的一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法,其特征在于,所述对底层分系统中各单一系统虚单元中成败型设备的运行状态进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的运行状态,具体为:
对串联系统虚单元,所有成败型设备的运行状态为成功,所述串联系统虚单元的运行状态为成功,反之则为失败;
对并联系统虚单元,至少有一个成败型设备的运行状态为成功,所述并联系统虚单元的运行状态为成功,反之则为失败;
对旁联系统虚单元,只要还有一个成败型设备的运行状态为成功,所述旁联系统虚单元的运行状态为成功,反之则为失败;
对表决系统虚单元,被表决的成败型设备的运行状态为成功,所述表决系统虚单元的运行状态为成功,反之则为失败。
5.如权利要求3所述的一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法,其特征在于,所述对底层分系统中各单一系统虚单元中寿命型设备的正常工作时间进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的正常工作时间,具体为:
对串联系统虚单元,其正常运行时间为各寿命型设备中正常工作时间的最小值:
对并联系统虚单元,其正常运行时间为各寿命型设备中正常工作时间的最大值:
对旁联系统虚单元,其正常运行时间为各寿命型设备正常工作时间之和:
对表决系统虚单元,其正常运行时间为被表决的寿命型设备的正常工作时间。
6.一种复杂混联系统的可靠性仿真评估系统,其特征在于,包括如下单元:
构建复杂混联系统的可靠性模型单元:复杂混联系统包含若干种单一系统,将复杂混联系统的可靠性模型分解为各种单一系统可靠性模型的组合;
获得复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集单元:采用随机数生成法生成任一一次仿真任务中各设备的随机变量,对所述随机变量进行计算,得到各设备的可靠性指标,对各种单一系统可靠性模型中所有设备的可靠性指标进行计算,得到各种单一系统可靠性模型的可靠性指标,对所有单一系统可靠性模型的可靠性指标进行逻辑运算,得到所述任一一次仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标,重复执行仿真任务若干次,得到所有仿真任务中复杂混联系统可靠性模型的可靠性指标的集合,作为复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集;
复杂混联系统可靠性评估单元:对复杂混联系统的可靠性模型的仿真评估样本集可靠性指标进行计算,实现可靠性评估。
7.如权利要求6所述的一种复杂混联系统的可靠性仿真评估系统,其特征在于,所述获得复杂混联系统可靠性模型仿真评估样本集单元,包括如下子单元:
获得成败型设备组成的复杂混联系统可靠性模型的仿真评估样本集子单元:在任一一次仿真任务中,利用随机数生成法生成各成败型设备的随机变量,将随机变量依次和成败型设备运行的成功率比较大小,得到各成败型设备的运行状态,将复杂混联系统逐级进行分解,得到底层分系统,对底层分系统中各单一系统虚单元中成败型设备的运行状态进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的运行状态,对所有单一系统虚单元的运行状态进行计算,得到所述底层分系统的运行状态,按照同样的方法计算得到上一层系统的运行状态,直到得到复杂混联系统的运行状态;
获得寿命型设备组成的复杂混联系统可靠性模型的仿真评估样本集子单元:在任一一次仿真任务中,利用随机数生成法生成各寿命型设备的随机变量,对其进行计算得到各寿命型设备的正常工作时间,将复杂混联系统逐级进行分解,得到底层分系统,对底层分系统中各单一系统虚单元中寿命型设备的正常工作时间进行逻辑运算,得到各单一系统虚单元的正常工作时间,对所有单一系统虚单元的正常工作时间进行计算,得到所述底层分系统的正常工作时间,按照同样的方法计算得到上一层系统的正常工作时间,直到得到复杂混联系统的正常工作时间。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111417023.9A CN114117790A (zh) | 2021-11-25 | 2021-11-25 | 一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111417023.9A CN114117790A (zh) | 2021-11-25 | 2021-11-25 | 一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法和系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114117790A true CN114117790A (zh) | 2022-03-01 |
Family
ID=80373454
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111417023.9A Pending CN114117790A (zh) | 2021-11-25 | 2021-11-25 | 一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114117790A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115687951A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-02-03 | 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所 | 一种混合电子系统的可靠性评估方法及装置 |
-
2021
- 2021-11-25 CN CN202111417023.9A patent/CN114117790A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115687951A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-02-03 | 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所 | 一种混合电子系统的可靠性评估方法及装置 |
CN115687951B (zh) * | 2022-12-13 | 2023-04-07 | 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所 | 一种混合电子系统的可靠性评估方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Gharehchopogh | Neural networks application in software cost estimation: A case study | |
CN104361169B (zh) | 一种基于分解法建模的可靠性监测方法 | |
Zhao et al. | Stochastic programming models for general redundancy-optimization problems | |
CN110417011A (zh) | 一种基于互信息与迭代随机森林的在线动态安全评估方法 | |
CN111667189A (zh) | 一种基于一维卷积神经网络的建筑工程项目风险预测方法 | |
CN113139737A (zh) | 一种面向全电力船舶电力系统弹性的综合评价方法 | |
CN106960112A (zh) | 一种基于任务要求的飞机系统可靠性评估方法 | |
CN114117790A (zh) | 一种复杂混联系统的可靠性仿真评估方法和系统 | |
Yan et al. | Reliability prediction of CNC machine tool spindle based on optimized cascade feedforward neural network | |
CN117933065A (zh) | 一种液体火箭发动机的寿命评估方法 | |
CN114995152A (zh) | 一种民用航空发动机性能模型偏差修正方法 | |
CN111625900A (zh) | 一种直升机系统任务可靠度仿真计算方法 | |
Li et al. | Research on software testing technology based on fault tree analysis | |
Liu et al. | Reliability analysis of a random fuzzy repairable parallel system with two non-identical components | |
Espinosa-Paredes et al. | Modeling of the High Pressure Core Spray Systems with fuzzy cognitive maps for operational transient analysis in nuclear power reactors | |
CN115907546A (zh) | 一种考虑电网局部拓扑变化的韧性指标快速修正方法 | |
CN114528717A (zh) | 一种基于sd-mop模型下的水资源优化方法 | |
Wang et al. | Fault diagnosis expert system based on integration of fault-tree and neural network | |
CN112101797A (zh) | 一种复杂工业系统动态故障诊断方法及系统 | |
CN116843231B (zh) | 一种考虑维修耗时的机械设备使用可用度量化方法和系统 | |
Yáñez et al. | A simulation approach to reliability analysis of weapon systems | |
CN110147853A (zh) | 一种用于电网调控仿真培训的测试教案生成方法及系统 | |
Niu et al. | Grey Generalized Stochastic Petri-Bayesian Network Testability Model for High-reliability Complex Systems. | |
CN111625990B (zh) | 电子整机贮存寿命持续评价方法及装置 | |
Weihua et al. | Risk based vulnerability assessment for HVDC transmission system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |