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不完全覆盖多阶段任务系统的静态和动态故障树综合研究

作　者: 陈光宇
导　师: 唐小我；黄锡滋
学　校: 电子科技大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 可靠性故障树多阶段任务系统不完全覆盖二值决策图
分类号: TP18
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
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引　用: 9次
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内容摘要

多阶段任务系统和容错系统广泛应用于军用和民用系统的关键部分，相关的可靠性分析技术研究已成为可靠性工程的重要组成部分。本文在分别评述故障树分析方法、多阶段任务系统和不完全覆盖的基础上，由简单到复杂，逐步深入研究相关的系统可靠性分析方法。首先，针对高可靠的软硬件复合计算机系统的可靠性特征，提出故障树模块化分解模型，采用动态和静态相结合的方法分析系统可靠性。这种模块化的思想有助于简化模型的复杂度，简化可靠性分析的过程，在后续的研究中将体现出来。其次，评述两种不同的多阶段系统可靠性分析方法：多阶段系统的双值决策图组合式方法和马尔可夫链方法。通过研究部件跨阶段依赖性的特征和混合式方法的特点，针对部件失效服从指数分布和系统失效满足一定条件，提出相应的简便算法。这种算法综合了多种成熟的可靠性分析方法，通过案例分析充分说明它的低运算量和容易实施的特点。然后，针对静态多阶段系统和故障的不完全覆盖，在GPMS-CPR算法的基础上，进一步定义相关基本概念并提出完善的IGPMS-CPR算法。基于IGPMS-CPR算法和Fussell-Vesely部件重要度方法，针对静态的PMS和IPc，提出一种简单有效的重要度方法。接着，基于模块化不完全覆盖模型(MIPCM)，提出向上的模块化不完全覆盖模型(UMIPCM)，更加清楚地阐明了层次与依赖性的对应关系。多层次系统(HS)的层次特征有助于故障覆盖，而这种依赖性大大增加了分析方法的复杂度。利用UMIPCM，借鉴SEA算法的思想，提出针对HS和MIPCM的自上而下的分离算法，这是一种高效的和集成的算法，通过案例说明了该分离算法的应用价值。紧接着，考虑不完全覆盖，提出针对分解后的静态子系统采用IGPMS-CPR算法，针对动态子系统采用覆盖模型结合马尔可夫链的一体化方法，并将这两种方法综合在一起。另外，重点研究静态子系统连接动态子系统的特殊对应关系并提出相应的简便算法。最后，着重分析了决策图家簇中的三值决策图(TDD)和多状态的二值决策图(MDD)，基于简单有效的算法SEA和多阶段系统的二值决策图PMS-BDD，提出更加有效的GPMS-BDD模块级分离算法。该算法需要增加新的阶段代数和新的BDD

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-12
第一章绪论  12-48
  1.1 研究背景  12-41
    1.1.1 故障树分析方法(FTA)  13-31
      1.1.1.1 静态FTA方法  17-23
      1.1.1.2 动态FTA方法  23-26
      1.1.1.3 FTA方法与其他可靠性分析方法的比较  26-28
      1.1.1.4 现有故障树分析方法的主要技术研究方向  28-31
    1.1.2 多阶段任务系统(PMS)  31-36
    1.1.3 不完全覆盖(IPC)  36-41
  1.2 本文选题依据及其研究价值  41-43
    1.2.1 本文拟定的主要研究问题  41-42
      1.2.1.1 包含静态和动态的PMS可靠性分析的简便快捷算法问题  41
      1.2.1.2 模块化不完全覆盖模型对于系统可靠性分析的应用问题  41
      1.2.1.3 针对静态的GPMS可靠性分析方法的进一步简化问题  41-42
    1.2.2 本文的研究价值  42-43
      1.2.2.1 本文研究的理论价值  42
      1.2.2.2 本文研究的应用价值  42-43
  1.3 本文主要的研究工作及创新点  43-46
  1.4 本文研究内容安排  46-48
第二章故障树模块化分析单阶段系统可靠性  48-56
  2.1 引言  48-49
  2.2 高可靠计算机系统的故障树模块化分解模型  49-51
  2.3 案例：假定的通用计算机系统  51-55
  2.4 本章研究总结  55-56
第三章多阶段系统可靠性的混合式分析  56-70
  3.1 引言  56-57
  3.2 PMS-BDD  57-60
    3.2.1 BDD的运算  57-58
    3.2.2 跨阶段部件的失效函数  58-59
    3.2.3 阶段代数  59
    3.2.4 PMS的BDD算法  59-60
  3.3 PMS的混合式分析方法  60-64
  3.4 进一步的研究  64-67
  3.5 本章研究总结  67-70
第四章不完全覆盖的静态多阶段系统的可靠性分析  70-84
  4.1 引言  70-71
  4.2 系统模块化分解  71-74
  4.3 GPMS-CPR算法和相关的基本概念  74-77
    4.3.1 不完全覆盖模型IPCM  74-75
    4.3.2 包括SEA和PMS的故障树  75
    4.3.3 GPMS-CPR算法  75-77
  4.4 完善的GPMS-CPR(IGPMS-CPR)  77-78
  4.5 微部件失效服从指数分布时的一些特点  78-79
  4.6 PCM与IPCM特例分析  79-80
  4.7 重要度分析  80-83
  4.8 本章研究总结  83-84
第五章不完全覆盖的多层次系统可靠性分析  84-96
  5.1 引言  84-85
  5.2 向上的模块化不完全覆盖模型(UMIPCM)  85-87
  5.3 进一步描述MIPCM的通用解法  87-89
  5.4 自上而下的分离算法  89-91
  5.5 HS案例分析  91-94
  5.6 本章研究总结  94-96
第六章不完全覆盖的多阶段系统的可靠性综合分析  96-110
  6.1 引言  96
  6.2 PMS系统分解、合并和综合分析方法  96-100
  6.3 覆盖模型结合马尔可夫链的一体化方法  100-101
  6.4 IPC条件下静态连接动态的分析  101-102
  6.5 案例分析-1  102-105
  6.6 案例分析-2  105-109
  6.7 本章研究总结  109-110
第七章基于BDD和SEA的通用多阶段系统可靠性分析  110-126
  7.1 引言  110-111
  7.2 向上的模块化不完全覆盖模型(UMIPCM)  111-114
  7.3 基于SEA和PMS-BDD的GPMS-BDD方法  114-118
  7.4 案例分析  118-123
    7.4.1 GPMS-BDD算法概述  122-123
  7.5 案例结果  123-125
    7.5.1 比较和讨论  124-125
  7.6 本章研究总结  125-126
第八章总结和展望  126-129
  8.1 本文研究总结  126-128
  8.2 展望与设想  128-129
致谢  129-130
参考文献  130-138
个人简历  138-139
作者攻读博士期间完成的论文  139-140
作者攻读博士期间参加的科研项目  140

不完全覆盖多阶段任务系统的静态和动态故障树综合研究

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