基于ET-DFT分層模型的復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)概率安全評價方法.pdf

1、隨著科學技術(shù)的高速發(fā)展以及新型復(fù)雜系統(tǒng)的建立,大型設(shè)備和系統(tǒng)日趨復(fù)雜,容量參數(shù)不斷提高,環(huán)境條件更加嚴苛,其可靠性及由此而帶來的風險等問題日益突出。可靠性技術(shù)的研究對于保障安全生產(chǎn),推動產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化和性能改進,提高系統(tǒng)的運行可靠性、安全性和可維護性能力,促進制造科學發(fā)展具有重要的意義。復(fù)雜機械系統(tǒng)中存在硬件、軟件與人的相互作用,且系統(tǒng)及其部件的狀態(tài)往往處于動態(tài)的變化過程中,因而對其進行可靠性風險評估時,既要考慮相互作用對系統(tǒng)可靠性與風險

2、產(chǎn)生的影響,也要考慮系統(tǒng)及部件的響應(yīng)時間、各事件發(fā)生的順序以及部件狀態(tài)對系統(tǒng)狀態(tài)產(chǎn)生的影響。本文以數(shù)控機床液壓系統(tǒng)為研究對象,針對靜態(tài)概率安全評價方法的不足,將事件樹(ET, Event Tree)和動態(tài)故障樹(DFT, Dynamic Fault Tree)方法相結(jié)合建立ET-DFT模型,并利用馬爾科夫鏈、離散時間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等方法的優(yōu)點彌補ET-DFT模型分析能力的不足,對數(shù)控機床液壓系統(tǒng)進行動態(tài)概率安全評價,最后為使分析結(jié)果更加客觀

3、、可靠,將重要度分析和診斷分析應(yīng)用于ET-DFT模型。本文主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)為充分體現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)行為對其可靠性的影響,減少系統(tǒng)動態(tài)故障概率計算時的工作量,應(yīng)用層次化分析思想,綜合事件樹(ET)和動態(tài)故障樹(DFT),提出基于ET-DFT模型的動態(tài)概率安全評價(DPSA)方法,給出靜態(tài)故障樹和DFT分別向BDD和馬爾科夫轉(zhuǎn)移圖的轉(zhuǎn)化算法以及系統(tǒng)各狀態(tài)概率的求解方法。以數(shù)控機床液壓系統(tǒng)為例進行分析驗證,得到系統(tǒng)靜態(tài)模塊定

4、量的發(fā)生概率及動態(tài)模塊各個狀態(tài)概率隨時間變化的曲線,經(jīng)綜合求解后得到系統(tǒng)故障發(fā)生的概率,對系統(tǒng)實現(xiàn)較為精確的DPSA。
　　(2)針對基于MC的ET-DFT模型分析方法中將動態(tài)故障樹轉(zhuǎn)化為馬爾科夫鏈分析時,不可避免的存在狀態(tài)空間爆炸和在轉(zhuǎn)化過程中易出錯等問題,提出基于離散時間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)概率安全評價方法,給出ET-DFT模型中的靜態(tài)和動態(tài)故障樹向離散時間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化的相應(yīng)算法。以數(shù)控機床液壓系統(tǒng)為例進行分析驗證,一方

5、面可以得到系統(tǒng)故障時各個底事件發(fā)生故障的后驗概率,識別系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié),另一方面可以得到各個時間區(qū)間內(nèi)發(fā)生故障的概率,進行故障的預(yù)警,從而準確的對系統(tǒng)實現(xiàn)DPSA。
　　(3)將重要度分析和診斷分析應(yīng)用于ET-DFT模型,使ET-DFT模型的分析更加全面、客觀與可靠。以數(shù)控機床液壓系統(tǒng)為研究對象,利用基于離散時間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法得到液壓系統(tǒng)壓力不足或波動較大時各元件的FV、RRW、BM和RAW4種重要度,并對其分別排序;然后將基于A