多阶段任务系统可靠性建模与应用研究

发布时间：2018-06-21 12:33

  本文选题：多阶段多任务系统 + 卫星系统　； 参考：《电子科技大学》2016年博士论文

【摘要】：现代复杂系统具有多功能、多阶段、多任务、多状态等特点,随着对复杂系统的高可靠和长寿命的性能需求愈发严苛,机构愈发复杂化且存在多个阶段任务耦合关联。复杂相关性和高度不确定性因素传播积累影响系统整体性能,对这些系统的可靠性进行描述和定性定量分析越来越困难。传统的系统可靠性技术通过对复杂系统的结构和功能进行简化,根据所获得的近似的简单系统解决复杂系统的可靠性问题,得到的结果往往与实际情况有较大的出入。因此,根据复杂系统的特点,运用系统工程的方法,研究适用于现代复杂系统的可靠性建模和分析技术,已经成为可靠性工程领域的研究热点和难点之一。迄今为止,在结合经典概率论的基础上,针对非动态特性的系统可靠性分析方法,发展已日趋成熟。然而,因现代复杂系统具有的小子样、部件失效相关和动态失效等特性,利用传统的系统可靠性建模与分析方法往往无法获得较为准确的结果,需要提出高效和精确的算法以提高运算效率和计算精度。同时,在实际工程项目中,因成本、时间、管理和人为因素等多方面的原因导致获取复杂系统失效数据方面存在着模糊不确定性,需将可靠性评估方法与优化算法进行有效的融合。因此,迫切需要开展考虑复杂系统在动态失效相关性和模糊不确定性方面的可靠性建模与分析方法的研究工作。从可靠性工程角度,针对复杂系统可靠性建模与分析的复杂性体现在两个方面:即系统自身机构和多阶段任务耦合关联的复杂性、待解决的系统复杂相关性和高度不确定性因素传播积累失效问题的复杂性。系统自身机构和多阶段任务耦合关联的复杂性主要指系统可靠性行为特征描述的困难,比如系统可靠性度量和系统可靠性建模困难。现代复杂系统通常具有多任务、多功能以及多阶段、多状态的特性,而且会遇到可靠性定量特征不明显、难以量化的问题。在系统可靠性建模方面,相关失效、共因失效、非单调性以及冗余、容错等情形的定性分析,采用经典的可靠性模型和算法难以进行准确的描述和处理。待解决的系统复杂相关性和高度不确定性因素传播积累失效问题的复杂性主要体现在如何满足客户对产品长寿命和高可靠的需求,如何适应新技术\新材料的变化,如何满足产品快速研制需求以及如何解决小子样、失效数据缺乏情形下的可靠性建模、试验、分析和评估等问题。基于上述问题,本文主要从 多阶段任务系统的可靠性建模‖、 多阶段任务系统的可靠性分析‖和 多阶段任务系统的风险分析与评估‖三个方面进行研究。具体地讲,利用扩展面向对象petri网模型进行多阶段任务系统可靠性建模与定性分析,该方法在面向对象编程的基础上,融合petri网的特点,既能保留petri网描述系统动态行为的能力,同时也增强了该模型的可重用性、可裁剪性和可求解性,并且降低了模型的形式复杂性;针对复杂系统中的机械零部件失效数据大多服从威布尔分布的特性,在多阶段任务系统完成状态转换的过程中,相继的状态阶段会对失效数据的分布产生影响,故而采用半马尔科夫过程对多阶段任务系统进行可靠性的定量计算与分析;利用基于递归算法的可靠性组合分析方法对系统存在故障传播和波及效应进行可靠性分析;因模糊不确定性的存在,关注多失效模式和部件故障对系统影响的定性分析,为全面找出系统风险源,基于模糊集理论和相似度量值的混合方法被采用以进行复杂系统在多阶段任务过程中的风险评估和分析。本文主要进行了以下四个方面的研究工作:(1)基于扩展面向对象petri网(eoopn)与半马尔科夫过程的多阶段任务系统可靠性建模方法及应用。现代复杂系统包括其内部子系统往往都被设计以满足多阶段任务的需要。传统的可靠性建模方法在面对诸如卫星推进系统之类的复杂系统时,往往存在缺乏对系统动态行为的描述能力的问题。本章提出利用eoopn方法与半马尔科夫过程对复杂系统进行建模及分析工作。该组合方法适用于对多阶段任务系统进行建模,同时整合了petri网基本理论和面向对象编程思想,增强了该建模方法的可重用性、可裁剪性和可求解性。运用该建模方法,网络模型的建模维度可以明显减少,多阶段任务系统、阶段或部件层次都能得到很好的描述;并且,利用eoopn方法可以有效的解决空间状态爆炸问题。另一方面,针对多阶段任务系统的机械零部件失效数据大多服从威布尔分布的特性,采用半马尔科夫过程在进行多阶段任务系统的可靠性定量分析的工作中更符合实际工程背景。最后应用eoopn对卫星推进系统进行可靠性建模和定性分析,应用半马尔科夫过程对卫星推进系统进行可靠性定量分析与计算。研究结果表明,所提出的组合建模方法与petri网建模方法及马尔科夫过程相比,能够有效地对具有动态行为的复杂系统进行可靠性建模及定量评估。(2)基于递归算法的多阶段多任务系统可靠性分析方法研究。现代复杂系统通常设计为能满足多阶段任务的需要。为保证复杂系统的高可靠性和长寿命,其组件或子系统通常是冗余设计。这种设计方法需要解决一个重要的问题,即复杂系统的冗余部件在考虑多阶段任务和传播失效的情况下如何有效的进行系统的可靠性分析。传统系统可靠性分析方法比如二元决策图(bdd)已经很难有效的描述和处理这些问题。本章介绍了一种基于递归算法的可靠性分析方法并采用该方法对复杂系统进行可靠性分析。该方法首先以复杂系统故障树进行描述,并结合生成的部件失效,用向后递归算法完成可靠性分析。然后通过对多阶段任务及传播失效情况下的卫星系统进行可靠性分析,并与采用PMS-BDD方法进行可靠性分析得到的结果进行对比,验证了递归算法的有效性。该方法的主要优点是不需要用BDD来完成描述,同时其分析和运算过程可通过编程实现自动化处理。(3)基于模糊集理论和相似度量值的多阶段多任务系统风险分析与评估。虽然关于复杂系统的单一失效模式的风险分析已经通过利用失效模式与效果分析(FMEA)中的风险优先数(RPN)来完成,但是复杂系统存在的多失效模式和组件相关性分析还无法有效的进行分析和评估。因为认知不确定性的存在,专家很难在RPN评估中给出准确的数值参数。为克服这些缺陷,一个集成模糊集理论、权值分析和模糊数的相似度量值的混合方法被采用以完成对复杂系统的风险评估和分析工作。为全面找出系统风险源,本章介绍的混合方法的分析流程包括两个阶段:第一阶段重点是利用FMEA和模糊故障树分析法,找出系统主要潜在失效原因,并通过模糊集理论和权值分析完成对基本事件的重要度分析;第二阶段重点是对系统的多失效模式和组件相关性失效的分析,本阶段主要利用模糊RPN(FRPN)评估方法和相似度量值(SMVM)方法来完成分析工作。最后,应用该混合方法完成对卫星系统中重要的子系统推进系统的基本事件的风险重要度和割集重要度的分析。研究表明,该方法的主要优点是在多失效模式的优先排序过程中可以不用进行去模糊化工作。(4)某卫星姿态控制轨道分系统的可靠性建模与分析。根据某卫星姿态控制轨道分系统的结构组成和任务描述,针对其多阶段任务的特性,建立了可靠性框图(Reliability Block Diagram,RBD)。在此基础上分析了其在过渡轨道至准同步轨道阶段系统部件的组成及工作模式。针对分系统在多阶段任务中的动态特性,利用EOOPN进行了可靠性建模。考虑到系统的冗余设计特点,相同的部件、相同的制造工艺和相同的工作环境会引发系统发生故障传播和波及效应,利用向后递归算法对其进行了可靠性分析。利用结构化矩阵的概念,应用因果矩阵描述了分系统的数据流图,并基于因果矩阵建立了分系统的FMEA表。基于分系统具有的小样本数据的特性,结合模糊数据理论,采用FRPN和SMVM方法对分系统进行了风险分析和评估工作。
[Abstract]:The complexity of reliability modeling and analysis of complex systems is more and more difficult . 鏈�鏂囦富瑕佷唬�

本文编号：2048623