[發明專利]一種確定系統概率重要度和結構重要度的方法

有效

• 申請號: 201610042955.2
• 申請日: 2016-01-22
• 公開（公告）號: CN105718321B
• 公開（公告）日: 2018-11-20
• 發明（設計）人: 齊曉峰;崔鐵軍;耿曉偉;李莎莎
• 申請（專利權）人: 遼寧工程技術大學
• 主分類號: G06F11/00
• 分類號: G06F11/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種確定系統概率重要度和結構重要度的方法，其特征在于，為了完善空間故障樹理論，離散型空間故障樹對于系統實際運行過程中產生的具有離散性、隨機性和模糊性的可靠性數據的適應性，提出了云化空間故障樹方法,該方法利用云模型能表示數據的離散性、隨機性和模糊性特點，重構空間故障樹的計算基礎，即特征函數，進而在空間故障樹計算中保留原始數據特征，使最終結果也能詮釋原始數據特征，其包括如下步驟：首先構造云化特征函數，對系統進行事故樹分析，根據分析結果計算云化概率重要度分布和云化關鍵重要度分布；可用于確定系統可靠性分析中的云化概率重要度分布和關鍵重要度分布；首先將根據某因素得到的元件可靠性數據帶入逆向云模型發生器，得到特征參數，然后帶入正向云模型發生器解析式，最終將該解析式被1減作為元件對于該因素的云化特征函數；如式(1)所示，

μ_q＝exp(-(x_q-Ex)²/(2×(rand(1)×He+En)²)) (1)

式中：μ_q是元件對于某因素的可靠性，x_q是因素的值，Ex是云滴平均值，En是云滴的熵，He是云滴的超熵；考慮式(1)生成的正太云滴分布可表示元件對于某因素變化的可靠性變化，那么元件對于某因素的可靠性可以用μ_q表示，而元件對于該因素的特征函數可以使用P_i^d(x)＝1-μ_q，即云化特征函數可表示為式(2)，

P_i^d(x)＝1-exp(-(x-Ex)²/(2×(rand(1)×He+En)²)) (2)

式中：P_i^d(x)因素的特征函數；x是因素的值；在空間故障樹框架中的概率重要度空間分布定義為：第i個基本事件發生概率的變化引起頂上事件發生概率變化的程度,在n個影響因素變化的情況下，在n+1維空間中表現出來的空間分布，用P_T(x₁,x₂,…x_n)表示頂上事件發生概率空間分布；P_i(x₁,x₂,…x_n)表示基本事件的發生概率空間分布；基本事件的發生概率空間分布定義為：基本事件在n個影響因素影響下，隨n個因素的變化在多維空間內表現出來的發生概率變化；n個影響因素作為相互獨立的自變量，基本事件發生概率作為函數值，用P_i(x₁,x₂,…x_n)表示，即式中：d_i表示第i個因素的符號；那么在多因素影響下元件故障發生概率空間分布的云化，即云化元件故障概率分布表示為式(3)所示，

式中：d_k表示第k個因素的符號；x_k表示第k個因素的值；Ex_k是第k個因素的云滴平均值，En_k是第k個因素的云滴的熵，He_k是第k個因素的云滴的超熵；表示第i個元件在影響因素d_k的值為x_k時的故障概率；頂上事件發生概率空間分布定義為：經過事故樹結構化簡后得到的頂上事件發生概率的表達式，在n維影響因素變化的情況下，在n+1維空間中表現出來的空間分布；用P_T(x₁,x₂,…x_n)表示，那么在多因素影響下系統故障發生概率空間分布的云化，即云化系統故障概率分布表示為式(4)所示，

式中：K_j(j＝1,2,…,r)表示故障樹r個最小割集的第j個，云化概率重要度分布可表示為式(5)所示，

其中：I_g(i)表示云化概率重要度分布；P_T(x₁,x₂,…x_n)表示頂上事件發生概率空間分布；P_i(x₁,x₂,…x_n)表示基本事件的發生概率空間分布；ii表示K_j中的第ii個事件；其余變量同式(3)所示，在空間故障樹框架中的關鍵重要度空間分布定義為：第i個基本事件發生概率的變化引起頂上事件發生概率的變化率,在n個影響因素變化變化的情況下，在n+1維空間中表現出來的空間分布，用表示，根據云化概率重要度推演過程，云化關鍵重要度分布可表示為式(6)所示，式中變量同式(5)所示。