[發明專利]基于改進BDD的故障機理耦合關系模型的解析方法

有效

• 申請號: 202010422835.1
• 申請日: 2020-05-19
• 公開（公告）號: CN111612329B
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發明（設計）人: 陳穎;王震;楊松;王艷芳;康銳
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F30/20;G06F17/18;G06F119/04
• 代理公司: 北京孚睿灣知識產權代理事務所(普通合伙) 11474
• 代理人: 韓燕

1.一種基于改進BDD的故障機理耦合關系模型的解析方法，其特征在于，其包括以下步驟：

步驟一、通過理論推導得到四種故障機理相關關系，所述相關關系為：競爭關系、促進抑制關系、觸發關系和損傷累積關系；

步驟二、根據故障機理及其相關關系建立改進的BDD模型，所述改進的BDD模型為：基于競爭關系改進的BDD模型、基于促進抑制關系改進的BDD模型、基于觸發關系改進的BDD模型和基于損傷累積關系改進的BDD模型，每種模型中包括m_i個故障機理，i＝1,2,...,n，其中：

基于競爭關系改進的BDD模型的數學表達式為：

其中,F(t)表示部件的累積失效分布函數，P(min{ζ₁,ζ₂,...,ζ_n}≥t)表示min{ζ₁,ζ₂,...,ζ_n}≥t的概率,ζ_i表示部件在故障機理m_i單獨作用下的壽命，t表示系統當前時刻，f(τ_i)表示ζ_i在故障機理m_i下的通用概率密度函數，是故障機理m_i的積分表達式；

基于促進抑制關系改進的BDD模型的數學表達式根據故障機理是否受到促進抑制關系的影響分別為：

其中，F(t)表示部件的累積失效分布函數，P[T₁≤t]表示T₁≤t的概率，T₁是部件在故障機理m₁單獨作用時的使用壽命，t表示系統當前時刻；f(T₁)是機理m₁在沒有產生促進和抑制效果時的概率密度函數；t_α表示故障機理m₁被促進或抑制的時刻；T₂表示部件在被促進的故障機理m₁的單獨作用下的使用壽命；f(T₂)是機理m₁在被促進或抑制后發展的故障概率密度函數；

基于觸發關系改進的BDD模型的數學表達式為：

其中，F(t)表示部件的累積失效分布函數，P(min{t′,t_α+t₁,t_α+t₂,...,t_α+t_n}≥t)表示min{t′,t_α+t₁,t_α+t₂,...,t_α+t_n}≥t的概率，t表示系統當前時刻；t_α表示故障機理[m₁,m₂...m_n]被觸發的時刻；[t₁,t₂...t_n]表示被觸發的故障機理運行的時間；m′是系統0時刻就存在并且發生的故障機理，t′是部件在m′單獨作用下的壽命，t-t_α是積分的上限，f_i(τ)表示故障機理m_i的通用概率密度函數，f′(t)是故障機理m′的通用概率密度函數；

基于損傷累積關系改進的BDD模型的數學表達式為：

其中，F(t)表示部件的累積失效分布函數，ζ表示部件的壽命，λ_i表示機理m_i的比例系數，t_i表示機理m_i單獨作用時的部件故障時間，t表示系統當前時刻；

步驟三、對改進的BDD模型進行解析，其步驟如下：

S1、遍歷整個系統每個部件，獲得單獨故障機理導致部件故障的時間，利用分布參數獲得分布函數；

S2、根據步驟二建立的改進BDD模型對故障機理層故障機理相關關系進行解析解的求解；

S3、根據步驟二建立的改進BDD模型對部件層邏輯關系進行解析解的求解；

S4、根據求解結果得到使系統故障的事件序列。