[發(fā)明專利]一種基于局部搜索的故障樹最大概率最小割集求解方法

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• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112597347A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發(fā)明（設計）人: 萬海;李佳;羅煒麟;曾娟;趙杭;范科峰
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06F16/901
• 分類號: G06F16/901;G06F16/903;G06F16/9032
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 張金福

本發(fā)明涉及一種基于局部搜索的故障樹最大概率最小割集求解方法，所述方法包括：S1：對故障樹進行初始邏輯轉換；獲取布爾表達式；S2：根據布爾表達式，對部分最大可滿足性問題建模；S3：使用基于局部搜索的啟發(fā)式算法對部分最大可滿足性問題實例進行求解；S4：最大概率最小割集結果轉化：對S3的結果進行反轉對數轉換，求得最終最大概率最小割集及其聯合概率。本發(fā)明利用部分最大可滿足性問題并基于局部搜索這一高效的啟發(fā)式方法來求解故障樹的最大概率最小割集，以更優(yōu)異的存儲空間和求解性能尋找最可能引發(fā)系統故障的最小基本事件組合。可有效提高復雜故障樹最大概率最小割集的求解效率。

技術領域

本發(fā)明涉及故障樹分析領域，更具體地，涉及一種基于局部搜索的故障樹最大概率最小割集求解方法。

背景技術

故障樹(fault tree，FT)又稱錯誤樹，是一種特殊的倒立狀邏輯因果關系圖解技術，用來描述系統故障模式。故障樹用事件符號、邏輯門符號和轉移符號描述系統中各種事件之間的因果關系，把系統故障分析中的各個事件、分析的各個事實和結果內在地聯系起來，使它們成為一個整體。邏輯門的輸入事件是輸出事件的因，邏輯門的輸出事件是輸入事件的果。它結合頂事件、中間事件(門事件)和基本事件，用對應的邏輯符號將它們連接。故障樹的模型如圖1所示。邏輯符號的輸入是某一故障事件的導致因素，它可以是中間事件也可以是基本事件。而邏輯符號的輸出則是故障發(fā)生的結果，可以是最終的頂事件故障，也可以作為另一個中間事件邏輯門的輸入。故障樹能很好地展現故障模式，形象客觀地描述系統中故障事件之間的邏輯關系。

故障樹是一種圖形化方法，它描述系統失效傳播行為的模型，即故障如何通過系統傳播，從而導致系統失效。布爾表達式可以作為一種用來表達故障樹失效模式的形式。將故障樹中每一個基本事件看成一個布爾變量，每個邏輯門對應一個邏輯符號。根據故障樹的邏輯關系，布爾變量與邏輯符號連接形成布爾表達式。如果布爾變量為true，則表示相應的基本事件發(fā)生；否則，不會發(fā)生任何故障。整個布爾表達式的最終true值指示是否發(fā)生故障樹的頂級事件故障。

故障樹分析(fault tree analysis，FTA)是系統可靠性和安全性分析的重要方法。故障樹分析是演繹推理，是從上到下的方式，分析復雜系統初始失效及事件的影響。它在分析系統故障模式，發(fā)現薄弱環(huán)節(jié)，指導故障維護等方面具有重要的參考價值。它使用邏輯方法從頂部到底部查找頂部事件的直接和間接原因，并進行了一系列分析和計算。它的特點是直觀，清晰和合乎邏輯，反映了研究安全問題的系統工程方法的系統性，準確性和可預測性。

在FTA中，定性分析的主要目的在于尋找導致頂事件發(fā)生的原因或多個原因的組合，識別導致頂事件發(fā)生的所有模式，分析某類故障的發(fā)生規(guī)律及特點，找出控制該事件的可行方案，并從故障樹結構上分析各基本原因事件的重要度，以便按輕重緩急分別采取對策。而定量分析則是對于故障樹中的重要元素進行計算，例如頂事件發(fā)生率決定于故障樹的結構和各基本事件的不可靠度，以及故障樹各基本事件概率重要度和關鍵重要度的計算。

割集(cut set，CS)是由引發(fā)頂事件發(fā)生的底部失效事件組成，可以用于描述組件失效對于頂事件的影響。然而有些底事件失效并不足以導致頂事件失效，FTA的定性分析往往更關心那些導致頂事件失效的根本原因。故障樹的最小割集(Minimal Cut Set，MCS)是一種最小的引發(fā)頂事件故障的基本事件的組合。它準確直觀地表現了系統的失效模式，是導致頂事件故障的根本原因。FTA中定性分析的主要目的是求得故障樹的MCS。而最大概率最小割集(Maximum Probability Minimal Cut Sets，MPMCS)則是找出最小割集中聯合概率最大的一個，最大概率最小割集對于工業(yè)中故障樹的分析和問題的檢查是非常重要的。

求解故障樹的MCS是一個復雜計算的過程。求解最小割集的本質是求解故障樹基本事件的條件組合問題。其求解規(guī)模隨著基本事件的數量增加成指數級別增長。工業(yè)上的故障樹涉及的基本事件和門事件個數非常龐大，存儲表示需要耗費巨大的存儲空間。