基于二元决策图的多阶段任务系统可靠性分析

分析了多阶段任务系统(PMS)可靠性分析中传统二元决策图(BDD)建模方法的不足,提出了一种将多阶段任务失效事件分解为互不相容的阶段失效事件,然后分别建立可靠性BDD模型的新方法。通过该方法建立的PMS可靠性BDD模型不但可以计算总体任务失效概率,同时也能计算任务在各阶段发生失效的概率。最后,给出了一个算例,验证了该算法的有效性。     

基于BDD算法的航天测控系统任务可靠性建模与分析

提出了一种航天测控系统的层次化建模方法,以及测控任务可靠性二元决策图(BDD)分析算法。在模型底层描述了测控系统的结构和任务需求信息,模型顶层将测控资源与任务进行统一,将测控单元任务弧段切割成不同阶段,建立了任务可靠性的故障树模型。采用ITE算法将故障树模型转换为BDD模型,并给出了BDD模型的计算方法。最后,运用实例说明了方法的有效性,进行了测控任务可靠性的灵敏度分析,找出了系统的薄弱环节。     

多阶段任务系统可靠性并联冗余优化模型

多阶段任务系统是一类普遍存在的复杂系统,研究其可靠性冗余优化对于该类系统设计具有重要的参考价值。针对多阶段任务系统的可靠性并联冗余优化问题,提出了采用冗余故障树和冗余BDD来描述系统冗余结构的方法。给出了冗余模块在多阶段任务系统中的可靠度计算方法,建立了整个冗余多阶段任务系统可靠度计算模型。在此基础上以费用最小为目标,构建多阶段任务系统可靠性冗余优化模型,并应用微粒群算法对模型进行求解。算例验证了模型的合理性及算法的有效性。     

多阶段任务系统任务持续能力数学评价模型研究

分析了多阶段任务系统(PMS)及任务可靠度、可信度和任务效能等任务持续能力评价参数。结合实际装备系统大部分属于可用马尔可夫过程进行描述的可修复系统的特点,为简化模型复杂程度提出了一些合理的假设条件。针对两状态PMS,通过分析其状态转移关系,从阶段任务成功概率和阶段任务间转换概率的概念出发,分析给出其计算方法。结合对可信度和任务效能等参数的分析结果,建立其计算模型,从而建立了多阶段任务系统任务持续能力数学评价模型。最后结合常见的“靶场打靶”任务,通过对比仿真结果进行了模型的实例验证。     

多阶段任务多态系统可靠性建模与仿真

多阶段任务系统(PMS)是一类应用广泛的复杂系统.考虑设备多模式失效的PMS,由于阶段依赖性和失效模式依赖性,增加可靠性分析的复杂性.在分析了目前解决多阶段任务多态系统方法的基础上,提出了基于Monte Carlo的仿真求解方法及其随机数产生的经验原则,该方法利用抽样统计的思想来处理多阶段任务多态系统中的阶段依赖和模式依赖关系,实现了系统可靠性分析.通过实例对该方法进行了验证,仿真结果与解析方法所得结果吻合良好,证明了模型的有效性和可行性.     

基于满意度的多阶段任务系统可靠性冗余优化模型

冗余技术是提高多阶段任务系统可靠性的有效方法,目前对多阶段任务系统可靠性冗余优化研究甚少。分析了静态多阶段任务系统的特征和可靠性计算模型;构建了可靠度、体积、质量和价格的满意度函数并确定各个满意度函数的影响因子;建立了基于综合满意度函数的静态多阶段任务系统可靠性冗余模型,并利用微粒群算法对模型进行求解。算例验证了模型的合理性及算法的有效性。     

多阶段任务系统可靠性分析的二元决策图模型

为了实现计算机自动生成多阶段任务系统的二元决策图可靠性模型,提出了二元决策图可靠性建模的通用方法。定义了嵌套的二元决策图数据结构BDD_Element,给出了二元决策图模型的描述和存储方法,提出了与门、或门和k/n表决门向二元决策图模型的自动转化算法。给出了建立多阶段任务系统二元决策图可靠性模型的2个步骤:基于逻辑门转化算法,将部件逻辑关系结构函数转化为阶段二元决策图模型;基于二元决策图布尔操作规则整合阶段二元决策图模型。卫星姿态调整任务的可靠性分析表明:该方法可以有效应用于多阶段任务系统的可靠性分析。     

考虑设备性能退化的船用热力系统多阶段任务可靠性

设备的性能总是随着工作时间的增加而退化,但退化的速度是随机的,含有性能退化设备的热力系统在特定的使用阶段上,能否定成预定任务,对设备使用和维修管理决策至关重要。在船舶蒸汽动力系统中,设备本身性能储备、冗余和互备的工作方式以及多样化的设备特征参数,导致按照传统的可靠性计算方法直接解算系统的多阶段任务可靠度十分困难。为此,以朗肯循环的典型设备所构成的热力系统为例,基于设备性能退化模型和朗肯循环的热力模型,采用Monte Carlo仿真方法分析了典型系统的多阶段任务可靠度。研究表明:该方法能够解决具有设备性能退化特点的复杂热力系统的任务可靠性分析问题。     

海底信息网系统可靠性建模与分析

针对缺少评估海底信息网系统性能的可靠性指标以及计算方法的现状,从任务可靠性角度分析其功能使命,建立了网络可靠性分析模型,提出了基于传感设备失效时间的可靠性指标(包括系统可靠度和节点抗毁度等),并基于随机故障序列理论和蒙特卡罗思想设计了相应计算方法。仿真分析表明:在模型参数给定情况下,存在满足一定任务需求的维修周期上限。     

军事任务推演的时空模型与驱动机制

针对军事信息系统的作战任务推演需求,提出了一种基于时空事件序列的、较为完备的高效任务推演方法。论述了基于层次化分解的任务表达机制与实体化策略;针对保障数据定制问题提出了面向任务的时空数据应用模型,以任务最小需求为准则对一体化时空数据集进行多维筛选,有效降低数据的冗余度;详细讨论了时空事件序列模型的定义及其在军事任务推演中的数据驱动模式;结合具体仿真实例进行了应用探讨。原型系统的实现证明了该思路的有效性和可行性。     

VLMC控制流软件可靠性度量方法

针对现有软件可靠性模型普遍不适用于实际软件的问题,分析了软件内部模块间控制转移机理,通过分离入口模块,提取一阶控制转移概率矩阵;弱化内部模块与出口模块间差异,重构二阶以上转移概率矩阵,在改进Cheung模型的基础上建立一个更符合软件实际的可靠性度量模型。针对变阶依赖（ VLMC）控制转移导致的可靠性度量难问题,通过对导致复杂依赖的多入多出模块进行节点扩展,将VLMC控制流转化为Markov链,利用所建立的软件可靠性模型对VLMC控制流软件进行可靠性度量。研究利用演绎推理对所建立模型进行了正确性形式化证明。最后给出了方法的实例验证。     

无人机集群作战中连续时间Markov链模型的求解方法

针对无人机集群目标作战解析建模时在状态转移过程中计算速率低的问题,提出了一种基于行压缩存储的四阶Runge-Kutta法。根据无人机集群作战样式将无人机集群作战过程划分为三个阶段,并分阶段对无人机集群作战的状态转移过程建立连续时间Markov链模型。以无人机集群完成作战任务的可靠性作为求解指标,运用四阶Runge-Kutta法对Markov模型进行求解。由于求解过程中速率转移矩阵具有稀疏特性,采用基于行压缩存储的算法优化求解速率。仿真实验表明,运用连续时间Markov理论建立的无人机集群作战过程模型的有效性和可行性优于其他模型。同时,与其他算法及模型相比,该算法计算速率更高、能更好地满足结果精度的可靠性需求,进一步说明了本算法的优越性。 〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCHSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动     

航天测控通信系统可靠性分析的Krylov子空间投影算法

基于Markov模型对航天测控通信系统进行可靠性分析的过程中,若系统中测控通信设备数量较多,模型中的状态空间随设备数量呈指数增长,将会导致数值计算困难.提出了一种基于Krylov子空间技术的可靠性分析方法,将大规模问题投影至小规模子空间中,求得问题的近似解.实验结果证明,Krylov子空间方法的计算速度及精度优于Ross方法和前向Euler法(forward Euler method,FEM).     

基于GO法的多阶段共因失效任务系统可靠性评估

为了解决部件阶段依赖性与共因失效给系统可靠性分析带来的复杂性,针对多阶段共因失效任务系统,结合GO法易于处理有时序、含共因失效系统可靠性分析的特点,首先,将前一阶段的输出信号作为后一阶段的输入信号,建模时首尾连接各阶段模型,建立整个任务系统的隐性GO模型;其次,在进行各信号流状态组合运算时,融入阶段代数处理部件的阶段依赖性;再次,用隐性共因失效分析,将共因失效对系统的影响在状态组合的定量分析中表达出来,得到所需系统可靠性指标;最后,与基于二元决策图的算法进行对比验证。结果表明:GO法可以简捷、准确地处理多阶段共因失效任务系统可靠性评估问题。     

加权随机模拟的时变可靠性分析方法

针对结构时变可靠性的随机模拟分析方法计算代价大的问题,在极值方法的基础上提出基于加权随机模拟的时变可靠性分析策略。时变可靠性分析需要计算在不同时间处的失效概率,通常需要进行多次可靠性分析,计算代价巨大。所提方法通过对常规静态可靠性的随机模拟方法进行改进拓展,运用加权策略分别发展了加权蒙特卡洛法和加权重要抽样法,使之能够高效分析计算时变可靠性问题。所提方法仅需一次常规可靠性分析模拟,即可得到时变失效概率函数估计。采用管状悬臂梁和十杆桁架两个算例进行验证。结果表明,基于加权思想的分析方法在能确保精确度的前提下能够大幅度减小计算量,提高计算效率。     

一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制

提出了一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制.在该机制中,群首节点负责维护全网节点的地址使用情况表,处理网络的分割与合并;新入网节点通过代理节点向群首节点申请地址;使用蚁群算法优化选择代理节点,利用地址表备份机制减少群首节点失效的影响.与MANET Conf协议和ODACP协议的仿真比较结果表明,该方法能够在更短的时间内、使用更少的通信开销为节点分配地址,并且在网络规模增大时,该方法的地址自动配置性能并没有急剧下降,具有更好的可扩展性.     

扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络移动目标跟踪算法

针对传感器网络中跟踪目标需要大量的节点协同工作,还需要实时处理和传输大量数据,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络目标跟踪算法(EK-MTDC),重点研究了传感器网络中的扇区数量对节点间数据传输与目标跟踪精度的影响,根据对目标状态的分析,通过压缩参与监测的节点个数,选择激活网络中节点相交区域内的节点对跟踪目标进行监测。仿真结果表明,该算法能在不降低跟踪效果的前提下,降低网络能耗,延长其使用寿命。     

大型卫星地面站故障诊断的增强分层有向图方法

为了解决传统分层有向图模型在卫星地面站故障诊断面临的问题,提出了基于增强分层有向图模型的故障诊断方法。在建模过程中,考虑到卫星地面站故障征兆多、建模复杂,依据各设备工作状态的故障传播方式合并同类节点,以减小模型规模;同时,在模型中加入节点有效性使能函数,克服传统分层有向图模型中设备主备切换导致系统结构发生改变时需要重新建模的问题。在故障诊断推理过程中,采用反向回溯和正向推理相结合的方法减小故障源搜索空间,并基于各节点被搜索次数给出故障概率,提高诊断效率。以北斗卫星无线电测定业务地面站为例对单故障和多故障报警场景下的故障诊断方法进行了验证。结果表明,基于增强分层有向图模型的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确率和全面性。