SFT下的云化概率和关键重要度分布的实现与研究
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摘要
为了完善空间故障树(space fault tree,SFT)理论,特别是离散型空间故障树(discrete space fault tree,DSFT),考虑系统实际运行过程中产生的具有离散性、随机性和模糊性的可靠性数据,提出了云化SFT方法。该方法利用云模型能表示数据的离散性、随机性和模糊性特点,重构SFT的计算基础,即特征函数。进而在SFT计算中保留原始数据特征,使最终结果也能诠释原始数据特征。主要完成了云化SFT理论环节中的一部分,即云化概率重要度分布和关键重要度分布,论证了引入云模型表示系统可靠性数据的必要性和可行性,给出云化概率重要度分布和关键重要度分布的计算推导过程。通过实例对这两个云化概念进行了计算。研究表明云化SFT结果要比原SFT结果更为接近现实,包含了更多数据的原始特征。
In order to improve the adaptability of reliability data of discrete space fault tree( DSFT),which has the discreteness,randomness and fuzziness in system operation process,this paper put forward the cloud SFT method. This method could represent the data considering discreteness,randomness and fuzzy features based on cloud model. It reconstructed characteristic function as the calculation basis of SFT. The method retained the original data characteristics in the SFT calculation,and could make the final result also interpret the characteristics of original data. It mainly completed a part of the cloud SFT theory,namely cloud probability importance distribution and cloud key importance distribution. It demonstrates the necessity and feasibility on the introduction of cloud model represents the system reliability data. It gave the derivation calculation process of cloud probability importance distribution and key importance distribution. And through the example,it calculated the above two cloud concept. Studies show that cloud SFT results than the original SFT is more close to reality,includes more features of the original data.
In order to improve the adaptability of reliability data of discrete space fault tree( DSFT),which has the discreteness,randomness and fuzziness in system operation process,this paper put forward the cloud SFT method. This method could represent the data considering discreteness,randomness and fuzzy features based on cloud model. It reconstructed characteristic function as the calculation basis of SFT. The method retained the original data characteristics in the SFT calculation,and could make the final result also interpret the characteristics of original data. It mainly completed a part of the cloud SFT theory,namely cloud probability importance distribution and cloud key importance distribution. It demonstrates the necessity and feasibility on the introduction of cloud model represents the system reliability data. It gave the derivation calculation process of cloud probability importance distribution and key importance distribution. And through the example,it calculated the above two cloud concept. Studies show that cloud SFT results than the original SFT is more close to reality,includes more features of the original data.
引文
[1]崔铁军,马云东.多维空间故障树构建及应用研究[J].中国安全科学学报,2013,23(4):32-37.
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[3]孙中超,喻天翔,崔卫民,等.基于多因素耦合的机构可靠性仿真试验方法[J].宇航学报,2013,34(11):1516-1522.
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[5]李志博,于磊,侯雪梅,等.基于结构重要度的AGREE软件可靠性分配方法[J].计算机应用与软件,2014,31(12):45-47.
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[8]崔铁军,马云东.空间故障树的径集域与割集域的定义与认识[J].中国安全科学学报,2014,24(4):27-32.
[9]崔铁军,马云东.基于多维空间事故树的维持系统可靠性方法研究[J].系统科学与数学,2014,34(6):682-692.
[10]崔铁军,马云东.宏观因素影响下的系统中元件重要性研究[J].数学的实践与认识,2014,44(18):124-131.
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[12]崔铁军,马云东.考虑范围属性的系统安全分类决策规则研究[J].中国安全生产科学技术,2014,10(11):6-9.
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[14]崔铁军,马云东.基于不完全维修的可修系统平均故障次数研究[J].系统工程理论与实践,2016(1):184-188.
[15]崔铁军,马云东.系统可靠性决策规则发掘方法研究[J].系统工程理论与实践,2015,35(12):3210-3216.
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[17]李莎莎,崔铁军,马云东.基于空间故障树理论的系统可靠性评估方法研究[J].中国安全生产科学技术,2015,11(6):68-72.
[18]王峰,崔铁军.01SFT中逐条分析法的系统因素结构反分析[J].中国安全科学学报,2015,25(6):51-56.
[19]李莎莎,崔铁军,马云东.基于合作博弈—云化AHP的地铁隧道施工方案选优[J].中国安全生产科学技术,2015,11(9):5-11.
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[22]罗赟骞,夏靖波,陈天平.基于云模型和熵权的网络性能综合评估模型[J].重庆邮电大学学报:自然科学版,2009,21(6):771-775.
[23]陈昊,李兵.基于逆向云和概念提升的定性评价方法[J].武汉大学学报:理学版,2010,56(6):683-688.
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