[发明专利]一种基于数据驱动的共因失效的可靠性判断系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于数据驱动的共因失效的可靠性判断系统及方法，属于可靠性分析和概率安全分析领域。

背景技术

在大型复杂系统（例如核电厂系统、军用装备系统或航海航空系统）的可靠性分析（Reliability Analysis）和概率安全分析当（Probabilistic Safety Analysis，PSA）中，由于冗余系统的存在，共因失效（Common-Cause Failures，CCF）不可避免，而且常常导致整个系统的失效率大为上升，其重要性是毋庸置疑的。共因失效是相依失效的一种，目前一般认为其代表着由于一个或多个共同原因导致多个系统部件同时失效，或者多个部件在无法缓解的短时间内相继失效的情况。

目前的共因失效研究已经非常多，但是这些研究中很少有对非匀称共因失效进行探索的，然而由于设计原理、制造加工、存储运输安装、运行检修、工作环境等等不可避免的差别，非匀称性是普遍存在的。在精度比较高的可靠性分析和PSA当中，通常要求对非匀称共因失效（Asymmetrical Common-Cause Failure）进行细致的分析，而不是像现在的常用分析系统那样作一个匀称假设，认为它们的失效率是完全一样的，然后把它们都放在一个共因组（Common-Cause Component Group）里面。

目前对非匀称共因失效的处理方法有三种：（1）第一种是美国核管会NRC在1998年提出的建模方法，但是NRC没有提供对应的参数估计法；（2）第二种是2005年Jo提出的分别建模法，但是其误差与非匀称共因失效的比例有关系，很大程度上限制了它的精确度和应用范围；（3）第三种是2009年Kang提出的近似公式法，把一个共因基本事件分解为均称部分和非匀称部分并分别建模，并假设各个分解部分之间是匀称的，给出了BPM（Basic Parameter Model）和AFM（Alpha Factor Model）模型的参数估计法，然而近似公式法不能分析不同类型的冗余部件的共因失效。而且这些方法难以在可靠性判断系统当中实际运用。

发明内容

本发明技术解决问题：克服现有技术的不足，一种基于数据驱动的共因失效的可靠性判断系统及方法，能对大型复杂系统的非匀称共因失效进行更好的处理，得到更准确的可靠性和安全性。

本发明技术解决方案：本发明提出的多重共因失效的概念即：一个基本事件同时受到2个或2个以上共因失效影响的时候，把该事件同时放在多个共因组（即由同种共因导致失效事件的组合）当中。经过共因结构分解法处理过的非匀称共因失效，可以采用各种常规共因失效模型对其进行分析，并且进行相应的参数转换，具体实现步骤如下内容：

一种基于数据驱动的共因失效的可靠性判断系统，包括：数据收集器、共因失效分析器、故障树模型解析器和故障树分析器；

数据收集器：对给定系统，利用试验获得系统冗余设备的共因失效数据，也可使用与该系统类似的其它系统现有的共因失效数据；并获得由分析人员根据系统结构信息建造的不含共因失效的系统故障树模型；还存储基本事件可靠性模型、共因失效模型、共因失效分析结果以及含共因失效的系统故障树模型；供其它模块使用；

共因失效分析器：根据共因失效数据和不含共因失效的系统故障树模型，采用共因结构分解法，对系统设备或部件进行共因组的自动分配与组合，得到所有的共因组，并对共因失效的分组情况进行核查与调整；选择给定系统的部件对应的基本事件可靠性模型，同一个共因组的基本事件只能选择同一种可靠性模型；给出每个共因组选择的可靠性模型；根据共因失效数据，采用共因结构分解法自动确定非匀称共因失效的基本事件在其涉及到的共因组中的比例，在核查调整后，再确定每个共因组的共因失效模型，最后计算各组内基本事件的最终失效概率，并将所有结果存储到数据收集器；

故障树模型解析器：从数据收集器获取共因失效分析结果，采用共因结构分解法对给定系统的不考虑共因失效的故障树模型进行解析和修改，构建出一个能反映共因失效的故障树模型；结果存储到数据收集器；

故障树分析器：从数据收集器获取能反映共因失效的故障树模型，对其进行分析，得到给定系统的可靠性分析结果；此结果反映给定系统的共因失效特性；并根据实时的系统监测信号，计算出系统的实时可靠性结果，将所述可行性结果存储到数据收集器。

所述共因结构分解法实现如下：