[发明专利]一种基于SBDD模型的冷储备系统故障行为建模方法有效
申请号: | 201711002331.9 | 申请日: | 2017-10-24 |
公开(公告)号: | CN107766658B | 公开(公告)日: | 2019-09-27 |
发明(设计)人: | 陈颖;王泽;李颖异;康锐 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) 11474 | 代理人: | 曹珂琼 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 sbdd 模型 储备 系统故障 行为 建模 方法 | ||
1.一种基于SBDD模型的冷储备系统故障行为建模方法,其特征在于:其包括以下步骤:
S1:分析确定冷储备系统各部件在储备期和工作期内的典型故障机理、故障机理类型及相关关系:根据不同阶段的应力环境,对冷储备系统各部件分别进行FMMEA分析,以确定冷储备系统各部件在储备期和工作期内的关键故障机理、故障机理类型及相关关系;
S2:对在储备期和工作期内的冷储备系统各部件分别建立故障机理二元决策图模型;
S3:对冷储备系统的系统结构建立连续二元决策图模型;
S4:将S2中得到的各部件的故障机理二元决策图模型与S3中得到的系统结构的二元决策图模型融合得到冷储备系统故障行为连续二元决策图模型;
S5:对系统故障行为连续二元决策图模型进行仿真分析,根据需求得到相应的部件或冷储备系统的可靠度曲线;
S5具体包括以下步骤:
S51、根据各部件所处的储备期和工作期的应力环境,由概率故障物理方法或历史数据,得到各关键故障机理在不同阶段的寿命分布类型和分布参数;
S52、由蒙特卡洛法分别得到各关键故障机理在储备期和工作期的寿命抽样值;
S53、根据冷储备系统结构的SBDD模型,确定初始部件、冷储备部件和冷储备系统的故障时刻判别式;
步骤S53中所涉及的确定故障时刻判别式的方法为:
①不同故障机理在同一阶段的损伤累加关系的故障时刻t由下式确定,
其中,T1、T2、…、Tn分别为呈损伤累加关系的各故障机理的寿命;
②冷储备部件内E类故障机理在工作期的跨阶段损伤累加关系的故障时刻t由下式确定,
其中,TI和TII分别为E类故障机理仅在储备期和工作期的应力环境下发展的寿命,tP为初始部件故障时刻,即冷储备部件由储备期转入工作期的时刻;
③对于故障机理之间不存在损伤累加关系的部件或故障机理组合,对以故障边相连的各故障机理寿命取最大值,对以可靠边相连的各故障机理寿命取最小值。
2.根据权利要求1所述的基于SBDD模型的冷储备系统故障行为建模方法,其特征在于:S1中故障机理类型包括仅与环境应力有关的E类故障机理、仅与工作应力有关的O类故障机理和既与环境应力有关又与工作应力有关的C类故障机理,三种类型的故障机理的具体产生时间如下:若冷储备部件处于储备期,其不被接入工作应力,但是会受到诸如振动、湿度和温度的环境应力的影响,则只有E类故障机理会产生并发展;若冷储备部件处于工作期或初始部件在未发生故障前既承受工作应力也承受环境应力,则O类故障机理和C类故障机理产生并发展。
3.根据权利要求2所述的基于SBDD模型的冷储备系统故障行为建模方法,其特征在于:S2具体包括以下步骤:
S21、根据各部件在不同阶段的关键故障机理及相关关系,分别建立各部件的故障机理树模型;
S22、将各个故障机理树模型转换为故障机理二元决策图模型。
4.根据权利要求3所述的基于SBDD模型的冷储备系统故障行为建模方法,其特征在于:S3、具体包括以下步骤:
S31、将初始部件与冷储备部件之间可能出现的失效顺序一一罗列:具有1个初始部件和n个冷储备部件的冷储备系统共有种失效顺序;
S32、将每种失效顺序以优先与门来表示,如果各种失效顺序之间存在互斥的关系,则以逻辑或门将各种失效顺序相连,从而得到冷储备系统结构的动态故障树模型;
S33、将傅里叶变换模型中的优先与门转化为连续事件,进一步得到冷储备系统结构的连续二元决策图模型。
5.根据权利要求1所述的基于SBDD模型的冷储备系统故障行为建模方法,其特征在于:步骤S5还包括S54、将步骤S52得到的各故障机理寿命的仿真值代入步骤S53得到的故障时刻判别式,从而得到各初始部件、冷储备部件和冷储备系统的故障时刻仿真值,并得到相应的可靠度曲线。
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