[发明专利]一种基于Bayes的多阶段复杂系统可靠性增长评价方法

说明书

本发明提供一种基于Bayes的多阶段复杂系统可靠性增长评价方法，充分利用了各个阶段各个子系统的集成调试中的可靠性增长信息而非其他主观信息进行可靠性增长评价，弥补了利用传统AMSAA模型评价方法进行可靠性增长评价时不能有效利用各个阶段的可靠性增长信息进而造成评价结果存在保守或者冒进问题的不足。本发明评价结果更加符合客观实际，同时无需进行系统级的可靠性增长试验，可以有效的降低对系统级的可靠性增长试验的依赖和相关试验费用，具有较高的经济性；对于在集成调试和试运行阶段的大型复杂系统，可以利用本发明方法分阶段分子系统地对其进行可靠性增长评价，以解决该类对象的可靠性增长评价问题。

技术领域

本发明属于多状态系统评价技术领域，具体涉及一种基于Bayes的多阶段复杂系统可靠性增长评价方法。

背景技术

目前，我国己经建成的北京正负电子对撞机、载人航天飞行器、兰州重离子加速器、长征系列运载火箭等复杂系统正处于集成调试和试运行阶段，该类复杂系统由数个子系统组成，各个子系统又由具有不同功能的单元模块构成，再加上该类系统造价昂贵、规模大以及试验成本和试验组织方面的问题，无法对系统进行整体级的可靠性试验，目前缺少针对此类复杂系统的增长评价问题的较为准确的方法。

此类复杂系统在集成调试和试运行阶段对故障所采取的故障纠正方式并不确定，即三种故障纠正方式同时存在，传统的基于及时故障纠正方式的AMSAA模型在此条件下并不适用。由于该类系统的集成调试与试运行过程不是间断的，相邻阶段间的可靠性增长信息是具有继承性的，所以不能够把每一阶段每一个子系统孤立的看待，即只分别对每一阶段每一个子系统建立可靠性增长评价模型，而忽略阶段间应该有的联系，这种联系是通过阶段间的“信息”来创建的。

发明内容

(一)解决的技术问题

本发明针对传统AMSAA模型评价方法进行可靠性增长评价时不能有效利用各个阶段的可靠性增长信息进而造成评价结果存在保守或者冒进问题的不足，提供一种基于Bayes的多阶段复杂系统可靠性增长评价方法，Bayes方法能够充分利用各个阶段各个子系统间的可靠性增长信息，分阶段分子系统地对复杂系统进行可靠性增长评价。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种基于Bayes的多阶段复杂系统可靠性增长评价方法，包括以下步骤：

S1、首先假设各个子系统运行中的故障均采用含延缓方式纠正；第j子系统的在i阶段内的故障次数N_ij(t)服从离散AMSAA模型；子系统的故障率随阶段不断降低。然后利用Box-Tiao方法构造无信息先验分布，结合第1阶段似然函数得到后验a_1j，b_1j；

S2、根据公式(1)和公式(2)计算出第一阶段的加权故障率λ₁；

其中，τ_Dij、n_Di为第i阶段第j子系统的指数寿命型试验的试验时间和故障次数，表示参数为的卡方分布的下侧分位数，n_ij表示的实际故障数，τ_ij表示实际运行时间，ti_jk表示故障时间；

其中，λ_i-1表示第i-1阶段得到的各子系统故障率的加权平均值；

S3、结合式(3)计算出增长因子和系统形状参数的先验均值E(b_2j)；

E(b_ij)＝E(b_i-1|D)(1-η_ij) (3)