[发明专利]适于IMA核心处理系统的可靠性分析方法

说明书

本发明公开了一种适于IMA核心处理系统的可靠性分析方法，包括：S1，生成IMA核心处理系统典型结构GAR的动态故障树模型；S2，对生成的动态故障树进行定性和定量分析；S3，对转换后的离散时间贝叶斯网络进行顶事件概率的计算，通过联合概率分布算法计算顶事件发生的概率，并在发生故障后进行信息更新，给到安全分析师薄弱环节信息。本发明不依赖于某种特定的概率分布和规模大小，可以很好地完成对动态故障树的分析并进行信息更新，同时减少了手动计算的开销，避免了传统的动态故障树定量分析分析方法例如Markov链产生的空间状态爆炸问题，并且达到了对不同时间段的仿真分析的高精度。

技术领域

本发明涉及航空电子系统安全性技术领域，具体而言涉及一种适于IMA核心处理系统的可靠性分析方法。

背景技术

随着技术的进步，安全关键系统的复杂性和规模越来越庞大。安全关键系统是需要保障人类生命、环境健康和财务保障的系统。医疗和外科设备、航空和空中交通管制、危险和有毒化学过程以及核电站等都属于安全关键系统。不同的关键性能指标，如可靠性、安全性、可用性和安全性，已被引入作为安全关键系统的评估措施。系统的可靠性可以定义为在一定的和预先定义的时间内，系统按照预期运行而没有任何故障或故障的概率。

许多经典的系统可靠性分析技术如故障树分析(FTA)、失效模式效应和临界性分析(FMECA)等均可以用来评估系统的可靠性。其中FTA是评估系统可靠性最常用的方法，广泛应用于核工业系统、机械系统、电气系统、液压系统等系统。传统的静态故障树只关注组件之间的简单逻辑组合，而忽略了组件之间的依赖关系或时序关系等动态特性。因此，在分析复杂动态系统的失效特性时存在较大的误差。为了弥补短缺的动态特性的静态故障树模型,提出了在故障树的基础上,扩展了功能相关门(FDEP),备件门(WSPCSP,HSP),优先与门(PAND)等动态逻辑门,应用马尔可夫理论分析的动态故障树模型来解决。但传统的马尔科夫方法仅适用于指数分布，且存在状态空间爆炸问题，难以应用于大型动态故障树分析。

贝叶斯网络(BN)是一个由节点和有向边组成的有向无环图，离散时间贝叶斯网络(DTBN)是一个有N个节点的BN，一般表示N＝X,E,P，图中节点X＝{X1，…，XN}表示变量，组件状态值、人员操作等现象都可以抽象为节点变量。有向边E表征节点变量之间的因果关系。在(Xi,Xj)中，Xi是Xj的父结点，Xj是Xi的子结点。没有父节点的节点是根节点，没有子节点的节点是叶节点。有向图蕴涵条件独立性。P表示条件概率分布(CPD)。离散时间贝叶斯网络中任务时间T被划分为n个相等的时间间隔，每个时间间隔的长度为△＝T/n，整个任务时间被划分为n+1个部分:[0，△]，[△，2△]，[2△，3△]，…，[(N-1)△，N△]，[N△，+∞]。若节点E＝[(x-1)△，x△]，则节点E在[(x-1)△，x△]区间内失效，或节点E处于x状态，若顶事件E_T失败，则必须在该(n+1)时间区间内发生。从贝叶斯网络隐含的独立性假设可以看出，在知道根节点的先验概率分布和非根节点的条件概率分布的前提下，可以得到包含所有节点的联合概率分布。贝叶斯网络在系统建模、推理和诊断等方面的优势，在可靠性分析中得到了广泛的应用。