[发明专利]一种基于数字孪生模型随机行为潜在问题检测方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于数字孪生模型随机行为潜在问题检测方法及系统，该方法包括建立电路系统的数字孪生几何模型；根据数字孪生几何模型构建连接矩阵；根据数字孪生几何模型确定存在随机行为的元器件、元器件的随机行为模式和随机行为模式发生的概率；根据元器件的随机行为模式、随机行为模式发生的概率和接矩阵构建连接矩阵集；通过深度优先算法，搜索连接矩阵集下的潜在通路；计算各潜在通路的发生概率。通过各潜在通路的发生概率，为电路系统的维修维护提供了依据。

技术领域

本发明涉及可靠性分析技术领域，特别是涉及一种基于数字孪生模型随机行为潜在问题检测方法及系统。

背景技术

国内外研究表明大型复杂系统之中不可避免地普遍存在潜在问题，而且潜在问题是非设计预期的特定条件下激发的一类问题，用常规的检测方法和可靠性分析方法很难发现这类问题，具有很高的隐蔽性。潜在问题一旦被激发，其产生的后果往往是灾难性的，对系统造成很高的危害。潜在问题是系统的复杂性和设计人员有限把握能力之间矛盾斗争的必然结果。试想一下，如果在设计阶段，就能利用计算机技术与人工智能与机器学习技术对大型复杂电路系统进行仿真建模，必将可以有效识别潜在问题，避免由潜在问题被激发带来的一系列灾难性后果。

电路系统受内在机理变化、性能退化、以及环境改变等因素影响，部分元器件的功能行为表现出一定的随机性。例如：脱插元件，受其机理影响，在脱插分离过程中表现出一定的随机性，红石火箭第59次发射时点火成功而后又关机的现象就是因为控制插头比尾部插头晚脱落29m造成的，这种脱落时序的不一致也是脱插插头元器件本身的随机性造成的。再比如，设备受使用次数、使用时间的累积，其性能在运行过程中将不可避免的发生劣化，以至于导致其失效或故障发生概率存在且随之增加，这些都会加大潜在问题发生的概率。现有的潜在问题分析方法假设绝对与元器件失效无关，在特定条件下会导致系统期望功能被非预期地抑制或非期望功能被非预期的激发的一类问题，忽略了元件随机行为所带来的潜在问题。因此，建立大型复杂电路系统数字孪生模型，综合考虑元器件随机行为，给出潜在问题发生的概率估计并对其安全性进行定量评估，是装备寿命周期性能可靠控制的一个重要研究内容，是保障装备安全可靠工作的重要技术保障。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种基于数字孪生模型随机行为潜在问题检测方法及系统，给出了随机行为潜在问题发生概率的计算方法，为维修维护提供了依据。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于数字孪生模型随机行为潜在问题检测方法，所述方法包括：

建立电路系统的数字孪生几何模型；

根据所述数字孪生几何模型构建连接矩阵；

根据所述数字孪生几何模型确定存在随机行为的元器件、所述元器件的随机行为模式和所述随机行为模式发生的概率；

根据所述元器件的随机行为模式、所述随机行为模式发生的概率和所述连接矩阵构建连接矩阵集；

通过深度优先算法，确定所述连接矩阵集下的潜在通路；

计算各所述潜在通路的发生概率。

可选地，所述连接矩阵表示为：

其中，a_ij∈[0,1]，m表示节点个数，若a_ij＝0则表示从节点i到节点j为断路，若a_ij＝1则表示为通路，所述节点为连接到同一导线的两个或多个管脚的虚拟连接点。

可选地，所述随机行为模式发生的概率表示为：

其中，F_i(t)表示第i个元器件随机行为概率随时间t变化的函数，μ_i表示漂移系数，σ_i表示扩展系数，ξ表示失效阈值和x_i,0表示退化初值；Φ(·)表示标准正态分布的累计分布函数；