[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

摘要

本发明提供一种基于SBDD模型的冷储备系统故障行为建模方法，包括以下步骤：S1：分析确定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：根据不同阶段的应力环境，对系统各部件分别进行FMMEA分析，以确定确定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各系统部件分别建立故障机理BDD模型；S3：对冷储备系统的系统结构建立SBDD模型；S4：融合得到冷储备系统故障行为SBDD模型，将系统结构SBDD模型中代表各部件的单元，以相应的故障机理BDD模型来替代，从而得到冷储备系统故障行为SBDD模型；S5：对系统故障行为SBDD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。

主权项

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、…、T_n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，T^I和T^II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，t_P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。