毕业论文-多态系统可靠性.docx
《毕业论文-多态系统可靠性.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《毕业论文-多态系统可靠性.docx(20页珍藏版)》请在三一文库上搜索。
1、多态系统可靠性改善中的多态元件的关键性分析摘要本文用多态元件(MSMC)为多态系统评估并实施了复合重要措施(CIM)。重要措施常常被作为一种手段用来对系统内单个元件的影响和临界重要度进行评估和排名,然而很少被用作为系统可靠性改进方法的优先次序排序的导向。对于多态系统,先前开发的措施有时并不恰当,他们不能满足所有用户的需求。本研究有两个相关联的目标:第一,要区分两种类型的重要措施,他们就多态系统的可靠性可用MSMC评估部件的临界重要度;第二,基于CIM,发展一个分配启发式的组件来最大限度地改善系统可靠性。这种启发式用蒙特卡罗模拟的算法和最大流最小切割算法作为手段计算组件CIM。这些措施就变成了一
2、个基于成本的复合权值,引导分配多余的元素融入现行体制中。不同的复杂系统的实验结果表明了这些新CIM就多态系统的可靠性能有效地估计组件的临界重要度。同样,这些结果表明,该基于启发式的CIM可以作为一种快速、有效的技术来引导系统可靠性的改进。关键词:重要措施;多态系统;可靠性改进AbstractThis paper evaluates and implements composite importance measures (CIM) for multi-state systems with multi-state components (MSMC).Importance measures are
3、 frequently used as a means to evaluate and rank the impact and criticality of individual components within a system yet they are less often used as a guide to prioritize system reliability improvements. For multi-state systems, previously developed measures sometimes are not appropriate and they do
4、 not meet all user needs. This study has two inter-related goals: first, to distinguish between two types of importance measures that can be used for evaluating the criticality of components in MSMC with respect to multi-state system reliability, and second, based on the CIM, to develop a component
5、allocation heuristic to maximize system reliability improvements. The heuristic uses Monte-Carlo simulation together with the max-flow min-cut algorithm as a means to compute component CIM. These measures are then transformed into a cost-based composite metric that guides the allocation of redundant
6、 elements into the existing system. Experimental results for different system complexities show that these new CIM can effectively estimate the criticality of components with respect to multi-state system reliability. Similarly, these results show that the CIM-based heuristic can be used as a fast a
7、nd effective technique to guide system reliability improvements.Keywords: Importance measures; Multi-state systems; Reliability improvement1介绍一个系统设计中的特殊的组件的临界重要度是依据重要措施进行量化的。对于系统展示二进制功能行为(例如,系统和系统部件要么完全功能要么完全失败),Vasseur和Llory回顾了可靠性的成就(RW)、可靠性降低(RRW),Fussell-Veseley价值(FV)和黄宗玉最有价值和常用的重要措施。这些系统重要措施,可以就
8、整体系统的可靠性,帮助确定最重要的部分,可作为一个工具,用于识别系统的弱点和优先考虑改进活动中可靠性。因此,降低系统的能力,以满足给定要求,下文可以证明了进行二进制状态的可靠性分析是不充分的。对于一些系统,如给水、电信、石油和天然气供应、生产、发电和传输系统,以可靠度分析的方法考虑构件的退化,通常可以提供有价值的洞察力2。就是说,这些系统中的组件可以经营一个堕落的状态使得系统要么继续提供可接受水平的服务,或着,部分的服务水平(取决于系统配置)。分析了这些系统的可靠性,理论研究和应用研究已经致力于多态网络可靠性分析2、3、仿真4、5,近似方法6、7和优化8、9。对于多态系统的多态元件(MSMC)
9、,研究主要集中在建模和可靠性分析上了。这些系统的重要措施(IM)研究被限制在经常使用二进制重要措施适应多态行为。这些方法的特征,对于其对系统可靠性的影响最重要的部分状态就是给定成分。然而,某些情况下,最关键的系统组件可能不符合国家最关键的系统组件10。使用IM当作一个工具,用于MSMC可靠性改进和成分优先排序要求考虑所有前景状态以确定识别关键元素。Ramirez-Marquez和Coit10 讨论了下列情况,当一个系统通过选择现成的组件升级或者当一个设计师也许选择的组件被一个更可靠组件代替了。在这些情况下,基于他们如何影响多态系统的可靠性,在多态不同的组件中能够区分,能证明引导这些行动的工具是
10、有价值的。最近发展的重要措施MSMC10、11已经在复杂的情况下促进了对重要成分的直接决定或排序的能力。然而,使用这些信息来分配资源,和MSMC可靠性改进的优先考虑顺序,虽然经常在文献12、13 提到,很大程度上忽视了。因此,本文介绍了复合重要措施(CIM),多态部件作为一个整体,对MSMC可靠性影响行为进行确认和排序。此外,补充的分析, 从这些CIM中得到的信息开发启发式算法,提出了一个现有的MSMC的客观可靠性提高的假设现有的元件可用于提供冗余度。文章组织如下:第二章介绍了应用在MSMC系统的可靠性分析的概念,并讨论了目前最先进的多态系统可靠性。第三章呈现和论述了提出的CIM,而第四章给出
11、了一种为 MSMC改进可靠性的基于CIM启发式算法。第五部分提出了用CIM的相关的结果和启发式的研究,最后,第六部分是结论。假定:组件状态是独立统计的;结构函数O(x)是一致的。也就是组件状态的改进不能破坏系统;成分组件和它们相关的概率是已知的。字母符号:CIM:复合重要措施FV :Fussell-Vesely重要性MAD:绝对偏差MMCV:多态最小切向量MRd:多态可靠性的水平dMSMC:多态系统与多态组件RAW:可靠性增加价值RRW:可靠性减少价值SAD:绝对偏差之和MC:蒙特卡罗仿真BMCV:二进制最小切向量1.1多态可靠性对于MSMC,可靠性可以定义为当系统部件和要求遵循一个多态行为时
12、系统容量可以满足要求的的概率。代表套一个随机生产系统各元件的集合。组件i的当前的状态(能力)的被定义为xi从向量bi得到的值,。其中等于i组件的最大能力,等于状态的数目。就是说,向量bi代表组件i的能力范围。向量代表确定的概率系统状态向量 表示所有网络组件状态。表示多状态结构功能。它映射到一个系统状态系统的状态向量。就是,是在系统状态向量x下得系统容量。一般来说,MSMC需要提供一个需求。对于一个系统,需求是常数,然后多态可靠性是通过得到的,(-是在d水平下的多态可靠性)。对于系统需求的变化,丧失负荷概率(LOLP)指数,考虑到概率,系统不能提供给一个划分为为k的时间间隔的操作期给定的需求负载
13、。如果向量和向量被定义为w间隔的持续时间和需求水平。然后可以被理解为在总时间间隔的概率, 通过多态元件的具体实现,该系统容量能够满足需求。因此:其中:整个系统容量的概率就大于或等于通过给定的特殊需求水平。2多状态可靠性的重要性措施和分析首先研究在多态系统中IM与部件和系统的可靠性行为之间有关的根本关系。在这方面, EL -Neweihi14和巴洛和吴15都分析了,一个特定的组件的状态如何影响一个特定的系统状态。多状态系统的性能的概念形式化的是由于格里菲斯16认为,通过组件的改善如何影响整个系统的可靠性行为,定义为每个系统组件,导致可靠性的重要性载体的研究一般定义为伯恩鲍姆的重要性措施。对于二进
14、制能的组件的多态系统(组件只有两种状态,在某些预定的性能水平工作或失败),考虑到多状态系统的可靠性是如何受组件扰动和随机系统的需求影响的,列维京和Lisnianski12提出了敏感性措施,。对于MSMC,ZIO和Podofillini13形成了RAW、RRW、FV的研究扩展,伯恩鲍姆对各个组件的状态水平的重要性进行了量化。列维京等人17通过提供了一个经由普遍的生成函数方法的更快的评价方法来延长这项工作。拉米雷斯马尔克斯和Coit10开发的直接扩展伯恩鲍姆,RAW和FV。同样,拉米雷斯马尔克斯等人【11】研究的措施提供了组件对不满足需求,系统故障,冗余分配的贡献的见解。艾文和Ostebo18提出
15、的IM对组件退化如何防止需求的满足和如何增加组件的能力来影响系统的可靠性进行量化研究。吴和生19 通过定义一个效用函数去区别哪些组件MSMC可靠性的影响最强烈扩展了格里菲斯的16的重要性量化矢量。IM的计算高度依赖用于确定MRD的方法。在这方面,林20和叶21研发了减少隐式枚举的方法去寻找多态的最小割向量(MMCVs)即,相当于多态的最小割集。这些方法依赖于系统最小割集的先验知识和MSMC有连续状态组件的假设。拉米雷斯-马尔克斯等人 22通过开发一个信息共享的方法扩展这些方法,选择一些称为后代削减的MMCV的继承信息从称为父削减的MMCV的信息中,从而减少隐枚举。基于先验最小路径的系统集的知识
16、,林23开发了一个不平等的集合,解决时,提供的MMPV,相当于多态的平等最小路集。这种方法只限于有连续状态的组件的MSMC。这些限制已经在拉米雷斯 -马尔克斯等3的方法中放宽了,方法中反复分析系统组件的接班人和分解网络通过继承那些保证系统成功的潜在的组件状态。由Rocco和Muselli开发7的模拟方法产生决策规则。这些研究人员所采用分类技术去产生可靠性表达的估计,它提供了可靠性的合理的精确值和MMCV。最近,拉米雷斯-马尔克斯和埃菲尔中6展示了如何基于分类树为MSMC可靠性构建近似边界。最后,对于二进制能组件的多态系统,列维京等8提出了基于普遍的生成函数的程序来计算。这需要相对较小的计算时间
17、也不需要关于MMCV或MMPV可以得到的信息。列维京和Lisnianski24 解释了生成函数的方法。3综合重要性措施目前对于MSM中CIM的研究都集中在开发IM,IM是量化一个特定的状态或特定组件的状态集如何影响多态系统可靠性的。这些措施,被称为IM的2型式是非常有用的在这些情况下,当强调的是效果磨损的辨识和组件系统的可靠性的某种状态的逐渐退化。然而,当重点是识别对多态系统可靠性的整体影响的系统的组成部分时,包括所有状态,那么2型措施不直接适用。例如,当系统通过现成的新的组件进行升级时,或当一个设计师可能会选择一个更可靠组件代替时。本文的第一个重点是要说明1型重要性措施,所谓的CIM,它可以
18、协助确定多状态的组件,包括其所有状态如何影响系统的可靠性。在这方面,已经提出了以下的CIM的两个设置。3.1 CIM的设置1这最初的CIM的设置包含一个概括或使用最频繁的四个二进制的重要性的措施的延伸,主要由Vasseur和Llory1审查的。同时,CIM在此设置中包含相当于ZIO、 Podofillini13和列维京等17定义的除了这些新的措施量化组件作为一个整体对MSMC可靠性的影响。这些措施的前两个分别由拉米雷斯 -马尔克斯和Coit提出10的。伯恩鲍姆给定组件的重要性被定义为的概率,即这些组件对该系统的运作是至关重要的 25。在二进制的情况下,IM可视为一个多态问题的特殊情况,就和,因
19、此,数学表达式为:对的概括可以表示如下,对于满足需求对于不同需求这里组件i的状态数目。RAW措施量化由一个特定组件生成的系统可靠性的最大增长百分比。从二进制的角度,就,定义为:可以扩展到多态的情况如下:对于满足需求对于不同需求:列维京等人17定义为RRW为由一个特定组件对系统造成的潜在损害的测量指标。RRW二进制表达式为:对的概括可以表示如下,对于满足需求对于不同需求:这里 对于所有。福塞尔- 维斯利的重要性(FV)的措施,量化由特定的组件引起系统可靠性最大递减。二进制表示如下:对的概括可以表示如下:3.2CIM的设置2提出CIM的另外一个设置的目的是根据需要将状态概率合并到多状态可靠性重要度
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 毕业论文 系统 可靠性
链接地址:https://www.31doc.com/p-3940453.html