本發(fā)明屬于系統(tǒng)可靠性設(shè)計分析領(lǐng)域，具體涉及一種基于共因失效參數(shù)故障分析方法。
背景技術(shù)：
1、在復(fù)雜系統(tǒng)運行過程中，共因失效現(xiàn)象普遍存在且影響重大。共因失效是指多個單元由于同一原因而同時失去其預(yù)定功能，這一現(xiàn)象會使冗余系統(tǒng)的可靠性顯著低于設(shè)計預(yù)期。以航天飛行器的導(dǎo)航系統(tǒng)為例，若多個傳感器因某一共同的電子干擾源而同時失效，可能導(dǎo)致飛行器導(dǎo)航精度嚴重下降，甚至引發(fā)飛行事故；在核電站的冷卻系統(tǒng)中，若多個冷卻泵因同一管道破裂事故而無法正常工作，將對核電站的安全運行構(gòu)成極大威脅。
2、目前，在共因失效的研究方面，通常將系統(tǒng)失效劃分為系統(tǒng)本身失效和共因失效兩部分。研究人員采用參數(shù)模型與可靠性模型相結(jié)合的方式來計算系統(tǒng)的可靠度或失效概率，常見的參數(shù)模型包括β因子模型、α因子模型、多希臘字母模型等。然而，現(xiàn)有的研究方法存在明顯弊端。在實際建模過程中，參數(shù)模型與可靠性模型相互獨立，需要建模人員手動利用參數(shù)模型計算單元本身失效概率以及共因失效部分的概率，然后在原本不考慮共因失效的可靠性模型上手動添加代表共因失效的節(jié)點。這一過程不僅操作繁瑣，對建模人員的專業(yè)知識和技能要求極高，普通分析人員難以勝任，而且嚴重阻礙了建模分析過程的自動化實現(xiàn)，導(dǎo)致工作效率低下，容易出現(xiàn)人為錯誤，進而影響系統(tǒng)可靠性分析的準確性和及時性。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問題，本發(fā)明提供了一種基于共因失效參數(shù)故障分析方法，包括以下步驟：s1：獲取分析對象的故障樹模型，所述故障樹模型融合共因失效參數(shù)模型；構(gòu)建帶有共因失效參數(shù)模型的故障樹模型；其中，利用共因失效參數(shù)模型進行共因失效分析；
2、s2：將步驟s1構(gòu)建的帶有共因失效參數(shù)模型的故障樹模型采用通用的參數(shù)模型擴展方法擴展為顯式表達共因失效故障樹模型；
3、s3：求解擴展后的顯式表達共因失效故障樹模型，得到頂事件發(fā)生概率。
4、進一步，在所述步驟s1構(gòu)建帶有共因失效參數(shù)模型的故障樹模型后賦值，具體包括以下步驟：
5、s11：給不受共因單元影響的單元賦值獨立失效發(fā)生概率；
6、s12：給受共因單元影響的單元設(shè)定共因失效參數(shù)模型和模型參數(shù)。
7、進一步，步驟s2中采用通用的參數(shù)模型擴展方法，具體包括以下步驟：
8、s21：識別全部共因失效單元所在的子模塊故障樹，并將子模塊故障樹保存為模板；
9、s22：新建一個與子模塊故障樹頂節(jié)點同名的，類型為“或門”的節(jié)點，用于替代原子模塊故障樹的頂節(jié)點；
10、s23：基于子模塊故障樹模板生成獨立失效部分的故障樹模型，并將模板中的底事件發(fā)生概率設(shè)置為獨立失效發(fā)生概率；
11、s24：生成顯式表達共因失效故障樹模型。
12、進一步，在步驟s24中，生成顯式表達共因失效故障樹模型，具體包括：
13、假設(shè)共因失效單元中冗余單元的個數(shù)為m，生成共因失效部分的子故障樹模型個數(shù)為?，則共因失效單元的集合為?，?為共因失效單元的編號，k為同時失效的單元個數(shù)；對于共因失效單元集合中的每個共因單元，將其中一個共因單元加入到模板的根節(jié)點下，并將模板故障樹中所有編號存在于共因單元編號中的單元標記為發(fā)生，按照布爾邏輯簡化故障樹模型，其中未在共因單元集中的單元的發(fā)生概率為獨立失效發(fā)生概率；
14、依次取出共因失效單元集合中的所有共因單元，最終得到擴展后的顯式表達共因失效故障樹模型。
15、進一步，在步驟s3中，求解故障樹模型的方法具體包括：上、下行法、二元決策圖法或貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法。
16、進一步，所述共因失效參數(shù)模型包括β因子模型、多希臘字母模型或α因子模型。
17、進一步，在步驟s1中，利用α因子模型進行共因失效分析，具體包括：
18、α因子模型考慮了任意單元失效的情況，對于具有m個冗余單元的系統(tǒng)引入了m個參數(shù)，即：?，?，…，?，…，?，因此對于m個冗余單元的系統(tǒng)而言，定義?為概率比例參數(shù)，式（1）所示；
19、（1）
20、式中，m為共因失效單元中冗余單元的個數(shù)，?表示觀察到的共因失效單元中有k個單元失效的次數(shù)；
21、（2）
22、表示共因失效的平均階數(shù)；
23、同時定義?：
24、（3）
25、式中t為時間，qt為t時刻單元的失效概率，?為恒定失效率；
26、則由（1）、（2）和（3）式可得：
27、；
28、式中?表示有且僅有k個單元共因失效的概率，α因子模型中?，?，…，，…，?與?都為參數(shù)，可根據(jù)已知的失效數(shù)據(jù)確定參數(shù)?，?，…，?，…，與?，從而求出?。
29、本發(fā)明的有益效果：
30、本發(fā)明采用通用的參數(shù)模型擴展方法，通過模板復(fù)制和布爾邏輯簡化實現(xiàn)建模過程自動化，用“或門”節(jié)點替代原子模塊頂節(jié)點，分離獨立失效與共因失效路徑，顯式生成獨立失效和多階共因失效子模塊故障樹，將隱式共因失效參數(shù)模型擴展為顯式表達，實現(xiàn)考慮共因失效影響的復(fù)雜系統(tǒng)可靠性分析過程自動化，降低建模難度，提升可靠性分析工作效率。所述故障分析方法首先構(gòu)建帶有共因失效參數(shù)模型的故障樹模型，并為帶有共因失效參數(shù)模型及其底事件賦值；其次，通過通用的參數(shù)模型擴展方法，得到擴展后的顯式表達共因失效故障樹模型，最后，基于擴展的故障樹模型及其底事件發(fā)生概率計算頂事件發(fā)生概率。
1.一種基于共因失效參數(shù)故障分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于共因失效參數(shù)故障分析方法，其特征在于，在所述步驟s1構(gòu)建帶有共因失效參數(shù)模型的故障樹模型后賦值，具體包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述基于共因失效參數(shù)故障分析方法，其特征在于，步驟s2中采用通用的參數(shù)模型擴展方法，具體包括以下步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于共因失效參數(shù)故障分析方法，其特征在于，在步驟s24中，生成顯式表達共因失效故障樹模型，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于共因失效參數(shù)故障分析方法，其特征在于，在步驟s3中，求解故障樹模型的方法具體包括：上、下行法、二元決策圖法或貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于共因失效參數(shù)故障分析方法，其特征在于，所述共因失效參數(shù)模型包括β因子模型、多希臘字母模型或α因子模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述基于共因失效參數(shù)故障分析方法，其特征在于，在步驟s1中，利用α因子模型進行共因失效分析，具體包括：