复杂系统可靠性建模与分析PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 可靠性工作的意义 1

1.2 可靠性工程的发展 3

1.3 典型复杂系统可靠性建模与分析问题 5

1.4 对复杂系统可靠性技术发展趋势的看法 13

1.5 本书内容和结构安排 17

参考文献 19

第2章 复杂系统可靠性组合分析方法 21

2.1 BDD的基本概念 21

2.1.1 Shannon分解 21

2.1.2 BDD的概念 22

2.1.3 BDD构造方法 25

2.2 非单调关联系统可靠性分析 30

2.2.1 结构函数 30

2.2.2 定性分析 31

2.2.3 定量分析 33

2.2.4 案例：卫星转速控制系统可靠性分析 34

2.3 多状态系统可靠性分析 37

2.3.1 多状态系统描述 38

2.3.2 多状态系统的BDD构造 40

2.3.3 案例：通信网阻塞概率分析 43

2.4 多阶任务系统可靠性分析 45

2.4.1 部件失效函数 46

2.4.2 多阶段系统的BDD构造 47

2.4.3 案例：卫星控制系统可靠性分析 54

2.5 顺序相关失效系统可靠性分析 59

2.5.1 SBDD的概念 60

2.5.2 顺序事件 60

2.5.3 系统级SBDD的构造 61

2.5.4 基于SBDD的系统可靠性分析 63

2.6 故障传播和波及效应分析 70

2.6.1 故障传播问题描述 71

2.6.2 基于BDD的组合分析方法 71

2.6.3 案例：网络可靠度分析 73

参考文献 80

第3章 复杂动态系统可靠性建模与分析 83

3.1 Petri网简介 83

3.1.1 Petri网基本概念 84

3.1.2 Petri网扩展 86

3.1.3 基于网结构的冲突 90

3.1.4 随机Petri网的行为 93

3.1.5 基于Petri网的典型系统可靠性模型 96

3.2 动态系统可靠性定性分析 97

3.2.1 失效序列和失效簇 98

3.2.2 动态系统的重要度 100

3.2.3 扩展上下文网（ECN）描述 103

3.2.4 基于ECN的定性分析 107

3.3 马尔可夫系统可靠性定量分析 113

3.3.1 随机报酬网（SRN）描述 113

3.3.2 基于SRN标识过程的可靠性指标计算 117

3.3.3 案例：一个高冗余故障容错多处理器系统 125

3.4 可修随机劣化系统可靠性仿真分析 130

3.4.1 含老化令牌的随机Petri网（SPNAT）描述 130

3.4.2 基于SPNAT的部件维修建模 133

3.4.3 基于SPNAT的系统维修建模 137

参考文献 143

第4章 不确定性系统可靠性建模与分析 146

4.1 Bayes网络简介 146

4.1.1 Bayes网络基本概念 146

4.1.2 Bayes网络建模 148

4.1.3 Bayes网络推理 148

4.1.4 Bayes网络学习 150

4.2 静态系统可靠性建模与分析 151

4.2.1 故障树向Bayes网络转化 151

4.2.2 多状态问题 155

4.2.3 共因失效问题 157

4.2.4 系统可靠性分析方法 159

4.2.5 案例：PLC控制器可靠性分析 161

4.3 动态系统可靠性建模与分析 166

4.3.1 基于动态Bayes网络的建模方法 166

4.3.2 基于离散时间Bayes网络的建模方法 171

4.3.3 案例：HCAS可靠性分析 177

4.4 运行可靠性分析 182

4.4.1 运行可靠性分析的内容 182

4.4.2 案例：动量轮运行可靠性分析 184

参考文献 199

第5章 高可靠度系统仿真技术 201

5.1 直接抽样法 202

5.1.1 成败型仿真 203

5.1.2 任务型仿真 204

5.1.3 可靠性指标估计 205

5.1.4 抽样算法评价 208

5.1.5 示例分析 208

5.2 限制抽样法 210

5.2.1 基本原理 210

5.2.2 故障树仿真的限制抽样法 211

5.2.3 算法性能分析 215

5.3 序贯破坏法 216

5.3.1 基本原理 216

5.3.2 故障树仿真的序贯抽样方案 217

5.3.3 序贯破坏过程的截断 218

5.3.4 算法性能分析 220

5.4 状态转移链法 222

5.4.1 直接蒙特卡罗方法 222

5.4.2 状态转移蒙特卡罗法 223

5.4.3 状态转移蒙特卡罗法用于任务仿真 225

5.4.4 状态转移链法性能分析 226

5.5 重要性抽样法 228

5.5.1 故障树仿真的重要性抽样法 228

5.5.2 重要性抽样法用于任务仿真 230

5.5.3 算法性能分析 230

5.6 重要性抽样法的一般理论 232

5.6.1 重要性抽样法原理 232

5.6.2 样本有偏性 234

5.7 高可靠度部件系统重要性抽样 238

5.7.1 高可靠度系统CTMC模型 238

5.7.2 稳态指标估计 239

5.7.3 暂态指标估计 243

5.8 高冗余系统重要性抽样 244

5.8.1 大偏差原理（LDP）简介 244

5.8.2 基于LDP的抽样分布构造 245

5.8.3 典型系统的应用研究 249

5.9 分裂法 253

5.10 本章小节 255

参考文献 256

第6章 多模型集成的系统可靠性建模与分析 259

6.1 多模型集成的系统可靠性建模方法 260

6.1.1 多模型集成技术 260

6.1.2 可靠性指标定义 261

6.2 多模型集成的系统可靠性解析分析方法 265

6.2.1 MDD和MD数据结构 266

6.2.2 集成模型状态空间构造 267

6.2.3 生成集总状态空间模型 273

6.3 多模型集成的重要性抽样策略 274

6.3.1 广义半马尔可夫过程（GSMP）简介 274

6.3.2 基于GSMP的重要性抽样法 277

6.3.3 重要性抽样方案设计 279

6.4 多模型集成的系统可靠性仿真方法和软件 281

6.4.1 MISER特点和功能 281

6.4.2 MISER体系结构 282

6.4.3 MISER建模框架 283

6.4.4 MISER模型执行 286

6.4.5 MISER操作简介 287

6.5 案例：某能源组件可靠性建模与分析 293

6.5.1 故障树模型 293

6.5.2 多模型集成的维修决策模型 294

6.5.3 集成模型仿真分析 298

参考文献 299