13、复杂系统可靠性评估与多属性决策方法研究

复杂系统可靠性评估与多属性决策方法研究

1. 复杂系统可靠性评估模型

1.1 现有可靠性分析方法

在可靠性分析应用中，贝叶斯方法、蒙特卡罗方法和 GO 方法被广泛使用。但它们各自存在一定的局限性：
- 贝叶斯方法 ：优势在于多源信息融合，可减少样本量。然而，对于复杂系统，计算结果困难，且需要各级的样本信息，这在实际中较难满足。
- 蒙特卡罗方法 ：简单灵活，但处理复杂问题时耗时久，效率较低。
- GO 方法 ：适用于多状态和复杂系统，不过关键问题在于组件可靠性模型的确定。

1.2 新的可靠性模型构建

为解决复杂系统可靠性评估的难题，提出了一种基于贝叶斯方法和 GO 方法的新模型。具体步骤如下：
1. 基于贝叶斯方法的组件可靠性评估 ：处理先验信息，计算先验分布和后验分布。
2. 基于 GO 方法的整个系统可靠性评估 ：构建 GO 模型，计算可靠性参数。

下面以一个控制系统的可靠性评估为例，详细说明该过程。

1.3 控制系统可靠性评估实例

1.3.1 控制系统描述

控制系统由十个组件组成，组件 4 和 5、组件 6 和 7、组件 9 和 10 为冗余设计。系统输出投票元素并非实际存在，只要两条路径正常工作，系统就能正常运行。组件 1、2、3 和 8 服从威布尔分布，其他组件服从指数分布。

1.3.2 组件可靠性