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維修性建模與聚合隨機過程分析

發(fā)布時間:2020-08-08 21:17
【摘要】:可修系統(tǒng)的維修性建模與分析是可靠性理論與工程中的重要研究內(nèi)容。實際中系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、狀態(tài)多變,研究時需要對系統(tǒng)進(jìn)行恰當(dāng)建模、定量表示,從而對系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評估。本論文從實際問題出發(fā),對不同的可修系統(tǒng)進(jìn)行維修性建模,根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)的特點進(jìn)行狀態(tài)聚合分類,得到新的隨機過程即聚合隨機過程,用以描述系統(tǒng)的運行情況。通過對聚合隨機過程的研究,推導(dǎo)得到系統(tǒng)的傳統(tǒng)可靠性指標(biāo)與隨機時間概率分布,并提出和推導(dǎo)系統(tǒng)的新可靠性指標(biāo)。本論文的研究工作主要有以下方面:第一,構(gòu)建由任務(wù)子系統(tǒng)和保障子系統(tǒng)組成的可修系統(tǒng)模型。模型中,當(dāng)任務(wù)子系統(tǒng)發(fā)生故障時,保障子系統(tǒng)對其進(jìn)行修理或維護(hù);谌蝿(wù)子系統(tǒng)已有的固定性狀態(tài),給出基于兩種狀態(tài)分類下的聚合隨機過程,并進(jìn)行分析。推導(dǎo)得到系統(tǒng)在一般分布和指數(shù)分布兩種情況下的瞬時可用度、區(qū)間可用度等可靠性指標(biāo),以及工作時間、故障時間等指標(biāo)的概率分布。第二,構(gòu)建多狀態(tài)退化的馬爾可夫可修系統(tǒng)模型。模型中,系統(tǒng)的狀態(tài)屬性分為工作和故障兩種狀態(tài)集;诓煌瑺顟B(tài)聚合方式,給出四種聚合隨機過程,并進(jìn)行分析。推導(dǎo)得到系統(tǒng)的可用度、較低(高)退化程度概率、較低(高)退化程度狀態(tài)停留時間分布等指標(biāo)。提出新的可靠性指標(biāo),推導(dǎo)得到新可靠性指標(biāo):多點可用度、多時間可用度,以及刻畫系統(tǒng)退化情況的多點較低(高)退化程度概率、多區(qū)間較低(高)退化程度概率等指標(biāo)。第三,構(gòu)建故障可忽略多狀態(tài)馬爾可夫可修系統(tǒng)模型以及故障可忽略或延遲的多狀態(tài)馬爾可夫可修系統(tǒng)模型。模型中觀測到系統(tǒng)運行情況受故障時間長短閾值的限制,其中一部分故障狀態(tài)觀測時將被看作工作狀態(tài)。系統(tǒng)具有多個狀態(tài),且狀態(tài)屬性不再固定;诓煌P,給出相對應(yīng)的三種聚合隨機過程,并進(jìn)行分析。推導(dǎo)得到兩個新模型系統(tǒng)的瞬時可用度、區(qū)間可用度、停留在某個工作階段時間分布、系統(tǒng)故障時間分布等指標(biāo)。第四,構(gòu)建故障可忽略的狀態(tài)歷史相依馬爾可夫可修系統(tǒng)新模型?紤]維修時間對系統(tǒng)的影響,新模型中系統(tǒng)原有的狀態(tài)屬性會發(fā)生不同情況的變化;谠枷到y(tǒng)模型和新系統(tǒng)模型,給出相應(yīng)的聚合隨機過程,并進(jìn)行分析。給出原始模型即狀態(tài)歷史相依馬爾可夫可修系統(tǒng)的新可靠性指標(biāo):多點可用度和多區(qū)間可用度。推導(dǎo)得到新模型中系統(tǒng)的瞬時可用度、穩(wěn)態(tài)可用度、一個工作階段內(nèi)停留于工作狀態(tài)隨機時間分布等指標(biāo)。第五,構(gòu)建對應(yīng)于不同系統(tǒng)模型的多種聚合隨機過程。在維修性建模過程中,每一種聚合隨機過程用以描述不同的可修系統(tǒng),并且對同一可修系統(tǒng)進(jìn)行不同方式的狀態(tài)聚合,得到不同的聚合隨機過程。根據(jù)具體的聚合隨機過程的特點對其進(jìn)行分析,給出聚合隨機過程的核以及其它性質(zhì),豐富聚合隨機過程理論的研究。本研究具有重要的理論和實踐意義。所得結(jié)果不僅構(gòu)建了新的維修性模型,而且給出了新的聚合隨機過程,促進(jìn)了聚合隨機過程的理論發(fā)展。此外提出了新的可靠性指標(biāo),擴展了可靠性指標(biāo)的研究。研究為實際中狀態(tài)多變、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的可修系統(tǒng)提供了可靠性分析、維修性設(shè)計與優(yōu)化等方面的依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】:北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TB114.3

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號:2786125

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