[发明专利]一种分析系统可靠性的方法

权利要求书

1.一种分析系统可靠性的方法，其特征在于，使用云模型构造特征函数，形成云化特征函数，进而改进SFT理论对于具有模糊性、随机性和离散性的基础数据处理问题，获得云化元件故障概率分布和云化系统故障概率分布；其包括如下步骤：首先将根据某因素得到的元件可靠性数据带入逆向云模型发生器，得到特征参数，然后带入正向云模型发生器解析式，最终将该解析式被1减作为元件对于该因素的云化特征函数；本发明可用于确定系统可靠性分析中的元件故障概率分布和系统故障概率分布。

2.根据权利要求1所述的一种SFT理论，其特征在于，SFT对系统可靠性分析的基础是得到可表示某因素影响元件可靠性的特征函数，这个特征函数在CSFT和DSFT中均存在；CSFT中的特征函数是通过较为严禁的实验室试验得到的，但即使是在科学的试验方法下元件失效的发生还是带有随机性和模糊性的；DSFT中的特征函数是通过系统实际运行过程表现出的故障统计数据通过数据处理方法得到的；这些数据有较大的离散性，且影响因素的变化更为自由和复杂，所以这样得到的特征函数较CSFT更为具有随机性和模糊性；所以特征函数应能表示数据的随机性和模糊性特征。

3.根据权利要求1所述的特征函数，其特征在于，元件的可靠性一般认为服从指数分布，或者是峰值具有稳定区的指数分布；理论上通过实验得到的或通过实际运行得到的可靠性数据分布特征应是正态的分布在这个曲线周围；越接近曲线数据密度越大，远离密度小，那么所选代替特征函数的方法应能表示这个特征。

4.根据权利要求1所述的云化特征函数，其特征在于，云模型发生器生成的云滴正是围绕着发生器解析式曲线正态分布的数据点，这与可靠性数据分布特征是相同的；云模型生成的云滴隶属度为[0,1]，这与可靠性值域[0,1]相同；另外云模型的变形形式已有多种，可以满足可靠性数据的分析要求；所以利用正向云模型发生器解析式代替特征函数是可行的，即形成云化特征函数。

5.根据权利要求1所述的云化特征函数的步骤，其特征在于，首先将根据某因素得到的元件可靠性数据带入逆向云模型发生器，得到特征参数，然后带入正向云模型发生器解析式，最终将该解析式被1减作为元件对于该因素的云化特征函数。

6.根据权利要求5所述的正向云模型发生器解析式，其特征在于，如式(1)所示，

（1）。

7.根据权利要求1所述的云化特征函数，其特征在于，考虑式(1)生成的正太云滴分布可表示元件对于某因素变化的可靠性变化，那么元件对于某因素的可靠性可以用表示，而元件对于该因素的特征函数可以使用=1-，即特征函数可表示为式(2)，

（2）。

8.根据权利要求1所述的云化特征函数，其特征在于，不同元件对不同因素影响带来的可靠性变化并不一定都是正态的，这种情况可以使用半云与分段函数联合表示，或梯形云模型，或非对称云模型表示。

9.根据权利要求1所述的云化元件故障概率分布，其特征在于，在多因素影响下元件故障发生概率空间分布的云化，即云化元件故障概率分布表示为式(3)所示，

（3）。

10.根据权利要求4所述的云化系统故障概率分布，其特征在于，通过式(3)得到全部的云化元件故障概率分布，再通过系统结构分析得到元件组成系统的树形结构，便可得到云化系统故障概率分布。