[发明专利]基于自适应智能体的复杂系统可靠性仿真方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于自适应智能体的复杂产品可靠性仿真方法，该方法采用智能自适应智能体对象构建复杂系统的基本工作单元，并通过自适应智能体对象之间的通讯机制以及自适应智能体本身的智能决策行为，构建描述复杂系统内部功能关系及可靠性行为的多自适应智能体协作网络，通过自适应智能体之间的协作行为，模拟系统外部工作环境的变化、系统各功能单元的工作活动以及故障状态，并记录系统各个单元及整体的工作数据，从而实现对整个系统可靠性行为和特征的分析和评价。由于采用自适应智能体来定义系统的基本工作单元，从而可以描述复杂的系统寿命特征、功能特性、工作状态和可靠性退化等因素，提高了可靠性分析的精度。

技术领域

本公开涉及系统可靠性仿真技术领域，具体涉及一种基于自适应智能体的复杂系统可靠性仿真方法及系统。

背景技术

系统可靠性是指在规定的时间内和规定条件(如使用环境和维修条件等)下能有效地实现规定功能的能力GJB。可靠性工程是现代复杂产品设计中的关键工程技术之一。是提高系统(或产品或元器件)在整个寿命周期内可靠性的一门有关论证、设计、分析、试验、评估、改良的工程技术。随着现代产品复杂度、精密度的提高，各种大型复杂产品如航天、航空、船舶、电子、汽车、建筑、电力设施、工程机械、武器装备等都对产品的可靠性提出了更高要求，可靠性工程在产品研发过程中的地位越来越关键。

我国从上世纪80年代开始引入可靠性工程领域的研究，并逐步在各个领域推广应用。常用的可靠性工程方法包括可靠性预计、故障模式与危害度分析法(FMECA)、故障树分析法(FTA)、潜在分析、容差分析、耐久性分析、有限元分析、环境应力筛选、可靠性试验与评价等。以往在设计过程中，对系统的可靠性进行预计和评价，主要采用基于可靠性框图(RBD)的解析法，或者基于样机的试验法。前者对可靠性模型的复杂程度敏感，当复杂产品零部件寿命分布类型较多时，预计与评估的累计误差较大，导致分析精度不高，另外分析的效率也不高。基于样机的试验法则需要研制产品样机，投入高、周期长，且在产品研制的早期无法应用。

可靠性仿真技术是伴随着计算机软硬件技术的成熟与普及而发展起来的一种可以用于复杂系统可靠性预计和评估的有效方法，是计算机仿真技术在可靠性工程领域的成功应用。它通用性好、应用广泛、分析精度高、计算效率高，且对软硬件条件要求较低，对提高产品可靠性可以起到了明显的效果，已经在可靠性工程领域得到越来越广泛的应用。

现有的可靠性仿真技术主要采用蒙特卡洛数字仿真方法。这种方法主要按照各个零部件的寿命或故障分布函数进行蒙特卡洛随机抽样，然后依据抽样数据结合系统的可靠性模型(可靠性框图)，计算系统可靠性，分析系统可靠性水平，方法获取各个要求首先要构建完善的系统可靠性框图，其次要获取产品各个零部件的寿命分布类型和参数，然后采用随机抽样的方法估计系统可靠性水平。这种方法对可靠性模型要求较高，同时在仿真模型的实现上，需要将可靠性框图以逻辑运算方程来表达，因此方法的灵活性较差，计算复杂度高，当模型规模很大时，可靠性逻辑运算方程将非常复杂，导致这种方法的计算效率很低。另外，传统方法主要关注于在理想工作环境下、基于静态可靠性关系的系统固有可靠性的分析，难于适应系统在复杂任务环境中的动态可靠性模型，也很难兼顾零部件工况和外部工作环境的动态变化对系统可靠性的影响，也不能考虑零部件因耗损而导致的可靠性退化问题，因此导致仿真结果与系统真实运行数据的误差较大，仿真的可行性难以提高。此外现有仿真方法模型的可重用性较低。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本公开以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于自适应智能体的复杂系统可靠性仿真方法及系统。

一种基于自适应智能体的复杂系统可靠性仿真方法，其特征在于，包括：

收集系统相关数据，包括但不限于系统的工作环境参数、工况与任务剖面，各单元的故障率、故障分布函数及参数、故障率随环境变化或寿命的情况；

建立系统的任务剖面，构建系统任务转换模型；

确定系统的环境剖面，构建系统任务环境转换模型；