[发明专利]一种基于重要度和敏感性复合排序的提高大型复杂系统风险设计及维修效率的方法

摘要

本发明公开了一种基于重要度和敏感性复合排序的提高大型复杂系统风险设计及维修效率的方法，其中全局敏感性能反映部件的参数值的不确定性对顶事件失效概率或频率值不确定性的影响，而FV重要度则能反映部件的参数值对顶事件失效概率或频率值的风险贡献。具体实施步骤为先通过统计方法计算获得部件的全局敏感性和FV重要度，再根据对他们进行加权计算的结果生成系统中部件的复合排序，最后根据部件的复合排序结果制定大型系统风险设计及维修的策略，从而减少经济投入，增加系统可靠性，提高风险维修效率。该方法考虑了部件参数值的不确定性对部件重要度排序结果的影响，从而能够获得更具有现实意义的部件复合排序列表，进而更有效的指导风险设计及维修行为。

主权项

一种基于重要度和敏感性复合排序的提高大型复杂系统风险设计及维修效率的方法，其特征在于实现步骤如下：(1)对于顶事件失效概率或频率值为的故障树模型，其中$\stackrel{\→}{q}=\left\{q_i\right\},i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n$是所有基本事件$\stackrel{\→}{b}=\left\{b_i\right\},i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n$的失效概率或频率值的集合，根据每个基本事件的模型和其所涉及的参数将其改写成参数表达形式，即其中$\stackrel{\→}{p}=\left\{p_i\right\},i=\mathrm{1,2},\·\·\·,m$是所有参数$\stackrel{\→}{x}=\left\{x_i\right\},i=\mathrm{1,2},\·\·\·,m$的值的集合；(2)将每一个参数的均值分别代入(1)中所述的每个基本事件的模型和参数表达形式中，得到一组所有基本事件失效概率或频率值的点估计值和一个顶事件失效概率或频率值的点估计值，即(3)根据(1)中所述的参数表达形式和(2)中所得到的顶事件失效概率或频率值的点估计值，计算每一个参数的FV重要度；(4)根据(1)中所述的参数表达形式和中所有参数的概率分布信息，计算每一个参数的全局敏感性；(5)将每一个参数的FV重要度和全局敏感性以特定的加权方式计算求得每一个基本事件的复合重要度进而根据每一个基本事件的复合重要度对系统中的部件进行复合排序；(6)根据(5)中获得的部件复合排序列表制定大型系统风险设计及维修的策略，从而减少经济投入，增加系统可靠性，提高风险设计及维修效率。