CN104239687A - 一种基于航天产品信号传递路径的可靠性建模与评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于航天产品信号传递路径的可靠性建模与评估方法，基于信号传递路径的可靠性建模方法能够描述复杂航天产品的动态性、阶段性、多态性与相关性等复杂特性，使模型对产品的描述更加精细；基于信号传递路径的可靠性建模方法能够较为直接的利用产品研制信息，在一定程度上避免了可靠性分析人员对产品研制信息的“再加工”过程，模型构建方法简便，模型对产品的描述更为客观；通过计算机抽样仿真算法，使模型量化方法更加高效、精确；通过重要度计算与排序、灵敏度分析、对比分析、权衡分析等综合分析与信息挖掘方法，识别产品的薄弱环节，为产品的设计改进提供有效信息。

Description

一种基于航天产品信号传递路径的可靠性建模与评估方法

技术领域

本发明属于航天产品的可靠性评估技术领域，具体涉及一种基于信号传递路径的可靠性建模与评估方法。

背景技术

随着我国航天技术的不断发展，航天产品的任务日趋复杂，任务过程动态变化、任务结果状态多样等特征明显，给航天产品的可靠性建模与评估工作带来了困难。

当前，航天领域采用了多种可靠性建模与评估方法，但都存在一定的问题，主要表现可靠性建模与模型的量化评估两个方面。对于可靠性建模来说，有些方法对产品的描述过于简化，无法反应产品的动态性、阶段性、多态性、相关性等特征，如可靠性框图建模方法；有些方法虽然能够表达产品的复杂特性，但建模过程过于复杂，模型构建的难度较大，且无法直接利用产品的研制信息，需要对产品研制信息进行“消化、吸收与再加工”，这一“再加工”过程与分析人员的技术水平密切相关，因此，模型存在较强的主观性，影响模型构建的准确性，如概率风险评价方法。对于可靠性模型量化评估来说，当前采用的区间估计方法多为解析方法，对于复杂模型的量化存在困难，且由于在计算过程中需要采用数据折合方法，影响计算的精度。由于以上两方面的原因，导致航天产品的可靠性建模与评估的精度较低、难度较大。

针对以上两方面问题，国内外的研究尚处于起步阶段，还有许多实际应用问题亟待解决。基于信号传递路径的航天产品可靠性建模与评估方法能够有效解决以上问题。因此，开展此方面的技术研究是完全有必要的，在此方面的任何理论和方法上的成果都具有很好的理论与实际应用意义。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于信号传递路径的航天产品可靠性建模与评估方法，以信号在产品中的传递路径为主线构建可靠性模型，采用计算机抽样仿真的计算方法实现可靠性的量化评估，并通过重要度计算与排序、灵敏度分析、对比分析、权衡分析等综合分析与信息挖掘方法，识别产品的薄弱环节，为产品的设计改进提供有效信息。

本发明的一种基于航天产品信号传递路径的可靠性建模与评估方法，包括如下步骤：

步骤1、根据待评估对象所包含的产品范围，在其任务范围内，确定信号在各产品之间的传递路径；

步骤2、建立待评估对象的基于信号传递路径的可靠性模型，具体为：

S1、根据待评估对象的结构组成与功能框图，对待评估对象进行功能分级，根据航天产品特点，分为系统级、分系统级和单机级；

S2、判断待评估对象的任务阶段性特征是否明显，即产品在任务范围内产品结构、功能与参与工作的单机是否发生变化：

当发生变化时，根据待评估对象的任务范围，确定任务范围所包括的任务阶段，每一个任务阶段作为一个任务节点，根据待评估对象的任务发展过程,采用有向线段连接两相邻的任务节点，建立任务过程子模型；其中，有向线段的箭头指向下一个任务节点；确定每个任务阶段所包含的系统级产品的个数及类型，先执行步骤S3-S6，然后执行步骤3；

不发生变化时，先执行步骤S3-S5，然后执行步骤3；

S3、将每一个系统级的产品作为系统级的一个产品节点；根据信号在产品节点之间的传递关系,采用有向线段连接产品节点，由此建立表征每个任务节点内的系统级产品节点间的信号传递关系的子模型；

确定每个系统级的产品节点所包含的分系统级的产品，定义为分系统级的产品节点，根据信号在该级产品节点之间的传递关系,采用有向线段连接产品节点，由此建立表征每个系统级产品节点内的分系统级产品节点间的信号传递关系的子模型；

确定每个分系统级的产品节点所包含的单机级的产品，定义为单机级的产品节点，根据信号在该级产品节点之间的传递关系,采用有向线段连接产品节点，由此建立表征每个分系统级产品节点内的单机级产品节点间的信号传递关系的子模型；

S4、采用终止节点分别表征单机级、分系统级、系统级产品节点间信号传递关系的子模型中信号传递终点的状态，其中，所述终止节点所表征的状态包括：正常、失效和功能降级；

S5、根据单机级产品节点间的信号传递的子模型，采用故障树表征单机级产品节点间的状态逻辑关系；

S6、采用终止节点表征每个任务节点的状态；采用故障树表征任务节点与终止节点之间的状态逻辑关系；

由此建立待评估对象的基于信号传递路径的可靠性模型；

步骤3、确定每个单机级产品状态的分布类型和分布参数，得到概率分布函数，并输入到待评估对象的基于信号传递路径的可靠性模型中；

步骤4、采用蒙特卡洛仿真方法，根据所述概率分布函数，对每个单机级产品的状态的概率值进行多次抽样，并将抽样结果依次输入到所述可靠性模型中，得到各级产品的信号传递关系子模型中终止节点以及任务节点对应的终止节点各状态发生概率值与概率分布；

步骤5、基于终止节点各状态的发生概率，得到待评估对象的可靠度，对待评估对象进行评估。

具体的，所述步骤5中对待评估对象的评估包括：

当每个单机级产品都具有可靠性数据时，根据任务节点对应的终止节点发生概率，计算各单机级产品的相对概率重要度或相对割集重要度，并对所有的单机级产品的相对概率重要度或相对割集重要度分别进行排序，得到对待评估对象影响最大的单机级产品，作为薄弱产品；

当单机级产品的可靠性数据不充分，或者没有可靠性数据时，根据任务节点对应的终止节点的状态，计算各单机级产品的结构重要度，并对所有的单机级产品的结构重要度进行排序，得到对待评估对象影响最大的单机级产品，作为薄弱产品；

从小到大依次改变所述薄弱产品的状态概率，得到待评估对象对应的状态概率，从而得到灵敏度曲线，为产品优化提供依据。

具体的，所述故障树用于表征：

1)以信号线相连的两个单机级产品节点中，前一产品处于某一状态时，对后一产品的影响；其中，产品的状态包括正常工作状态、不同故障原因导致的故障状态以及功能降级；

2)各自单机级产品节点内产品处于某一状态时，对自身的影响；

3)用于表达两相邻单机级产品节点间的逻辑关系，即步骤1)定义的前一产品状态与步骤2)定义的本产品状态处于何种逻辑关系时，才能保证信号在该产品节点的顺利通过；

4)用于表达以信号线相连的任务阶段与终止节点，以及各级产品节点与终止节点间的逻辑关系，即与终止节点直接相连的任务阶段或产品处于某一状态时，将信号传输至终止节点。

本发明具有如下有益效果：

(1)本发明基于信号传递路径的可靠性建模方法能够描述复杂航天产品的动态性、阶段性、多态性与相关性等复杂特性，使模型对产品的描述更加精细；

(2)本发明基于信号传递路径的可靠性建模方法能够较为直接的利用产品研制信息，在一定程度上避免了可靠性分析人员对产品研制信息的“再加工”过程，模型构建方法简便，模型对产品的描述更为客观；

(3)本发明通过计算机抽样仿真算法，使模型量化方法更加高效、精确；

(4)本发明通过重要度计算与排序、灵敏度分析、对比分析、权衡分析等综合分析与信息挖掘方法，识别产品的薄弱环节，为产品的设计改进提供有效信息。

附图说明

图1为本发明的模型各要素符号；

图2为本发明的基于信号传递路径的可靠性模型；

图3为本发明的电源系统工作原理示意图；

图4为本发明的电源系统基于信号传递路径的可靠性模型；

图5为本发明的电源系统可靠性概率分布函数；

图6为本发明的电源系统灵敏度分析曲线。

具体实施方式

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。

本发明提出了一种基于信号传递路径的航天产品可靠性建模与评估方法，用于对航天产品的可靠性进行评估。当前的航天产品可靠性建模与评估方法中，要开展航天产品可靠性建模与评估，首先需要分析航天产品的可靠性要求，具体包括以下四个方面：

(1)定义评估对象的任务范围及产品的边界，从而确定分析的范围和深度；

(2)明确产品在实际工作过程中所经历的不同环境条件、任务功能性能要求和持续时间等；

(3)明确用于判定产品是否故障的参数，即故障判据；

(4)明确产品的可靠性参数与指标等，作为可靠性评估量化的指标。

本发明的评估方法包括如下步骤：

步骤1、根据待评估对象所包含的产品范围，在其任务范围内，确定信号在各产品之间的传递过程：

收集产品信息，为构建基于信号传递路径的可靠性模型提供信息。本发明中所指的信号为广义的信号概念，信号传递包含的通信信号在控制设备中的传递，电流在电子设备中的传递，液体流在管道中的传输，时间在任务阶段间的传递，以及机械产品中各部件的机械传动关系等。

因此，该步骤需要收集产品在研制过程中形成的任务剖面、飞行时序、产品工作原理图、功能框图与结构组成等资料，理解产品的工作过程，明确各种信号在产品中的传递路径。

步骤2、建立待评估对象的基于信号传递路径的可靠性模型，具体为：

基于信号传递路径的可靠性模型采用图形演绎的方式，以信号在产品中的传递路径为导向，利用产品研制过程中形成的任务剖面、飞行时序、产品工作原理图、功能框图与结构组成等信息，按照任务阶段与产品层次进行逐层分解，分为系统级、分系统级和单机级，然后将产品研制信息直接转换为可靠性模型。

基于信号传递路径的可靠性模型的基本元素包括：任务节点、产品节点、终止节点、信号线和故障树，模型中各要素符号如图1所示(故障树模型符号参见GJB 768A-1998《故障树分析指南》)，各要素的含义如下：

(1)信号线为带有箭头的有向线，能够用于表达任务的发展过程，以及信号在产品间的传递方向与传递路径；

(2)任务节点能够用于表达待评估对象品的任务阶段，并通过信号线相连，建立表征每个任务节点内的系统级产品节点间的信号传递关系的子模型，体现任务的发展过程与产品的阶段性特征，若任务阶段性特征不明显，模型中可不使用任务节点，直接采用产品节点建模；

(3)产品节点能够用于表达某一层次的产品信号传递关系，以表达产品的动态性特征，产品节点内可包含若干个产品节点，以表达该产品中低一层次产品的信号传递路径，同时产品节点还能够包含在任务节点中，以表达产品在各任务阶段中的工作状态与工作模式，即产品的阶段性特征。根据可靠性评估的范围与需求，对于模型中表达的最低层次的产品节点内，需要定义多种状态，例如：正常、失效、功能降低等多种情况，以表达产品单元的多态性特征。具体为：

航天产品一般分为系统级、分系统级和单机级三个产品层次，以下叙述均以三级产品层次加以说明，也可根据待分析对象的具体情况进行调整，方法相同。

确定每个系统级的产品节点所包含的分系统级的产品，定义为分系统级的产品节点，根据信号在该级产品节点之间的传递关系,采用有向线段连接产品节点，由此建立表征每个系统级产品节点内的分系统级产品节点间的信号传递关系的子模型；

确定每个分系统级的产品节点所包含的单机级的产品，定义为单机级的产品节点，根据信号在该级产品节点之间的传递关系,采用有向线段连接产品节点，由此建立表征每个分系统级产品节点内的单机级产品节点间的信号传递关系的子模型。

(4)终止节点分别表征单机级、分系统级、系统级产品节点间信号传递关系的子模型中信号传递终点的状态，用于表达产品的某一可靠性指标或可能出现的多种故障状态。产品内各单元在不同任务阶段出现故障，可能使产品处于多种状态(如，正常、失效、部分任务失败等)，通过设置不同的终止节点，能够表达产品的系统多态性特征；

(5)故障树作为模型构建过程中最底层产品各状态间逻辑关系的表达方法，主要用于表达以下产品逻辑关系，用以表现产品的相关性特性：

1)用于表达以信号线相连的两个产品节点中，前一产品处于某一状态时，对后一产品的影响(例如，前一产品处于功能降级状态，是否阻碍信号在产品中的传递，后一产品还能否正常工作)；

2)用于表达各自产品节点内最底层产品节点处于某一状态时，对自身的影响(例如，本产品处于功能降级状态是否还能够完成规定功能)；

3)用于表达前相邻两最底层产品节点之间的逻辑关系(例如，前一产品与后一产品同时处于功能降级状态，才会影响后一产品的工作，当以后一产品的故障为顶事件建立故障树时，两种状态用与门相连)；

4)用于表达以信号线相连的任务阶段与终止节点(当建立任务节点时)，以及产品节点与终止节点间的逻辑关系，即与终止节点直接相连的任务阶段或产品处于某一状态时，会将信号传输至终止节点(例如，与终止节点直接相连的产品处于失效状态，才会将信号传递至“产品失效”这一终止节点)。

以产品的信号传递路径为主线，通过综合运用任务节点、产品节点、终止节点、信号线、故障树等模型要素，将产品研制过程中形成的任务剖面、飞行时序、产品工作原理图、功能框图与结构组成等直接转换为基于信号传递路径的模型，以表达任务阶段的发展关系以及信号在产品中的传递路径，构建基于信号传递路径的可靠性模型。

如图2所示，为基于信号传递路径的可靠性模型的一个示例，该示例中的模型包括任务过程子模型(由任务剖面与飞行时序等进行等效转换)、各层次产品(系统级、分系统级、单机级)信号传递路径子模型(由产品工作原理图、功能框图与结构组成等进行等效转换)、任务节点与终止节点故障树、产品节点故障树等。图2仅为示意，可根据产品具体情况进行调整，若任务的阶段性不显著，可不必构建任务阶段传递过程模型，直接构建产品信号传递路径模型，但对于最底层产品(示例中单机层次产品)必须定义不少于2种的产品状态(例如，正常、失效、功能降级等)。

步骤3、确定每个单机级产品状态的分布类型和分布参数，并输入到待评估对象的基于信号传递路径的可靠性模型中；

针对每个单机级产品状态，收集相关的可靠性数据信息，包括分布类型(例如，指数分布、威布尔分布等)与分布参数，得到概率分布函数，并输入到模型当中。

若产品只存在“正常”与“失效”两种状态，则通过宇航单机可靠性评估方法计算出最低层次产品的可靠度R，则为“正常”状态的概率信息，“失效”状态的概率为(1-R)，若产品存在2种以上的故障模型，需要针对每种故障模式，分别采用宇航单机可靠性评估方法，获得每种故障模式的发生概率，分别输入模型中。

步骤4、模型仿真解算：

通过构建基于信号传递路径的可靠性模型，并输入可靠性数据信息，采用模型解算方法，以实现模型的量化，借助蒙特卡罗仿真算法，采用计算机抽样仿真，实现产品可靠性信息在模型中的传播，从而完成模型的量化，得到终止节点的发生概率值与概率分布信息。

蒙特卡洛仿真是一种以概率统计理论和方法为基础的数值计算方法，通过随机变量的统计试验、随机模拟来求解工程技术问题，尤其适用于计算机辅助计算，该方法是基于利用概率过程选择系统的输入，用以产生分析输入到分析输出的映射，从而得到最终的分析结果，该方法具有以下作用：

(1)在一定的精度要求下，蒙特卡罗方法方法的抽样次数与模型的规模无关，因此，特别适用于基于信号传递路径的可靠性模型的解算；

(2)采用蒙特卡罗方法评估可靠性，不但能够获得概率性指标，而且能够得到频率指标，用于求解区间估计，使得可靠性信息更加丰富、实用；

(3)基于蒙特卡罗方法的程序数学模型相对简单，且容易模拟输入变化等随机因素和系统的校正控制措施，因此，该计算结果更加适合于航天产品的可靠性评估。

步骤5、基于终止节点各状态的发生概率，得到待评估对象的可靠度，对待评估对象进行评估。

结果分析是在模型量化后，需要对计算结果进行整理，采用适当的方式表达各个终止节点的发生概率(例如，90％置信区间与均值、70％置信下限等)，并对模型与数据信息进行深入挖掘，以识别产品的薄弱环节，支持设计改进与工程决策。结果分析主要包括：重要度计算与排序、灵敏度分析、对比分析、权衡分析等，具体方法如下：

(1)重要度计算与排序

产品中的各组成单元对整个产品来说并非是同等重要的，若能够对产品各组成部分的重要程度予以描述，对系统设计与故障分析都是十分有益的。常用的集中重要度主要包括：结构重要度、概率重要度、相关割集重要度、相对概率重要度等，各种重要度的计算方法如下：

1)概率重要度

概率重要度表示第i个基本事件发生概率的微小变化而导致后果状态发生概率的变化率，其计算公式为：

$I_P\left(i\right)=\frac{\∂}{\∂q_i}Q(q_1,q_2,...,q_n)$

其中，Q(q₁，q₂，...，q_n)为模型的故障概率函数，以下公式含义相同。

2)结构重要度

第i个底层产品的结构重要度计算公式为：

$I_{\mathrm{\Φ}}\left(i\right)=\frac{1}{2^{n-1}}\·\underset{(x_1,...,x_{i-1},x_{i+1},...,x_n)}{\mathrm{\Σ}}[\mathrm{\Φ}(x_1,...,x_{i-1},1,x_{i+1},...,x_n)-\mathrm{\Φ}(x_1,...,x_{i-1},0,x_{i+1},...,x_n)]$

其中，Φ(·)为模型结构函数，以下公式含义相同。

3)相对概率重要度

相对概率重要度表示第i个基本事件发生概率的微小变化而导致终止节点事件发生概率的相对变化率。在模型中所有底层产品相互独立的条件下，第i个产品的相对概率重要度的计算公式为：

$I_C\left(i\right)=\frac{\∂Q}{\∂q_i}\·\frac{q_i}{Q}$

4)相对割集重要度

相对割集重要度表示包含第i个基本事件的所有故障模式中至少有一个发生的概率与终止节点事件发生概率之比。第i个产品的相对割集重要度的计算公式为：

$I_{\mathrm{FV}}\left(i\right)=\frac{Q_i}{Q}=\frac{P\left(\underset{k=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{C}_k^{\left(i\right)}\right)}{Q}$

其中，表示包含第i个底层产品的第k个最小割集。

由于计算方法不同，采用每种方法计算的重要度大小不同，其排序结果也各不相同。

当每个单机级产品都具有可靠性数据时，采用相对概率重要度或相对割集重要度进行排序，得到对待评估对象影响最大的单机级产品，作为薄弱产品。

当单机级产品的可靠性数据不充分，或者没有可靠性数据时，采用结构重要度进行排序，得到对待评估对象影响最大的单机级产品，作为薄弱产品。

(2)灵敏度分析

灵敏度这一概念，作为表述传感器静特性的指标之一，指的是传感器输出的变化量与引起该变化量的输入变化量之比。经常用于描述传感器的静态特性，它表征的是输出量对输入量的反映程度。在基于信号传递路径的可靠性评估过程中，引入灵敏度的概念，来反映某一层次产品可靠度的变化对总体风险的影响程度。通过灵敏度分析，能够得到某一产品功能改进或故障概率的变化对终止节点事件发生概率的影响程度，用以作为产品可靠度增长幅度的重要依据。

(3)对比分析

以发生概率的大小对可能导致各终止节点事件的产品进行排序，从发生概率大小的角度比较不同产品对造成终止节点事件发生的影响程度，分析导致终止节点事件发生的最重要原因。

(4)权衡分析

在项目研制、生产与运行的过程中，包含着大量的决策活动。例如，在方案阶段，管理人员必须通过决策在多种方案之中选择最优方案；在后续的研制阶段中，为了使系统达到可接受的可靠性水平，并使系统的安全性达到最优化，必须进行一系列的决策。通过基于信号传递路径的航天产品可靠性建模与评估方法的计算结果，以及重要度排序结果与灵敏度分析结果，均可作为权衡分析的重要依据。

实施例

本实例以某卫星的电源系统为例，利用本发明的方法进行可靠性建模与评估，具体步骤如下：

首先对电源系统进行可靠性要求分析：

工作条件：空间环境；

功能要求：为卫星平台与载荷提供电能，满足卫星在整个寿命期间、各种工作模式下的功率需求；

工作时间：2年；

故障判据：电源系统输出功率不低于2KW；

可靠性指标：2年寿命末期，电源系统为卫星供电可靠度不低于0.94，按照0.7置信度评估。

步骤1、确定电源系统的产品范围以及在任务范围内，确定信号在各产品之间的传递：

电源系统是由太阳电池阵、锂电池、镉镍电池、平台电源控制器、载荷电源控制器、并网转换器组成，其工作原理图如图3所示，各产品的组成与功能如下：

(1)太阳电池阵由4块电池板组成，其中3块电池板正常工作，便能够保证卫星供电；

(2)镉镍电池主要为平台提供电能，并由平台电源控制器实现充电分流控制与放电控制；

(3)锂电池主要为载荷提供电能，并由载荷电源控制器实现充电分流控制；

(4)为保证平台的正常工作，在镉镍电池供电不足的情况下，可由锂电池为平台供电，由并网转换器实现由载荷线路向平台线路的转换。

步骤二、模型建立。

电源系统虽然经历发射阶段、状态建立阶段、在轨运行阶段等多个阶段，但是前两个阶段的任务时间相对较短，而电源系统的主要故障模式均由于在轨工作环境与工作时间相关，因此，虽然卫星任务具有阶段性，但对于电源系统来说，阶段性不显著，因此，无需建立任务阶段传递过程模型，直接建立直接构建产品信号传递路径模型。

在太阳翼展开锁定完成后，卫星进入在轨运行阶段，对于电源系统来说，正式进入全面工作状态。随着卫星围绕地球的转动，光照区与阴影区会交替出现，而在光照区与阴影区，对于电源分系统来说，其参与工作的单元以及单元的工作模式不同，光照区处于充电状态，阴影区处于放电状态。因此，电源系统具有两种工作模式，即充电模式与放电模式。构建模型的过程中，模型第1层确定为工作模式层，第二层次为组成产品层次、由于太阳翼由4块电池板组成，因此，将太阳电池阵进行第三层分解，其它产品均不再进行分解建模。将图3电源分系统工作原理图转换为基于信号传递路径的可靠性模型如图4所示：

对于充电模式，首先由太阳电池阵将光能信号转化为电能信号，并将电能信号分别输入到平台电源控制器与载荷电源控制器中，并分别由两台电源控制器将电能信号输送到蓄电池中作为电能储备，同时将电能信号输送到卫星各部件，以提供卫星所需电能，若路径中各部件均正常工作，则终止节点为“正常工作”。对于放电模型，电能信号由两蓄电池流出，镉镍电池输出电能信号流经电源控制器后，供卫星使用，锂电池直接将电能供载荷使用，在需要时可通过并网转换器为平台供电。针对每一个产品节点，建立故障树模型。由于底层产品的故障树模型较多，图4中只列出了部分故障树模型作为示例。

通过以上分析可以看出，基于信号传递路径的可靠性模型描述了电能信号在电源系统中的传递路径。

步骤三、确定电源系统中最底层各产品状态的分布类型和分布参数，得到概率分布函数，并输入到可靠性模型中；

最底层产品失效概率的分布类型与分布参数如表1所示：

表1  最底层产品失效概率信息表

产品	分布类型	任务时间	可靠性(均值)
				太阳电池板	威布尔分布	1.5年	0.0163
锂电池	威布尔分布	2年	0.0103
				镉镍电池	威布尔分布	2年	0.0153
平台电源控制器	指数分布	2年	0.0122
				载荷电源控制器	指数分布	1年	0.0100
并网转换器	正态分布	不少于50次	0.0090

步骤四、模型仿真解算。

采用计算机仿真抽样算法，进行10000次抽样，计算各终止节点事件的发生概率(区间估计)。

步骤五、结果评估。

通过计算，获得电源系统可靠性概率分布曲线如图5所示，其均值为0.9517，0.7置信度下的可靠性为0.9434，满足产品可靠性要求。为识别系统的薄弱环节，采用对比分析、重要度排序与计算、灵敏度分析等方法对结果进行深入分析，其分析结果如下：

(1)对比分析

从各单元的发生概率大小角度考虑，太阳电池板的失效概率最高，镉镍电池的失效概率次之，需要重点关注。

(2)重要度计算与排序

采用相对概率重要度、概率重要度两种重要度计算方法计算各产品的重要度，并进行排序，其结果如表2所示。由表中可以看出，镉镍电池的重要度最高，为系统的薄弱环节。

表2  各最低层次产品重要度计算与排序结果

产品	概率重要度	相对概率重要度	重要度排序结果
				镉镍电池	0.966	0.916	1
平台电源控制器	0.963	0.252	2
				锂电池	0.961	0.212	3
载荷电源控制器	0.961	0.206	4
				太阳电池板1	0.045	0.0312	5
太阳电池板2	0.045	0.0312	5
				太阳电池板3	0.045	0.0312	5
太阳电池板4	0.045	0.0312	5
				并网转换器	0	0.009	9

与对比分析相比，重要度排序结果太阳电池板的重要度相对较低，分析原因，由于对比分析只考虑发生概率的大小，未考虑失效变化率与逻辑结构关系。由于电源系统具有4个太阳电池板，3块即能保证卫星的正常工作，而对比分析并未考虑这一因素。因此，从识别产品薄弱环节的角度来讲，重要度计算与排序更有效。

(3)灵敏度分析

通过重要度排序，识别系统的薄弱环节为镉镍电池与平台电源控制器。下面对平台电源控制器进行灵敏度分析，其结果如图6所示。从图中可以看出，随着平台电源控制器的评估故障间隔时间(MTBF)的逐步提高，电源系统的可靠度也不断提高，但在单位MTBF提升下，系统可靠度提升的速率逐渐降低，在MTBF提升至1×10^-7后，电源系统的可靠度几乎没有变化。因此，通过灵敏度分析可以看出，作为电源系统的薄弱环节，平台电源控制器提升至1×10^-7后，再对其进行改进，对系统的可靠度几乎没有提升效果。若还需要进一步提升电源系统可靠性，只能通过提升系统中其它单机的可靠性来实现。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于航天产品信号传递路径的可靠性建模与评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、根据待评估对象所包含的产品范围，在其任务范围内，确定信号在各产品之间的传递路径；

步骤2、建立待评估对象的基于信号传递路径的可靠性模型，具体为：

S1、根据待评估对象的结构组成与功能框图，对待评估对象进行功能分级，根据航天产品特点，分为系统级、分系统级和单机级；

S2、判断待评估对象的任务阶段性特征是否明显，即产品在任务范围内产品结构、功能与参与工作的单机是否发生变化：

当发生变化时，根据待评估对象的任务范围，确定任务范围所包括的任务阶段，每一个任务阶段作为一个任务节点，根据待评估对象的任务发展过程,采用有向线段连接两相邻的任务节点，建立任务过程子模型；其中，有向线段的箭头指向下一个任务节点；确定每个任务阶段所包含的系统级产品的个数及类型，先执行步骤S3-S6，然后执行步骤3；

不发生变化时，先执行步骤S3-S5，然后执行步骤3；

S3、将每一个系统级的产品作为系统级的一个产品节点；根据信号在产品节点之间的传递关系,采用有向线段连接产品节点，由此建立表征每个任务节点内的系统级产品节点间的信号传递关系的子模型；

确定每个系统级的产品节点所包含的分系统级的产品，定义为分系统级的产品节点，根据信号在该级产品节点之间的传递关系,采用有向线段连接产品节点，由此建立表征每个系统级产品节点内的分系统级产品节点间的信号传递关系的子模型；

确定每个分系统级的产品节点所包含的单机级的产品，定义为单机级的产品节点，根据信号在该级产品节点之间的传递关系,采用有向线段连接产品节点，由此建立表征每个分系统级产品节点内的单机级产品节点间的信号传递关系的子模型；

S4、采用终止节点分别表征单机级、分系统级、系统级产品节点间信号传递关系的子模型中信号传递终点的状态，其中，所述终止节点所表征的状态包括：正常、失效和功能降级；

S5、根据单机级产品节点间的信号传递的子模型，采用故障树表征单机级产品节点间的状态逻辑关系；

S6、采用终止节点表征每个任务节点的状态；采用故障树表征任务节点与终止节点之间的状态逻辑关系；

由此建立待评估对象的基于信号传递路径的可靠性模型；

步骤3、确定每个单机级产品状态的分布类型和分布参数，得到概率分布函数，并输入到待评估对象的基于信号传递路径的可靠性模型中；

步骤4、采用蒙特卡洛仿真方法，根据所述概率分布函数，对每个单机级产品的状态的概率值进行多次抽样，并将抽样结果依次输入到所述可靠性模型中，得到各级产品的信号传递关系子模型中终止节点以及任务节点对应的终止节点各状态发生概率值与概率分布；

步骤5、基于终止节点各状态的发生概率，得到待评估对象的可靠度，对待评估对象进行评估。

2.如权利要求1所述的一种基于信号传递路径的航天产品可靠性建模与评估方法，其特征在于，所述步骤5中对待评估对象的评估包括：

当每个单机级产品都具有可靠性数据时，根据任务节点对应的终止节点发生概率，计算各单机级产品的相对概率重要度或相对割集重要度，并对所有的单机级产品的相对概率重要度或相对割集重要度分别进行排序，得到对待评估对象影响最大的单机级产品，作为薄弱产品；

当单机级产品的可靠性数据不充分，或者没有可靠性数据时，根据任务节点对应的终止节点的状态，计算各单机级产品的结构重要度，并对所有的单机级产品的结构重要度进行排序，得到对待评估对象影响最大的单机级产品，作为薄弱产品；

从小到大依次改变所述薄弱产品的状态概率，得到待评估对象对应的状态概率，从而得到灵敏度曲线，为产品优化提供依据。

3.如权利要求1所述的一种基于信号传递路径的航天产品可靠性建模与评估方法，其特征在于，所述故障树用于表征：

1)以信号线相连的两个单机级产品节点中，前一产品处于某一状态时，对后一产品的影响；其中，产品的状态包括正常工作状态、不同故障原因导致的故障状态以及功能降级；

2)各自单机级产品节点内产品处于某一状态时，对自身的影响；

3)用于表达两相邻单机级产品节点间的逻辑关系，即步骤1)定义的前一产品状态与步骤2)定义的本产品状态处于何种逻辑关系时，才能保证信号在该产品节点的顺利通过；

4)用于表达以信号线相连的任务阶段与终止节点，以及各级产品节点与终止节点间的逻辑关系，即与终止节点直接相连的任务阶段或产品处于某一状态时，将信号传输至终止节点。