JP3445517B2 - System reliability design apparatus and method, and recording medium recording system reliability design software - Google Patents

System reliability design apparatus and method, and recording medium recording system reliability design software

Info

Publication number
JP3445517B2
JP3445517B2 JP03687599A JP3687599A JP3445517B2 JP 3445517 B2 JP3445517 B2 JP 3445517B2 JP 03687599 A JP03687599 A JP 03687599A JP 3687599 A JP3687599 A JP 3687599A JP 3445517 B2 JP3445517 B2 JP 3445517B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
event
probability
occurrence
reliability
occurrence probability
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP03687599A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2000235507A (en
Inventor
太郎 奥田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP03687599A priority Critical patent/JP3445517B2/en
Publication of JP2000235507A publication Critical patent/JP2000235507A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP3445517B2 publication Critical patent/JP3445517B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Debugging And Monitoring (AREA)
  • Test And Diagnosis Of Digital Computers (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、システムの信頼
性に関する設計を行うための技術の改良に関するもの
で、より具体的には、対象となるシステムのフォールト
ツリーと、上位事象について与えられた発生確率とに基
づいて、下位事象の発生確率を計算するようにしたもの
である。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an improvement in a technique for designing the reliability of a system, and more specifically, a fault tree of a target system and a given occurrence of an upper event. The probability of occurrence of a subordinate event is calculated based on the probability.

【0002】[0002]

【従来の技術】コンピュータシステムや各種プラントと
いったさまざまなシステムの信頼性に関して、分析した
り設計するための技術として、FTA(Fault tree ana
lysis,故障の木解析)と呼ばれる手法が知られている。
ここでFault tree(故障の木)=フォールトツリーは、
システムの信頼性がどのような構造になっているかを表
すデータであり、システムの信頼性に影響する個々の故
障などの事象と、事象間の関係とを、木構造のツリーで
表すものである。
2. Description of the Related Art As a technique for analyzing and designing the reliability of various systems such as computer systems and various plants, FTA (Fault tree
A method called lysis (fault tree analysis) is known.
Where Fault tree = fault tree
This data represents the structure of the system reliability, and represents the events such as individual failures that affect the system reliability and the relationships between the events using a tree structure tree. .

【0003】このようなフォールトツリーの例として、
例えば、対象となる全体システムを表すルートノード
に、各構成要素を表すノードをリンクさせ、さらに、個
々の構成要素のノードに対して、それぞれどのような故
障の可能性があるかを表すノードをリンクさせたものな
どが考えられるが、実際の構造はシステムごとに自由に
定めることができる。
As an example of such a fault tree,
For example, a root node representing the entire system of interest is linked to a node representing each constituent element, and a node indicating what kind of failure is possible for each node of each constituent element. Although linked ones are possible, the actual structure can be freely determined for each system.

【0004】このようなフォールトツリーでは、フォー
ルトツリーを構成する個々の事象について、その発生確
率を設定することができ、ある事象がより詳細な別の事
象から構成される場合、前者はツリー構造のルート側の
ノードで表され、上位事象と呼ばれる。また、後者はツ
リー構造の末端側のノードによって表され、下位事象と
呼ばれる。なお、上位事象や下位事象というときは、そ
れに対応する機器などの構成要素を表す場合を含むもの
とする。
In such a fault tree, the probability of occurrence can be set for each of the events that make up the fault tree, and when an event is composed of another event that is more detailed, the former is a tree structure. It is represented by the node on the root side and is called the upper event. The latter is represented by a node at the end of the tree structure and is called a sub event. It should be noted that the terms “higher-order event” and “lower-order event” include cases where components corresponding to the high-order event or low-order event are represented.

【0005】例えば、並列の2つの部分システムが両方
故障しないと全体システムが故障しないとき、全体シス
テムの故障という上位事象には、個々の部分システムの
故障という下位事象がANDで接続される。この場合、
例えば個々の部分システムの故障の発生確率が0.1な
ら全体システムの故障の発生確率は 0.1*0.1=0.01 となる。
For example, when the entire system does not fail unless both of the two subsystems in parallel fail, the upper event of the failure of the entire system is connected with the lower event of the failure of each individual subsystem by AND. in this case,
For example, if the failure probability of each individual partial system is 0.1, the failure probability of the entire system is 0.1 * 0.1 = 0.01.

【0006】また、直列の2つの部分システムのどちら
か一方でも故障すると全体システムが故障するとき、全
体システムの故障という上位事象には、個々の部分シス
テムの故障という下位事象がORで接続される。この場
合、例えば個々の部分システムの故障の発生確率が0.
1なら全体システムの故障の発生確率は 1−(1−0.1)*(1−0.1)=0.19 となる。
Further, when the whole system fails when either one of the two subsystems in series fails, the lower event of the failure of each individual subsystem is connected by OR with the upper event of the failure of the overall system. . In this case, for example, the probability of occurrence of failure of each subsystem is 0.
If 1, the probability of failure of the entire system is 1- (1-0.1) * (1-0.1) = 0.19.

【0007】なお、 1−故障の発生確率=稼働率(信頼性) であるから、故障の発生確率と稼働率を入れ替えて、論
理演算子の種類をそれに合わせて逆転するなどしても意
義は同じである。
Since 1-fault occurrence probability = operating rate (reliability), it is meaningless if the failure occurrence rate and the operating rate are exchanged and the types of logical operators are reversed accordingly. Is the same.

【0008】そして、このようなフォールトツリーを使
い、個々の下位事象にその発生確率を設定すれば、AN
DやORなどにしたがって順次上位事象の発生確率を計
算してゆくことによって、システム全体の故障の発生率
すなわち信頼性の程度を、頂上事象の発生確率として計
算することができる。
Then, if such a fault tree is used and the occurrence probability is set for each lower event, AN
By sequentially calculating the occurrence probabilities of upper events according to D, OR, etc., the failure occurrence rate of the entire system, that is, the degree of reliability can be calculated as the occurrence probability of the top event.

【0009】このため、フォールトツリーを使うこと
で、例えば、部分システムの構成を直列と並列との間で
変更したときに全体の信頼性がどう変わるかを試算して
評価したり、また、全体として要求される信頼性を満た
せる範囲で、例えば最下位事象の信頼性を増減させるこ
とで、コストを合理化するといった設計作業が可能であ
る。
Therefore, by using the fault tree, for example, it is possible to perform a trial calculation to evaluate how the overall reliability changes when the configuration of the partial system is changed between serial and parallel, or to evaluate the overall reliability. It is possible to perform a design work such as rationalizing the cost by increasing or decreasing the reliability of the lowest event, for example, within a range that can satisfy the reliability required as.

【0010】[0010]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来で
は、上記のように、下位事象について判明している発生
確率すなわち信頼性から、ボトムアップ式に上位事象や
システム全体の信頼性を計算することはできたが、逆
に、システム全体や上位事象に要求される信頼性から、
個々の下位事象が満たすべき発生確率をトップダウン式
に計算する技術は知られていなかった。
However, conventionally, as described above, it is not possible to calculate the reliability of the upper event or the entire system in a bottom-up manner from the occurrence probability, that is, the reliability that is known for the lower event. Although it was possible, on the contrary, from the reliability required for the entire system and upper events,
A technique for calculating the occurrence probability that each sub-event should satisfy in a top-down manner has not been known.

【0011】このため、従来では、下位事象の発生確率
のうち決まっていないものがあるときは、一旦、適当な
概算値を使ったり無視してシステム全体の信頼性を計算
し、その計算結果を確認しながら下位事象の発生確率を
設計者が決めてゆく必要があった。この結果、信頼性を
正確に計算することが難しいだけでなく、一部の下位事
象の発生確率が補充される度に計算結果が変わることも
あり、信頼性設計の効率や精度を改善することが困難で
あった。
Therefore, conventionally, when there is an undetermined probability of occurrence of a subordinate event, the reliability of the entire system is calculated by temporarily using an appropriate approximate value or ignoring it, and the calculation result is calculated. The designer had to decide the probability of occurrence of subordinate events while checking. As a result, not only is it difficult to calculate reliability accurately, but the calculation result may change each time the probability of occurrence of some lower-order events is replenished, improving the efficiency and accuracy of reliability design. Was difficult.

【0012】特に、効率的な設計のためには、全体の信
頼性に与える影響すなわち重要度が大きい下位事象につ
いてその発生確率を下げる必要があるが、このような重
要度を正確に判断しながら上記のような手順を繰り返す
ことは煩雑かつ困難であった。
In particular, in order to design efficiently, it is necessary to reduce the occurrence probability of a low-order event that has a great influence on the overall reliability, that is, a significant degree of importance. Repeating the above procedure was complicated and difficult.

【0013】本発明は、上記のような従来技術の問題点
を解決するために提案されたもので、その目的は、対象
となるシステムのフォールトツリーと、上位事象につい
て与えられた発生確率とに基づいて、下位事象の発生確
率を計算することで、システムの信頼性設計を効果的に
支援するシステムの信頼性設計装置及び方法並びにシス
テムの信頼性設計用ソフトウェアを記録した記録媒体を
提供することである。
The present invention has been proposed in order to solve the problems of the prior art as described above, and its purpose is to provide a fault tree of a target system and an occurrence probability given to an upper event. PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a system reliability design device and method for effectively supporting system reliability design by calculating the occurrence probability of a subordinate event based on the above, and a recording medium recording system reliability design software. Is.

【0014】[0014]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、請求項1の発明は、複数の構成要素を有するシステ
ムの信頼性に関する設計を行うためのシステムの信頼性
設計装置において、前記システムに含まれる複数の構成
要素を、システムの信頼性に与える影響を基準として上
位事象と下位事象とに区分し、これらの関係を階層的ツ
リー構造で表したフォールトツリーの構造を入力するた
めの入力手段と、前記各構成要素の信頼性に関する信頼
性データを予め格納するための手段と、前記前記入力手
段から入力されたフォールトツリーを解析することによ
って、少なくとも発生確率が未知の各下位事象について
重要度を計算するための重要度計算手段と、上位事象に
ついて与えられる発生確率及び前記重要度を使い、多次
元方程式を生成し解を求めることで、前記下位事象の発
生確率を計算するための確率計算手段と、各下位事象に
ついて計算された発生確率と、その下位事象に対応する
前記構成要素の信頼性データとを比較するための手段
と、を備えたことを特徴とする。請求項4の発明は、請
求項1の発明を方法という見方からとらえたもので、
ンピュータを使用して、複数の構成要素を有するシステ
ムの信頼性に関する設計を行うためのシステムの信頼性
設計方法において、ユーザから入力された、前記システ
ムに含まれる複数の構成要素をシステムの信頼性に与え
る影響を基準として上位事象と下位事象とに区分しこれ
らの関係を階層的ツリー構造で表したフォールトツリー
の構造を解析することによって、少なくとも発生確率が
未知の各下位事象について重要度を計算する重要度計算
ステップと、ユーザから入力された上位事象についての
発生確率及び前記計算された前記重要度を使い、多次元
方程式を生成し解を求めることで、前記下位事象の発生
確率を計算する確率計算ステップと、各下位事象につい
て計算された発生確率と、ユーザから与えられた前記下
位事象に対応する各構成要素の信頼性に関する信頼性デ
ータとを比較するステップと、を含むことを特徴とす
る。請求項7の発明は、請求項1,4の発明を、コンピ
ュータのソフトウェアを記録した記録媒体という見方か
らとらえたもので、コンピュータを使って、システムの
信頼性に関する設計を行うためのシステムの信頼性設計
用ソフトウェアを記録した記録媒体において、そのソフ
トウェアはそのソフトウェアは前記コンピュータに、
ーザから入力された、前記システムに含まれる複数の構
成要素をシステムの信頼性に与える影響を基準として上
位事象と下位事象とに区分しこれらの関係を階層的ツリ
ー構造で表したフォールトツリーの構造を解析すること
によって、少なくとも発生確率が未知の各下位事象につ
いて重要度を計算させ、ユーザから入力された上位事象
についての発生確率及び前記計算された前記重要度を使
い、多次元方程式を生成し解を求めることで、前記下位
事象の発生確率を計算させ、各下位事象について計算さ
れた発生確率と、ユーザから与えられた前記下位事象に
対応する各構成要素の信頼性に関する信頼性データとを
比較させることをを特徴とする。請求項1,4,7の発
明では、与えられたフォールトツリーに発生確率が未知
の下位事象があっても、上位事象について指定される発
生確率と、フォールトツリーの構造から計算される各下
位事象の重要度とを使い、多次元方程式を生成し解くこ
とで、下位事象の未知の発生確率を計算しすなわち見積
って出力することができる。すなわち、上位事象が目標
とする発生確率に対応する下位事象の発生確率を、トッ
プダウン式に計算することができ、下位事象に対応する
機器などシステムの信頼性に関する設計が効果的に支援
される。その上、システムの構成要素ごとに、別の手法
で得るなどした予定の発生確率や期待できる発生確率と
いった基準などの信頼性データをデータベースなどに予
め用意しておき、計算された発生確率とそれら信頼性デ
ータとを比較し、比較結果を出力することで、構成要素
ごとの発生確率の過不足や、信頼性の観点でどの構成要
素が問題となるかなどを判断することが容易になる。
In order to achieve the above object, the invention of claim 1 provides a reliability design of a system for designing the reliability of a system having a plurality of components. In the device, a plurality of configurations included in the system
Set the factors based on their impact on system reliability.
It is divided into rank events and sub-events, and these relationships are hierarchically organized.
Enter the structure of the fault tree expressed as a tree structure.
Input means and trust regarding the reliability of each component
Means for pre-storing sex data, said inputting means
By analyzing the fault tree input from the
Therefore, at least for each sub-event whose occurrence probability is unknown
An importance calculation method for calculating importance and a higher-level event
Using the occurrence probability and the importance given for
By generating the original equation and finding the solution,
Probability calculation means for calculating the raw probability and each sub-event
Corresponding to the occurrence probability calculated for
Means for comparing reliability data of said component
And are provided. The invention of claim 4, which is assumed from a viewpoint that the method invention of claim 1, co
A computer with multiple components using a computer.
System reliability for designing system reliability
In the design method, the system input by the user is used.
System components that contribute to system reliability.
Based on the influence of
Fault tree that represents these relationships in a hierarchical tree structure
By analyzing the structure of
Importance calculation that calculates importance for each unknown sub-event
Steps and upper events entered by the user
Using the probability of occurrence and the calculated importance, multidimensional
By generating the equation and finding the solution,
Probability calculation step for calculating probability and
Occurrence probability calculated by
Reliability data on the reliability of each component that corresponds to
Comparing the data with the data. The invention of claim 7 is obtained by considering the inventions of claims 1 and 4 as a recording medium in which software of a computer is recorded, and the reliability of the system for designing the reliability of the system using the computer. a recording medium which records sex design software, the software in the software the computer, Yu
User-entered multiple configurations included in the system.
Based on the impact of the components on the reliability of the system,
It is divided into rank events and sub events, and these relationships are hierarchically
-Analyzing the structure of the fault tree represented by the structure
At least for each sub-event whose probability of occurrence is unknown.
The higher level event entered by the user
Occurrence probability and the calculated importance
By generating a multidimensional equation and finding a solution,
Let the probability of occurrence of the event be calculated and calculated for each sub event.
Occurrence probability and the lower event given by the user
Reliability data about the reliability of each corresponding component
The feature is that they are compared . According to the inventions of claims 1, 4, and 7, even if a given fault tree has a lower event whose occurrence probability is unknown, each lower event calculated from the occurrence probability designated for the upper event and the structure of the fault tree. By generating and solving a multidimensional equation using the importance of and, it is possible to calculate or estimate the unknown occurrence probability of the lower event, and output it. In other words, the occurrence probability of a lower event corresponding to the target occurrence probability of the upper event can be calculated in a top-down manner, effectively supporting the design related to the reliability of the system such as the device corresponding to the lower event. . In addition, a different approach for each system component
The expected occurrence probability and expected occurrence probability
The reliability data such as standards are stored in a database.
Prepared, the calculated probability of occurrence and their reliability
Component and output the comparison result
The probability of occurrence for each
It becomes easy to judge whether the element is a problem.

【0015】なお、本発明は、重要度を方程式生成では
なく、方程式の解から下位事象の発生確率を計算するた
めに用いる態様を含むものである。特に、このようなト
ップダウン式の計算は、システム設計の上流すなわち初
期段階でまだ構成機器が具体的に決まっていない段階で
行うことで、個々の構成機器に要求する信頼性を予め容
易に決め、合理的な資源配分や段階の逆戻り防止といっ
た大きな効果が期待できる。なお、上位事象の代表例と
してはフォールトツリーのルートでシステム全体の信頼
性を表す頂上事象を挙げることができ、下位事象の代表
例としては、フォールトツリーの末端で、システムの信
頼性に影響する最も細分化された事象を表す最下事象を
挙げることができる。また、本発明は、上位事象につい
て与えられる発生確率と、前記各下位事象の発生確率と
に基づいて多次元方程式を生成し、この多次元方程式の
解を求め、この解及び前記重要度に基づいて未知の前記
発生確率を計算する場合も含むものとする。
The present invention includes a mode in which the importance is used for calculating the probability of occurrence of a lower event from the solution of the equation, not the equation generation. In particular, such top-down calculations are performed upstream of system design, that is, at the stage where the components have not yet been specifically determined in the initial stage, so that the reliability required for each component can be easily determined in advance. It can be expected to have great effects such as rational resource allocation and prevention of stage reversion. In addition, as a representative example of the upper-level events, there is a peak event that represents the reliability of the entire system at the root of the fault tree, and as a representative example of the lower-level events, at the end of the fault tree, which affects the system reliability. Mention may be made of the bottom event, which represents the most subdivided event. Further, the present invention generates a multidimensional equation based on the occurrence probability given to the upper event and the occurrence probability of each of the lower events, obtains the solution of this multidimensional equation, and based on this solution and the importance. It also includes the case where the unknown occurrence probability is calculated.

【0016】請求項2の発明は、請求項1記載のシステ
ムの信頼性設計装置において、前記確率計算手段は、発
生確率が未知の下位事象のなかから基準となる基準事象
を決定し、前記基準事象の発生確率を変数で表わし、目
標として予め与えられた上位事象の発生確率と各下位事
象の発生確率との関係を表す第1の方程式を生成し、基
準事象以外の下位事象の発生確率を、前記基準事象の重
要度及び前記変数を用いて表わす第2の方程式を生成す
るように構成されたことを特徴とする。請求項5の発明
は、請求項2の発明を方法という見方からとらえたもの
で、請求項5記載のシステムの信頼性設計方法におい
て、前記確率計算ステップは、発生確率が未知の下位事
象のなかから基準となる基準事象を決定し、前記基準事
象の発生確率を変数で表わし、目標として予め与えられ
た上位事象の発生確率と各下位事象の発生確率との関係
を表す第1の方程式を生成し、基準事象以外の下位事象
の発生確率を、前記基準事象の重要度及び前記変数を用
いて表わす第2の方程式を生成することを特徴とする。
請求項2,5の発明では、下位事象の発生確率につい
て、上位事象の発生確率との関係から方程式を作るだけ
でなく、上位事象に影響を与える重要度についても方程
式を作ることで、各下位事象間で重要度に応じた発生確
率の割り振りが可能となる。例えば、同じ上位事象の発
生確率に対応する下位事象の発生確率の組み合わせがい
ろいろ考えられるような場合でも、例えば構造重要度な
どの重要度が高い下位事象ほど低い発生確率を割り当て
ることで、重要な機器の信頼性を重点的に充実させると
いった合理的な信頼性設計を容易に行うことが可能とな
る。また、各下位事象について発生確率が既に一応得ら
れている場合でも、このような重要度に基づいた発生確
率を未知のものとして改めて計算することによって、既
に得られている発生確率を重要度の観点から評価するこ
とが容易になる。なお、第1の方程式と第2の方程式を
どのような順序で生成するかは自由であり、例えば、第
1の方程式を生成するときに、第2の方程式も使うこと
が望ましい。
According to a second aspect of the present invention, in the system reliability design device according to the first aspect, the probability calculation means determines a reference reference event from among sub-events of which the occurrence probability is unknown, and the reference The occurrence probability of an event is represented by a variable, and the first equation representing the relationship between the occurrence probability of an upper event and the occurrence probability of each lower event given in advance as a goal is generated, and the occurrence probability of a lower event other than the reference event is calculated. , And is configured to generate a second equation represented using the importance of the reference event and the variable. The invention of claim 5 is obtained by considering the invention of claim 2 as a method. In the method for designing reliability of a system according to claim 5, the probability calculation step is a sub-event whose occurrence probability is unknown. A reference event as a reference is determined, the occurrence probability of the reference event is represented by a variable, and a first equation representing the relationship between the occurrence probability of the upper event and the occurrence probability of each lower event given in advance as a target is generated. However, a second equation expressing the occurrence probability of a subordinate event other than the reference event by using the importance of the reference event and the variable is generated.
In the inventions of claims 2 and 5 , not only an equation is created for the occurrence probability of the lower event from the relationship with the occurrence probability of the upper event, but also an equation is created for the degree of importance that affects the upper event, It is possible to allocate the probability of occurrence between events according to their importance. For example, even when there are various possible combinations of occurrence probabilities of lower events corresponding to the same occurrence probabilities of lower events, for example, by assigning a lower probability of occurrence to a lower event with higher importance such as structural importance, It is possible to easily perform rational reliability design, such as focusing on enhancing the reliability of equipment. Even if the probability of occurrence for each sub-event has already been obtained, the probability of occurrence that has already been obtained is calculated by recalculating the probability of occurrence based on such importance as unknown. It is easy to evaluate from a viewpoint. The order in which the first equation and the second equation are generated is arbitrary, and for example, it is desirable to use the second equation when generating the first equation.

【0017】請求項3の発明は、請求項1または請求項
に記載のシステムの信頼性設計装置において、前記フ
ォールトツリーに含まれる全ての下位事象について発生
確率が既知の場合に、上位事象の発生確率を計算して出
力するように構成されたことを特徴とする。請求項6
発明は、請求項3の発明を方法という見方からとらえた
もので、請求項4または請求項5に記載のシステムの信
頼性設計方法において、前記フォールトツリーに含まれ
る全ての下位事象について発生確率が既知の場合に、上
位事象の発生確率を計算して出力することを特徴とす
る。請求項3,6の発明では、フォールトツリー中の全
ての下位事象について発生確率が既知の場合は、従来と
同様に、上位事象の発生確率を計算して出力するので、
ボトムアップ式の計算も含む様々な信頼性の設計態様が
実現される。
The invention of claim 3 is claim 1 or claim
2. The reliability design device for a system according to 2 is configured to calculate and output an occurrence probability of an upper event when the occurrence probabilities of all lower events included in the fault tree are known. And The invention of claim 6 is obtained by considering the invention of claim 3 as a method, and in the system reliability design method according to claim 4 or 5 , all the sub-events included in the fault tree are included. When the occurrence probability is known, the occurrence probability of the upper event is calculated and output. In the inventions of claims 3 and 6, when the occurrence probabilities of all the lower events in the fault tree are known, the occurrence probabilities of the upper events are calculated and output as in the conventional case.
Various reliability designs, including bottom-up calculations, are implemented.

【0018】[0018]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態(以下
「実施形態」という)について図面を参照しながら説明
する。なお、本発明は、周辺機器を持つコンピュータ
を、ソフトウェアで制御することによって実現されるこ
とが一般的と考えられる。この場合、そのソフトウェア
は、この明細書の記載にしたがった命令を組み合わせる
ことで作られ、上に述べた従来技術と共通の部分には従
来技術で説明した手法も使われる。また、そのソフトウ
ェアは、プログラムコードだけでなく、プログラムコー
ドの実行のときに使うために予め用意されたデータも含
む。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention (hereinafter referred to as "embodiments") will be described with reference to the drawings. Note that the present invention is generally considered to be realized by controlling a computer having peripheral devices with software. In this case, the software is made by combining the instructions according to the description of this specification, and the method described in the prior art is also used for the common part with the above-mentioned prior art. The software includes not only the program code but also data prepared in advance for use when executing the program code.

【0019】そして、そのソフトウェアは、CPU、コ
プロセッサ、各種チップセットといった処理装置、キー
ボードやマウスといった入力装置、メモリやハードディ
スク装置といった記憶装置、ディスプレイやプリンタと
いった出力装置などの物理的な資源を活用することで本
発明の作用効果を実現する。
The software utilizes physical resources such as a CPU, a coprocessor, a processing device such as various chipsets, an input device such as a keyboard and a mouse, a storage device such as a memory and a hard disk device, an output device such as a display and a printer. By doing so, the effects of the present invention are realized.

【0020】但し、本発明を実現する具体的なソフトウ
ェアやハードウェアの構成はいろいろ変更することがで
きる。例えば、ソフトウェアの形式には、コンパイラ、
インタプリタ、アセンブラなどいろいろあり、外部との
情報をやり取りするにも、フロッピーディスクなどの着
脱可能な記録媒体、ネットワーク接続装置などいろいろ
考えられる。また、本発明を実現するソフトウェアやプ
ログラムを記録したCD−ROMのような記録媒体は、
単独でも本発明の一態様である。さらに、本発明の機能
の一部をLSIなどの物理的な電子回路で実現すること
も可能である。
However, the specific software and hardware configurations for implementing the present invention can be changed in various ways. For example, the software format is a compiler,
There are various kinds of interpreters, assemblers, etc. For exchanging information with the outside, various kinds of removable recording media such as floppy disks, network connecting devices, etc. are also conceivable. Further, a recording medium such as a CD-ROM that records software or a program for realizing the present invention,
Independently, it is one embodiment of the present invention. Further, some of the functions of the present invention can be realized by a physical electronic circuit such as an LSI.

【0021】以上のように、コンピュータを使って本発
明を実現する態様はいろいろ考えられるので、以下で
は、本発明や実施形態に含まれる個々の機能を実現する
仮想的回路ブロックを使って、本発明と実施形態とを説
明する。
As described above, various modes of implementing the present invention using a computer are conceivable. Therefore, in the following, a virtual circuit block that implements each function included in the present invention or the embodiment is used to implement the present invention. The invention and embodiments will be described.

【0022】〔1.第1実施形態〕第1実施形態は、シ
ステムの信頼性に関する設計を行うためのシステムの信
頼性設計装置(以下「本装置」と呼ぶ)であり、フォー
ルトツリーを構成する各最下事象のうち、全ての最下事
象の発生確率が未知の場合に、それら最下事象の発生確
率を見積もる例を示すものである。
[1. First Embodiment] A first embodiment is a system reliability design device (hereinafter, referred to as “this device”) for designing the system reliability, and is one of the bottom events forming a fault tree. , Shows an example of estimating the occurrence probabilities of the bottom event when the occurrence probabilities of all the bottom events are unknown.

【0023】〔1−1.第1実施形態の構成〕まず、図
1は、第1実施形態の構成を示す機能ブロック図であ
る。すなわち、この図1において、101は、本装置に
入力される入力情報を表し、具体的にはフォールトツリ
ーの木構造およびその頂上事象の発生確率と、最下事象
の発生確率のうち判明しているものである。また、ここ
でいうフォールトツリーは、設計対象となっているシス
テムの信頼性に関する上位事象と下位事象との関係を階
層的ツリー構造で表したデータである。
[1-1. Configuration of First Embodiment] First, FIG. 1 is a functional block diagram showing the configuration of the first embodiment. That is, in FIG. 1, reference numeral 101 represents input information input to the present apparatus, and specifically, it is determined from among the tree structure of the fault tree and the occurrence probability of the top event and the occurrence probability of the bottom event. There is something. Further, the fault tree mentioned here is data that represents the relationship between upper events and lower events relating to the reliability of the system being designed in a hierarchical tree structure.

【0024】また、102は、前記フォールトツリーの
木構造を含む入力情報101を入力するための入力装置
である。また、103は、入力されたフォールトツリー
の木構造を解析することによって、少なくとも発生確率
が未知の各下位事象に関する重要度を、所定の基準にし
たがって計算する重要度決定部であり、前記重要度計算
手段にあたる。
Reference numeral 102 is an input device for inputting the input information 101 including the tree structure of the fault tree. Reference numeral 103 is an importance determining unit that calculates the importance of at least each sub-event whose occurrence probability is unknown according to a predetermined criterion by analyzing the tree structure of the input fault tree. It corresponds to the calculation means.

【0025】また、104は頂上事象確率演算部であ
り、フォールトツリーの全最下事象の発生確率が既知の
場合は、頂上事象の発生確率の値を計算し、それ以外の
場合は、フォールトツリーの木構造と各最下事象の重要
度とから、最下事象について未知の各発生確率に対応す
る変数を用いた多次元方程式を作成する部分である。
Reference numeral 104 denotes a peak event probability calculation unit, which calculates the value of the peak event occurrence probability when the occurrence probabilities of all bottom events in the fault tree are known, and otherwise, the fault tree This is a part that creates a multidimensional equation using variables corresponding to unknown occurrence probabilities for the bottom event from the tree structure of tree and the importance of each bottom event.

【0026】より具体的には、この頂上事象確率演算部
104は、発生確率が未知の下位事象のなかから基準と
なる基準事象を決定し、前記基準事象の発生確率を変数
で表わし、目標として予め与えられた上位事象の発生確
率と各下位事象の発生確率との関係を表す第1の方程式
を生成し、基準事象以外の下位事象の発生確率を、前記
基準事象の重要度及び前記変数を用いて表わす第2の方
程式を生成するように構成されている。
More specifically, the peak event probability calculator 104 determines a reference reference event as a reference from among lower order events whose occurrence probability is unknown, represents the occurrence probability of the reference event as a variable, and sets it as a target. A first equation representing the relationship between the occurrence probability of the upper event and the occurrence probability of each lower event given in advance is generated, and the occurrence probability of the lower events other than the reference event is defined as the importance of the reference event and the variables. It is configured to generate a second equation represented by.

【0027】また、105は、前記多次元方程式を解析
的に解くことで、前記各変数について0以上1以下の解
を算出する方程式解析部である。また、106は、多次
元方程式の解から、各最下事象の発生確率を算出する事
象確率演算部である。
Reference numeral 105 denotes an equation analysis unit that analytically solves the multidimensional equation to calculate a solution of 0 or more and 1 or less for each of the variables. Reference numeral 106 denotes an event probability calculator that calculates the occurrence probability of each bottom event from the solution of the multidimensional equation.

【0028】そして、これら頂上事象確率演算部10
4、方程式解析部105及び事象確率演算部106は、
各最下事象の重要度と上位事象について与えられる発生
確率を使い、多次元方程式を生成し解を求めることで、
下位事象の発生確率を計算するための確率計算手段を構
成している。
The peak event probability calculator 10
4, the equation analysis unit 105 and the event probability calculation unit 106,
Using the importance of each bottom event and the occurrence probabilities given for the top events, by generating a multidimensional equation and finding the solution,
It constitutes a probability calculation means for calculating the occurrence probability of a subordinate event.

【0029】また、107は、予め記憶されている機器
情報および機器の信頼性パラメータとフォールトツリー
の各最下事象を関連付けるなどの他の手段で算出した発
生確率と、事象確率演算部106で算出した各最下事象
の発生確率とを比較する比較演算部である。
Further, 107 is an occurrence probability calculated by other means such as associating previously stored device information and device reliability parameters with each bottom event of the fault tree, and an event probability calculation unit 106. It is a comparison operation unit that compares the occurrence probability of each bottom event.

【0030】また、機器情報とは、どのような構成要素
すなわち機器がシステム設計に用いられる可能性がある
か、及び各機器の信頼性に関する信頼性データを表す情
報であり、108は、このような機器情報が予め記憶さ
れている記憶装置である。また、109は、本装置から
ディスプレイなどに評価結果などの出力結果を表示する
出力装置である。また、110は、本装置から出力され
る出力結果であり、事象確率演算部106によって計算
された各最下事象の発生確率や、比較演算部107によ
る比較結果を含む。
The equipment information is information representing what kind of constituent element, that is, equipment is likely to be used for system design, and reliability data regarding reliability of each equipment. The storage device stores various device information in advance. An output device 109 displays the output result such as the evaluation result on the display or the like from the present device. Further, 110 is an output result output from this apparatus, and includes the occurrence probability of each bottom event calculated by the event probability calculation unit 106 and the comparison result by the comparison calculation unit 107.

【0031】〔1−2.第1実施形態の作用〕次に、上
記のように構成された第1実施形態の作用を、図2から
図6までを用いて説明する。 〔1−2−1.全体的処理手順〕まず、図2は、第1実
施形態における全体的処理手順を示すフローチャートで
ある。すなわち、この手順では、まず、図1の入力装置
102へ入力されたフォールトツリーの木構造を処理す
ることにより、重要度決定部103が、与えられたフォ
ールトツリーにおける各最下事象の重要度を計算する
(図2のステップ201)。
[1-2. Operation of First Embodiment] Next, the operation of the first embodiment configured as described above will be described with reference to FIGS. 2 to 6. [1-2-1. Overall Processing Procedure] First, FIG. 2 is a flowchart showing the overall processing procedure in the first embodiment. That is, in this procedure, first, by processing the tree structure of the fault tree input to the input device 102 of FIG. 1, the importance degree determination unit 103 determines the importance degree of each bottom event in the given fault tree. Calculate (step 201 in FIG. 2).

【0032】ここで重要度とは、所定の基準によって各
最下事象単位で決定されるものであり、具体的な基準は
自由に決めることができるが、例えば各最下事象に関連
している機器に対するコストであったり、与えられたフ
ォールトツリーにおける各最下事象の構造重要度であっ
たり、各最下事象の構造重要度とコストの商を取ったも
のであったりする。そして、より一般的には、C1から
Cnまでのn個の基準を用意したときに、各最下事象の
重要度Iは I=f(C1,...,Cn) で表わされる。
Here, the importance is determined for each bottom event unit according to a predetermined standard, and a specific standard can be freely determined, but for example, it is related to each bottom event. It is the cost for the device, the structural importance of each bottom event in a given fault tree, or the quotient of the structural importance and cost of each bottom event. Then, more generally, when n standards C1 to Cn are prepared, the importance I of each bottom event is represented by I = f (C1, ..., Cn).

【0033】次に、ステップ202では、頂上事象確率
演算部104が、与えられたフォールトツリーの全最下
事象の発生確率が既知かどうかを判定し、もし既知であ
れば、頂上事象の発生確率を算出し(ステップ203)
ステップ204へ進む。それ以外の場合は、そのままス
テップ204へ進み、この場合、頂上事象確率演算部1
04は、基本となる最下事象の発生確率を未知の変数と
して、与えられたフォールトツリーの木構造とステップ
201で算出した各最下事象の重要度を用いて、頂上事
象と各最下事象の間に成立する多次元方程式を算出す
る。
Next, at step 202, the peak event probability calculation unit 104 determines whether or not the occurrence probabilities of all the bottommost events of the given fault tree are known. Is calculated (step 203)
Go to step 204. In other cases, the process directly proceeds to step 204, and in this case, the peak event probability calculation unit 1
04 is a peak event and each bottom event by using the occurrence probability of the base bottom event as an unknown variable and using the given tree structure of the fault tree and the importance of each bottom event calculated in step 201. Calculate the multidimensional equation that holds between.

【0034】もし方程式生成に失敗した場合は(ステッ
プ205)、処理の失敗をこの手順による処理結果とし
て出力して(ステップ206)終了するが、方程式生成
に成功した場合は(ステップ205)、方程式解析部1
05が、前記多次元方程式を解析的な手法を用いて解く
ことによって、その方程式を満たす0以上1以下の近似
解を求める(ステップ207)。この結果、解が存在し
ない場合すなわち解なしの場合は(ステップ208)、
処理の失敗をこの手順による処理結果として出力して
(ステップ206)終了する。
If the equation generation fails (step 205), the processing failure is output as the processing result of this procedure (step 206), and the process ends, but if the equation generation succeeds (step 205), the equation Analysis unit 1
05 solves the multidimensional equation using an analytical method to obtain an approximate solution of 0 or more and 1 or less that satisfies the equation (step 207). As a result, when there is no solution, that is, when there is no solution (step 208),
The processing failure is output as the processing result of this procedure (step 206), and the process ends.

【0035】一方、解が得られた場合は(ステップ20
8)、事象確率演算部106が、解と各最下事象の重要
度とから各最下事象の発生確率を計算する(ステップ2
09)。また、比較演算部107が、記憶装置108内
の信頼性データなどの他の手段で算出した発生確率と、
ステップ209で算出した各最下事象の発生確率と、を
比較する。そして、出力装置109が、その結果を出力
する(ステップ210)。以下、図2に示した手順をよ
り具体的に説明する。
On the other hand, if a solution is obtained (step 20)
8), the event probability calculation unit 106 calculates the occurrence probability of each bottom event from the solution and the importance of each bottom event (step 2).
09). The occurrence probability calculated by the comparison calculation unit 107 by another means such as reliability data in the storage device 108,
The probability of occurrence of each bottom event calculated in step 209 is compared. Then, the output device 109 outputs the result (step 210). Hereinafter, the procedure shown in FIG. 2 will be described more specifically.

【0036】〔1−2−2.フォールトツリーの例〕ま
ず、図3は、第1実施形態の説明で例にとるフォールト
ツリーの構造を示す概念図である。すなわち、この例に
おいて、ツリー構造のルートであるノードA(301)
は頂上事象を表すノードであり、ツリー構造の末端とな
る各ノードX,Y,Zが最下事象であり、これら最下事
象は、頂上事象の原因となる最も細分化された事象を表
す。
[1-2-2. Example of Fault Tree] First, FIG. 3 is a conceptual diagram showing the structure of a fault tree taken as an example in the description of the first embodiment. That is, in this example, the node A (301) that is the root of the tree structure
Is a node representing a peak event, each node X, Y, Z at the end of the tree structure is a bottom event, and these bottom events represent the most subdivided events that cause the peak event.

【0037】そして、最下事象ノードX(303)およ
び中間事象ノードB(304)は、ORゲート(30
2)によってノードAと関連付けられている。また、最
下事象ノードY(306)および最下事象ノードZ(3
07)は、ANDゲート(305)によってノードBと
関連付けられている。
The bottom event node X (303) and the intermediate event node B (304) are connected to the OR gate (30
It is associated with node A by 2). Also, the bottom event node Y (306) and the bottom event node Z (3
07) is associated with node B by an AND gate (305).

【0038】ここで、上位事象とANDゲートで関連づ
けられた各下位事象については、並列要素に対応し、両
方の事象が同時に生じたときのみ上位事象が発生する。
また、上位事象とORゲートで関連づけられた各下位事
象については、直列要素に対応し、どちらか一方でも発
生すると上位事象が発生する。
Here, each lower event associated with the upper event by an AND gate corresponds to a parallel element, and the upper event occurs only when both events occur at the same time.
Further, each lower event associated with the upper event by the OR gate corresponds to the serial element, and when either one of them occurs, the upper event occurs.

【0039】そして、例えば、あるノードで表される事
象の発生確率をP(ノード名)と表す場合、図3の例で
は、ノードBとANDゲートで関連づけられたノード
Y,Zについては、 P(B)=P(Y)*P(Z) が成立する。
Then, for example, when the occurrence probability of an event represented by a certain node is represented by P (node name), in the example of FIG. 3, for the nodes Y and Z associated with the node B by the AND gate, P (B) = P (Y) * P (Z) holds.

【0040】また、ノードAとORゲートで関連づけら
れたノードX,Bについては、 P(A)=1−(1−P(X))*(1−P(B)) が成立する。
For the nodes X and B associated with the node A by the OR gate, P (A) = 1- (1-P (X)) * (1-P (B)) holds.

【0041】〔1−2−3.重要度算出の具体的手順〕
また、図4は、図2における重要度算出(ステップ20
1)の具体的な手順を示すフローチャートであり、本実
施形態では、各最下事象の重要度として、フォールトツ
リーにおける各最下事象の構造重要度を採用した手順を
用いる。ここで、ある事象の構造重要度とは、各事象が
正常か故障かという組み合わせごとに、システム全体が
正常か故障かを考えた場合、ある事象が正常な場合を故
障の場合と比べ、システム全体が故障になる組み合わせ
の比率がどのくらい減るかであり、通常は故障比率の差
で表す。
[1-2-3. Specific procedure for calculating the degree of importance]
Further, FIG. 4 shows the calculation of the degree of importance in FIG.
It is a flowchart showing a specific procedure of 1), and in the present embodiment, a procedure that employs the structural importance of each bottom event in the fault tree is used as the importance of each bottom event. Here, the structural importance of a certain event means that, when considering whether the whole system is normal or faulty for each combination of whether each event is normal or faulty, the case where a certain event is normal is compared with the case where it is faulty. It is how much the ratio of combinations that become totally defective is reduced, and is usually expressed by the difference in failure ratio.

【0042】例えば、図3の例では、ノードY又はZに
係る事象すなわち故障が全体の故障原因となるのは、他
方も故障している場合だけであるのに対して、ノードX
に係る故障は、直ちに必ず全体の故障原因となる点で、
ノードYやZよりも重要度が大きい。
For example, in the example of FIG. 3, the event or the failure related to the node Y or Z causes the entire failure only when the other also fails, whereas the node X
A failure related to will always cause an overall failure,
It is more important than the nodes Y and Z.

【0043】〔1−2−3−1.レベルへの分類〕すな
わち、図4の手順では、まず、与えられたフォールトツ
リーの全事象を、頂上事象からの階層の深さが同じであ
る事象が同じLevelとなるように分類し、深さ順に
Level1,Level2,…とする(ステップ40
1)。
[1-2-3-1. Classification into Levels] That is, in the procedure of FIG. 4, first, all the events of a given fault tree are classified so that the events having the same hierarchical depth from the summit event have the same Level, and the depth Level1, Level2, ... (Step 40)
1).

【0044】ここで、一つの分類は、以下の項目を含む
組のリストから成るものとする。 (ノード,関連する一段上のノード,ゲート,関連する
一段下のノードのリスト)例えば、図3の例では、 {(ノードA,None,OR,ノードX,ノード
B)} がLevel1、 {(ノードX,ノードA,None,None),(ノ
ードB,ノードA,AND,ノードY,ノードZ)} がLevel2、 {(ノードY,ノードB,None,None),(ノ
ードZ,ノードB,None,None)} がLevel3となる。
Here, it is assumed that one classification consists of a list of sets including the following items. (Node, List of Nodes Related to One Step Above, Gate, Related Node Below One Step) For example, in the example of FIG. 3, {(node A, None, OR, node X, node B)} is Level1, {( Node X, node A, None, None), (node B, node A, AND, node Y, node Z)} is Level2, {(node Y, node B, None, None), (node Z, node B, None, None)} becomes Level3.

【0045】ここで、Noneは該当する項目が存在し
ないことを意味する。このとき、最深の最下事象のLe
velが1であった場合は(ステップ402)、構造重
要度の集合として{(A=頂上事象),(1)}をこの
手順による処理結果として出力して(ステップ40
3)、終了する。
Here, None means that the corresponding item does not exist. At this time, Le of the deepest bottom event
If vel is 1 (step 402), {(A = top event), (1)} is output as the processing result of this procedure as a set of structural importance (step 40).
3), end.

【0046】〔1−2−3−2.事象の組み合わせ集合
の獲得〕一方、ステップ402において、最深の最下事
象のLeveが1以外であった場合は、Level1の
事象を1にするLevel2の事象の組み合わせ集合L
2を求める(ステップ404)。なお、「1」は、その
事象が発生していること、特に故障である状態を示す。
[1-2-3-2. Acquisition of Combination Set of Events] On the other hand, when the level of the deepest bottom event is other than 1 in step 402, the combination set L of the events of Level 2 that makes the event of Level 1 1
2 is calculated (step 404). It should be noted that "1" indicates that the event has occurred, and in particular, the state of failure.

【0047】ここで、組み合わせ集合は、以下の項目か
ら成る組をその構成要素とするものとする。 (関連するノードのリスト,一段上のノードを1にする
組み合わせのリスト)例えば、図3の例では、Leve
l1の事象を1にするLevel2の事象の組み合わせ
集合L2は、 {((X,B),(0,1),(1,0),(1,
1))} となる。
Here, the combination set has a set consisting of the following items as its constituent elements. (List of related nodes, list of combinations that make the node one level higher than 1) For example, in the example of FIG.
The combination set L2 of Level2 events that makes the event of l1 into 1 is {((X, B), (0, 1), (1, 0), (1,
1))}.

【0048】次に、変数iを用意して、2を代入したう
え(ステップ405)、Level(i)の各事象の組
み合わせL(i)を満たすようなLevel(i+1)
の各事象の組み合わせL(i+1)を求める(ステップ
406)。
Next, a variable i is prepared, 2 is substituted (step 405), and Level (i + 1) that satisfies the combination L (i) of each event of Level (i).
Then, the combination L (i + 1) of the respective events is obtained (step 406).

【0049】例えば、図3の例では、L2の各要素を満
足するLevel3の事象の組み合わせ集合L3を求め
る。具体的には、まず、 (X,B)=(0,1) を満たすような(X,Y,Z)の組は{(0,1,
1)}である。次に、 (X,B)=(1,0) を満たすような(X,Y,Z)の組 {(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0)} が求まる。そして、 (X,B)=(1,1) を満たすような(X,Y,Z)の組は{(1,1,
1)}となる。
For example, in the example of FIG. 3, a combination set L3 of Level3 events satisfying each element of L2 is obtained. Specifically, first, the set of (X, Y, Z) that satisfies (X, B) = (0, 1) is {(0, 1,
1)}. Next, a set of (X, Y, Z) that satisfies (X, B) = (1,0) {(1,0,0), (1,0,1), (1,1,0) )} Is obtained. Then, a set of (X, Y, Z) that satisfies (X, B) = (1, 1) is {(1, 1,
1)}.

【0050】したがって、L2の各要素を満足するLe
vel3の事象の組み合わせ集合L3は、 {((X,Y,Z),(0,1,1),(1,0,
0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,
1))} となる。
Therefore, Le that satisfies each element of L2
The combination set L3 of events of vel3 is {((X, Y, Z), (0, 1, 1), (1, 0,
0), (1,0,1), (1,1,0), (1,1,
1))}.

【0051】その後、iにi+1を代入してインクリメ
ントし(ステップ407)、iが最深の最下事象のLe
vel数に満たなければ(ステップ408)、L(i+
1)を求める処理(ステップ406)へ戻るが、ステッ
プ408においてiが最深の最下事象のLevel数に
到達した場合は、最下事象の各事象の組み合わせを改め
てLとする(ステップ409)。
Thereafter, i + 1 is assigned to i and incremented (step 407), and i is the deepest bottom event Le.
If it is less than the number of vel (step 408), L (i +
Returning to the process of obtaining 1) (step 406), if i reaches the level number of the deepest bottom event in step 408, the combination of each event of the bottom event is set to L again (step 409).

【0052】例えば、図3の例では、L2の各要素を満
足するLevel3の事象の組み合わせ集合L3を求め
た後(ステップ406)、iをインクリメントした時点
で(ステップ407)、iが最深の最下事象のLeve
l数(3)に等しくなるので(ステップ408)、ステ
ップ409の処理へ移る。
For example, in the example of FIG. 3, after obtaining a combination set L3 of Level3 events satisfying each element of L2 (step 406), when i is incremented (step 407), i is the deepest and deepest. Level of the lower event
Since it is equal to the number of l (3) (step 408), the process proceeds to step 409.

【0053】〔1−2−3−3.集合に基づく構造重要
度の計算〕そして、最下事象の各事象の組み合わせを改
めてLとした後(ステップ409)、Lの各要素(各組
み合わせ)において、各事象が1となっている個数を各
事象毎に調べる(ステップ410)。ここでは、調べた
結果を以下の組で表すこととする。 (ノード名のリスト,L内で各ノードに対応する事象が
1となる回数のリスト)例えば図3の例では、 L={((X,Y,Z),(0,1,1),(1,0,
0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,
1))} であり、各事象が1となっている個数は、 {(X,Y,Z),(4,3,3)} で表される。
[1-2-3-3. Calculation of Structural Importance Based on Set] Then, after the combination of each event of the bottom event is set again as L (step 409), the number of each event being 1 in each element of L (each combination) is calculated. Check for each event (step 410). Here, the results of the examination will be represented by the following sets. (List of node names, list of the number of times that the event corresponding to each node in L becomes 1) For example, in the example of FIG. 3, L = {((X, Y, Z), (0,1,1), (1, 0,
0), (1,0,1), (1,1,0), (1,1,
1))} and the number of each event being 1 is represented by {(X, Y, Z), (4, 3, 3)}.

【0054】その後、各最下事象の構造重要度を計算す
る(ステップ411)。すなわち、最下事象数をN、L
の要素数をn、L内で各最下事象が1となっている個数
をaとすると、構造重要度Kは、次式で表わされる。 K=(2*a−(n−1))/(2^(N−1)) また、構造重要度の計算結果を以下の組で表すこととす
る。 (ノード名のリスト,各ノードに対応する事象の構造重
要度のリスト)例えば、図3の例では、Xの構造重要度
KXは、 (2*4−(6−1))/(2^(3−1))=3/4 、Yの構造重要度KYは、 (2*3−(6−1))/(2^(3−1))=1/4 、Zの構造重要度KZは、 (2*3−(6−1))/(2^(3−1))=1/4 となる。最後に、各最下事象の構造重要度をこの手順に
よる処理結果として出力する(ステップ412)。図3
の例では、 {(X,Y,Z),(3/4,1/4,1/4)} を出力する。
Then, the structural importance of each bottom event is calculated (step 411). That is, the number of bottom events is N, L
The structural importance K is expressed by the following equation, where n is the number of elements of A and a is the number of each lowest event in L. K = (2 * a- (n-1)) / (2 ^ (N-1)) Further, the calculation result of the structural importance is represented by the following set. (List of node names, list of structural importance of events corresponding to each node) For example, in the example of FIG. 3, the structural importance KX of X is (2 * 4- (6-1)) / (2 ^ (3-1)) = 3/4, structural importance KY of Y is (2 * 3- (6-1)) / (2 ^ (3-1)) = 1/4, structural importance of Z The KZ is (2 * 3- (6-1)) / (2 ^ (3-1)) = 1/4. Finally, the structural importance of each bottom event is output as the processing result of this procedure (step 412). Figure 3
In the example, {(X, Y, Z), (3/4, 1/4, 1/4)} is output.

【0055】〔1−2−4.頂上事象演算の具体的手
順〕次に、図5は、図2に示した多次元方程式の生成
(ステップ203)の具体的な処理手順を示すフローチ
ャートである。すなわち、頂上事象確率演算部104
は、発生確率が未知の下位事象のなかから基準となる基
準事象を決定し、前記基準事象の発生確率を変数で表わ
し、目標として予め与えられた上位事象の発生確率と各
下位事象の発生確率との関係を表す第1の方程式を生成
し、基準事象以外の下位事象の発生確率を、前記基準事
象の重要度及び前記変数を用いて表わす第2の方程式を
生成する。
[1-2-4. Specific Procedure of Top Event Calculation] Next, FIG. 5 is a flowchart showing a specific processing procedure of the generation of the multidimensional equation (step 203) shown in FIG. That is, the top event probability calculation unit 104
Is a reference event that is used as a reference among subevents whose occurrence probability is unknown, and the occurrence probability of the reference event is represented by a variable. A first equation expressing the relationship with is generated, and a second equation expressing the probability of occurrence of a subordinate event other than the reference event using the importance of the reference event and the variable is generated.

【0056】〔1−2−4−1.データの入力と事象の
レベル分け〕より具体的には、この手順では、まず、フ
ォールトツリーの木構造と、頂上事象の発生確率と、ス
テップ201で求めた各最下事象の構造重要度とを入力
する(ステップ501)。例えば、図3のフォールトツ
リーにおいて、頂上事象の発生確率を0.1と設定した
ものとする。次に、与えられたフォールトツリーの全事
象を頂上事象からの階層の深さが同じである事象が同じ
Levelとなるように分類し、深さ順にLevel
1,Level2,…とする(ステップ502)。
[1-2-4-1. Data Input and Event Level Classification] More specifically, in this procedure, first, the tree structure of the fault tree, the occurrence probability of the top event, and the structural importance of each bottom event obtained in step 201 are determined. Input (step 501). For example, in the fault tree of FIG. 3, it is assumed that the occurrence probability of the top event is set to 0.1. Next, all the events of a given fault tree are classified so that the events having the same hierarchical depth from the summit event have the same Level, and the events are sorted in the depth order.
1, Level2, ... (Step 502).

【0057】〔1−2−4−2.例外的場合〕このと
き、もし最深の最下事象のLevelが1であれば(ス
テップ503)、最下事象(=頂上事象)の発生確率が
既知かどうかを判定する(ステップ504)。このステ
ップ504でもし最下事象(=頂上事象)の発生確率が
既知であれば、頂上事象の発生確率の値をこの手順によ
る処理結果として出力して(ステップ513)終了す
る。一方、ステップ504において最下事象(=頂上事
象)の発生確率が既知でなければ、この手順による処理
結果として方程式生成失敗を出力して(ステップ50
5)終了する。
[1-2-4-2. Exceptional Case] At this time, if the level of the deepest bottom event is 1 (step 503), it is determined whether the occurrence probability of the bottom event (= top event) is known (step 504). If the occurrence probability of the bottom event (= top event) is known in step 504, the value of the occurrence probability of the top event is output as the processing result of this procedure (step 513), and the process ends. On the other hand, if the occurrence probability of the bottom event (= top event) is not known in step 504, the equation generation failure is output as the processing result of this procedure (step 50
5) Finish.

【0058】また、ステップ503において最深の最下
事象のLevelが1より大きな数値であれば、全最下
事象の発生確率が既知かどうかを判定する(ステップ5
06)。このステップ506において、もし全最下事象
の発生確率が既知であれば、ステップ509へ進む。
If the level of the deepest bottom event is greater than 1 in step 503, it is determined whether the occurrence probabilities of all bottom events are known (step 5).
06). In this step 506, if the occurrence probabilities of all bottom events are known, the process proceeds to step 509.

【0059】〔1−2−4−3.発生確率の重み付け〕
一方、ステップ506において、全最下事象の発生確率
が既知でなければ、発生確率が未知の最下事象のうち、
基準となる事象を決定して、その発生確率を変数xとし
(ステップ507)、また、構造重要度を用いて、各最
下事象の発生確率が未知であるものをxとの比率で表わ
す(ステップ508)。
[1-2-4-3. Occurrence probability weighting]
On the other hand, in step 506, if the occurrence probabilities of all the bottom events are not known, then among the bottom events whose occurrence probabilities are unknown,
A reference event is determined, its occurrence probability is set as a variable x (step 507), and the probability of occurrence of each bottom event is unknown and expressed as a ratio with x using structural importance ( Step 508).

【0060】このとき、構造重要度が大きければ、その
割合に応じて発生確率が小さくなるように設定する。具
体的には、以下の式により例えばあるノードDに対応し
た最下事象の発生確率を変数xを用いて表す。 ノードDに対応する最下事象の発生確率=(基準とする
最下事象に対応するノードの構造重要度)/(ノードD
の構造重要度)*x これは、構造重要度の大きな事象が、小さな発生確率と
なるように重み付けをすることを意味する。
At this time, if the structural importance is high, the probability of occurrence is set to be small according to the ratio. Specifically, the occurrence probability of the bottom event corresponding to a certain node D is represented by the variable x by the following formula. Occurrence probability of the bottom event corresponding to node D = (structural importance of the node corresponding to the reference bottom event) / (node D
(Structural importance of) * x This means that an event with a high structural importance is weighted so that it has a low probability of occurrence.

【0061】例えば、図3の例で、ノードXに対応する
最下事象の発生確率を変数xとする。このとき、Nod
eYに対応する最下事象の発生確率は、 (3/4)/(1/4)*x=3*x 、NodeZに対応する最下事象の発生確率も同様に (3/4)/(1/4)*x=3*x と設定する。
For example, in the example of FIG. 3, the occurrence probability of the bottom event corresponding to the node X is set as the variable x. At this time, Nod
The occurrence probability of the bottom event corresponding to eY is (3/4) / (1/4) * x = 3 * x, and the occurrence probability of the bottom event corresponding to NodeZ is also (3/4) / ( Set 1/4) * x = 3 * x.

【0062】また、ステップ506において全最下事象
の発生確率が既知である場合、及び、各最下事象の発生
確率を変数xで設定し終えた後に(ステップ507,5
08)、変数iに最下事象のLevel数を代入する
(ステップ509)。そして、ステップ502で求めた
フォールトツリーの分類およびステップ508で求めた
各最下事象の発生確率をもとにして、Level(i−
1)の各事象の発生確率を、Level(i)の各事象
の変数付きの発生確率を用いて表現する(ステップ51
0)。
If the occurrence probabilities of all bottom events are known in step 506, and after the occurrence probabilities of all bottom events have been set by the variable x (steps 507, 5).
08), the level number of the bottom event is substituted for the variable i (step 509). Then, based on the fault tree classification obtained in step 502 and the occurrence probability of each bottom event obtained in step 508, Level (i-
The occurrence probability of each event of 1) is expressed by using the occurrence probability of each event of Level (i) with a variable (step 51).
0).

【0063】ここで、表現は、各事象間を関連付けてい
るノードすなわちゲートの種類がANDの場合とORの
場合で異なってくる。すなわち、N個の事象がANDで
関連付けられていて、各事象の発生確率がそれぞれP
(i),(1≦i≦N)の場合は、一段上の事象の発生
確率Pは、以下の式で表される。
Here, the expression differs depending on whether the type of the node, that is, the gate, which associates the respective events is AND and OR. That is, N events are related by AND, and the occurrence probability of each event is P.
In the case of (i) and (1 ≦ i ≦ N), the occurrence probability P of the event one step above is expressed by the following equation.

【0064】P=P(1)*P(2)*…*P(N) 一方、N個の事象がORで関連付けられていて、各事象
の発生確率がそれぞれP(i),(1≦i≦N)の場合
は、一段上の事象の発生確率Pは、以下の式で表され
る。
P = P (1) * P (2) * ... * P (N) On the other hand, N events are associated by OR, and the occurrence probabilities of the events are P (i) and (1 ≦ When i ≦ N), the occurrence probability P of the event one step higher is expressed by the following equation.

【0065】P=1−(1−P(1))*(1−P
(2))*…*(1−P(N)) 例えば、図3の例では、まず始めにiに3が代入され、
Level2の各事象の発生確率をLevel3の各事
象の発生確率で表現する。ここで、発生確率の表現は、
以下の項目から成る組のリストで表されるものとする。 (発生確率,その発生確率を算出した事象に対応する一
段上のノード)この場合、Level3の各事象の発生
確率は、 {(3*x,ノードY),(3*x,ノードZ)} で表され、Level2の各事象の発生確率は、 {(x,ノードA),(9*x^2,ノードB)} となる。
P = 1- (1-P (1)) * (1-P
(2)) * ... * (1-P (N)) For example, in the example of FIG. 3, first, 3 is substituted for i,
The occurrence probability of each event of Level 2 is represented by the occurrence probability of each event of Level 3. Here, the expression of the occurrence probability is
It shall be represented by a list of sets consisting of the following items: (Probability of occurrence, node one step higher corresponding to the event for which the probability of occurrence is calculated) In this case, the probability of occurrence of each event of Level 3 is {(3 * x, node Y), (3 * x, node Z)} The probability of occurrence of each Level2 event is {(x, node A), (9 * x ^ 2, node B)}.

【0066】〔1−2−4−4.発生確率の表現を使っ
た方程式の生成〕続いて、iにi−1を代入してデクリ
メントし(ステップ511)、i=1であれば(ステッ
プ512)、ステップ513へ進み、頂上事象の発生確
率または、最初に与えられた頂上事象の発生確率と、L
evel1の発生確率とから方程式を生成し、その方程
式をこの手順による処理結果として出力して(ステップ
513)終了する。また、ステップ512の判断で、i
=1でなければステップ510へ戻る。
[1-2-4-4. Generation of Equation Using Expression of Occurrence Probability] Subsequently, i−1 is substituted for i and decremented (step 511), and if i = 1 (step 512), the process proceeds to step 513, and a peak event occurs. Probability or probability of the first given top event and L
An equation is generated from the occurrence probability of evel1 and the equation is output as the processing result of this procedure (step 513), and the process ends. Further, in the determination of step 512, i
If = 1 is not satisfied, the process returns to step 510.

【0067】例えば、図3の例では i=3−1=2 となった段階では、ステップ510へ移行して処理を繰
り返す。すなわち、Level1の事象の発生確率をL
evel2の各事象の発生確率で表現する。その結果、
Level1の事象の発生確率は {(−9*x^3+9*x^2+x,None)} となる。ここで、Noneは一段上のノードが存在しな
いことを意味する。この段階では、再びステップ511
において、 i=2−1=1 となるためステップ513へ進む。
For example, in the example of FIG. 3, when i = 3-1 = 2, the process proceeds to step 510 and the process is repeated. That is, the occurrence probability of the Level 1 event is L
It is represented by the probability of occurrence of each event of level2. as a result,
The occurrence probability of the Level1 event is {(-9 * x ^ 3 + 9 * x ^ 2 + x, None)}. Here, None means that there is no node one level higher. At this stage, again step 511
In, i = 2-1 = 1, so that the process proceeds to step 513.

【0068】すなわち、最初に与えられた頂上事象の発
生確率が0.1であるので、以下の関係式が成り立つ。 −9*x^3+9*x^2+x=0.1 したがって、方程式 9*x^3−9*x^2−x+0.1=0 を出力して終了する。
That is, since the occurrence probability of the top event given first is 0.1, the following relational expression holds. -9 * x ^ 3 + 9 * x ^ 2 + x = 0.1 Therefore, the equation 9 * x ^ 3-9 * x ^ 2-x + 0.1 = 0 is output and the processing ends.

【0069】〔1−2−5.方程式解析の具体的手順〕
また、図6及び図7は、図2に示した方程式解析(ステ
ップ207)の具体的手順を示すフローチャートであ
り、結合子1及び2によって一体に結合されている。ま
た、ここでは、ニュートン法を利用した場合の処理手順
を説明する。
[1-2-5. Specific procedure for equation analysis]
6 and 7 are flowcharts showing the specific procedure of the equation analysis (step 207) shown in FIG. 2, which are connected together by the connectors 1 and 2. In addition, here, a processing procedure when the Newton method is used will be described.

【0070】〔1−2−5−1.次数が1以上でない場
合〕すなわち、この手順では、まず、ステップ204で
求めた多次元方程式f(x)=0を入力する(ステップ
601)。このとき、f(x)の次数が1以上でなけれ
ば(ステップ602)、該方程式の解なしをこの手順に
よる処理結果として出力して終了するが(ステップ61
6)、ステップ602においてf(x)の次数が1以上
なら以下の手順を実行する。
[1-2-5-1. When the Order is Not 1 or More] That is, in this procedure, first, the multidimensional equation f (x) = 0 obtained in step 204 is input (step 601). At this time, if the order of f (x) is not 1 or more (step 602), no solution of the equation is output as the processing result of this procedure and the process ends (step 61).
6) In step 602, if the order of f (x) is 1 or more, the following procedure is executed.

【0071】〔1−2−5−2.初期化〕すなわち、ま
ず、f(x)の一次微分f’(x)を求め(ステップ6
03)、あらかじめ近似解の許容誤差δと(ステップ6
04)、試行回数限界αと(ステップ605)、刻み幅
γと(ステップ606)を定める。また、変数iに0を
代入し(ステップ607)、変数cに1を代入する(ス
テップ608)。
[1-2-5-2. Initialization] That is, first, the first derivative f ′ (x) of f (x) is obtained (step 6
03) and the allowable error δ of the approximate solution in advance (step 6
04), the trial number limit α and (step 605), and the step size γ and (step 606) are determined. Also, 0 is assigned to the variable i (step 607), and 1 is assigned to the variable c (step 608).

【0072】〔1−2−5−3.繰り返しの処理〕ここ
で、i<1の場合は終了するが(ステップ609)、そ
れ以外の場合は初期値a=iとし(ステップ610)、
続いて b=a−f(a)/f’(a) を求め(ステップ611)、もし |b−a|<δ であれば(ステップ612)、許容誤差の範囲と見なし
て、bを初期値aのときの近似解として出力し(ステッ
プ613)、ステップ618へ進む。
[1-2-5-3. Repeated Processing] Here, if i <1, the processing is ended (step 609), but otherwise, the initial value a = i is set (step 610),
Then, b = a−f (a) / f ′ (a) is obtained (step 611), and if | b−a | <δ (step 612), it is regarded as the range of the allowable error, and b is initialized. It is output as an approximate solution when the value is a (step 613), and the process proceeds to step 618.

【0073】一方、ステップ612の判断で、 |b−a|<δ でなければ、aにbを代入し(ステップ614)、ま
た、cにc+1を代入してインクリメントする(ステッ
プ615)。ここで、もし f’(a)≠0またはc<α でなければ(ステップ616)、該方程式の解なしをこ
の手順による処理結果として出力して(ステップ61
7)、ステップ618へ進むが、ステップ616の判断
で f’(a)≠0またはc<α でなければステップ611へ戻る。
On the other hand, if it is determined in step 612 that │b-a│ <δ is not satisfied, b is substituted for a (step 614), and c + 1 is substituted for c (step 615). Here, if f ′ (a) ≠ 0 or c <α is not satisfied (step 616), no solution of the equation is output as the processing result of this procedure (step 61).
7) The process proceeds to step 618, but if f ′ (a) ≠ 0 or c <α is not determined in step 616, the process returns to step 611.

【0074】例えば、図3の例では、方程式 f(x)=9*x^3−9*x^2−x+0.1=0 を与えて、ステップ604において δ=0.0000001 、ステップ606において γ=0.05 と定めておくことにより、以下の出力を得ることにな
る。
For example, in the example of FIG. 3, the equation f (x) = 9 * x ^ 3-9 * x ^ 2-x + 0.1 = 0 is given, and at step 604, δ = 0.00000001 and at step 606. By setting γ = 0.05, the following output will be obtained.

【0075】[0075]

【表1】 [Table 1]

【0076】〔1−2−6.最下事象の発生確率計算以
降の処理〕そして、以上のように求められた方程式の解
をもとにして、図1の事象確率演算部(106)におい
て、各最下事象の発生確率を計算する(ステップ20
9)。なお、このとき、全ての各最下事象の発生確率が
0以上1以下となる場合のみ(ステップ207,20
8)、その結果を出力する(ステップ209)。
[1-2-6. Processing after Calculation of Occurrence Probability of Bottom Event] Then, based on the solution of the equation obtained as described above, the occurrence probability of each bottom event is calculated in the event probability calculation unit (106) in FIG. Yes (Step 20)
9). At this time, only when the occurrence probabilities of all bottom events are 0 or more and 1 or less (steps 207, 20).
8) and outputs the result (step 209).

【0077】図3の例では、ステップ508で設定した
仮定より、ノードXに対応する最下事象の発生確率P
(X)は変数xである。また、NodeY,Zに対応す
る最下事象の発生確率P(Y),P(Z)は3*xであ
る。従って、該方程式の解と各最下事象の発生確率との
間の関係は、
In the example of FIG. 3, from the assumption set in step 508, the occurrence probability P of the bottom event corresponding to the node X is generated.
(X) is a variable x. Further, the occurrence probabilities P (Y) and P (Z) of the bottom event corresponding to NodeY and Z are 3 * x. Therefore, the relationship between the solution of the equation and the probability of occurrence of each bottom event is

【表2】 のようになる。[Table 2] become that way.

【0078】これら各最下事象の発生確率の組み合せ
で、全ての最下事象の発生確率が0以上1以下となる場
合は、 {P(X),P(Y),P(Z)}={0.06473
058304,0.19419174912,0.19
419174912} である。この組み合わせを図1の出力装置(109)よ
り出力結果(110)として、出力する(ステップ21
0)。
In the combination of the occurrence probabilities of each bottom event, when the occurrence probabilities of all bottom events are 0 or more and 1 or less, {P (X), P (Y), P (Z)} = {0.06473
058304, 0.19419174912, 0.19
419174912}. This combination is output as the output result (110) from the output device (109) in FIG. 1 (step 21).
0).

【0079】〔1−2−7.簡略化した例〕以上の具体
例を簡略化して以下に示す。すなわち、図3の例におい
て、発生確率 P(A)=0.1 で、重要度S()が S(X)=3/4 S(Y)=S(Z)=1/4 の場合、頂上事象の発生確率をP(X),P(Y),P
(Z)を用いて表すと 0.1=1−(1−P(X))*(1−P(Y)*P
(Z)) 、となり、また、構造重要度の大きな事象が、小さな発
生確率となるように重み付けをすると、 P(X):P(Y):P(Z) =(1−S(X)):(1−S(Y)):(1−S(Z)) =1:3:3 となる。これら2つの方程式からP(X),P(Y),
P(Z)を求めると、 P(X)=0.06473058304, P(Y)=P(Z)=0.19419174912 となる。
[1-2-7. Simplified Example] The above specific example is simplified and shown below. That is, in the example of FIG. 3, when the occurrence probability P (A) = 0.1 and the importance S () is S (X) = 3/4 S (Y) = S (Z) = 1/4, The occurrence probability of the summit event is P (X), P (Y), P
When expressed using (Z), 0.1 = 1- (1-P (X)) * (1-P (Y) * P
(Z)), and weighting such that an event having a high structural importance has a low probability of occurrence, P (X): P (Y): P (Z) = (1-S (X) ) :( 1-S (Y)) :( 1-S (Z)) = 1: 3: 3. From these two equations, P (X), P (Y),
When P (Z) is calculated, P (X) = 0.06473058304, P (Y) = P (Z) = 0.19419174912.

【0080】〔1−3.第1実施形態の効果〕以上のよ
うに、第1実施形態では、与えられたフォールトツリー
に発生確率が未知の下位事象があっても、上位事象につ
いて指定される発生確率と、フォールトツリーの構造か
ら計算される各下位事象の重要度とを使い、多次元方程
式を生成し解くことで、下位事象の未知の発生確率を計
算しすなわち見積って出力することができる。すなわ
ち、上位事象が目標とする発生確率に対応する下位事象
の発生確率を、トップダウン式に計算することができ、
下位事象に対応する機器などシステムの信頼性に関する
設計が効果的に支援される。
[1-3. Effect of First Embodiment] As described above, in the first embodiment, even if there is a lower event whose occurrence probability is unknown in a given fault tree, the occurrence probability designated for the upper event and the structure of the fault tree. By generating and solving a multidimensional equation using the importance of each sub-event calculated from, the unknown occurrence probability of the sub-event can be calculated, that is, estimated and output. That is, it is possible to calculate the occurrence probability of the lower event corresponding to the target occurrence probability of the upper event in a top-down manner,
The design related to the reliability of the system such as the equipment corresponding to the subordinate events is effectively supported.

【0081】特に、このようなトップダウン式の計算
は、システム設計の上流すなわち初期段階でまだ構成機
器が具体的に決まっていない段階で行うことで、個々の
構成機器に要求する信頼性を予め容易に決め、合理的な
資源配分や段階の逆戻り防止といった大きな効果が期待
できる。
In particular, such top-down calculation is performed upstream of the system design, that is, at a stage when the constituent devices have not yet been specifically determined in the initial stage, so that the reliability required for each constituent device is calculated in advance. It can be easily decided, and great effects such as rational resource allocation and prevention of stage reversion can be expected.

【0082】また、第1実施形態では、下位事象の発生
確率について、上位事象の発生確率との関係から方程式
を作るだけでなく、上位事象に影響を与える重要度につ
いても方程式を作ることで、各下位事象間で重要度に応
じた発生確率の割り振りが可能となる。例えば、同じ上
位事象の発生確率に対応する下位事象の発生確率の組み
合わせがいろいろ考えられるような場合でも、例えば構
造重要度などの重要度が高い下位事象ほど低い発生確率
を割り当てることで、重要な機器の信頼性を重点的に充
実させるといった合理的な信頼性設計を容易に行うこと
が可能となる。また、第1実施形態では、システムの構
成要素ごとに、別の手法で得るなどした予定の発生確率
や期待できる発生確率といった基準などの信頼性データ
をデータベースなどに予め用意しておき、計算された発
生確率とそれら信頼性データとを比較し、比較結果を出
力することで、構成要素ごとの発生確率の過不足や、信
頼性の観点でどの構成要素が問題となるかなどを判断す
ることが容易になる。
Further, in the first embodiment, not only an equation is created for the occurrence probability of the lower event from the relationship with the occurrence probability of the upper event, but also an equation is created for the importance of affecting the upper event. It is possible to assign the probability of occurrence among the subordinate events according to the degree of importance. For example, even when there are various possible combinations of occurrence probabilities of lower events corresponding to the same occurrence probabilities of lower events, for example, by assigning a lower probability of occurrence to a lower event with higher importance such as structural importance, It is possible to easily perform rational reliability design, such as focusing on enhancing the reliability of equipment. Further, in the first embodiment, reliability data such as criteria such as expected occurrence probability and expected occurrence probability obtained by another method are prepared in advance in a database or the like for each component of the system and calculated. By comparing the occurrence probabilities with those reliability data and outputting the comparison results, it is possible to judge whether the occurrence probabilities for each component are excessive or insufficient, and which component has a problem in terms of reliability. Will be easier.

【0083】また、第1実施形態では、フォールトツリ
ー中の全ての下位事象について発生確率が既知の場合
は、従来と同様に、上位事象の発生確率を計算して出力
するので、ボトムアップ式の計算も含む様々な信頼性の
設計態様が実現される。
Further, in the first embodiment, when the occurrence probabilities of all the lower events in the fault tree are known, the occurrence probability of the upper event is calculated and output as in the conventional case. Various reliability designs, including calculations, are realized.

【0084】〔2.第2実施形態〕また、第2実施形態
は、図1に示したような構成において、図3に示したよ
うなフォールトツリーを構成する各最下事象のうち、一
部の最下事象の発生確率が未知の場合に、それら最下事
象の発生確率を見積もる例を示すものである。
[2. Second Embodiment] In the second embodiment, in the configuration as shown in FIG. 1, occurrence of some of the bottom events among the bottom events constituting the fault tree as shown in FIG. It shows an example of estimating the occurrence probabilities of these bottom events when the probabilities are unknown.

【0085】〔2−1.第2実施形態における具体例〕
すなわち、図3で表されるフォールトツリーにおいて、
ノードZの発生確率が既知であり、その値が0.02で
あるものとする。この時、頂上事象の発生確率を0.0
5にするための最下事象ノードX,Yの発生確率を見積
もるものとする。
[2-1. Specific Example in Second Embodiment]
That is, in the fault tree shown in FIG.
It is assumed that the occurrence probability of the node Z is known and its value is 0.02. At this time, the occurrence probability of the peak event is 0.0
It is assumed that the occurrence probability of the bottom event nodes X and Y for making 5 is estimated.

【0086】この場合、まず、図2に示した手順におい
て、図1の入力装置102へ入力されたフォールトツリ
ーの木構造を、図2のステップ201で処理することに
より、与えられたフォールトツリーにおける各最下事象
の構造重要度を計算する。
In this case, first, in the procedure shown in FIG. 2, the tree structure of the fault tree input to the input device 102 of FIG. 1 is processed in step 201 of FIG. Calculate the structural importance of each bottom event.

【0087】例えば、図3の例に基づいた構造重要度と
しては、第1実施形態と同様に、 {(X,Y,Z),(3/4,1/4,1/4)} が得られる。ここで、最下事象ノードX,Yの発生確率
が未知なので、ステップ202からステップ204へ進
む。そして、基本となる最下事象の発生確率を未知の変
数として、与えられたフォールトツリーの木構造とステ
ップ201で算出した各最下事象の構造重要度とを用い
て、頂上事象と各最下事象の間に成立する多次元方程式
を算出する。
For example, as the structural importance based on the example of FIG. 3, {(X, Y, Z), (3/4, 1/4, 1/4)} is as in the first embodiment. can get. Here, since the occurrence probabilities of the bottom event nodes X and Y are unknown, the process proceeds from step 202 to step 204. Then, using the given tree structure of the fault tree and the structural importance of each bottom event calculated in step 201 as the unknown occurrence probability of the bottom event, which is the basis, and the top event and each bottom event. Calculate multidimensional equations that hold between events.

【0088】すなわち、図3の例では、最下事象Xノー
ドの発生確率をxとしたとき、Level3の各事象の
発生確率は、 {(3*x,ノードY),(0.02,ノードZ)} で表され、Level2の各事象の発生確率は、 {(x,ノードA),(0.06*x,ノードB)} となる。そして、Level1の事象の発生確率は {(−0.06*x^2+1.06*x,None)} となる。
That is, in the example of FIG. 3, when the occurrence probability of the bottom event X node is x, the occurrence probability of each event of Level3 is {(3 * x, node Y), (0.02, node Z)} and the occurrence probability of each Level2 event is {(x, node A), (0.06 * x, node B)}. Then, the occurrence probability of the Level1 event is {(-0.06 * x ^ 2 + 1.06 * x, None)}.

【0089】その多次元方程式を解析的な手法を用いて
解くことによって(ステップ207)、この方程式を満
たす0以上1以下の近似解を求める。具体的には、図3
の例では、 x=0.2293941 を得る。そして、この解と各最下事象の構造重要度とか
ら、各最下事象の発生確率を見積もる場合(ステップ2
09)、構造重要度を考慮したノードXの発生確率を
0.2293941と見積もることができる。また、ノ
ードYの構造重要度を考慮した発生確率は、0.688
1823と見積もることができる。これら各最下事象の
発生確率を図1の出力装置109より出力結果110と
して、出力する。
By solving the multidimensional equation using an analytical method (step 207), an approximate solution of 0 or more and 1 or less satisfying this equation is obtained. Specifically, FIG.
In the example, x = 0.2293941 is obtained. When the probability of occurrence of each bottom event is estimated from this solution and the structural importance of each bottom event (step 2
09), the occurrence probability of the node X in consideration of the structural importance can be estimated to be 0.2293941. Further, the occurrence probability considering the structural importance of the node Y is 0.688.
It can be estimated as 1823. The occurrence probability of each of these bottom events is output as an output result 110 from the output device 109 of FIG.

【0090】〔2−2.簡略化した例〕以上の具体例を
簡略化して以下に示す。すなわち、図3の例において、
発生確率 P(A)=0.05 P(Y)=0.02 で、重要度S()が S(X)=3/4 S(Y)=S(Z)=1/4 の場合、頂上事象の発生確率を P(X),P(Y)=0.02,P(Z) を用いて表すと 0.1=1−(1−P(X))*(1−0.02*P
(Z)) 、となり、また、構造重要度の大きな事象が、小さな発
生確率となるように重み付けをすると、 P(X):P(Z) =(1−S(X)):(1−S(Z)) =1:3 となる。これら2つの方程式からP(X),P(Z)を
求めると、 P(X)=0.2293941 P(Z)=0.6881823 となる。
[2-2. Simplified Example] The above specific example is simplified and shown below. That is, in the example of FIG.
When the occurrence probability P (A) = 0.05 P (Y) = 0.02 and the importance S () is S (X) = 3/4 S (Y) = S (Z) = 1/4, If the occurrence probability of the peak event is expressed using P (X), P (Y) = 0.02 and P (Z), then 0.1 = 1- (1-P (X)) * (1-0.02 * P
(Z)), and weighting such that an event having a high structural importance has a low probability of occurrence, P (X): P (Z) = (1-S (X)) :( 1- S (Z)) = 1: 3. When P (X) and P (Z) are calculated from these two equations, P (X) = 0.2293941 P (Z) = 0.6881823.

【0091】以上のように、第2実施形態では、一部の
最下事象について判明している発生確率及び頂上事象に
ついて与えられた発生確率に基づいて、他の最下事象の
発生確率を計算できるので、信頼性に関する設計を最下
事象ごとに円滑に進めることが容易になる。
As described above, in the second embodiment, the occurrence probabilities of other bottom events are calculated based on the occurrence probabilities known for some bottom events and the given occurrence probabilities for top events. Therefore, it becomes easy to smoothly proceed the design regarding reliability for each bottom event.

【0092】〔3.第3実施形態〕また、第3実施形態
は、図1に示したような構成において、図3に示したよ
うなフォールトツリーを構成する各最下事象のうち、一
部の最下事象の発生確率が未知の場合あるいは全ての値
が既知の場合に、本発明のシステムの信頼性設計装置に
よって算出した場合の各最下事象の発生確率と、既知で
ある最下事象の発生確率を比較することによって、判明
している発生確率の適否を判断できるようにする例であ
る。
[3. Third Embodiment] In the third embodiment, in the configuration shown in FIG. 1, occurrence of some of the bottom events among the bottom events forming the fault tree as shown in FIG. When the probability is unknown or all values are known, the occurrence probability of each bottom event calculated by the reliability design device of the system of the present invention and the occurrence probability of the known bottom event are compared. This is an example in which the suitability of the known occurrence probability can be determined.

【0093】なお、以下の説明では、フォールトツリー
を構成する各最下事象のうち、全ての値が既知の場合を
示すが、全最下事象のうち、一部の最下事象の発生確率
が未知の場合でも同様の処理を行うことが可能である。
In the following description, the case where all the values are known among the bottom events forming the fault tree is shown. However, among all bottom events, the occurrence probability of some bottom events is It is possible to perform the same processing even when unknown.

【0094】〔3−1.第3実施形態における具体例〕
まず、図3で表されるフォールトツリーにおいて、全て
の最下事象ノードX,Y,Zの発生確率が既知であり、
その値がそれぞれ0.3,0.4,0.2であるものと
する。このとき、まず、頂上事象の発生確率を前記各最
下事象の発生確率から求めるものとする。そして、その
頂上事象の発生確率を元にして、本実施形態により構造
重要度を考慮した場合の各最下事象の値を算出し、当初
既知であった値と、改めて算出した各々の値とを比較す
るものとする。
[3-1. Specific Example in Third Embodiment]
First, in the fault tree shown in FIG. 3, the occurrence probabilities of all bottom event nodes X, Y, Z are known,
It is assumed that the values are 0.3, 0.4 and 0.2, respectively. At this time, first, the occurrence probability of the top event is calculated from the occurrence probabilities of the bottom events. Then, based on the occurrence probability of the summit event, the value of each bottom event in the case of considering the structural importance according to the present embodiment is calculated, and the initially known value and each value newly calculated. Should be compared.

【0095】すなわち、まず、図2に示した手順におい
て、図1の入力装置102へ入力されたフォールトツリ
ーの木構造を図2のステップ201で処理することによ
り、与えられたフォールトツリーにおける各最下事象の
構造重要度を計算する。例えば、図3の例では、第1実
施形態と同様に、{(X,Y,Z),(3/4,1/
4,1/4)}が得られる。この場合、全最下事象ノー
ドX,Y,Zの発生確率が既知なので、ステップ202
からステップ203へ進み、頂上事象の発生確率を算出
する。例えば、図3の例では、頂上事象ノードAの発生
確率は、 1−(1−0.3)*(1−0.4*0.2)=0.3
56 と算出される。
That is, first, in the procedure shown in FIG. 2, by processing the tree structure of the fault tree input to the input device 102 of FIG. 1 in step 201 of FIG. 2, each maximum in the given fault tree is processed. Calculate the structural importance of the lower event. For example, in the example of FIG. 3, similar to the first embodiment, {(X, Y, Z), (3/4, 1 /
4, 1/4)} is obtained. In this case, since the occurrence probabilities of all bottom event nodes X, Y, Z are known, step 202
To step 203, the probability of the occurrence of the summit event is calculated. For example, in the example of FIG. 3, the occurrence probability of the top event node A is 1- (1-0.3) * (1-0.4 * 0.2) = 0.3
56 is calculated.

【0096】次にステップ204へ進み、基本となる最
下事象の発生確率を未知の変数として、与えられたフォ
ールトツリーの木構造とステップ201で算出した各最
下事象の構造重要度を用いて、頂上事象と各最下事象の
間に成立する多次元方程式を算出する。例えば、図3の
例では、最下事象ノードXの発生確率をxとしたとき、
Level3の各事象の発生確率は、 {(3*x,ノードY),(3*x,ノードZ)} で表され、Level2の各事象の発生確率は、 {(x,ノードA),(9*x^2,ノードB)} となる。そして、Level1の事象の発生確率は {(−9*x^3+9*x^2+x,None)} となる。
Next, in step 204, the tree structure of the given fault tree and the structural importance of each bottom event calculated in step 201 are used with the occurrence probability of the base bottom event as an unknown variable. , Calculate a multidimensional equation that holds between the top event and each bottom event. For example, in the example of FIG. 3, when the occurrence probability of the bottom event node X is x,
The occurrence probability of each event of Level3 is represented by {(3 * x, node Y), (3 * x, node Z)}, and the occurrence probability of each event of Level2 is {(x, node A), ( 9 * x ^ 2, node B)}. Then, the occurrence probability of the Level1 event is {(-9 * x ^ 3 + 9 * x ^ 2 + x, None)}.

【0097】その多次元方程式を解析的な手法を用いて
解くことによって(ステップ207)、その方程式を満
たす0以上1以下の近似解を求める。例えば、図3の例
では、 x=0.1607718315 を得る。そして、この解と各最下事象の構造重要度とか
ら、各最下事象の発生確率を見積もる場合(ステップ2
09)、構造重要度を考慮したノードXの発生確率を
0.1607718315と見積もることができる。ま
た、ノードYの構造重要度を考慮した発生確率は、0.
4823154と見積もることができる。
By solving the multidimensional equation using an analytical method (step 207), an approximate solution of 0 or more and 1 or less satisfying the equation is obtained. For example, in the example of FIG. 3, x = 0.1607718315 is obtained. When the probability of occurrence of each bottom event is estimated from this solution and the structural importance of each bottom event (step 2
09), it is possible to estimate the occurrence probability of the node X in consideration of the structural importance as 0.1607718315. Further, the occurrence probability in consideration of the structural importance of the node Y is 0.
It can be estimated as 4823154.

【0098】これら各最下事象の発生確率を図1の比較
演算部(107)と比較し、下に例示するような出力結
果(110)を出力装置(109)より出力する。
The probability of occurrence of each of these bottom events is compared with the comparison operation unit (107) of FIG. 1, and the output result (110) as illustrated below is output from the output device (109).

【0099】[0099]

【表3】 [Table 3]

【0100】〔3−2.簡略化した例〕以上の具体例を
簡略化して以下に示す。すなわち、図3の例において、
発生確率 P(X)=0.3 P(Y)=0.4 P(Z)=0.2 P(A) =1−(1−0.3)*(1−0.4*0.2) =0.356 で、重要度S()が S(X)=3/4 S(Y)=S(Z)=1/4 の場合、頂上事象の発生確率をP(X),P(Y),P
(Z)を用いて表すと 0.356=1−(1−P(X))*(1−P(Y)*
P(Z)) 、となり、また、構造重要度の大きな事象が、小さな発
生確率となるように重み付けをすると、 P(X):P(Y):P(Z) =(1−S(X)):(1−S(Y)):(1−S(Z)) =1:3:3 となる。これら2つの方程式からP(X),P(Y),
P(Z)を求めると、 P(X)=0.1607718315 P(Y)=P(Z)=0.4823154 となる。
[3-2. Simplified Example] The above specific example is simplified and shown below. That is, in the example of FIG.
Occurrence probability P (X) = 0.3 P (Y) = 0.4 P (Z) = 0.2 P (A) = 1- (1-0.3) * (1-0.4 * 0. 2) = 0.356 and the importance S () is S (X) = 3/4 S (Y) = S (Z) = 1/4, the occurrence probability of the peak event is P (X), P (Y), P
When expressed using (Z), 0.356 = 1- (1-P (X)) * (1-P (Y) *
P (Z)), and weighting such that an event with a high structural importance has a low occurrence probability, P (X): P (Y): P (Z) = (1-S (X )) :( 1-S (Y)) :( 1-S (Z)) = 1: 3: 3. From these two equations, P (X), P (Y),
When P (Z) is obtained, P (X) = 0.16077183315 P (Y) = P (Z) = 0.482153

【0101】以上のように、第3実施形態では、各下位
事象について発生確率が既に一応得られている場合で
も、このような重要度に基づいた発生確率を未知のもの
として改めて計算することによって、既に得られている
発生確率を重要度の観点から評価することが容易にな
る。
As described above, in the third embodiment, even if the occurrence probabilities have already been obtained for each subordinate event, the occurrence probabilities based on such importance are newly calculated as unknown ones. , It becomes easy to evaluate the occurrence probability already obtained from the viewpoint of importance.

【0102】〔4.他の実施形態〕なお、本発明は上記
実施形態に限定されるものではなく、次に例示するよう
な他の実施形態も包含するものである。例えば、本発明
によって信頼性に関する設計を行う対象としては、どの
ような種類のシステムでもよく、例えば構成機器に関す
る発生確率だけでなく人為的エラーの発生確率も計算対
象とすることができる。また、上記各実施形態に示した
構成、フォールトツリーや計算の手順は一例に過ぎず、
具体的な実装態様や適用対象に応じて適宜変更すること
ができる。また、方程式の解を求める手法としては、従
来から公知の手法を自由に選択することができる。
[4. Other Embodiments] The present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes other embodiments as illustrated below. For example, any type of system may be used as a target for reliability design according to the present invention. For example, not only the probability of occurrence of constituent devices but also the probability of occurrence of human error can be calculated. Further, the configuration, the fault tree and the calculation procedure shown in each of the above embodiments are merely examples,
It can be appropriately changed according to a specific mounting mode or an application target. Further, as a method for obtaining the solution of the equation, a conventionally known method can be freely selected.

【0103】また、複数の下位事象のなかから基準とな
る事象を決定するための具体的な基準は自由であるが、
例えば、発生確率が未知の最下事象の重要度の値のう
ち、登場回数が最も多い重要度を持つ事象を基準事象と
して選べば、結果として得られる方程式の各次数の係数
はある程度の値に抑制され、計算が効率化される。ま
た、フォールトツリーにおいて、システムに含まれる複
数の各構成要素と、各下位事象とを関連付ける態様は自
由であり、構成要素等に応じたノードを設けて明示的に
関連づけてもよいし、黙示的に関連づけてもよい。
The specific standard for determining the standard event from among a plurality of sub-events is free,
For example, if the event with the highest number of appearances is selected as the reference event among the importance values of the lowest event of which the occurrence probability is unknown, the coefficient of each order of the resulting equation will have a certain value. It is suppressed and the calculation becomes efficient. Also, in the fault tree, the mode in which each of the plurality of constituent elements included in the system is associated with each subordinate event is arbitrary, and nodes corresponding to the constituent elements and the like may be provided to explicitly associate them, or implicitly. May be associated with.

【0104】[0104]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
対象となるシステムのフォールトツリーと、上位事象に
ついて与えられた発生確率とに基づいて、下位事象の発
生確率を計算することで、システムの信頼性設計を効果
的に支援するシステムの信頼性設計装置及び方法並びに
システムの信頼性設計用ソフトウェアを記録した記録媒
体を提供することができるので、システムの信頼性設計
に関する精度と効率が改善される。
As described above, according to the present invention,
A system reliability design device that effectively supports system reliability design by calculating the occurrence probability of a lower event based on the fault tree of the target system and the occurrence probability given for an upper event Since it is possible to provide a recording medium in which software for reliability design of a system, method, and system is recorded, accuracy and efficiency relating to reliability design of the system are improved.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の第1実施形態の構成を示す機能ブロッ
ク図。
FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration of a first embodiment of the present invention.

【図2】本発明の実施形態における、全体的処理手順を
示すフローチャート。
FIG. 2 is a flowchart showing an overall processing procedure according to the embodiment of the present invention.

【図3】本発明の実施形態におけるフォールトツリーの
例を示す図。
FIG. 3 is a diagram showing an example of a fault tree according to the embodiment of the present invention.

【図4】本発明の実施形態において、構造重要度を計算
する具体的な処理手順を示すフローチャート。
FIG. 4 is a flowchart showing a specific processing procedure for calculating structural importance in the embodiment of the present invention.

【図5】本発明の実施形態において、多次元方程式を生
成する具体的な処理手順を示すフローチャート。
FIG. 5 is a flowchart showing a specific processing procedure for generating a multidimensional equation in the embodiment of the present invention.

【図6】本発明の実施形態において、多次元方程式の解
を求める具体的な処理手順を示すフローチャート(前
半)。
FIG. 6 is a flowchart (first half) showing a specific processing procedure for obtaining a solution of a multidimensional equation in the embodiment of the present invention.

【図7】本発明の実施形態において、多次元方程式の解
を求める具体的な処理手順を示すフローチャート(後
半)。
FIG. 7 is a flowchart (second half) showing a specific processing procedure for obtaining a solution of a multidimensional equation in the embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

101…入力情報 102…入力装置 103…重要度演算部 104…頂上事象確率演算部 105…方程式解析部 106…事象確率演算部 107…比較演算部 108…記憶装置 109…出力装置 110…出力結果 101 ... Input information 102 ... Input device 103 ... Importance calculation section 104 ... Top event probability calculation unit 105 ... Equation analysis unit 106 ... Event probability calculator 107 ... Comparison operation unit 108 ... Storage device 109 ... Output device 110 ... Output result

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平5−143570(JP,A) 特開 平9−237102(JP,A) 亀山嘉正、他1名,感覚情報の定量化 による機械システムの信頼性・安全性解 析,経営の科学 オペレーションズ・リ サーチ,日本,社団法人日本オペレーシ ョンズ・リサーチ学会,1999年 1月 1日,第44巻,第1号,p.18−24 亀山嘉正、他5名,複数のフォールト ツリーを考慮した主観的総合クリティカ リティ重要度解析,計測自動制御学会論 文集,日本,社団法人計測自動制御学 会,1998年 5月31日,第34巻,第5 号,p.422−429 (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06F 11/22 - 11/26 JSTファイル(JOIS)─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (56) Reference JP-A-5-143570 (JP, A) JP-A-9-237102 (JP, A) Yoshimasa Kameyama, another person, mechanical system by quantification of sensory information Reliability / Safety Analysis, Management Science Operations Research, Japan, Japan Operation Research Society, January 1, 1999, Volume 44, No. 1, p. 18-24 Yoshimasa Kameyama, 5 others, Subjective comprehensive criticality analysis considering multiple fault trees, Proceedings of the Society of Instrument and Control Engineers, Japan, Japan Society for Instrument and Control Engineers, May 31, 1998. 34, No. 5, p. 422-429 (58) Fields surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G06F 11 / 22-11 / 26 JST file (JOIS)

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 複数の構成要素を有するシステムの信頼
性に関する設計を行うためのシステムの信頼性設計装置
において、前記システムに含まれる複数の構成要素を、システムの
信頼性に与える影響を基準として上位事象と下位事象と
に区分し、これらの関係を階層的ツリー構造で表したフ
ォールトツリーの構造を入力するための入力手段と、 前記各構成要素の信頼性に関する信頼性データを予め格
納するための手段と、 前記前記入力手段から入力されたフォールトツリーを解
析することによって、少なくとも発生確率が未知の各下
位事象について重要度を計算するための重要度計算手段
と、 上位事象について与えられる発生確率及び前記重要度を
使い、多次元方程式を生成し解を求めることで、前記下
位事象の発生確率を計算するための確率計算手段と、 各下位事象について計算された発生確率と、その下位事
象に対応する前記構成要素の信頼性データとを比較する
ための手段と、 を備えたことを特徴とするシステムの信頼性設計装置。
1. A reliability design of the system for performing the design for system reliability having a plurality of components, a plurality of components included in the system, the system
High-level events and low-level events based on the impact on reliability
And the relationship is represented by a hierarchical tree structure.
Input means for inputting the structure of the vault tree and reliability data regarding the reliability of each of the above-mentioned constituent elements are pre- registered.
Means for storing and solving the fault tree input from the input means.
By analyzing the
Importance calculation means for calculating importance for ranking events
And the probability of occurrence given to the upper events and the importance
Generate a multi-dimensional equation and solve for
Probability calculation means for calculating the occurrence probability of a rank event, the occurrence probability calculated for each subordinate event, and the subordinate event
Compare with the reliability data of the component corresponding to the elephant
Reliability design of the system, characterized in that it comprises means, the for.
【請求項2】 前記確率計算手段は、発生確率が未知の
下位事象のなかから基準となる基準事象を決定し、前記
基準事象の発生確率を変数で表わし、目標として予め与
えられた上位事象の発生確率と各下位事象の発生確率と
の関係を表す第1の方程式を生成し、基準事象以外の下
位事象の発生確率を、前記基準事象の重要度及び前記変
数を用いて表わす第2の方程式を生成するように構成さ
れたことを特徴とする請求項1記載のシステムの信頼性
設計装置。
2. The probability calculating means determines a reference reference event as a reference from among lower order events whose occurrence probability is unknown, represents the occurrence probability of the reference event by a variable, and determines a higher order event given in advance as a target. A second equation that generates a first equation representing the relationship between the occurrence probability and the occurrence probability of each sub-event, and expresses the occurrence probability of the sub-events other than the reference event using the importance of the reference event and the variable. The system reliability design apparatus according to claim 1 , wherein the reliability design apparatus is configured to generate
【請求項3】 前記フォールトツリーに含まれる全ての
下位事象について発生確率が既知の場合に、上位事象の
発生確率を計算して出力するように構成されたことを特
徴とする請求項1または請求項2に記載のシステムの信
頼性設計装置。
If wherein occurrence probability for all sub events included in the fault tree is known, to calculate the probability of order event is characterized by being configured to output claim 1, wherein Item 2. A system reliability design device according to item 2 .
【請求項4】 コンピュータを使用して、複数の構成要
素を有するシステムの信頼性に関する設計を行うための
システムの信頼性設計方法において、 ユーザから入力された、前記システムに含まれる複数の
構成要素をシステムの 信頼性に与える影響を基準として
上位事象と下位事象とに区分しこれらの関係を階層的ツ
リー構造で表したフォールトツリーの構造を解析するこ
とによって、少なくとも発生確率が未知の各下位事象に
ついて重要度を計算する重要度計算ステップと、 ユーザから入力された上位事象についての発生確率及び
前記計算された前記重要度を使い、多次元方程式を生成
し解を求めることで、前記下位事象の発生確率を計算す
る確率計算ステップと、 各下位事象について計算された発生確率と、ユーザから
与えられた前記下位事象に対応する各構成要素の信頼性
に関する信頼性データとを比較するステップと、 を含むことを特徴とするシステムの信頼性設計方法。
4. A computer is used to make a plurality of configuration requirements.
For designing the reliability of disparate systems
In a system reliability design method, a plurality of systems included in the system, which are input by a user, are input.
Based on the effect of components on system reliability
It is divided into upper events and lower events, and these relationships are hierarchically
It is possible to analyze the structure of a fault tree expressed as a tree structure.
And at least for each sub-event whose occurrence probability is unknown
The importance calculation step for calculating the importance , the occurrence probability of the upper event input by the user, and
Generate a multidimensional equation using the calculated importance
Calculate the probability of occurrence of the lower event by finding the solution
Probability calculation step, occurrence probability calculated for each sub event, and from the user
Reliability of each component corresponding to the given sub-event
Comparing the reliability data with respect to the reliability data of the system.
【請求項5】 前記確率計算ステップは、発生確率が未
知の下位事象のなかから基準となる基準事象を決定し、
前記基準事象の発生確率を変数で表わし、目標として予
め与えられた上位事象の発生確率と各下位事象の発生確
率との関係を表す第1の方程式を生成し、基準事象以外
の下位事象の発生確率を、前記基準事象の重要度及び前
記変数を用いて表わす第2の方程式を生成することを特
徴とする請求項4記載のシステムの信頼性設計方法。
5. The probability calculating step determines a reference event serving as a reference from among subordinate events whose occurrence probability is unknown,
The occurrence probability of the reference event is represented by a variable, and a first equation representing the relationship between the occurrence probability of an upper event given in advance as a goal and the occurrence probability of each lower event is generated, and the occurrence of a lower event other than the reference event is generated. The system reliability design method according to claim 4, wherein a second equation expressing a probability using the importance of the reference event and the variable is generated.
【請求項6】 前記フォールトツリーに含まれる全ての
下位事象について発生確率が既知の場合に、上位事象の
発生確率を計算して出力することを特徴とする請求項4
または請求項5に記載のシステムの信頼性設計方法。
When 6. probability for all sub events included in the fault tree is known, claims and outputs to calculate the occurrence probabilities of the order event 4
Alternatively, the system reliability design method according to claim 5 .
【請求項7】 コンピュータを使って、システムの信頼
性に関する設計を行うためのシステムの信頼性設計用ソ
フトウェアを記録した記録媒体において、そのソフトウ
ェアは前記コンピュータに、 ユーザから入力された、
前記システムに含まれる複数の構成要素をシステムの信
頼性に与える影響を基準として上位事象と下位事象とに
区分しこれらの関係を階層的ツリー構造で表したフォー
ルトツリーの構造を解析することによって、少なくとも
発生確率が未知の各下位事象について重要度を計算さ
せ、 ユーザから入力された上位事象についての発生確率及び
前記計算された前記重要度を使い、多次元方程式を生成
し解を求めることで、前記下位事象の発生確率 を計算さ
せ、 各下位事象について計算された発生確率と、ユーザから
与えられた前記下位事象に対応する各構成要素の信頼性
に関する信頼性データとを比較させる ことを特徴とする
システムの信頼性設計用ソフトウェアを記録した記録媒
体。
7. A recording medium in which software for reliability design of a system for designing the reliability of the system is recorded using a computer, the software being input to the computer by a user,
The components of the system are connected to the system.
Upper and lower events based on the impact on reliability
A tree that divides these relationships and represents them in a hierarchical tree structure.
At least by analyzing the structure of the Rult tree
The importance is calculated for each sub-event whose occurrence probability is unknown.
The occurrence probability of the upper event input by the user and
Generate a multidimensional equation using the calculated importance
By calculating the solution, the probability of occurrence of the lower event is calculated.
Then, the calculated probability of occurrence for each sub-events, from the user
Reliability of each component corresponding to the given sub-event
A recording medium on which software for reliability design of a system is recorded, which is characterized by comparing with reliability data regarding .
JP03687599A 1999-02-16 1999-02-16 System reliability design apparatus and method, and recording medium recording system reliability design software Expired - Fee Related JP3445517B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP03687599A JP3445517B2 (en) 1999-02-16 1999-02-16 System reliability design apparatus and method, and recording medium recording system reliability design software

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP03687599A JP3445517B2 (en) 1999-02-16 1999-02-16 System reliability design apparatus and method, and recording medium recording system reliability design software

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2000235507A JP2000235507A (en) 2000-08-29
JP3445517B2 true JP3445517B2 (en) 2003-09-08

Family

ID=12481967

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP03687599A Expired - Fee Related JP3445517B2 (en) 1999-02-16 1999-02-16 System reliability design apparatus and method, and recording medium recording system reliability design software

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP3445517B2 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012115095A1 (en) * 2011-02-22 2012-08-30 日本電気株式会社 System for analysing reliability of fault tree system, programme and method for analysing reliability of fault tree system
WO2012115007A1 (en) * 2011-02-22 2012-08-30 日本電気株式会社 Fault tree analysis system, fault tree analysis method and programme

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4592325B2 (en) * 2004-04-28 2010-12-01 株式会社東芝 IT system design support system and design support method
US7730363B2 (en) 2004-09-30 2010-06-01 Toshiba Solutions Corporation Reliability evaluation system, reliability evaluating method, and reliability evaluation program for information system
JP5544929B2 (en) * 2010-03-01 2014-07-09 日本電気株式会社 Operation management device, operation management method, operation management program
JP5880866B2 (en) * 2010-04-22 2016-03-09 日本電気株式会社 Method, system, and program for failure tree analysis of runtime system
US20130073271A1 (en) * 2010-05-24 2013-03-21 Nec Corporation Static fault tree analysis system and method from system models
JP5664886B2 (en) * 2011-11-28 2015-02-04 日本電気株式会社 Fault tolerant system, fault tolerant method and program
US20150143176A1 (en) * 2012-05-17 2015-05-21 Nec Corporation Identification system, identification method, and program
JP6472339B2 (en) * 2015-06-16 2019-02-20 株式会社日立製作所 Efficiency reduction factor analysis apparatus and program
WO2019175984A1 (en) * 2018-03-13 2019-09-19 三菱電機株式会社 Failure level calculation device and failure level calculation system
US11036866B2 (en) * 2018-10-18 2021-06-15 Denso Corporation Systems and methods for optimizing control flow graphs for functional safety using fault tree analysis
CN111275329A (en) * 2020-01-20 2020-06-12 交通运输部水运科学研究所 Water transport engineering construction safety accident cause analysis method
US11416326B2 (en) * 2020-08-28 2022-08-16 Sap Se Systems and methods for failure diagnosis using fault tree

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
亀山嘉正、他1名,感覚情報の定量化による機械システムの信頼性・安全性解析,経営の科学 オペレーションズ・リサーチ,日本,社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会,1999年 1月 1日,第44巻,第1号,p.18−24
亀山嘉正、他5名,複数のフォールトツリーを考慮した主観的総合クリティカリティ重要度解析,計測自動制御学会論文集,日本,社団法人計測自動制御学会,1998年 5月31日,第34巻,第5号,p.422−429

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012115095A1 (en) * 2011-02-22 2012-08-30 日本電気株式会社 System for analysing reliability of fault tree system, programme and method for analysing reliability of fault tree system
WO2012115007A1 (en) * 2011-02-22 2012-08-30 日本電気株式会社 Fault tree analysis system, fault tree analysis method and programme
JP5454826B2 (en) * 2011-02-22 2014-03-26 日本電気株式会社 Failure tree system reliability analysis system, failure tree system reliability analysis method and program
US8909991B2 (en) 2011-02-22 2014-12-09 Nec Corporation Fault tree system reliability analysis system, fault tree system reliability analysis method, and program therefor
US9195557B2 (en) 2011-02-22 2015-11-24 Nec Corporation Fault tree analysis system, fault tree analysis method and programme
JP5975225B2 (en) * 2011-02-22 2016-08-24 日本電気株式会社 Fault tree analysis system, fault tree analysis method and program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2000235507A (en) 2000-08-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11042675B2 (en) Systems and methods for automatically realizing models for co-simulation
JP3445517B2 (en) System reliability design apparatus and method, and recording medium recording system reliability design software
US6944838B2 (en) Method and system for design verification using proof-partitioning
US8700377B2 (en) Accelerated analog and/or RF simulation
US7610578B1 (en) Test manager for integrated test environments
US8954910B1 (en) Device mismatch contribution computation with nonlinear effects
US8185368B2 (en) Mixed-domain analog/RF simulation
US5838949A (en) System and method for execution-sequenced processing of electronic design simulation results
JP4908073B2 (en) Service-based software design support method and apparatus therefor
US6829755B2 (en) Variable detail automatic invocation of transistor level timing for application specific integrated circuit static timing analysis
EP1484684A1 (en) Method and computer system for providing a cost estimate for sizing a computer system
US20130246025A1 (en) System and method of generating equation-level diagnostic error messages for use in circuit simulation
US8813009B1 (en) Computing device mismatch variation contributions
WO2021220777A1 (en) System for determining material to be proposed to user
US8578347B1 (en) Determining stack usage of generated code from a model
US6327557B1 (en) Method and system for creating electronic circuitry
CN114897173A (en) Method and device for determining PageRank based on variational quantum line
US20040236560A1 (en) Power estimation using functional verification
Thuijsman et al. Computational effort of BDD-based supervisor synthesis of extended finite automata
US20140136155A1 (en) Analyzing hardware designs based on component re-use
JP2021077364A (en) Project management system, project management method, and program
Yu et al. Regression calibration in semiparametric accelerated failure time models
EP3696706A1 (en) Pseudo-data generating device, method and program
JP4608288B2 (en) Method, computer software and computer system for evaluating the complexity of options
US20110185167A1 (en) Change impact research support device and change impact research support method

Legal Events

Date Code Title Description
LAPS Cancellation because of no payment of annual fees