摘要:
传统基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法的计算时间和计算精度受时间分段影响极大。基于复合梯形积分方法分析传统方法的计算误差,提出改良的动态门转化方法,补偿其计算误差。以某测量系统为例,建立动态故障树和贝叶斯网络,验证改良方法的可行性和高效性。结果表明:改良方法在时间分段较小时,能得到精确的系统失效概率。改良方法补偿了传统方法的计算误差,提高了结果的计算精度和计算效率,适用于服从各种常见分布的复杂系统。
兰杰, 袁宏杰, 夏静. 基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析的改良方法[J]. 系统工程与电子技术, 2018, 40(4): 948-953.
LAN Jie, YUAN Hongjie, XIA Jing. Improved method for dynamic fault tree analysis based on discrete time Bayesian network[J]. Systems Engineering and Electronics, 2018, 40(4): 948-953.