SFT下的云化概率和关键重要度分布的实现与研究

• Published in: 计算机应用研究 Vol. 34; no. 7; pp. 1971 - 1974
• Main Author: 李莎莎 崔铁军 马云东 王来贵
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室,辽宁 阜新 123000 2017; 矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室,辽宁 阜新 123000%辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院, 辽宁 阜新 123000; 大连交通大学 辽宁省隧道与地下结构工程技术研究中心, 辽宁 大连 116028%大连交通大学 辽宁省隧道与地下结构工程技术研究中心,辽宁 大连,116028%辽宁工程技术大学 力学与工程学院,辽宁 阜新,123000; 辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院, 辽宁 阜新 123000
• Subjects: 云模型; 关键重要度分布; 安全系统工程; 概率重要度分布; 空间故障树; cloud key importance distribution; 安全系统工程; 空间故障树; 关键重要度分布; cloud probability importance distribution; safety system engineering; 概率重要度分布; space fault tree; cloud model; 云模型
• ISSN: 1001-3695
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.07.011

为了完善空间故障树（space fault tree，SFT）理论，特别是离散型空间故障树（discrete space fault tree，DSFT），考虑系统实际运行过程中产生的具有离散性、随机性和模糊性的可靠性数据，提出了云化SFT方法。该方法利用云模型能表示数据的离散性、随机性和模糊性特点，重构SFT的计算基础，即特征函数。进而在SFT计算中保留原始数据特征，使最终结果也能诠释原始数据特征。主要完成了云化SFT理论环节中的一部分，即云化概率重要度分布和关键重要度分布，论证了引入云模型表示系统可靠性数据的必要性和可行性，给出云化概率重要度分布和关键重要度分布的计算推导过程。通过实例对这两个云化概念进行了计算。研究表明云化SFT结果要比原SFT结果更为接近现实，包含了更多数据的原始特征。