一种基于贝叶斯网络的APU起动发电系统安全性分析方法

本发明涉及系统安全性分析领域，具体为一种基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法。

背景技术：

1、飞机电源系统的高可靠性是飞机安全的重要保证。apu起动发电系统是飞机电源系统的重要组成部分。apu起动发电系统的故障可能导致飞机供电功能的丧失、进而导致飞机飞行控制、通信等重要功能的丧失，因此对apu起动发电系统展开安全性分析是飞机电源系统安全性评估的重要环节。

2、apu起动发电系统及其组成部件均具有多种不同的失效模式，并且这些失效模式会导致不同程度的失效影响，其失效呈现出多状态特性。目前在民用大飞机领域，将美国sae发布的航空标准arp4761作为民机系统开展安全性分析的方法依据。标准中用来进行安全性分析的方法主要是故障树分析、可靠性框图和马尔科夫分析。故障树和可靠性框图都属于典型的二态分析法，即只把组件或系统的状态分为“正常”和“故障”两种状态，这些方法都存在无法准确描述系统和组成单元多状态的故障特性的问题，并且依赖于分析人员的经验和主观判断。所谓多状态，是指系统和组件的故障不仅仅呈现出“正常”和“故障”两种状态，还会出现中间过渡状态，如“部分故障”；马尔科夫建模法虽然能够表征系统的多状态特性，但是建模过于复杂，会出现状态空间爆炸的问题，严重影响了模型求解的快速性。

技术实现思路

1、为了解决现有技术问题，本发明的目的在于克服已有技术存在的不足，提供一种基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法。

2、为实现上述目的，本发明的具体技术方案如下：

3、一种基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法，包括如下六个步骤：

4、s1：明确apu起动发电系统的组件、子系统、总系统的结构构成，由此构建所述apu起动发电系统的功能逻辑图；

5、s2：明确所述组件、所述子系统以及所述总系统的各自的故障模式；

6、s3：根据所述功能逻辑图，构建贝叶斯网络模型，所述贝叶斯网络中的节点分为上层节点、中层节点和底层节点，分别代表所述总系统、所述子系统和所述组件，各个节点之间的有向边代表节点之间的逻辑因果关系；

7、s4：确定所述底层节点的先验概率；

8、s5：确定非根节点的条件概率；

9、s6：以所述底层节点的先验概率和所述非根节点的条件概率表分布为前提，利用所述贝叶斯网络模型进行正向推理得到系统失效发生概率，从而得到所述apu起动发电系统所有故障模式下的发生概率。

10、优选的，本发明所述的基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法，还包括第七个步骤，即s7，利用所述节点之间的逻辑因果关系和条件概率分布情况，可以反向推理得到系统发生故障后各组件的条件概率。

11、优选的，s2步骤中所述的故障模式分为四种状态，即：功能正常、功能全部丧失、功能部分丧失以及传输错误信息(假设错误状态均能被检测)。

12、进一步优选的，s2步骤中所述组件、所述子系统或所述总系统的故障模式为两种状态或三种状态。

13、优选的，s3步骤中所述节点之间的逻辑因果关系分为：所述底层节点与所述中层节点之间的关联关系，和所述中层节点与所述上层节点之间的关联关系，采用单向连接线连接相关节点，连接线方向由所述底层节点指向所述中层节点，所述中层节点指向所述上层节点，表示故障传播的方向。

14、更进一步优选的，s3步骤中所述节点之间的逻辑因果关系，指所述apu起动系统中所述组件、所述子系统之间的串联或并联关系。

15、优选的，s4步骤中所述底层节点的先验概率源于系统中所述组件以及构成所述组件的各个功率器件的失效率，是通过参考可靠性预计手册，采用应力分析法量化构成组件的各个功率器件的应力环境，进而计算得到，然后将所述功率器件或所述组件在不同故障模式下的失效率作为发生故障的概率，即所述底层节点的先验概率。

16、优选的，s5步骤中所述非根节点的条件概率依据具有不同类型的单元，根据故障状态，以及所述单元之间的关联关系，通过通用生成函数进行确定。

17、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

18、本发明提出了一种通过利用贝叶斯网络模型进行apu起动发电系统的安全性分析的方法，通过对整个系统中底层节点的故障发生时的诊断，可以得到包括由底层节点故障引起中层节点，进而由中层节点的故障引起上层节点的故障的条件概率表，由此利用所述贝叶斯网络模型进行正向推理得到系统失效发生概率，从而得到所述apu起动发电系统所有故障模式下的发生概率。

19、本发明提出了一种通过利用贝叶斯网络模型进行apu起动发电系统的安全性分析的方法，通过进行反向推理的过程，得到系统发生故障后各组件的条件概率，推算出最有可能导致该事件发生的原因，有利于反向推导故障原因，对故障原因的定位更加有效，尤其是对于一些经验较少的人员，有助于提高apu起动发电系统的故障诊断能力以及故障诊断效果。

技术特征：

1.一种基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法，其特征在于，所述的故障模式分为四种状态，即：功能正常、功能全部丧失、功能部分丧失以及传输错误信息(假设错误状态均能被检测)。

3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法，其特征在于，所述故障模式为两种状态或三种状态。

4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法，其特征在于，所述节点之间的逻辑因果关系分为所述底层节点与所述中层节点之间的关联关系和所述中层节点与所述上层节点之间的关联关系，采用单向连接线连接相关节点，连接线方向由所述底层节点指向所述中层节点，所述中层节点指向所述上层节点，表示故障传播的方向。

5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法，其特征在于，所述节点之间的逻辑因果关系，指所述apu起动系统中所述组件、所述子系统之间的串联或并联关系。

6.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法，其特征在于，所述底层节点的先验概率源于系统中所述组件以及构成所述组件的各个功率器件的失效率。

7.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法，其特征在于，所述非根节点的条件概率是依据具有不同类型的单元，根据故障状态，以及所述单元之间的关联关系，通过通用生成函数进行确定的。

8.根据权利要求1至7任一项所述的基于贝叶斯网络的apu起动发电系统安全性分析方法，其特征在于，还包括以下步骤：

技术总结本发明公开了一种基于贝叶斯网络的APU起动发电系统安全性分析方法，涉及系统安全性分析领域，该方法不同于传统基于故障树的二态故障分析方法将故障简单分为正常和故障两种故障模式，而是把组件及系统的失效状态更具体分类，使得所建立的模型更准确的描述系统的故障模式；运用通用生成函数确定非根节点的条件概率分布，更规范化，摆脱了以往依赖于分析人员经验的问题；通过所建立的贝叶斯网络进行因果推理得到系统的失效概率，完成安全性分析的同时识别了系统的薄弱环节，为APU起动发电系统的设计和优化指明了方向，具有一定的工程实用价值。技术研发人员：徐国卿,周新伟受保护的技术使用者：上海大学技术研发日：技术公布日：2024/9/12