子集模拟法计算小失效概率matlab程序

以下是一个用 Matlab 编写的子集模拟法计算小失效概率的程序示例：

function p = subset_simulation(lambda, mu, n, T, M)
% lambda - 失效率向量
% mu - 维修率向量
% n - 系统组成数
% T - 最大仿真时间
% M - 子集个数

% 生成随机数种子
rng('default');

% 初始化计数器
counter = 0;

for i = 1:M
    % 生成 n 个指数分布随机数
    t = exprnd(1./lambda, n, 1);
    
    % 对每个指数分布随机数进行排序
    t = sort(t);
    
    % 计算系统失效时间
    t_sys = t(end);
    
    % 如果系统失效时间小于仿真时间 T，则进行维修
    if t_sys < T
        % 生成 n 个指数分布随机数
        t = exprnd(1./mu, n, 1);
        
        % 对每个指数分布随机数进行排序
        t = sort(t);
        
        % 计算系统恢复时间
        t_sys = t_sys + t(end);
        
        % 如果系统恢复时间仍小于仿真时间 T，则计数器加一
        if t_sys < T
            counter = counter + 1;
        end
    end
end

% 计算小失效概率
p = counter / M;
end

使用示例：

% 定义失效率向量和维修率向量
lambda = [0.001, 0.002, 0.003];
mu = [0.01, 0.02, 0.03];

% 调用 subset_simulation 函数计算小失效概率
p = subset_simulation(lambda, mu, 3, 10000, 10000);

disp(['小失效概率为：', num2str(p)]);

在上述示例中，我们假设系统由三个组件组成，每个组件的失效率分别为 0.001、0.002 和 0.003，每个组件的维修率分别为 0.01、0.02 和 0.03。我们使用子集模拟法进行计算，仿真时间为 10000 小时，子集个数为 10000。最终得到的小失效概率将会显示在命令窗口中。