分层组合可靠性建模：动态故障树与马尔可夫过程在容错传感器系统中的应用

"这篇文章是关于容错传感器系统的一种新的可靠性建模方法，即分层组合可靠性建模方法，它结合了动态故障树分析和马尔可夫过程的优势。该方法适用于处理系统中的储备事件，通过对事件的时间顺序特性进行定性描述来提升建模精度。通过推导出的顶事件故障概率的计算公式，可以量化分析系统故障的可能性。同时，利用马尔可夫过程动态模拟传感器的故障检测和隔离行为，以更准确地反映系统状态的变化。通过对不同参数（如元件失效率、误检率）的敏感性分析，验证了该建模方法的有效性和准确性。" 文章详细内容： 这篇论文发表于2014年4月的《传感技术学报》第27卷第4期，作者是来自 Northwestern Polytechnic University 的研究团队。研究的主要贡献在于提出了一种创新的容错传感器系统的可靠性建模策略。在容错传感器系统中，由于其复杂性和高可靠性要求，传统的建模方法可能无法充分捕捉系统的行为特性。因此，研究人员结合了动态故障树（Dynamic Fault Tree, DFT）和马尔可夫过程（Markov Process）这两种工具，创建了一个分层组合模型。 动态故障树分析通常用于系统级的故障分析，它通过逻辑门和事件来表示系统组件的故障关系。然而，对于涉及时间依赖性的事件，DFT的表达能力有限。为了解决这个问题，研究人员引入了时间算子，这是一种能描述事件发生顺序的工具，使得模型能够更好地反映实际系统中事件发生的时序特性。这有助于更准确地计算顶事件（即系统整体故障）的失败概率。 马尔可夫过程则被用来模拟传感器的故障检测和隔离机制，这是一个时间连续的过程，可以有效地描述系统状态随时间变化的概率分布。通过建立马尔可夫链，可以追踪传感器从正常状态到各种故障状态的转移概率，从而对系统的动态可靠性进行评估。 为了验证新模型的优越性，研究者将其与传统的完全故障覆盖模型进行了比较。他们分析了元件失效率、误检率等关键参数对系统可靠性的影响，通过仿真结果表明，提出的分层组合模型不仅可行，而且在精度上优于传统的模型。 关键词：传感器应用、可靠性建模、分层组合建模，这些关键词强调了研究的核心内容，即在传感器系统中应用新的可靠性分析方法，以提高系统的稳健性和性能。 总结来说，这项工作为容错传感器系统提供了更精细、更实用的可靠性建模方法，对于理解和改善这类系统的可靠性有着重要的理论和实践意义。通过融合不同的建模技术，该方法能更好地捕捉系统的动态行为，为故障预测和预防提供有力的支持。