基于贝叶斯网络的飞行控制系统安全性分析方法研究

发布时间：2017-07-31 15:25

  本文关键词：基于贝叶斯网络的飞行控制系统安全性分析方法研究

  更多相关文章： 系统安全性评估 贝叶斯网络 飞行控制系统 通用生成函数 多状态

【摘要】：安全性分析既是民用飞机研制过程中提高系统安全性水平的主要手段,也是重要的适航符合性验证方法。现代飞行控制系统自动化与集成化程度高、各单元间交联关系复杂,导致其故障表现出多状态特性,以故障树分析为代表的传统方法并不完全适用于多状态系统的安全性分析,本文分析了飞行控制系统典型部件的故障特性,给出了部件失效率预计方法,在此基础上提出了基于贝叶斯网络的飞行控制系统安全性分析方法。对飞行控制系统典型子系统的故障特性与可靠性进行了研究,分析并确定了飞行控制系统典型子系统的故障特性,为具有多状态故障特性的典型子系统构建了可靠性模型,并利用通用生成函数对部件多状态故障特性进行了描述;对飞行控制系统部件失效率的预计方法进行了研究,分别针对电子、电气、机械等部件给出了相应的可靠性预计方法,基于该方法能够得到用于系统安全性分析的零部件基本失效率;对基于贝叶斯网络的系统概率安全性模型的构建进行了研究,根据系统与系统组成单元之间的状态关系,构建了基于贝叶斯网络的飞行控制系统多状态安全性模型;运用通用生成函数给出了贝叶斯网络非根节点的条件概率表,基于变量消元法提出了系统失效状态发生概率计算方法,推导了系统组成单元重要度算法,结合某型飞机副翼控制系统给出了应用实例。本文针对具有多状态故障特性的现代飞行控制系统,提出了一种简洁直观的安全性评估方法,该方法能够有效评估飞行控制系统的安全性水平、并确定单元故障对系统安全性的影响,为现代飞行控制系统开展安全性分析与适航符合性验证提供了有效途径。
【关键词】：系统安全性评估 贝叶斯网络 飞行控制系统 通用生成函数 多状态
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V249.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 注释表9-10
• 缩略词10-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究现状12-16
• 1.2.1 飞机系统安全性分析方法研究现状12-14
• 1.2.2 飞行控制系统安全性分析研究现状14
• 1.2.3 多状态系统安全性分析研究现状14-16
• 1.3 全文章节安排及内容16-18
• 第二章 飞行控制系统典型子系统故障特性与可靠性分析18-29
• 2.1 引言18-19
• 2.2 执行机构的故障特性与可靠性分析19-22
• 2.2.1 执行机构的主要功能部件19-21
• 2.2.2 执行机构的故障特性分析21
• 2.2.3 执行机构可靠性模型研究21-22
• 2.3 信息采集子系统的故障特性与可靠性分析22-25
• 2.3.1 信息采集子系统主要功能部件22-23
• 2.3.2 信息采集子系统故障特性与可靠性模型研究23-25
• 2.4 信息处理子系统故障特性与可靠性分析25-28
• 2.4.1 信息处理子系统的结构与功能25-26
• 2.4.2 信息处理子系统故障特性与可靠性模型研究26
• 2.4.3 基于通用生成函数的多状态故障特性描述26-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第三章飞行控制系统部件失效率的预计方法研究29-47
• 3.1 引言29
• 3.2 执行机构的可靠性预计29-41
• 3.2.1 机械组件可靠性预计方法的选取29-31
• 3.2.2 主控活门可靠性预计31-37
• 3.2.3 伺服活门可靠性预计37-41
• 3.3 信息采集与信息处理子系统的可靠性预计41-46
• 3.3.1 电子电气组件可靠性预计方法的选取41-42
• 3.3.2 开关组件可靠性预计42-44
• 3.3.3 电阻器组件可靠性预计44-46
• 3.4 本章小结46-47
• 第四章 基于贝叶斯网络的系统概率安全性模型构建47-57
• 4.1 引言47
• 4.2 基于贝叶斯网络的系统概率安全性模型构建47-50
• 4.2.1 贝叶斯网络理论47-49
• 4.2.2 基于贝叶斯网络的系统概率安全性模型构建49-50
• 4.3 基于贝叶斯网络的失效概率算法研究50-53
• 4.3.1 贝叶斯网络典型算法50-52
• 4.3.2 顶事件概率计算方法研究52
• 4.3.3 底事件重要度计算方法研究52-53
• 4.4 某型飞机副翼操纵系统概率安全性分析53-56
• 4.4.1 某型飞机副翼操纵系统结构与功能及故障特性研究53-54
• 4.4.2 某型飞机副翼操纵系统贝叶斯网络模型的构建与推理计算54-56
• 4.5 本章小结56-57
• 第五章 总结与展望57-59
• 5.1 总结57
• 5.2 展望57-59
• 参考文献59-63
• 致谢63-64
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文64

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本文编号：599826