[신뢰성공학] Dynamic MLD analysis with flow graphs 흐름 그래프를 통해 동적인 MLD 분석

소개글

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목차

Dynamic MLD analysis with flow graphs
흐름 그래프를 통해 동적인 MLD 분석



⦁개념


1. 소개

2. 문제 설명
⦁명명법

3. MLD 그래프 기반 모델
3.1. MLD의 자기 치유의 단위에 대한 흐름 그래프 모델
3.2. 물류 단위의 집합으로 MLD의 OR 게이트
3.3. 물류 단위의 집합으로 MLD의 AND 게이트
3.4. 단계-현명한 기술 감소의 복잡한 MLD

4. 모델의 파라 메트릭 그림

5. 결론

본문내용

의 변수 \'t\'의 차이를 계산 할 수 있다.
3.2. 물류 단위의 집합으로 MLD의 OR 게이트
그림2 논리 상자 (OR 게이트)를 통해 물류 단위의 집합에 의존하여 MLD에서 자기 치유 단위의 집합 \'n\'으로 지나 간다. 자기 치유 단위의 내부 장애 또는 관련 로직 상자 오류로 인해 실패하는 경우 OR 게이트가 시작 할 수 있다. 편의를 위해, 이 두 단위 물류 단위의 비슷한 세트를 지원한다고 가정한다. EQ (4)를 사용하여, MLD의 OR 게이트의 투과율은 그림과 같이 MLD에서 하나의 자기 치유 단위로 변환 할 수 있습니다.
일반적으로 \'n\'독립적 인 단위의 실패 확률은 각각의 확률의 교차로 이다. 따라서,
(6)
(7)
따라서, 오류 및 MLD의 OR 구성의 실패 확률에 평균 시간이 계산 될 수 있다.
3.3. 물류 단위의 집합으로 MLD의 AND 게이트
그림3에서 로 MLD의 \'n\'시리즈 자기 치유 단위를 생각해 볼 수 있다. \'n\'자기 치유 단위 중 하나가 (OR 로직 상자) 실패 할 경우 시스템이 실패한다. EQ를 사용하여. (4) MLD는 그림1에 도시 된 바와 같이 자기 치유하지 않고 간단한 단위로 MLD로 변환된다.
\'n\' 독립적인 자기 치유 단위의 실패 확률은 상호 배타적이게 MLD의 AND 게이트에 의해 표현 된다
(8)
Pi 는 단위 i 에서 실패 할 확률이다.
MLD의 AND 게이트 구성의 동등한 투과율은 EQ(8)과 관련이 있다. (예를 들어, WAND)
(9)
따라서, 실패 확률 및 실패 및 MLD의 게이트 시간의 의미가 계산 될 수 있다.
3.4. 단계-현명한 기술 감소의 복잡한 MLD
전체 규모와 복잡한 MLD를 분석하는 것은 큰 도전으로 남아있다. 그러나, 복잡한 MLD는 흐름 그래프 개념과 기본 MGF 속성을 사용하여 간단히 할 수 있다. 이 섹션의 예를 통해 MLD의 스텝 현명한 감소 기술의 응용 프로그램을 보여준다. 그림과 같이 멀티 레벨 함수와 물류 단위를 가진 복잡한 MLD를 생각해 볼 수 있다.
(10)
(11)
(12)
(13)
다음 단계에서, 서브시스템의 투과율은 EQ(7)에 의해 계산 될 수 있다. 마찬가지로, 이 단계는 EQ (9)를 사용하여 AND 게이트로 수행 할 수 있다. 그림. 6에서는 2 단계에서 MLD 감소를 보여준다. 시스템 실패 (Wsys)의 투과율에 의해 표현 될 수 있다
(14)
Eqs(10)-(13)를 EQ (14)에 대입
(15)
시스템 실패의 확률은 실패로 시간을 의미하고, 섹션 3.1에 설명된 대로 시스템의 실패에 대한 표준 시간을 계산할 수 있다.
4. 모델의 파라 메트릭 그림
복잡한 구성의 경우 안정성 분석을 위한 모델링은 매우 어려운 될 수 있다. 복잡한 시스템에서 서로 상호 작용을 몇 가지 함수적으로 별도의 서브시스템은 항상 있다. 따라서 각 서브시스템에 대해 전체 시스템 상호 작용의 논리적 표현을 찾을 필요가 있다. MLD는 독립적 인 단위 및 종속 물류 단위 사이의 상호 관계를 보여주는 등 모델이다. 그림. 7의 4 개의 하위 물류 단위 (L11, L12, L21, L22과)에서 지원하는 두 개의 독립적 인 단위로 구성된 시스템을 제공한다.
Eqs. (4), (5), (7)과 (9)을 사용한다. 마스터 로직 다이어그램의 동등한 투과율이 그림에 묘사. 7에 의해 표현 될 수 있다
(16)
a + b + c ≤ 1.
EQ (8)에서 S = 0을 대체. 다음과 같이 시스템 실패의 확률을 산출 :
(17)
또한, 수익률의 첫 번째 파생 S = 0에서 임의의 변수 \'t\'또는 MTTF의 (즉, E (t)) 값을 예상.
(18)
5. 결론
자동 복구 장치 / 함수는 흐름 그래프로 표시 할 수 있는 MLD에 있다.자동 복구 함수는 물류 단위의 집합에서 지원을 얻는 장치에 포함 된 검색 및 복구 메커니즘을 나타낸다. 메커니즘은 특정 확률 분포 함수로 발생하는 오류를 감지하고 복구 할 수 있다. 오류의 근본 원인은 물류 단위의 단위 또는 지원 중단의 내부 실패 할 수 있기 때문이다. 함수적으로 별도의 단위가 있기 때문에 이러한 시스템에서 신뢰성 분석을 위한 모델링은 매우 어려워진다. 그 결과, 원시 방법은 MTTF 즉, 확률 및 시스템 오류로 시간의 평균 및 표준 편차를 측정할 수 없다.
또한, 단일 노드 흐름 그래프는 확률과 함께 MLD의 오류로 평균과 표준 편차 시간을 제공한다. 또한, 흐름 그래프, 시뮬레이션, 경험적 접근 방법 간의 비교 분석을 수행 할 수 있다.

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