考虑认知不确定性的列控中心可靠性评估

针对列控中心系统中因设备故障信息不完善、失效机理不明确等因素产生的认知不确定性,以及动态失效、共因失效、恢复机制问题,提出了将证据理论和动态贝叶斯网络相结合的动态证据网络方法,并对列控中心系统进行了可靠性评估及重要度影响分析。在分析系统各单元功能逻辑关系的基础上建立故障树,并将故障树转化为动态贝叶斯网络。通过动态贝叶斯网络正向推理,并结合信任测度和似然测度得到了列控中心系统的可靠度区间以及讨论共因失效对系统可靠性的影响。此外,通过动态贝叶斯网络反向推理得到了列控中心系统薄弱环节。最后,通过求解重要度的大小,探究底事件可靠度变化和认知不确定性对系统可靠度的影响程度。结果表明：动态证据网络能够较好地处理系统可靠性评估中的不确定信息。相比于在完全信息条件下,运用动态证据网络方法得到的可靠性评估结果较为合理,也更加符合实际。