从化登高车出租    基于可变时间步长推进的算法

       从化登高车出租  基于可变时间步长推进的算法   从化登高车出租, 从化登高车公司, 从化登高车   设计可变时间步长推进方式不同于固定时间步长推进，该算法以每一次底事件抽样时间为时钟进行运行，在对所有底事件抽样时间进性排序后，从小到大分别依次改变底事件状态，每一次都通过结构函数判断系统状态，如果系统发生故障，则本次仿真结束，进行下一次，否则改变下一个底事件的状态，继续判断。 下面分析具体的算法流程设计；

    １）仿真参数赋值，变量定义输入仿真次数ｉｖ，系统最大运行时间Ｊｍａｘ，底事件数量并定义底事件时间变量ａ以及其他必要变量。

    ２）仿真变量初始仿真开始运行，模性时钟ｆ＝〇，顶事件状态Ｓｒ＝０，底事件状态ＳＸ初始。

    ３）底事件时间变量抽样并排序对底事件时间进行随机抽样，得到未排序的底事件时间抽样样本ａｇ。对底事件时间抽样样本进行从小到大排序，形成排序后的底事件抽样时间样本。

        本节应用ＦＴＡ－ＭＣ可靠性仿真方法对登高车电气系统进行可靠性分析，以第四部分构建的登高车电气控制系统故障树为例对可靠性仿真算法进性案例应用。首先对仿真参数进行合理选择，然后分别Ｗ两种算法对登高车电气控制系统进行可靠性仿真，比较两种算法的优劣，进而对仿真结果进行分析，得到登高车电气控制系统的可靠性指标，通过比较分析验证ＦＴＡ－ＭＣ算法的合理性，最后给出优系统可靠性的合理建议。

     可靠性仿真的精度由仿真参数所决定，尤其是仿真次数的确定，选取的过大仿真时间过长，选取的过小则会导致仿真结果不准确，因此在正式仿真之前，需要对仿真次数进行确定。此外，为了得到合适的可靠度仿真曲线，有必要提前确定系统的最大运行时间。目前对于仿真参数的选取只能通过试算法来获得，即通过不断增加仿真次数，观察某个运行结果，当运行结果变的总趋势基本收敛，即可确定合适的仿真次数。系统最大工作时间的选取，也使用同样的方法，即对仿真时系统可能发生故障的时间进行估计，通过设定系统最大工作时间进行运行，比较在该时间之前和之后的系统故障次数，不断调整ｒ值的大小，直到系统仿真失效时间极少落在该时间之后即可。通过设置不同的仿真参数，得到输出结果如表所示，可以发现，当仿真次数达到１００００次时，误差低于０．５％，之后再増加仿真次数，误差基本趋于稳定。因此，综合考虑仿真时间和仿真精度，将系统可靠性仿真次数设定为１００００次。由可靠性仿真得到的可靠度曲线可知，当仿真时间到达２８８０后，系统可靠度基本为０，故选择７、＝３ｘ１〇５Ａ。

     基于固定时间步长推进的可靠性仿真算法得到系统可靠度公式为：Ｒ（ｔｒ）  ｒＮ其中，ｒ为系统可靠性仿真过程中．时间内系统总故障次数；为系统仿真总次数。可靠度是一个时间函数，在Ｍａｔｌａｂ上编写可靠性仿真算法时，将仿真结果绘制成了可靠度曲线，为显示方便，在绘制曲线时将时间轴单位设定为１０５。通过该曲线分析可知，系统可靠度为指数分布，随着系统工作时间增加，可靠度不断下降，最后趋于零，由曲线可以得到系统在不同寿命时系统的可靠度数据，例如在时间为３００００s时，系统的可靠度为０．３５３３。其中，Ｍ为系统可靠性仿真固定时间间隔数目；为固定时钟时间；ｈＪ为在相应时间的可靠度。由系统可靠性仿真分析的结果可知，系统的平均无故障时间为２８２３６Ａ。在可靠性仿真中进行了各底事件重要度的计算，其中，底事件术故障引起的系统故障次数。

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      基于可变时钟算法仿真结果    基于可变时间步长推进的可靠性仿真算法得到系统可靠度的公式。其中，为第ｎ次仿真系统的故障时间；ｓｒ表示系统在ｆ时刻的故障状态。该算法得到的可靠度曲线，时间轴单位同样为１０５／s，由可靠度曲线可得到系统在时间３００００Ａ时，系统的可靠度为３５０２，与第一种算法相比误差很小。系统平均寿命的仿真计算公式.   由系统可靠性仿真分析的结果可知，系统的平均无故障时间为２８６４８s。该算法仿真得到的重要度仿真。

    可靠性仿真结果分析,  通过ＦＴＡ－ＭＣ可靠性仿真，可得到系统可靠度曲线、系统平均故障前时间队及故障树底事件重要度等方面的数据，通过这些数据主要可以从两个方面提出系统可靠性指导和改进建议。（１）系统整体可靠性水平判断。系统整体可靠性水平判断主要根据系统可靠度曲线和系统平均故障前时间，借助仿真得到的系统可靠度曲线，可以确定系统在任意时间的可靠度，从而对系统的故障状态做出合理的判断，这可以为电气系统安全预警提供帮助，另外通过系统平均故障前时间，可以帮助维修人员合理制定维修时间间隔，这在一定程度上能够减少系统运行成本。

  （２）系统局部薄弱环节鉴别。通过仿真可以得到底事件重要度数据，该重要度数据能够反映底事件对系统故障的重要性，重要度数据越大，说明该底事件造成系统故障的概率更大，也就是说，该底事件为系统的薄弱环节。该数据对系统可靠性维护同样意义重大，它帮助维护人员合理制定维修策略，快速准确剖析系统故障原因，解除系统安全隐患，同时，系统设计人员也可以借鉴参考该数据进行系统可靠性优设计，从根本上提高系统的安全可靠性。下面对本文的案例仿真结果进行分析：

  （１）首先将两种算法仿真得到的系统平均故障前时间，与利用故障树定量分析计算得到的结果相比，两种算法得到的数值与故障树定量计算结果基本一致，这说明了ＦＴＡ－ＭＣ可靠性仿真算法的适用性和合理性。虽然两种算法都能实现可靠性分但是根据实现运行比较，两种算法之间有如下区别：一是基于固定时间步长推进的可靠性仿真算法程序复杂度要比基于可变时间步长推进的算法高，二是基于可变时间步长推进的可靠粗仿真算法运行效率比另一种算法要髙。

  （２）在通过故障树定量分析计算系统失效概率时，按照故障树解析方法计算得到的可靠度结果是趋于理想的，在实际使用时参考价值有限，而通过大量仿真模拟得到的可靠度曲线则能够体现系统故障随机性的特点，可靠性分析结果更符合工程实际。  该曲线是采用第一种算法仿真得到的系统可靠度曲线，从曲线上可得到，系统工作６０００小时后，其可靠度为０．８１３１，７０００小时后可靠度降到０．７８３９，根据可靠度仿真曲线得到所需要的系统可靠性数据信息，结合中的登高车电气系统使用维护标准，可为相关人员提供检修维护建议，例如合理制定系统维护间隔时间，从而减少登高车使用成本。

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