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    (2)随机抽样方法.  蒙特卡洛方法需要有可得的、服从特定概率分布的、随机选取的样本值,通过随机变量和随机过程服从的概率分布获得其样本值的数学方法称为随机抽样方法。常用的随机抽样方法有直接抽样方法、未知概率分布抽样方法和马尔科夫链蒙特卡洛方法.   本文对电气系统进行可靠性分析时,随机变量的概率分布均服从指数分布,因此使用直接抽样方法。直接抽样方法原理就是直接从完全已知概率分布出发,利用均匀分布的随机数,使用严格准确的数学方法,设计模拟抽样算法,得到随机变量的样本值,使得样本值具有独立同分布。



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      模拟时钟推进策略,  虽然对系统进行的可靠性仿真分析为数值仿真,但也需要使系统能够模拟实际工作运行,为此必须设计一个专口的仿真模拟时钟,该时钟代表了系统的工作运行过程。当系统开始仿真运行时,时钟设置为0,随着模拟的不断进行,时钟也跟着运行,就像系统不停的工作。目前,蒙特卡洛方法有两种模拟时钟推进策略可文选择,分别为固定时间步长推进和可变时间步长推进。时钟推进方式两种时钟推进方式对应不同的仿真算法流程设计,固定时间步长方式需要先明确一个固定时间增量,系统模型在仿真过程中,通过增加固定时间,将模拟时钟不断向前推进。在该种方式下,系统的状态在每个时间间隔,都需要被评估一次,各计算参数也要被更新一次。不同于固定时间步长推进方式,使用可变时间步长推进方式仿真时,时钟根据事件发生的时刻推进,系统的状态也由该时刻的组件状态来确定。事件的发生,使模拟时钟得到更新,同时其状态发生改变,系统的状态也随之重新得到评估。两种时钟推进方式各有优缺点,本文将分别对两种方式进行算法设计,通过案例应用分析,探究两者的特点。采用结构函数,根据底事件失效分布函数,结合蒙特卡洛方法对系统进行仿真,根据仿真模拟的统计数据得到系统可靠性的各种估计值,这是FTA-MC可靠性仿真算法的主要任务,下面两种方式进行算法设计。




     采用固定时间步长推进方式的算法以时钟推进为主线,在每个固定的时钟节点进行多次仿真,每次仿真过程都是一致的,对?个底事件进行随机抽样,获得需要的故障时间抽样样本,然后通过与当前时钟比较,改变底事件的状态,进而根据系统模型结构西数得到系统的状态,多次仿真得到该时钟点的统计值,然后按照固定时间步长推进模拟时钟,再次重复之前的过程,直到时钟推进至设定的系统最大寿命时间。




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