基于BDD的大规模静态失效关联系统故障树分析

本项目针对现代电子信息系统失效行为越来越复杂和相互关联这一发展趋势，以大规模静态失效关联系统（主要包括蕴含关联和互斥关联）故障树BDD分析方法为研究对象，根据已有研究中存在的变量排序和BDD生成算法问题，重点研究：基于特征参数的静态失效关联故障树基准库构造、基于互补性完备性分级评价指标和设计-评价-设计迭代机制的变量排序策略库构造、自适应高效系统BDD生成算法设计。最终获得能够有效涵盖各种故障树结构特征的变量排序策略库，以及允许任意可能变量排序的自适应BDD生成算法。该研究对于在大规模静态失效关联系统故障树分析中成功应用BDD方法有着重要的理论意义和应用价值。

本项目以大规模静态失效关联系统故障树BDD 分析方法为研究对象，针对已有研究中存在的变量排序和BDD 生成等问题进行研究。项目研究团队严格按照项目计划书的研究计划，开展了本项目的研究工作。项目的研究内容，与项目计划书的任务规划一致，未做调整和变动。项目的完成情况符合项目计划书原订的研究目标和指标要求。.项目研究所取得的成果有：建立了静态失效关联故障树特征参数，并构造不同结构特征类的随机静态失效关联故障树基准库，为策略库分级评价提供测试基准；建立了基于静态失效关联故障树基准库和设计-评价-设计迭代机制的策略库设计流程，并构造精简高效策略库，为大规模静态失效关联系统故障树BDD分析提供变量排序策略支持；建立了面向各种故障树结构特征，允许任意变量排序，并利用运行时关联信息动态矫正错误节点的自适应高效系统BDD生成算法，提高了大规模静态失效关联系统故障树BDD分析效率。这些研究成果对于在大规模静态失效关联系统故障树分析中成功应用BDD 方法有着重要的理论意义和应用价值。