王 波 劉 東

(裝備學(xué)院復(fù)雜電子系統(tǒng)仿真國防科技重點實驗室，北京 101416)

李 藝

(裝備學(xué)院科研部，北京 101416)

動態(tài)故障樹(DFT，Dynamic Fault Tree)由靜態(tài)故障樹(SFT，Static Fault Tree)拓展而來.通過增加新的邏輯門，如 PAND，F(xiàn)DEP，CSP，WSP，HSP(本文將 CSP，WSP，HSP統(tǒng)稱為 XSP)等，DFT提升了SFT對優(yōu)先失效、儲備失效和功能觸發(fā)等動態(tài)特性的建模能力［1］.

DFT的研究方法主要有仿真方法和數(shù)學(xué)分析方法，本文屬于后者.DFT的數(shù)學(xué)分析方法有間接法和直接法.間接法是將DFT轉(zhuǎn)換為同構(gòu)的狀態(tài)空間模型，如時序貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型(TBN，Temporal Bayesian Network)［2］、連續(xù)時間 Markov 鏈模型(CTMC，Continuous Time Markov Chains)［3］和隨機 Petri網(wǎng)模型(SPN，Stochastic Petri Nets)［4］等.狀態(tài)空間模型不足之處在于:①欠缺通用性;②存在指數(shù)爆炸問題.直接法是從DFT形式規(guī)約出發(fā)，構(gòu)建 DFT的結(jié)構(gòu)函數(shù).DFT形式規(guī)約是將DFT動態(tài)邏輯門定義中模糊的自然語言轉(zhuǎn)化成嚴(yán)謹?shù)臄?shù)學(xué)描述語言，從而構(gòu)建DFT的嚴(yán)密理論體系.DFT形式規(guī)約的典型研究有Pandora法、Merle法及割序集(CSS，Cut Sequence Set)模型.Pandora法通過重新定義PAND，提出了新的邏輯門SAND和 POR［5－6］.Pandora 法能對含優(yōu)先失效關(guān)系的DFT進行分析.Merle法定義了2種新的時序符號，BF(?)和 SM(△)，提出了構(gòu)建DFT結(jié)構(gòu)函數(shù)的途徑［7－8］.順序失效符(SFS，Sequence Failure Symbol)“→”表示了事件發(fā)生的時序關(guān)系，LIU 通過引入 SFS，提出了 CSS模型［9］.CSS直接從基本事件的時序關(guān)系出發(fā)，給出了動態(tài)邏輯門的SFS表示方式.

本文圍繞DFT形式規(guī)約，在已有方法上進行了系統(tǒng)研究，提出了基于SFS的DFT形式規(guī)約方式.本文主要做了3個方面的工作:①系統(tǒng)地、嚴(yán)謹?shù)刂匦露x了SFS，給出了SFS性質(zhì)、規(guī)則和定理，利用SFS性質(zhì)定理，證明了布爾邏輯和時序邏輯的統(tǒng)一性;②基于SFS，提出了任意形式DFT動態(tài)邏輯門的形式規(guī)約方法;③給出了任意形式DFT動態(tài)邏輯門SFS轉(zhuǎn)換的自動化算法.

1 SFS的形式框架

1.1 假 設(shè)

1)系統(tǒng)不可維修;

2)基本事件統(tǒng)計獨立.

1.2 定義與性質(zhì)

定義1 用“→”表示弱偏序符號SFS，“→”用于連接基本事件、靜態(tài)或動態(tài)邏輯門，表示符號左邊先于右邊發(fā)生(即失效).

定義2 設(shè)V={v1，v2，…，vn}為含 n個元素的集合，稱{vi→vj}(i，j∈{1，2，…，n})為順序失效表達式(SFE，Sequence Failure Expression)［9］.空 SFE 表示為“?”.SFE 有下述性質(zhì)(i，j，k，l∈{1，2，…，n}):

將SFE定義拓展為{v1→v2→…→vm}(m∈{1，2，…，n})，稱{v1→vj→…→vm}為長度為 m 的SFE.設(shè)給定時間t內(nèi)，基本事件A的發(fā)生時間為T(A).對于基本事件 A1，A2，…，Am，{A1→A2→…→Am}的物理意義可描述為:0≤T(A1)≤T(A2)≤…≤T(Am)≤t，即 A1，A2，…，Am依次發(fā)生.同樣，{v1→v2→…→vm}具有性質(zhì)1)～12)，特別地，強調(diào)以下拓展性質(zhì):

將性質(zhì)16)拓展到任意2個SFE.設(shè)SFE1={v1→v2→…→vm}，SFE2={w1→w2→…→wn}，有:

定理1 相容性定理［10］.任意 1≤i1＜i2≤m，1≤j1＜ j2≤n，若 vi1=wj2，vi2=wj1，則 SFE1，SFE2是不相容的;否則是相容的.

接著介紹子集定理.先引入函數(shù)Element，其定義如下:任意 SFE={v1→v2→…→vm}，Element(SFE)={v1，v2，…，vm}，即 Element函數(shù)具有析取SFE中元素的作用，Element函數(shù)返回結(jié)果為集合.

引理1子集定理.SFE1是SFE2的子集，當(dāng)且僅當(dāng) Element(SFE1)?Element(SFE2)，且 SFE1與SFE2是相容的.

引理2吸收定理.SFE1是 SFE2的子集，則{SFE1+SFE2}={SFE2}，{SFE2→ SFE1}={SFE2}.

至此，完成了SFS形式化框架的描述與構(gòu)建.

2 SFT基于SFS的形式規(guī)約

SFT的邏輯門形式規(guī)約較簡單，通常由基本事件和連接基本事件的布爾邏輯符號“∪”“∩”等組成(分別用“+”“·”替換“∪”“∩”，“·”可省略).如輸入為A，B的“與門”的形式規(guī)約為A·B.將SFT所有邏輯門的形式規(guī)約整合，就得到其結(jié)構(gòu)函數(shù).結(jié)構(gòu)函數(shù)溝通了基本事件和頂事件.如圖1所示的SFT［11］，其結(jié)構(gòu)函數(shù)可表示為

其中X表示故障樹所有基本事件構(gòu)成的集合.

運用布爾規(guī)則化簡:

圖1 SFT示意圖

于是得到了最小割集{A，B，C}，{C，E}，{A，D}.

將SFT的結(jié)構(gòu)函數(shù)轉(zhuǎn)換為基于SFS代數(shù)框架的結(jié)構(gòu)函數(shù)，步驟如下:

運用SFE吸收律，進一步化簡，得到

此即SFT在SFS代數(shù)框架下的形式規(guī)約.

直接利用SFE性質(zhì)15)，對SFT結(jié)構(gòu)函數(shù)的最簡形式φ(X)=ABC+CE+AD等價轉(zhuǎn)換，也可得到一致結(jié)果.由此可知，在SFS的代數(shù)框架內(nèi)，SFT和DFT的形式規(guī)約是一致的，這便于將兩者統(tǒng)一起來研究.但一般不將SFT的結(jié)構(gòu)函數(shù)轉(zhuǎn)換為含SFS的結(jié)構(gòu)函數(shù)，因為后者形式復(fù)雜，不便于應(yīng)用.

3 PAND，F(xiàn)DEP的SFS形式規(guī)約

DFT原始定義中包含了多種動態(tài)門，但SEQ與CSP本質(zhì)上是一樣的［7］，且 CSP應(yīng)用范圍更廣，因此本文不考慮SEQ.不同動態(tài)門有不同的SFS表達方式，以下依次分析.

3.1 PAND

PAND的輸出只與輸入事件的發(fā)生順序有關(guān).在進行PAND的SFS轉(zhuǎn)換時，僅需將其輸入事件逐一列寫.例如:PAND(A，B，C，D，E)={((((A→B)→C)→D)→E)}={A→B→C→D→E}.PAND 的形式規(guī)約在文獻［5，7，9］中有較多闡述，這里不做進一步介紹.

3.2 FDEP

FDEP有1個觸發(fā)事件(可以是基本事件的輸入，或者其他邏輯門的輸出)和多個依賴事件.依據(jù)FDEP定義，觸發(fā)事件一旦發(fā)生，即使依賴事件未發(fā)生，也認為其發(fā)生，即依賴事件的失效不獨立影響FDEP結(jié)果的輸出.因此FEDP輸出發(fā)生的情形有2種:①觸發(fā)事件發(fā)生;②依賴事件發(fā)生，之后觸發(fā)事件發(fā)生.

如圖2所示FDEP，觸發(fā)事件為T，依賴事件為A，B，C.依上述分析，其輸出可以寫成:

圖2 FDEP示意圖

然而，利用SFE性質(zhì)1)，有:T={T→T};再由性質(zhì)5)和引理2，有:T+{A→T}={T→T}+{A→T}={T+A}→T={T+A}.于是，F(xiàn)DEP輸出的最簡形式為

上文從理論角度給出了證明:FDEP雖然具有動態(tài)特性，但是其形式規(guī)約可等價為靜態(tài)門.

再考慮一個較復(fù)雜的例子［9］.如圖 3a所示的是某系統(tǒng)的DFT，T和A由FDEP門相連，T失效將會導(dǎo)致A失效，而A，B均失效時將會導(dǎo)致頂事件發(fā)生.該DFT實際上可以轉(zhuǎn)換為圖3b所示的故障樹，即T，B均發(fā)生或者A，B均發(fā)生時將會導(dǎo)致頂事件發(fā)生.在此基礎(chǔ)上，得到{(T→B)+(B→T)+(B→A)+(A→B)}={TB+AB}.而利用本小節(jié)闡述的方法，F(xiàn)DEP的輸出為T+A，整個故障樹的輸出則為{T+A}·B={TB+AB}.

圖3 FDEP的SFS轉(zhuǎn)換示例

可見結(jié)果是一致的.一般地，在對FDEP門進行SFS轉(zhuǎn)換時，首先將FDEP門轉(zhuǎn)換為等價的靜態(tài)門.

4 XSP的SFS形式規(guī)約

依據(jù)儲備件的狀態(tài)，備件門分為3類:CSP，WSP和HSP.文獻［9］定義了睡眠因子α，α表示儲備件的工作狀態(tài).當(dāng)α=0時，儲備件為冷儲備狀態(tài)，冷備件不能在儲備期間失效;當(dāng)α=1時，儲備件為熱儲備狀態(tài)，熱備件可以在儲備期間以正常失效率失效;當(dāng)0＜α＜1時，儲備件為溫儲備狀態(tài)，溫備件可在儲備期間失效，但其失效率為正常失效率的α倍.CSP和HSP可以看成WSP的特殊情況，因此先分析WSP的 SFS形式規(guī)約.WSP門的儲備件可能被其他WSP共用，先分析無共用的情況.

4.1 無共用備件的WSP

儲備件有2種狀態(tài):活躍(active)和休眠(dormant).若儲備件A在激活狀態(tài)失效，則將其記為Aa;在休眠狀態(tài)失效，則將其記為Ad［7］.再引進“獨立失效”概念.獨立失效是指:事件的失效與不依賴其他事件的發(fā)生［9］，如Bd→A→Ca中的事件B就發(fā)生了“獨立失效”.

設(shè)WSP的n個輸入事件依次為 x1，x2，…，xn，定義 f(xi)=i(i=1，2，…，n)，即將每個基本事件“綁定”一個非零自然數(shù).轉(zhuǎn)換算法如下:

1)產(chǎn)生n!個x1，x2，…，xn任意排列的SFEi(i=1，2，…，n);

2)任意SFEi的第1個事件(假設(shè)為X)和最后一個事件(假設(shè)為Z)分別替換為Xd，Za，如果X=x1或Z=x1，則不作替換;

3)依次檢驗SFEi的第2～第n－1個事件是否發(fā)生“獨立失效”，若發(fā)生“獨立失效”，則將其替換為xd;否則替換為xa.

例如，若WSP含有輸入 A，B，C和 D，A為主件，B，C 和 D 依次為備件.{〈f(A)，f(B)，f(C)，f(D)〉}={〈1，2，3，4〉}，即 A，B，C 和 D 分別對應(yīng)1，2，3和4.利用上述算法，首先得到24個SFE.任取A→C→B→D為研究對象，先用Da替換D.考慮C，f(C)＞f(B)，C發(fā)生了“獨立失效”，用Cd替換C;考慮B，f(B)＜f(D)，B未發(fā)生“獨立失效”，用Ba替換B.于是最終得到A→C→B→D 的 SFE:A→Cd→Ba→Da.類似地，對其他 23 個SFE進行自動化處理，可得到最終的SFE.

4.2 無共用備件的CSP和HSP

無共用備件的CSP的儲備件在儲備期間不能失效，所以任何儲備件都不能在主件失效之前失效，而且儲備件只能依次失效，因此只有1種SFE.如 CSP(A，B，C)={A→B→C}.無共用備件的HSP的儲備件儲備期間一直是“活躍”的，沒有“休眠”狀態(tài)，因此由輸入事件產(chǎn)生的任意排列組合即為其 SFE.顯然，利用 SFS性質(zhì)15)容易知道，它與“與門”是等價的.

4.3 n個WSP共用1個備件

設(shè)有 n 個 WSP，WSPi(i=1，2，…，n)，每個WSP對應(yīng)的主件為 xi，共用溫備件 S.對于任意WSP，易知其主件失效，且其備件失效，或無可替換備件時，WSP輸出產(chǎn)生.于是有:

其中，X表示第1個失效的主件.

4.4 有共用備件的CSP和HSP

對于CSP，只需刪掉與其同構(gòu)的WSP模型中含Sd的SFE;對于HSP，同樣地，將所有 Sd替換成Sa，并對新生成的SFE簡化吸收即可.其他情況均可類比推導(dǎo)，這里不再贅述.

5 應(yīng)用

利用本文方法研究HCSE(Hypothetical Computer System Example)［12］系統(tǒng)的形式規(guī)約，其結(jié)構(gòu)如圖4所示.

圖4 HCSE系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

HCSE系統(tǒng)由處理器子系統(tǒng)(PSF，Processing System Failure)、內(nèi)存子系統(tǒng)(MSF，Memory System Failure)、總線子系統(tǒng)(BSF，Bus System Failure)及應(yīng)用子系統(tǒng)(AF，Application Failure)等4個子系統(tǒng)構(gòu)成(對應(yīng)4個子樹T1～T4).其中，PSF有2個冗余處理器A1，A2和1個冷備份處理器A，當(dāng)A1，A2中任一處理器失效時，備份處理器A將替換失效處理器進行工作.A1，A2和A都是理想處理器.MSF有5個內(nèi)存條，有3個正常就能保證內(nèi)存系統(tǒng)正常.內(nèi)存條通過內(nèi)存接口單元與冗余總線相連，當(dāng)內(nèi)存接口失效時，與其連接的內(nèi)存條將無法使用.M3連接了2個內(nèi)存接口單元，意味著只要有1個內(nèi)存接口單元正常，M3就能正常使用.BSF比較簡單，僅包含2條冗余總線，冗余總線均失效才導(dǎo)致總線系統(tǒng)失效.AF考慮了操作人員OP、硬件HW和軟件SW對系統(tǒng)的影響.操作人員通過運行在接口設(shè)備上的GUI與計算機實現(xiàn)連接，OP，HW和SW有一個失效就將導(dǎo)致系統(tǒng)失效.HCSE系統(tǒng)的DFT如圖5所示.

圖5 HCSE的DFT

5.1 T1

由4.3 節(jié)知:

SPARE1，SPARE2的輸出為邏輯“與”:

5.1.1 與 Merle 法比較

文獻［7］中，首先得到

利用不交化算法，進行化簡，得

往證 T1與T'1min是等價的.

證明 由 SFE性質(zhì){vi→vj}·{vj→vk}={vi→vj→vk}知:

冷備件不能在主件失效之前失效，因此上式中Aa→A1，Aa→A2是不符合實際物理意義的，于是

這與T'1min是一致的.

證畢

然而，Merle法中邏輯和時序混用，表意冗余、不明確;且Merle法得到的結(jié)構(gòu)函數(shù)是子割序的邏輯與，并沒有形成最終的割序.而本文方法直接用時序建模，將布爾邏輯和時序邏輯統(tǒng)一起來，含義清晰，語義無重復(fù).利用本文提出的SFE性質(zhì)定理，能直接得到最終割序.

5.1.2 與Galileo軟件結(jié)果比較

Galileo軟件是DFT分析的主流軟件.將T1輸入 Galileo 軟件，得到割集結(jié)果{A，A1，A2}.這個結(jié)果包含了{A→A1→A2}和{A→A2→A1}這2個SFE，但這2個SFE是不符合物理意義的，因為冷備件A不能在主件A1，A2之前失效.究其原因，Galileo軟件采用了ZBDD法［13］，該方法將所有動態(tài)門轉(zhuǎn)換成了同構(gòu)的“與門”，因此得到了相悖結(jié)果.而本文方法在建模粒度上較Galileo更細，也更符合實際情況.

5.2 余下子樹及整個DFT

T2中含有FDEP門，已證明FDEP可以等價于靜態(tài)門.因此T2～T4均可用SFT方法處理.T2～T4及整個DFT的SFS形式規(guī)約結(jié)果(TE)為

6 相關(guān)研究

Pandora法僅能對含優(yōu)先失效關(guān)系的DFT進行分析，而且由于Pandora法引入的時序符號過多，相關(guān)時序表達式往往比較復(fù)雜，從而導(dǎo)致定性定量分析難以進行.盡管能利用約簡規(guī)則對表達式化簡，但欠缺規(guī)范的化簡過程帶來許多新問題.Merle提出了構(gòu)建任意DFT結(jié)構(gòu)函數(shù)的方法，但其同時考慮了基本事件之間的布爾邏輯(靜態(tài))和時序邏輯(動態(tài))關(guān)系，如“A先于B失效”在Merle法中表示為(A·B)·(A?B)，這種表達方式存在冗余，因此Merle提出的DFT形式規(guī)約方式并不是最優(yōu)的.Rauzy［10］不考慮基本上事件之間的邏輯關(guān)系，直接從時序關(guān)系入手，改進了Merle法，但Rauzy方法仍然引進了2個時序符號，“，”和“;”，分別對應(yīng)于Merle方法中的BF和SM，本質(zhì)上講，Rauzy法和Merle法是一樣的;而且Rauzy并沒有系統(tǒng)地、完整地提出DFT的形式規(guī)約方法.CSS法［9］直接從基本事件的時序關(guān)系出發(fā)，給出了動態(tài)邏輯門的SFS表示方式.CSS法是對Pandora，Merle，Rauzy 等方法的較大改進，但是 CSS法也未提出完整的DFT形式化規(guī)約方法，且過于復(fù)雜的備件門的建模方法限制了其應(yīng)用.

7 結(jié)論

DFT形式規(guī)約避免了DFT基于自然語言定義的模糊性和不一致性，便于更深入理解和研究DFT，特別是產(chǎn)生新的DFT分析思路.基于SFS的DFT形式規(guī)約將DFT時序特性的本質(zhì)給予了精確刻畫，利用本文方法，可以得到任意DFT的基于SFS的形式規(guī)約.下一步研究將圍繞基于形式規(guī)約的DFT量化分析展開.

References)

［1］ Dugan JB，Bavuso S，Boyd M.Dynamic fault tree models for fault tolerant computer systems［J］.IEEE Transactions on Reliability，1992，41(3):363 －377

［2］ Boudali H，Dugan JB.A continuous-time Bayesian network reliability modeling，and analysis framework［J］.IEEE Transactions on Reliability，2006，55(1):86 －97

［3］ Dugan JB，Bavuso S，Boyd M.Fault trees and Markov models for reliability analysis of fault tolerant systems［J］.Reliability Engineering and System Safety，1993，39(3):291 －307

［4］ Codetta R D.The conversion of dynamic fault trees to stochastic Petri nets，as a case of graph transformation［J］.Electronic Notes in Theoretical Computer Science，2005，127(2):45 －60

［5］ Walker M，Papadopoulos Y.Pandora:the time of priority-AND gates［C］//12th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing(INCOM 2006).Saint-Etienne，F(xiàn)rance:IFAC，2006:237 －242

［6］ Walker M，Papadopoulos Y.Qualitative temporal analysis:towards a full implementation of the fault tree handbook［J］.Control Engineering Practice，2009，17(10):1115 －1125

［7］ Merle G.Algebraic modeling of dynamic fault trees，contribution to qualitative and quantitative analysis［D］.Paris:Lurpa，ENS de Cachan，2010

［8］ Merle G，Roussel JM，Lesage J J.Algebraic determination of the structure functions of dynamic fault trees［J］.Reliability Engineering and System Safety，2011，96(2):267 －277

［9］ Liu Dong，Xing Weiyan，Zhang Chunyuan，et al.Cut sequence set generation for fault tree analysis［C］//Proceedings of International Conference on Embedded Software and Systems.Daegu，South Korea:［s.n.］，2007:58 －69

［10］ Rauzy A B.Sequence algebra，sequence decision diagrams and dynamic fault trees［J］.Reliability Engineering and System Safety，2011，96(7):785 －792

［11］金星，洪延姬.系統(tǒng)可靠性與可用性分析方法［M］.北京:國防工業(yè)出版社，2007:101 Jin Xing，Hong Yanji.Methods of system reliability and availability analysis［M］.Beijing:National Defense Industry Press，2007:101(in Chinese)

［12］ Vesely W E，Stamatelatos M，Dugan JB，et al.Fault tree handbook with aerospace applications［M］.Washington DC:NASA Office of Safety and Mission Assurance，2002:157 －161

［13］ Minato S.Zero-suppressed BDDs for set manipulation in combinatorial problems［C］//Proceedings of 30th Design Automation Conference(DAC＇93).Texas:ACM/IEEE，1993:272 －277