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工程问题建模与仿真案例2-戴天杰-课程设计报告1
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2022-08-08
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摘要:本文着眼于系统的可靠性评估和系统优化问题,笔者从基本元器件的状态出发,逐层上溯至整个系统的工作状态。在研究过程中,本文首先利用统计推断中常见的蒙特卡洛方法
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1
一个多节点声纳系统中同步时钟机制
的可靠性评估和系统优化问题
——基于蒙特卡洛方法与马尔科夫链
戴天杰 519021910734
摘 要:本文着眼于系统的可靠性评估和系统优化问题,笔者从基本元器件的状态出发,逐
层上溯至整个系统的工作状态。在研究过程中,本文首先利用统计推断中常见的蒙特卡洛方
法与马尔科夫转移链,建立理论模型,通过MATLAB仿真,全面评估系统的实际性能。最
后,笔者根据“总线阻塞”构造了新节点结构,对系统结构进行了优化。
关键词:蒙特卡洛方法,马尔可夫链
Reliability Evaluation and Optimization of Synchronous
Clock Mechanism in a Multi-node Sonar System
ABSTRACT: This paper focuses on the problem of system reliability evaluation and system
optimization. Starting from the state of basic components, the author traces the working state of
the whole system layer by layer. In the research process, this paper first uses the common Monte
Carlo Method and Markov Chain in statistical inference to establish a theoretical model, and
comprehensively evaluates the actual performance of the system through MATLAB simulation.
Finally, author constructs a new node structure based on Bus Blocking and optimizes the system.
Keywords: Monte Carlo Method, Markov Chain
1 理论模型的构建
1.1 问题背景
在国防、军事等领域,出于审慎稳妥的考量,部署于海底的多节点固定声纳网络一般采
取冗余设计,因而,系统的实际工况与总节点 n 的数量息息相关。由常识可以知晓,若总节
点数相对较少,当存在元件发生故障时,备份元件往往不足,则极易导致整个系统故障;若
总节点数过多,容易导致“总线阻塞”,系统发生致命故障的风险会加大,且会大幅提高研制
成本。为了寻找均衡点,我们需要通过建立模型仿真模拟来得出最优解。
2
1.2 模型构建
为简化运算,案例说明中仅把切换器 A 和 B 作为不可靠元件进行研究。切换器可视作
多状态元件,两个不同的切换器构成了节点,故单个节点也呈现出多状态的特征,由多个节
点构成的系统整体故可看作为是一个多状态系统。三者的具体联系如图 1 所示。
图 1 模型建立层次图
[1]
接下来,笔者对三个层次的理论建模进行简要概括,具体内容详见《工程问题建模与仿
真之案例课题 2_V2.11 20210420》
[2]
。
1.2.1 元件层次
由案例说明可知,切换器 A 是四状态元件, 、 、 和 分别表示 A 正常工作、
故障 A1、A2 和故障 A3 这四种不同状态;切换器 B 是三状态元件,与 A 类似, 、
和 分别表示 B 正常工作、故障 B1 和故障 B2 这三种不同状态。
由于切换器元件使用寿命的概率密度分布都遵从参数已知的负指数分布,因而我们可以
计算出产生不同状态的概率。
1.2.2 节点层次
在本案例中,一个节点包含 A、B 切换器各 1 个,故其状态由内部切换器的不同状态组
合一致确定。由案例说明可知,12 种不同切换器状态组合对应 6 种节点状态,由全概率公
式可知,t 时,节点处于状态 k 的概率 为:
1.2.3 系统层次
在本案例中,系统的工况由其所包含的 n 个节点共同决定,按照节点状态的数量等准则
可以划分为 4 种不同状态,即 、 、 和 。
3
1.3 指标说明
为了量化系统实际性能,案例说明中定义了如表 1 中所述的 3 种衡量指标。
表 1 系统性能衡量指标释义
名 称
释 义
首次失效时间/TTF
系统从初始时间到首次发生失效的时间,上限为 9 万小时
平均首次失效时间/MTTF
平均工作寿命,即首次失效时间的统计平均
系统可靠性/R(w)
系统工作寿命超过某一定值 w 的概率
2 基于蒙特卡洛算法的仿真求解
蒙特卡洛方法(Monte Carlo Method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由
于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常
重要的数值计算方法。蒙特卡洛方法在金融工程学、计量经济学、计算物理学(如粒子输运
计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域应用广泛
[3]
。
在业界应用中,蒙特卡洛方法又衍生为了两种:第一种是时间按固定步长(颗粒度)演
进,随机模拟每个元件的状态,最后推得整体工况;第二种是时间按变化步长演进,初始化
时随机生成元件的故障类型和使用寿命,对故障点进行处理后更新系统工况。在本次仿真求
解实践过程中,笔者选用的是第二种方法,对不同节点数下的 10 万套系统分别进行模拟。
2.1 算法步骤说明
笔者以已知节点数下的单套系统为例进行算法步骤说明,整个流程可以分为切换器状态、
寿命的确定,节点状态的确定,系统寿命的确定等过程。其中,系统状态与寿命的确定是整
个流程的核心,蒙特卡洛方法正是模拟这一过程的有效手段。
2.1.1 切换器状态、寿命的确定
对该套系统而言,我们需要随机生成最基本元器件——切换器 A、B 的初始状态。已知
切换器 A、B 寿命的概率密度分布,以及发生故障时处于不同状态的条件概率,我们可以随
机产生切换器的寿命,若发生故障时,随机生成故障类型。我们总计需要生成(2 节点数)
个最基本元器件的寿命与类型,并将这些初始数据保存下来。
2.1.2 节点状态的确定
节点状态的确定相对较易理解,根据案例说明中的对应关系,我们很容易得出包含该
A、B 切换器的节点的状态。
2.1.3 系统状态、寿命的确定
4
由案例说明可得,当系统在进行蒙特卡洛模拟时,若系统状态为 2 或 3 时,系统则能正
常工作;当状态首次切换到 1 或 4 时,系统失效,此即为模拟终止条件。
在一轮蒙特卡洛过程中,我们需要找到(2 节点数)个切换器中寿命最小的那个,当
时间为其寿命时,其状态发生变化。为了表示已经处理过这个元件,我们将其寿命设置为无
穷大(+inf),相当于删除了这个元件。与此同时,我们需要更新与该被处理元件相关联的
节点状态,再根据处于不同状态的节点数量,确定系统变化后的状态。若状态切换到 1 或
4,则模拟结束,此时该切换器的寿命即为失效时间
[1]
。
该步骤具体的算法流程如图 2 中的伪代码所示。
图 2 确定系统寿命的伪代码
至于求解 10 万个系统,我们只需将上述 2.1.1~2.1.3 步骤重复 10 万次即可,工作寿命的
均值即为 MTTF,寿命超过 25000 小时的系统占比即为可靠性。将节点数从 5 调整至 20,
我们可以从中分别找出 MTTF、系统可靠性最高的两个数值,即为案例说明中要求得到的解。
2.2 代码结构说明
基于上述算法思路以及数据处理要求,笔者进行了代码实现。为了更加清晰地表述代码
中不同模块的功能,笔者将自定义函数的名称与功能列写在表 2 中。
表 2 代码涉及的自定义函数名称与功能说明
函数名称
功能说明
main
顶层函数。计算 5~20 个节点时,10 万套系统的 MTTF 与可靠性
SwitchA
利用参数已知的负指数分布,随机产生元件 A 的寿命与状态
SwitchB
利用参数已知的负指数分布,随机产生元件 B 的寿命与状态
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