一種基于GO圖的故障樹自動生成方法

宛偉健，黃志球，沈國華，尹小花

(南京航空航天大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，南京211106)

(南京航空航天大學(xué)高安全系統(tǒng)的軟件開發(fā)與驗證技術(shù)工業(yè)和信息化部重點實驗室，南京211106)

E-mail:wanweijianxs@163.com

1 引言

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了大量多功能的復(fù)雜系統(tǒng).復(fù)雜系統(tǒng)有軟硬件結(jié)合和能執(zhí)行多種功能任務(wù)的特性.大規(guī)模的復(fù)雜系統(tǒng)給人們帶來巨大的經(jīng)濟利益，但是一旦出現(xiàn)故障則需要及時將故障排除，否則就會造成重大損失.FTA作為經(jīng)典的安全性分析方法，被廣泛應(yīng)用于不同的領(lǐng)域［1-5］，在系統(tǒng)實現(xiàn)過程中加強設(shè)備的可靠性設(shè)計以及在后期系統(tǒng)運用中實現(xiàn)故障的全面診斷、快速排查和維護具有重要意義.然而，傳統(tǒng)故障樹通?；诜治鰩煹慕?jīng)驗建立，需要徹底了解系統(tǒng)功能原理并正確轉(zhuǎn)化為布爾邏輯，對于簡單系統(tǒng)，可以通過手動構(gòu)建故障樹，但是隨著系統(tǒng)復(fù)雜度的提升，人工方式已基本無法構(gòu)造和修改故障樹［6］.

GO法［7-9］(GO Method)最早于60年代中期由凱曼科學(xué)公司(Kaman Sciences Corporation)開發(fā)出來，應(yīng)用于國防和航天工業(yè)領(lǐng)域，它應(yīng)用GO圖模型來計算系統(tǒng)的可靠性和可用性，適用于有時序和實際物流的系統(tǒng)可靠性分析，由于其與系統(tǒng)功能原理圖的相似性，通常易于構(gòu)建［10］，且原理圖中的構(gòu)件與GO圖的操作符之間常常有非常明顯的一一對應(yīng)關(guān)系，不會變得像故障樹模型那樣十分膨脹［11］.基于GO圖的故障樹生成技術(shù)為解決大型復(fù)雜系統(tǒng)故障樹生成問題提供了一種新思路.本文基于GO圖，提出一種故障樹的自動生成方法，首先，定義操作符到故障樹節(jié)點的語義映射規(guī)則;然后，根據(jù)定義的語義映射規(guī)則，提出一個GO圖到故障樹的自動轉(zhuǎn)換算法，并對生成的故障樹進行簡化，刪除冗余的邏輯門.最后通過一個數(shù)控機床液壓系統(tǒng)案例說明轉(zhuǎn)換的詳細過程，并分別與手工構(gòu)建的故障樹進行定性分析，通過定性分析的結(jié)果對比，發(fā)現(xiàn)該故障樹與手工建立故障樹邏輯相同，驗證了該方法的正確性與可行性，為大型復(fù)雜系統(tǒng)的故障樹自動構(gòu)建方法提供了一種新思路.

本文章節(jié)安排如下:第二部分介紹由GO圖自動生成故障樹的步驟以及GO圖理論;第三部分詳細介紹了GO圖到故障樹的自動生成方法，主要包括操作符到故障樹節(jié)點的語義映射規(guī)則、GO圖到原始故障樹的轉(zhuǎn)換和對原始故障樹的化簡;第四部分通過對數(shù)控機床液壓系統(tǒng)的故障樹自動構(gòu)建案例分析驗證了所提方法的合理性;第五部分為相關(guān)工作對比，最后為總結(jié)與展望.

2 基于GO圖的故障樹自動生成步驟以及GO圖理論

基于GO圖生成故障樹的研究較少，本文通過定義被工業(yè)界廣泛應(yīng)用的操作符到故障樹的映射規(guī)則，并提出自動轉(zhuǎn)換算法，實現(xiàn)自動化轉(zhuǎn)換.由GO圖導(dǎo)出故障樹的方法主要包括三步驟，如圖1所示，分別為建立操作符到故障樹節(jié)點的語義映射規(guī)則、根據(jù)自動轉(zhuǎn)換算法生成原始故障樹和原始故障樹的化簡，刪除冗余的邏輯門.

圖1 由GO圖自動生成故障樹的步驟Fig.1 Steps to automatically generate a fault tree from a GO map

GO方法作為一種以輸出成功為導(dǎo)向的系統(tǒng)概率分析技術(shù)，適用于對具有多態(tài)和時序特征的復(fù)雜系統(tǒng)進行建模，特別是對具有流動或過程的系統(tǒng)(例如液體流動、電流和氣流等)［12］.用GO方法對復(fù)雜系統(tǒng)進行建模，即生成GO圖，GO圖由操作符和信號組成:操作符描述系統(tǒng)中的功能部件;信號描述功能部件間的實際物流或信號.GO圖是通過將系統(tǒng)原理框圖或電路圖等模型中的功能部件和物流、信號按照規(guī)則轉(zhuǎn)換為操作符和信號獲得，人為因素的影響較小.

GO圖共有17種操作符，可分為功能操作符和邏輯操作符.邏輯操作符表示不包括任何自身狀態(tài)的邏輯運算，功能操作符不僅表示邏輯關(guān)系，還包括自身狀態(tài).在GO圖的17種邏輯操作符中，類型1，2，3，5，6，10、11 和 15 被廣泛應(yīng)用于實際工程中［13］.其中類型 1、3、5、6 為功能操作符，類型 2、10、11、15為邏輯操作符.本文對上述被廣泛應(yīng)用于實際工程中的操作符進行分析，定義操作符到故障樹節(jié)點的映射規(guī)則，操作符類型7、8、16、17表達的邏輯含義可以通過上述操作符組合表達，生成相應(yīng)的故障樹節(jié)點，其他5類操作符無法直接的定義其到故障樹節(jié)點的語義映射規(guī)則，且由于其在工業(yè)實踐中并不常見，本文將不再贅述.

操作符類型1是一個兩狀態(tài)單元，具有一個輸入和兩個操作狀態(tài)(成功或失效);類型2是包含N個輸入信號的邏輯OR門;類型3是一個觸發(fā)生成器，有三個輸入:過早、成功、失效;類型5是信號發(fā)生器;類型6代表有信號而導(dǎo)通的元件，表示當(dāng)次級致動信號到來且主輸入信號同時存在時產(chǎn)生輸出［7`］;類型10是包含N個輸入信號的AND門;類型11用來對N個單元中有K個發(fā)生的情況進行建模;類型15是數(shù)值/概率門，根據(jù)輸入的值來控制輸出.本文考慮的GO圖到故障樹的轉(zhuǎn)換中，生成的故障樹基本事件只有成功和失效兩種情況，且不考慮修復(fù)和時間延遲屬性.

3 基于GO圖的故障樹生成方法

本節(jié)主要介紹如何從GO圖自動生成故障樹，根據(jù)圖1可知，基于GO圖的故障樹生成方法可分為三個步驟進行描述，本節(jié)將分三小節(jié)展開，每小節(jié)對應(yīng)一個步驟進行詳細描述.

3.1 操作符到故障樹節(jié)點的語義映射規(guī)則定義

本文對工業(yè)界中被廣泛應(yīng)用的操作符類型1、2、3、5、6、10、11和15定義語義映射規(guī)則.如前文所述，將上述操作符進行分類，并分別定義語義映射規(guī)則.其中類型1、3、5、6為功能操作符，其余均為邏輯操作符.本文僅考慮故障樹事件具有工作(成功)和失效兩種狀態(tài)，且事件不可修復(fù).

3.1.1 功能操作符的映射規(guī)則

功能操作符的映射規(guī)則包括圖形轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換.在故障樹分析中只考慮事件的故障狀態(tài)，因此，對于生成的故障樹基本事件，我們只選擇功能運算符的故障狀態(tài)(SF，StateFail)進行分析.

1)對于操作符類型1，輸入信號的狀態(tài)表示為:S∈(0，1，…，N)，操作符自身的狀態(tài)表示為:C∈(1，2)，輸出信號的狀態(tài)表示為:R∈(0，1，…，N).在GO方法中，每個狀態(tài)的最大值表示故障狀態(tài)，因此，當(dāng)S為狀態(tài)N時，表示輸入信號為故障狀態(tài)，我們用SF表示，同理，我們用CF和RF分別表示操作符自身和輸出信號的故障狀態(tài).所以對應(yīng)于故障樹邏輯，操作符類型1到故障樹節(jié)點的映射規(guī)則如圖2(a)所示，當(dāng)輸入信號處于狀態(tài)SF或者操作符本身處于狀態(tài)CF時，輸出信號將會處于故障狀態(tài)RF，即RF=SF∨CF.

2)操作符類型3與操作符類型1類似，不同之處在于操作符自身狀態(tài)數(shù)量，操作符類型3自身狀態(tài)包含預(yù)定義狀態(tài)，其故障機理與操作符類型1相同，輸入信號的狀態(tài)為:S∈(0，1，…，N)，操作符自身的狀態(tài)為:C∈(0，1，2)，輸出信號的狀態(tài)為:R∈(0，1，…，N).與故障樹對應(yīng)的故障機理為:當(dāng)輸入信號處于狀態(tài)SF或者操作符本身處于狀態(tài)CF時，輸出信號處于故障狀態(tài)RF，即RF=SF∨CF，映射規(guī)則如圖2(b)所示.

3)操作符5是GO圖的起始運算符，操作符自身狀態(tài)包含N 個狀態(tài)，可表示為:C∈(0，1，…，N)，輸出信號表示為:R∈(0，1，…，N).用CF代表操作符本身的故障狀態(tài)，RF表示輸出信號的故障狀態(tài)，其映射規(guī)則如圖2(c)所示，即RF=CF.

4)操作符6通常用于模擬輸出只能由兩個輸入信號觸發(fā)的特定組件.兩個輸入信號分別記為{S1，S2}，它們的狀態(tài)值相同，記為 Si∈(0，1，…，N)(i=1，2)，操作符自身狀態(tài)為:C∈(0，1，2)，輸出信號狀態(tài)為:R∈(0，1，…，N).由于輸入信號的數(shù)量不為1，所以將輸入信號的故障狀態(tài)記為:SiF(i=1，2)，CF代表操作符本身的故障狀態(tài)，RF表示輸出信號的故障狀態(tài).操作符6的映射規(guī)則如圖2(d)所示，其故障機理為:當(dāng)輸入信號中的任意一個處于故障狀態(tài)，或者操作符自身處于故障狀態(tài)，將會導(dǎo)致輸出信號處于故障狀態(tài)，可表示為:RF=S1F∨S2F∨CF.

圖2 操作符的映射規(guī)則Fig.2 Mapping rule of operator

3.1.2 邏輯操作符的映射規(guī)則

GO圖是面向成功的模型，而故障樹是面向故障的模型，因此，邏輯OR和邏輯AND在轉(zhuǎn)換過程中要做相應(yīng)的轉(zhuǎn)換.以下分別介紹邏輯操作符2、10、11和15的語義映射規(guī)則.

1)操作符類型2是OR門，將其轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的故障樹AND門，輸入信號代表相應(yīng)的AND門的輸入事件.其映射規(guī)則如圖2(e)所示.

2)操作符類型10是AND門，相應(yīng)的將其轉(zhuǎn)換成故障樹的OR門，輸入信號對應(yīng)OR門的輸入事件.映射規(guī)則如圖2(f)所示.

3)操作符類型11是選舉門，當(dāng)K=M時，可以將其裝換成對應(yīng)的故障樹選舉門，且故障樹選舉門的K=N－M+1，相似地，輸入信號對應(yīng)故障樹選舉門地輸入事件.映射規(guī)則如圖2(g)所示.

4)操作符類型15是限制概率門，根據(jù)其構(gòu)造原理，當(dāng)輸入信號不處于故障狀態(tài)時，輸出信號為故障狀態(tài)，可以對應(yīng)的將其映射到故障樹非門，同樣地，用SF表示輸入信號的故障狀態(tài)，用RF表示輸出信號的故障狀態(tài)，映射規(guī)則如圖2(h)所示.

3.2 GO圖到原始故障樹的自動轉(zhuǎn)換算法

根據(jù)定義好的語義映射規(guī)則，提出一個GO圖到故障樹的自動轉(zhuǎn)換算法，完成GO圖到故障樹的自動轉(zhuǎn)換.

GO圖由操作符和邊組成，可以將其形式化表示為如下二元組:G=(V，E)，其中操作符用節(jié)點來表示，所以GO圖中所有操作符可表示為節(jié)點集合如下:V={v1，v2，…，vn}，表示該GO圖中共有n個操作符.操作符之間通過邊表示，GO圖中邊集定義如下:E={e1，e2，…，em}，表示圖中共有m條邊.

由于GO圖通常基于流的方式對系統(tǒng)建模，因此，GO圖是個有向無環(huán)連通圖.可以根據(jù)GO圖是有向無環(huán)圖的性質(zhì)，利用反向推理的方式，從終節(jié)點開始，逆著邊的傳播方向，提出自動轉(zhuǎn)換算法，逐步將整個GO圖轉(zhuǎn)換成故障樹.轉(zhuǎn)換算法思想可分為以下3個步驟實現(xiàn):

步驟1.從終節(jié)點vj處開始，調(diào)用負責(zé)根據(jù)映射規(guī)則將終結(jié)點操作符節(jié)點轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的故障樹節(jié)點的子函數(shù)，實現(xiàn)終節(jié)點vj到對應(yīng)故障樹節(jié)點的轉(zhuǎn)換;

步驟2.然后根據(jù)邊的傳遞關(guān)系，找到指向節(jié)點vj的相鄰節(jié)點vi(0≤i＜n)，調(diào)用轉(zhuǎn)換子函數(shù)，實現(xiàn)該節(jié)點到對應(yīng)故障樹節(jié)點的轉(zhuǎn)換，并將節(jié)點vi存入輔助棧Stack中;重復(fù)執(zhí)行步驟2，直到vi為空，即找到所有的相鄰節(jié)點.實現(xiàn)所有鄰接節(jié)點的轉(zhuǎn)換并將所有鄰接結(jié)點存入輔助棧Stack中，跳轉(zhuǎn)到步驟3;

步驟3.對輔助棧Stack做出棧操作，出棧節(jié)點記為vk，并令vj=vk，執(zhí)行步驟2;若Statck為空，則結(jié)束程序.

至此完成對GO圖所有的節(jié)點的轉(zhuǎn)換，生成相應(yīng)的原始故障樹.

具體的算法設(shè)計如下，首先對GO圖進行預(yù)處理操作，GO圖中每個操作符節(jié)點作為一個類，包含結(jié)點編號v.number和節(jié)點類型v.type，若節(jié)點為功能操作符，則還應(yīng)包含節(jié)點自身狀態(tài)v.item;然后將所有邊通過 Map集合存儲，即Map＜vstart，vend＞.然而，Map集合中鍵值不能重復(fù)存儲，但是在GO圖中存在一個節(jié)點指向多個節(jié)點的情況，所以通過重寫hasCode()方法和equals()方法實現(xiàn)一個節(jié)點指向多個節(jié)點情況的邊存儲.并將單個節(jié)點轉(zhuǎn)換成對應(yīng)故障樹節(jié)點單獨封裝成一個函數(shù)，可以根據(jù)輸入操作符節(jié)點的類型完成相應(yīng)轉(zhuǎn)換.具體算法如下:

算法1中，根據(jù)輸入GO圖、邊存儲Map集合和GO圖終結(jié)節(jié)點，調(diào)用CreatTree創(chuàng)建整棵故障樹的根節(jié)點，然后調(diào)用CreatSubTree創(chuàng)建該根節(jié)點的子節(jié)點，依次從根節(jié)點向下生成子節(jié)點.

算法2中，根據(jù)傳入的邊集合Map和根節(jié)點生成子故障樹.利用輔助棧S幫助完成遍歷，每遍歷到一個父節(jié)點相連的相鄰子節(jié)點，根據(jù)映射規(guī)則將其轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的故障節(jié)點，并壓入棧S中存儲，待該父節(jié)點所有的相鄰子節(jié)點轉(zhuǎn)換完成后，出棧并重新調(diào)用該函數(shù)，繼續(xù)遍歷GO圖，當(dāng)輔助棧S為空時表示已經(jīng)遍歷完連通有向圖GO圖的所有節(jié)點，完成GO圖到故障樹的轉(zhuǎn)換.該算法為遞歸算法，依據(jù)頂事件到初始結(jié)點的個數(shù)N，最大分叉數(shù)為K，該遞歸函數(shù)的最大時間復(fù)雜度為O(n).

3.3 原始故障樹的化簡規(guī)則

使用上述自動轉(zhuǎn)換算法生成的故障樹中會存在大量的冗余邏輯門，將其稱為原始故障樹，如圖6(a)所示.因此，需要在不改變邏輯關(guān)系的基礎(chǔ)上簡化原始故障樹，刪除冗余的邏輯門.主要采取壓縮規(guī)則，把緊隨其后相同類別的邏輯門壓縮成一個單獨的邏輯門，獲得AND門和OR門交替序列的結(jié)構(gòu).如圖3所示.

圖3 壓縮原則示例Fig.3 Example of compression principle

4 機床液壓系統(tǒng)案例分析

本章針對文獻［14］中機床液壓系統(tǒng)案例進行分析，詳細說明GO圖到故障樹的轉(zhuǎn)換，并對生成的故障樹進行化簡，最后與文獻［14］中的故障樹模型進行對比，通過定性分析，由所求割集相同，可見GO圖自動生成的故障樹與手動建立得到的故障樹等效，驗證了該文所提方法的正確性與可靠性行.

4.1 機床液壓系統(tǒng)GO圖到故障樹的轉(zhuǎn)換

文獻［14］首先根據(jù)故障樹原理和方法，通過逐層深入分析頂事件、中間事件、底事件，通過手工建樹的方式建立某加工中心機床液壓系統(tǒng)的故障樹模型，如圖4所示.其中各個符號表示的事件含義為:T為機床液壓系統(tǒng)故障;H1為機床液壓系統(tǒng)壓力不足;H2為機床液壓系統(tǒng)流量不穩(wěn)定;H3為溢流閥調(diào)壓錯誤或磨損;H4為油箱缺油;H5為液壓缸、閥、管接頭、壓力連接頭等密封元件損壞導(dǎo)致的泄露;H6為泵故障;H7為閥節(jié)流口磨損;H8為過濾網(wǎng)、閥和管道堵塞;H9為流量調(diào)整閥或方向閥故障;H10為過濾網(wǎng)堵塞;H11為閥或管道杜塞;X1為液壓油有固體顆粒或不干凈;X2為人為錯誤;X3為郵箱漏油;X4為人為錯誤;X5為液壓油有固體顆粒導(dǎo)致的磨損;X6為油冷裝置故障;X7為液壓油生化腐蝕金屬壁;X8為壓力過大損壞密封件;X9為泵疲勞損壞，X10為電氣接線錯誤;X11為液壓油有固體顆粒磨損;X12為液壓油不干凈;X13為過濾網(wǎng)時間過長未更換;X14為液壓油流速過慢;X15為液壓油有雜質(zhì);X16為銹蝕或固體顆?？ㄋ?X17為電氣系統(tǒng)故障;X18為人為錯誤.

圖4 某加工中心機床液壓系統(tǒng)故障樹Fig.4 Hydraulic system fault tree of a machining center

根據(jù)文獻［14］，機床液壓系統(tǒng)的GO圖如圖5所示，可以看出機床液壓系統(tǒng)GO圖包含三種基本類型的操作符，分別為操作符類型2或門操作符，操作符類型5信號發(fā)生器操作符和操作符類型10與門操作符.利用算法1和算法2可以將該GO圖自動化生成對應(yīng)的機床液壓系統(tǒng)故障樹，先對GO圖進行預(yù)處理，將GO圖中所有的邊存儲到Map＜vstart，vend＞(0＜start＜28，1＜end＜29)中，并初始化輔助棧 Stack，其具體生成過程如下:

步驟1.首先從終點操作符10-10開始，將操作符10-10記為vj=v10-10，調(diào)用算法1，初始化故障樹生成的頂事件T和其相連的邏輯門，根據(jù)映射規(guī)則，操作符10-10對應(yīng)于故障樹的OR門，OR門名稱記為10-10;

步驟2.然后調(diào)用算法2，利用反向推理的方式，遍歷Map中所有的邊，找到vend=v10-10的邊，并將對應(yīng)的vstart節(jié)點轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的故障樹節(jié)點，然后將其壓入輔助棧Statck中，本例中遍歷Map發(fā)現(xiàn)v10-8、v10-9指向v10-10節(jié)點，所以根據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則將v10-8、v10-9轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的故障樹節(jié)點，分別將v10-8、v10-9轉(zhuǎn)換成OR門，且分別將兩個OR門記為10-8、10-9，然后將操作符節(jié)點v10-8、v10-9壓入輔助棧，然后判斷是否已經(jīng)將所有與vend=v10-10相連的vstart節(jié)點壓棧，如果已經(jīng)全部壓入棧，則轉(zhuǎn)向步驟3;否則，繼續(xù)遍歷，直到將所有與vend=v10-10相連的vstart節(jié)點壓入輔助棧Stack中;

圖5 機床液壓系統(tǒng)GO圖Fig.5 Machine tool hydraulic system GO map

步驟3.將輔助棧棧頂元素vk出棧，并令vj=vk，該例中，首先將v10-8出棧，令vj=v10-8，然后重復(fù)執(zhí)行步驟2，遍歷Map中所有的邊，找出所有與vend=v10-8節(jié)點對應(yīng)的vstart節(jié)點，根據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則將其轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的故障樹節(jié)點，本例中，可以找到所有與 vend=v10-8節(jié)點相連的節(jié)點為 v10-1、v10-2、v10-3、v10-4，根據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則，都是類型10的操作符，分別將其轉(zhuǎn)換成OR門，記為 10-1、10-2、10-3、10-4，然后都壓入輔助棧 Stack 中;若此時輔助棧Stack為空，則生成過程結(jié)束，完成GO圖到故障樹的轉(zhuǎn)換，否則，重復(fù)步驟3;

通過執(zhí)行上述三個步驟，可以生成機床液壓系統(tǒng)的原始故障樹如圖6(a)所示，再通過壓縮規(guī)則約減冗余的邏輯門可以得到化簡后的故障樹如圖6(b)所示.

4.2 機床液壓系統(tǒng)故障樹定性對比分析

對圖6(b)所示故障樹進行定性分析，采用下行法，即Fuseell-vesely 算法［15］進行分析，易得最小割集為:{C1}、{C2}、{C3}、{C4}、{C5}、{C6}、{C7}、{C8}、{C9}、{C10}、{C11}、{C12，C13}、{C14，C15}、{C16}、{C7}、{C8}，對圖4所示故障樹進行定性分析，得到其最小割集為{X1}、{X2}、{X3}、{X4}、{X5}、{X6}、{X7}、{X8}、{X9}、{X10}、{X11}、{X12，X13}、{X14，X15}、{X16}、{X7}、{X8}，其中Xi與Ci代表的事件含義相同，故兩個故障樹最小割集相同，即由GO圖自動生成化簡后的故障樹與普通FTA法得到的故障樹等效.驗證了該方法的正確性和可行性.

5 相關(guān)工作

圖6 基于GO圖自動生成的故障樹((a)未化簡的原始故障樹;(b)化簡后的故障樹)Fig.6 Fault tree automatically generated based on GO map

故障樹的自動生成技術(shù)一直是基于故障樹的系統(tǒng)安全性與可靠性分析領(lǐng)域的研究熱點之一，文獻［16］基于已經(jīng)建立的矩陣模型開發(fā)了一種生成故障樹的方法，該方法提高了初步故障樹分析的效率，但是矩陣模型的建立較為復(fù)雜;文獻［17］利用Altarica模型生成故障樹，Altarica模型在設(shè)計中自帶故障信息，但是該方法沒有轉(zhuǎn)換規(guī)則，需要手工配置實現(xiàn)故障樹的生成.文獻［18］提出利用UML順序圖、用例圖和結(jié)構(gòu)圖生成故障樹，輸入UML結(jié)構(gòu)行為信息，利用混合的轉(zhuǎn)換語言ATL實現(xiàn)故障樹的生成，但是轉(zhuǎn)換語言的實現(xiàn)比較復(fù)雜.因此，上述故障樹構(gòu)建方法，要么構(gòu)建過程復(fù)雜、不能實現(xiàn)完全的自動化構(gòu)建，要么生成故障樹時基于的模型建立過程復(fù)雜.眾所周知，GO圖直接從系統(tǒng)原理圖、流程圖或工程圖中建立，與系統(tǒng)原理具有很高的相似性，可以很容易的構(gòu)建GO模型，而且GO圖是以輸出成功為導(dǎo)向的系統(tǒng)可靠性分析技術(shù)，其操作符可以和故障樹節(jié)點相互映射，可以實現(xiàn)基于GO圖的完全自動化的故障樹生成.但是，基于GO模型的故障樹自動生成方法研究很少，文獻［10］提出了部分GO圖操作符到故障樹節(jié)點的映射規(guī)則，但對有些被廣泛應(yīng)用于工程中的操作符并未描述，例如操作符類型11和類型15，且未提出GO圖到故障樹的自動轉(zhuǎn)換算法，對生成原始故障樹的化簡規(guī)則也沒有進行描述.文獻［13］定義了工業(yè)界常用的操作符到故障樹節(jié)點的轉(zhuǎn)換，但是并未提出明確的自動轉(zhuǎn)換算法且對生成的案例并未進行正確性驗證.本文重新定義被廣泛應(yīng)用于實際工程中的操作符到故障樹的語義映射規(guī)則，并提出自動轉(zhuǎn)換算法，實現(xiàn)GO圖到故障樹的自動化轉(zhuǎn)換，且明確了故障樹的約減規(guī)則，最后通過機床液壓系統(tǒng)案例分析并驗證了該方法的合理性和有效性.

6 結(jié)束語

本文所提的基于GO圖的故障樹自動生成方法規(guī)范并簡化了故障樹的建立過程.該方法以GO圖模型為出發(fā)點，減弱了建樹過程中人為因素的影響，定義了GO圖操作符到故障樹節(jié)點的映射規(guī)則，并提出了一套自動轉(zhuǎn)換算法，將FTA和GO法結(jié)合在一起，增強了對系統(tǒng)可靠性的分析能力;同時解決了針對大型復(fù)雜系統(tǒng)的故障樹建模，傳統(tǒng)基于手工構(gòu)建的方式存在的建模周期長且對建模者要求較高、容易發(fā)生遺漏和錯誤等問題.機床液壓系統(tǒng)的例子表明由GO圖自動生成的故障樹與傳統(tǒng)方法構(gòu)建的故障樹在邏輯上等效，驗證了該方法的正確性與可行性.本文通過清晰的步驟來說明該方法，這有助于在計算機上實現(xiàn)該文所提方法，本文未來的工作主要集中在設(shè)計完善相應(yīng)的工具，將所提方法融入工具中.

但是本文只針對工業(yè)界中常用的8種GO圖操作符定義其到故障樹的語義映射規(guī)則，其余9種操作符，操作符類型7、8、16、17可以通過已經(jīng)論述的8種操作符進行組合表達，但是另外5種操作符無法直接定義其到故障樹節(jié)點的語義映射規(guī)則，本文的未來工作將對此繼續(xù)進行研究，完成所有GO圖操作符到故障樹節(jié)點的轉(zhuǎn)換.