基于贝叶斯网络模型的量子通信网络可用性分析方法技术

技术编号:31701423 阅读:36 留言:0更新日期:2022-01-01 11:02
本发明专利技术提供一种基于贝叶斯网络模型的量子通信网络可用性分析方法,包括:生成量子通信网络系统的动态故障树;对生成的动态故障树进行定性分析和定量分析,其中,通过将故障树转换为最小割集以进行定性分析;基于离散时间贝叶斯网络算法将生成的动态故障树转换成离散时间贝叶斯网络结构来进行定量分析;对转换后的离散时间贝叶斯网络结构通过联合概率分布算法计算顶事件概率,并在发生故障后进行信息更新;依据计算得到的顶事件概率分析得出网络可用性结果。本发明专利技术可以完成对动态故障树的分析并进行信息更新,减少了手动计算的开销,避免了传统的动态故障树定量分析分析方法产生的空间状态爆炸问题,并且达到了对不同时间段的仿真分析的高精度。段的仿真分析的高精度。段的仿真分析的高精度。

【技术实现步骤摘要】
基于贝叶斯网络模型的量子通信网络可用性分析方法


[0001]本专利技术属于量子通信网络
,具体涉及一种基于贝叶斯网络模型的量子通信网络可用性分析方法。

技术介绍

[0002]许多经典分析技术如故障树分析FTA(Fault Tree Analysis)、失效模式效应和临界性分析等均可以用来评估系统的可用性。其中传统的静态故障树只关注组件之间的简单逻辑组合,而忽略了组件之间的依赖关系或时序关系等动态特性,因此,在分析复杂动态系统的失效特性时存在较大的误差。为了弥补短缺的动态特性的静态故障树模型,提出了在故障树的基础上,扩展了功能相关门、备件门、优先与门等动态逻辑门,应用马尔可夫理论分析的动态故障树(DFT,Dynamic Fault Tree)模型来解决。但传统的马尔科夫方法仅适用于指数分布,且存在状态空间爆炸问题,难以应用于大型动态故障树分析。
[0003]贝叶斯网络(BN,Bayesian Network)是一个由节点和有向边组成的有向无环图,离散时间贝叶斯网络(DTBN,Discrete

Time Bayes本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯网络模型的量子通信网络可用性分析方法,其特征在于,包括如下步骤:S1:根据专家经验和已有的故障事件信息生成量子通信网络系统的动态故障树;S2:对生成的动态故障树进行定性分析和定量分析,其中,通过将故障树转换为最小割集以进行定性分析;基于离散时间贝叶斯网络算法将生成的动态故障树转换成离散时间贝叶斯网络结构来进行定量分析;在定量分析中,给定单个基本事件的故障率或概率,用数学方法计算出包括顶层事件发生的概率以及重要度在内的定量可靠性指标;S3:对转换后的离散时间贝叶斯网络结构通过联合概率分布算法计算顶事件概率,并在发生故障后进行信息更新;S4:依据计算得到的顶事件概率分析得出网络可用性结果,当顶事件概率超过网络不可用门限值时判断为网络不可用,当顶事件概率不超过网络不可用门限值时则依据网络可用性综合评价等级矩阵得出网络可用级别。2.根据权利要求1所述的量子通信网络可用性分析方法,其特征在于,所述生成量子通信网络系统的动态故障树具体包括:从量子通信网络系统的系统输出的偏差开始,演绎地遍历系统架构,以检查故障通过组件之间的连接传播,并结合各个组件的本地故障树,直到没有连接的组件存在为止。3.根据权利要求1所述的量子通信网络可用性分析方法,其特征在于,所述基于离散时间贝叶斯网络算法将生成的动态故障树转换成离散时间贝叶斯网络结构来进行定量分析具体包括:将基本事件转换为根节点,将中间事件转换为中间节点,将顶部事件转换为叶节点,完成动态故障树到离散时间贝叶斯网络结构的图形映射;所述中间事件为逻辑门;通过填充根节点的先验概率值和其他节点的条件概率表来完成数值映射,所述先验概率值为基于基本事件的故障概率,节点的先验概率表中每个条目表示各自事件处于特定状态的概率;假定故障概率分布为指数分布,在时间区间(t1,t2)内某一组件失效的概率,通过对指数分布密度函数拟合出如下计算方式:式中,X代表节点变量,λ为基本组件的故障概率。4.根据权利要求3所述的量子通信网络可用性分析方法,其特征在于,所述对转换后的离散时间贝叶斯网络结构通过联合概率分布算法计算顶事件概率具体包括:利用根节点的失效概率数据和各中间节点的条件概率表来获取系统失效概率;利用离散时间贝叶斯网络的条件独立性假设,利用链式法确定一组随机变量{X1,X2,......,X
n
}的联合概率分布为:式中,X
i
为贝叶斯网络中的节点变量,parent(X
i
)表示节点X
i
的父节点,1≤i≤n,n是节点变量总数。
5.根据权利要求3所述的量子通信网络可用性分析方法,其特征在于,各逻辑门转换为离散时间贝叶斯网络的策略包括:设n=2,

=t/n,将任务时间划分为3个时间间隔:(0,

)、(

,t)和(t,+∞),t为任务时间,分别对应三种状态(1,2,3);假设状态事件仅用于工作或故障状态;设x表示贝叶斯网络中所有节点的状态的总称,s表示输出门y的状态,用逻辑门构造时间离散条件概率表的方式包括:当逻辑门为与门时,假设有两个输入事件X1和X2,根据与门的失效机理,与门输出事件的条件概率分布通过下式计算:当逻辑门为或门时,假设有两个输入事件X1和X2,根据或门的...

【专利技术属性】
技术研发人员:夏晨臣陈柱王平陈德华王旭东张玲君张远旸李腾龙
申请(专利权)人:国科量子通信网络有限公司
类型:发明
国别省市:

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