【摘 要】
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智能船舶动力系统监测云平台可以为智能船舶的自主航行提供重要保障,能够对航行过程中所产生的数据进行处理、存储和分析,其运行状态的改变会影响到技术人员对于船舶智能设备、船舶航行环境、船舶驾驶行为的有效评估。为了提高智能船舶数据的真实有效性、减少云平台的运维成本,对云平台进行可靠性评估势在必行,但云平台形式特殊、结构组成复杂、功能更新频率快、已有的可靠性研究成果无法较好的对云平台进行评估,因此本文提出一
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智能船舶动力系统监测云平台可以为智能船舶的自主航行提供重要保障,能够对航行过程中所产生的数据进行处理、存储和分析,其运行状态的改变会影响到技术人员对于船舶智能设备、船舶航行环境、船舶驾驶行为的有效评估。为了提高智能船舶数据的真实有效性、减少云平台的运维成本,对云平台进行可靠性评估势在必行,但云平台形式特殊、结构组成复杂、功能更新频率快、已有的可靠性研究成果无法较好的对云平台进行评估,因此本文提出一种综合考虑了系统服务和构件状态的智能船舶动力系统监测云平台可靠性评估方法。本文以智能船舶动力系统监测云平台为研究对象,剖析云平台的架构组成,完善可靠性评估指标体系,从服务状态、构件类型、连接逻辑等角度建立多状态模型,并基于随机Petri网完成对云平台服务的可靠性评估。具体的研究内容如下:（1）对监测云平台的服务进行系统化分析,构建监测云平台可靠性评估框架。分析云平台服务的类型和特点,明确监测云平台的构件组成和连接逻辑;整合传统的可靠性指标,建立云平台可靠性评价指标体系,并基于指标体系完成对云平台的状态评估。（2）基于FMEA和FTA分析法,建立监测云平台故障分析模型。综合考虑云平台的故障机理和故障数据,制定严酷度评估标准,完成云平台各构件的FMEA故障分析表,对构件中常见故障的原因、故障的影响及严酷度进行分析,并在此基础上采用FTA建立监测云平台各构件的故障树模型。（3）根据故障传播原理,采用故障注入技术对可靠性指标体系进行验证。针对构件具有强内聚性低耦合性的特点,建立各构件之间的故障传播模型,结合故障传播参数和TOPSIS算法,对各构件的重要度进行计算,进而确定构件的冗余度,并利用故障注入技术,对可靠性指标体系的合理性进行了验证。（4）针对云平台系统的可修特性,引入随机Petri网模型,构建云平台系统可靠性评估模型。根据各子系统状态,分别建立两状态和三状态子系统的SPN模型,基于PIPE4.3.0软件对模型进行了仿真验证,得到系统服务处于正常状态的概率,完成对系统的可靠性评估,并对评估结果进行了优化。
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