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随着功能和结构的复杂化，制造系统表现出非单调性、多态性、相关性和动态性等特征。这些特征使得系统可靠性分析变得困难，传统静态可靠性分析方法已难以有效地描述具有相依性、状态依赖性等特点的系统，使得分析结果与工程实际存在偏差，难以满足高度复杂的现代系统可靠性分析的需求。动态可靠性是对传统可靠性分析方法的扩充，它认为系统可靠性不仅与系统部件的故障状态有关，还取决于零部件的故障时间和顺序。
本文从随机故障序列的角度研究系统动态可靠性问题，主要工作内容如下：
(1).在评述动态可靠性研究现状的基础上，引入随机故障序列的概念。基于随机过程理论，给出随机故障序列的形式化定义，采用故障序列形式化描述动态系统的故障模式。
(2).分析和比较几种随机故障序列建模方法，包括动态故障树、GO法、马尔柯夫模型、贝叶斯网络技术以及Petri网模型等，分析每种方法的优缺点，为后文基于Petri网理论的随机故障序列分析做出铺垫。
(3).采用马尔柯夫过程理论建立串联、并联等基本系统的随机故障序列分析模型，考虑可修复和不可修复等情况，推导出各种条件下系统故障序列的故障概率计算公式。结合具体案例，在Matlab环境下得到了随机故障序列的解析解。通过与Blocksim 软件仿真结果的对比，验证方法的可行性。
(4).提出基于Petri网理论的随机故障序列分析方法，系统地阐述了基于Petri网可达树模型的故障序列分析流程，并提出随机故障序列的定性分析方法。
(5).当系统结构趋于复杂、系统状态不断增多时，系统随机故障序列模型变得非常复杂，导致模型的分析和求解十分困难，蒙特卡罗仿真方法可以有效地解决复杂模型的解析求解问题，且收敛速度与问题的维数无关。本文从均匀分布随机数、非均匀分布随机数的生成出发，采用混合可变步长法的仿真时钟推进机制，运用最小路集的判断方法，深入讨论了蒙特卡罗仿真方法在复杂系统随机故障序列可靠性指标求解中的应用，并通过仿真实例比较仿真方法和解析方法的特点。