对于复杂系统来说,其故障的复杂性、不确定性导致它一旦发生故障,会带来不可估量的负面影响,一般的故障研究无法科学、客观的描述复杂系统的故障状况。本文结合贝叶斯网络和故障树分析技术对复杂系统的故障进行分析和诊断,提出了构建基于贝叶斯网络的多状态复杂系统故障分析诊断模型,并且以可靠性理论和期望诊断代价函数为基础,提出了复杂系统故障维修控制模型,以提高复杂系统的可靠性,降低其发生故障的可能性。文章的主要内容如下:(1)提出了从复杂系统多状态的角度研究其故障问题。构成复杂系统的元器件种类、数量繁多,且性能随时间的推移而降低,由此在不同阶段元器件故障率会发生变化从而导致复杂系统在不同的运行阶段呈现出不同的性能水平。传统理论无法满足复杂系统对故障的要求,从多状态的角度对复杂系统的故障进行分析和诊断对复杂系统的故障管理具有一定的意义。(2)构建了基于FTA-多态贝叶斯网络的复杂系统故障分析与诊断模型。结合复杂系统元器件多态性的特点,构造贝叶斯网络节点的多状态模型,设计故障树向贝叶斯网络转化的规则,构造复杂系统的贝叶斯网络分析诊断模型,并通过贝叶斯推理找出复杂系统关键部位。(3)构建了复杂系统故障维修控制决策模型。在获得复杂系统关键部位的基础上,为了尽可能降低其发生故障的可能性,利用可靠性理论构造最佳预防维修周期决策模型得出其预防维护周期。对于已经出现故障的复杂系统,利用期望代价函数构造快速维修模型获得较为经济的维修顺序。(4)以某无人机液压系统为例,基于本文所提出的方法,对其进行故障分析和诊断并给出控制对策,表明了该模型可以按照工程实践要求提供大量的定性和定量分析的结果,从而给复杂系统的故障控制和管理提供科学的建议。