系统可靠性解析法解析法通常是以部件的可靠性属性为基础，列举系统可能的故障状态，分析系统故障状态下各部件的行为特征，进而计算系统可靠性指标分析系统可靠性

解析法因其原理简单、计算速度快等优势，广泛应用于小规模系统或简单系统的可靠性评估

但解析法应用在复杂系统中存在以下缺陷：当解析法需要分析的系统空间状态数随部件个数呈指数规律增长时，计算过程过于繁杂；潜在假设认为部件与部件之间相互独立，与复杂系统部件耦合关系复杂相矛盾

基于 FTA的系统可靠性分析方法FTA是可靠性分析中最常用的方法之一

它以故障模式为基础，自顶向下分析系统的可靠性，即首先确定系统层的故障模式，依次查找引起上一层故障的全部可能故障，直到找出造成系统故障的全部基本底事件为止

任何单调关联系统的可靠性都能用其最小割集组合的可靠性来表示，因此，对于部件较少，关联关系简单的系统，其系统可靠性分析可转化为求解最小割集问题

而对于部件数量较多，部件间耦合关系复杂的系统，直接应用 FTA 存在以下问题：最小割集如何求解、如何构建结构函数、系统中部件之间的关系如何描述等

针对复杂系统FTA建立的故障树往往是静态的，但实际构成系统的部件的故障具有动态性，因此动态故障树DFTA应运而生，引入了故障树结构和状态转移的动态特性，定义标准动态特性的新逻辑门类型，建立动态故障树，进行局部相关部件的系统可靠性研究，从而完善系统可靠性模型的描述能力，实现更为准确的逻辑处理过程

基于状态空间法的系统可靠性分析方法状态空间法通常以可靠性工程中马尔科夫模型为基础，分析系统状态变化过程，构建状态转移方程，统计分析系统可靠性指标

状态空间法适用于状态空间数目较少的系统，可依次枚举系统的所有状态，分析系统可靠性

但是，现实中系统状态空间数目往往巨大，因此在短时期内，对多状态系统利用马尔科夫模型进行可靠性分析

GENERATE算法能够产生系统实际运行时最可能出现的状态，从而减少系统状态空间的数量

以系统状态概率不增的次序生成系统最大概率值有效状态，修正了GENERATE算法，降低系统状态空间数目

马尔科夫模型中假设部件的状态仅有正常和故障两种，但事实上部件的状态却有多种，例如正常、故障、维修等，并且部件的故障率、修复率等参数获取也有一定的难度

利用差分重要性测度，估计多状态部件的参数值

将模糊理论与马尔科夫模型相结合，计算模型中部件的故障率和修复率

结合泰勒展开式，建立马尔科夫链的生成矩阵群的逆函数，利用逆函数计算系统可靠性的概率密度函数

在以马尔科夫模型为基础的系统可靠性研究中多以状态转移函数服从指数分布为假设前提，而工程实际中预防性检修间隔时间等均为非指数分布

为了克服上述问题，半马尔科夫模型被提出

半马尔科夫模型是一个随时间而变化的一维连续参数的随机过程，且不需要对状态转移函数作指数分布假设

半马尔科夫模型不具有马尔科夫性，其将来状态取决于现在状态和在该状态停留的时间

基于GO法的系统可靠性分析方法GO法是以功能流为导向，将系统的原理图或工程图按一定的规则转化成为GO图，进而定性或定量的分析系统可靠性的方法

与FTA不同，GO法主要反映的是系统顺序操作过程及部件之间的功能作用关系，而FTA则反映了造成系统故障的各种原因及其逻辑关系

目前，GO法及其改进算法已广泛应用于各类型系统的可靠性分析中，用GO法代替计算复杂组合的可靠性联合概率，降低了计算机编程实现的难度

将最短路径集与GO法相结合，使得GO法利用计算机编程实现的难度进一步降低

将GO法应用于供应链系统的可靠性分析中，把系统可靠性计算问题转换为求对应等效节点的可靠性问题

利用GO法对存在共因失效的多阶段任务系统进行可靠性建模分析

近年来，GO法广泛的应用在供电系统、汽车制动系统、核能系统等机电一体化的复杂系统的可靠性分析中，并取得了一定的成果

在GO法的基础上，一种适用于时间序列问题和多状态系统阶段任务问题的GO-FLOW方法被提出用于分析系统的可靠性

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