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系统关键故障的发生,会导致系统处于各种离散性能降级状态.针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于连续变量系统的不足,提出考虑混合变量的基于MCMC的自适应重要抽样法,以支持系统性能可靠性的高效仿真.该方法首先将由关键故障产生的不同失效域组成失效空间,并通过初始样本点在失效空间中随机游走构造马尔可夫链模拟样本;然后综合考虑连续变量与离散变量,利用核密度估计构建混合核抽样密度函数;再根据该密度函数进行重要抽样仿真并计算系统的性能可靠性;最后对该方法的仿真效率进行理论分析.通过电液舵机(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)案例对方法的正确性和仿真效率进行验证. 相似文献
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