申 莹，曹军海，吴 纬，范海龙，魏小军

(1.装甲兵工程学院技术保障工程系，北京100072;2.装甲兵工程学院装甲兵装备技术研究所，北京100072;3.68207部队，甘肃嘉峪关735100)

传统的可靠性预计模型以系统可靠性预计方程为主要形式，这种方法适于预计复杂度不高的系统，且主要适用于对系统固有可靠性水平的预计。对于具有复杂任务剖面或者具有多种工况模式的复杂产品，采用传统方法较难预测其在环境动态变化影响下的实际可靠性水平，而基于仿真的可靠性预计方法则能较好地解决这一问题［1-4］。无论处在研制的哪个阶段，都可以运用仿真方法开展预计工作，且其执行预计的难度和计算复杂度不会随着系统复杂性的提高而呈指数增长，其预测的精确度主要与所提供的可靠性数据的准确性有关。本文研究了基于Agent仿真的装备系统可靠性预计模型和方法，旨在促进装备系统可靠性预计的有效开展。

1 基于自适应Agent的系统可靠性仿真建模框架

1.1 系统体系结构模型

根据系统可靠性仿真需求，基于自适应Agent的装备系统可靠性仿真围绕任务过程、环境变化影响、系统使用过程和系统单元可靠性行为4个主要功能而设计，其体系结构模型如图1所示。

1.2 Agent关系模型

在该体系结构中，总共设计了3类Agent对象，包括环境仿真 Agent、系统仿真Agent和单元仿真Agent。这3类Agent对象构成了基于自适应Agent的装备系统仿真模型的3层体系结构。

图1 基于自适应Agent的系统可靠性仿真的系统体系结构模型

第1层次:环境仿真层次。每个系统仿真模型中，只包含一个环境仿真Agent，主要解决对特定任务剖面、环境影响因素的变化过程的模拟。

第2层次:系统仿真层次。由系统仿真Agent组成，系统仿真Agent是代表仿真模型分析和研究的复杂系统对象，一个模型中可以包含多个系统仿真Agent。

第3层次:单元仿真层次。由自适应Agent组成的工作单元层，是体系结构中的最基本单元，它表现为由自适应Agent组成的动态组织，模拟最基本的功能单元，如零部件、元器件等。这些Agent之间通过可靠性关系通道(Reliability Relation Channel，RRC)，根据环境的变化进行动态连接，以表达不同任务阶段系统可靠性模型的动态变化。

3个层次中的Agent之间主要通过消息的传递来建立相互关系，并形成动态的组织结构，共同模拟复杂系统在特定环境下的可靠性行为。

3类Agent之间存在多种关系，如图2所示。

1.3 消息传递模型

Agent之间的协商、合作、控制和影响操作均通过消息传递来实现。3种类型Agent之间的消息传递模型如图3所示。Agent之间的通讯通过标准A-gent通讯语言(Agent Communication Language，ACL)来进行。

图2 基于自适应Agent的系统可靠性仿真Agent关系模型

图3 基于自适应Agent的系统可靠性仿真的消息传递模型

在可靠性仿真过程中，消息的基本传递过程为:仿真开始后，环境仿真Agent会通知系统任务开始(消息1)，系统接到消息后会马上通知所属各个单元开始工作(消息2);在任务启动后的仿真过程中，环境仿真Agent会根据任务阶段及环境的变化，适时通知系统任务阶段及环境影响因子发生变化(消息3)，系统则通知所属单元更新环境影响因子并调整可靠性关系(消息4);在执行任务的过程中，单元会在自身发生故障事件时，通知系统自身发生故障(消息5)，系统则通知环境仿真Agent系统发生故障(消息6)，并等候指令，在这种情况下，环境仿真Agent将根据仿真的设置，可以选择以下2种响应模式。

模式1:环境仿真Agent通知系统停机维修(消息7)，系统通知单元进行维修(消息8);单元修复后，通知系统故障已经修复(消息9)，系统接到单元故障已经修复的消息后，通知环境仿真Agent系统已经修复(消息10)，系统可以工作，环境仿真Agent则命令系统恢复执行任务(消息11)，然后系统会通知各个单元恢复工作(消息12)。

模式2:环境仿真Agent通知系统停机(消息13)，系统则通知单元停止工作(消息14)，本次任务失败退出。

如果仿真过程中系统没有发生致命故障，则当该次任务执行完成后，环境仿真Agent也会通知系统停机等待下次任务(消息13)，系统则通知单元停止工作(消息14)。

2 基于自适应Agent的系统可靠性预计模型与方法

采用自适应Agent仿真模型对于可靠性仿真预计工作来说，能够有效降低仿真建模的复杂度，而且能够方便地面向任务考虑环境等影响因素对系统可靠性的影响，这种方法既适用于系统基本可靠性指标的预计，也可以很好地进行系统任务可靠性指标的预计，稍作改进还可实现对系统在使用环境下的使用可用度及维修性指标等的预计和分析;因此是一种更为有效、实用的装备系统可靠性仿真预计方法。在采用基于Agent的仿真方法进行系统可靠性指标预计时，其工作流程(图4)分为3个阶段。

图4 基于自适应Agent仿真的系统可靠性预计工作流程

阶段1:概念建模。该阶段的主要工作包括:

1)进行系统任务剖面、寿命剖面、使用环境和条件、系统功能等分析工作;

2)建立系统可靠性模型(可靠性框图);

3)进行零部件的可靠性指标分析及预计等。

该阶段工作的主要输出包括:

1)系统任务剖面模型/寿命剖面模型;

2)系统功能框图;

3)系统可靠性框图;

4)零部件可靠性分布模型等。

阶段2:仿真建模。该阶段的主要工作包括:依据本文提出的基于自适应Agent的系统可靠性仿真建模框架(FARSiM)，开展自适应Agent、系统仿真Agent和环境仿真Agent的设计，并进行模型综合，建立系统可靠性仿真模型。由于多Agent仿真技术具有代码可重用性很高的特点，该阶段的工作完全可以利用本文开发并提供的基于自适应Agent的系统可靠性仿真模型，对其中Agent进行简单改进，既可以应用于所需领域的可靠性仿真预计工作，又可以节省工作量和工作难度。

阶段3:仿真实验。该阶段的主要工作包括:

1)仿真实验设计;

2)系统可靠性仿真实验;

3)仿真数据分析;

4)仿真报告输出等。

该阶段的工作具有2个特点:

1)仿真实验的设计应根据仿真的复杂度、仿真时长等因素，考虑采取单系统多次迭代实验和多系统一次实验等方案;

2)仿真实验过程通常会与仿真模型的改进相结合进行，开始可先通过初步实验检查仿真模型的有效性，并根据问题修正仿真模型，经多次修正之后，再进行正式的仿真实验并采样用于分析的数据。

另外，阶段3对仿真数据的分析，还应注意采用相似系统真实数据进行对比分析，保证数据的可信性和有效性。

3 示例分析

以某通讯产品为例，其功能为通讯信号接入，由7部分单板构成，其中有进口元器件和国产元器件。各个元器件的可靠性参数如表1所示。

表1 某通讯产品各个元器件可靠性参数

1)概念建模

这里主要是分析基本可靠性指标——平均故障间隔时间(Mean Time Between Failure，MTBF)，因此，选用串联模型作为该产品的可靠性模型，如图5所示。为了进行对比分析，进行仿真模型的有效性验证，需要采用基本可靠性仿真方案。

图5 某通讯产品的可靠性框图

2)仿真建模

根据所建立的基于Agent的系统可靠性仿真建模框架及仿真模型原理，同时结合Anylogic的原理，对3类Agent进行设计，其仿真模型如图6-8所示。

3)仿真实验

关于仿真模型的校核与验证的方法，不存在一个完全有效的模型，可以彻底地表征被仿真实际系统的所有特征和功能。对于本文提出的模型与方法，目前，还没有装备寿命周期某阶段可供模型与方法验证的数据;因此，本文以文献［2］中提供的某通讯产品为示例，说明如何应用本文所建立的仿真模型与方法进行分析，并与其数据进行对比，从而说明本文所建立的仿真模型的有效性，即主要采用描述有效性方法来对仿真模型进行验证。

经过仿真分析，在12 681 952.559 067 3仿真小时时，产生了第246次系统故障，因此，可以得出仿真分析的MTBF为51 552.65 h。该产品经过现场使用统计，MTBF为4.5万小时，基本接近仿真分析的预计结果。按美国通常说法:“预计结果与现场使用统计结果相比在0.8～2倍之内，就是相当准确”。［2］由此可见，本论文提出的基于 Agent仿真的系统可靠性预计方法准确有效。

4 结论

本文提出了基于Agent仿真的系统可靠性预计模型与方法，结果表明其具有一定正确性和有效性。若要彻底地验证本文所建立的模型与方法能够适用于装备寿命周期各阶段，则需要有大量的试验数据作为模型验证的支撑;因此，应该注重加强先验数据与知识的积累，不断地增强仿真数据的可信度，从而提高各阶段可靠性预计水平的准确性，真正实现对装备系统面向任务环境的动态可靠性行为的模拟和分析。

图6 自适应Agent的仿真模型

图7 系统仿真Agent的仿真模型

图8 环境仿真Agent的仿真模型

［1］ Blanks H S.Quality and Reliability Research into the Next Century［J］.Quality and Reliability Engineering International，1994，10(3):179-184.

［2］ Patrick D T，Connoer O.Quantifying Uncertainty in Reliability and Safety Studies Microelectronics and Reliability［J］.Quality and Reliability Engineering International，1995，35(9/10):1374-1356.

［3］ PCoit D W.Sytem Reliability rediction Prioritization Strategy［C］∥2000 Proceedings Annual Reliability and Maintainability Symposium.2000:175-180.

［4］ Johnson B J，Gulb L.Improvement in Reliability Assessment and Prediction Methodology［C］∥2000 Proceedings Annual Reliability and Maintainability Symposium.2000:181-187.