辛鹏 朱万军 杨洋 何振光

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1 基于贝叶斯网络（Bayesian Networks）的主推进器风险分析

除已知的几种故障分析方法外，通过贝叶斯网络分析主推进器系统可以更加直观得反映各故障点的故障概率，提升DP系统设计和操作的安全性，使预防措施更加精准，数据更加量化。

1.1 贝叶斯网路

贝叶斯网络是行业中在故障和事故分析中常用到的数学化的分析理论。其主要逻辑是以贝叶斯概率理论为基础，将故障上部事件节点与下部事件节点的逻辑关系进行基于数字化的概率性推导计算。在常规的故障分析贝叶斯网络模型分析过程中，如果已知故障树各个初始节点（基本事件/底层数据）的概率分布。不管数据来源于历史积累还是行业专家估计评判，都可以通过上层的近似公式推算出下一层节点（主要是各级中间事件）的概率分布；然后再将计算的结果作为下一层分析的输入信息（作为子节点），然后再依据上述公式计算出该层节点的概率分布，进而通过计算，再推算下一层节点的概率分布[1]；重复下去，按照这种逻辑关系，逐步计算出网络图最高层节点（顶事件）的概率分布数据，这样就通过数据化的推导计算表述出贝叶斯网络中各节点信息传播，这种信念传播就是我们要追求的概率分布。

1.2 依据故障树建立贝叶斯网络结构

在常规的故障树中，我们对发生事件状态的假定只有正常和故障两种状态，按照故障树与贝叶斯网络的主要映射关系分别是（事件）以及（门），可以按照这种逻辑关系将特定分析的故障树转换为贝叶斯网络以便更加容易分析。……