马尔科夫分析方法及情景分析方法的案例.pptx
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1、关于马尔科夫分析方法的案例 不妨分析一种仅存在三种状态的复杂系统。功能、降级和故障分别界定为S1、状态S2以及状态S3。每天,系统都会存在于这三种状态中的某一种。如下表 上述概率矩阵称为马尔科夫矩阵,或是转移矩阵。注意,每栏数值之和是1,因为它们是每种情况一切可能结果的综合。这个系统可以用下图所示的马尔科夫图来表示。其中圆圈表示状态,箭头表示相应概率的转移。S1S2S30.950.040.30.650.20.010.20.60.1系统马尔科夫图 Pi表示系统处于i(i可以是1、2或3)的概率,那么需要解决的联立方程包括: P1=0.95P1+0.30P2+0.20P3 (1) P2=0.04P
2、1+0.65P2+0.60P3 (2) P3=0.01P1+0.10P2+0.20P3 (3) 这三个并非独立的,无法解出三个未知数。因此,下列方程必须使用,而上述方程中有一个方程可以弃用。 1=P1+P2+P3 (4) 解联立方程组,得到状态1、2及3的概率分别是0.85、0.13和0.02,即该系统只在85%的时间时间里能充分发挥功效,13%的时间内处于降级状态,而2%的时间存在故障。现实中的系统状态比上述例子复杂得多。需联立求解的方程也更为复杂,故需要借助计算机程序来完成。 这样的话用来评价生产设备的风险就可以运用这种分析法来评估。情景分析法情景分析法 用来预计威胁和机遇可能发生的方式,
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