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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于FG-DBN的多电飞机机载系统可靠性分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121051880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511608865.0，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于FG-DBN的多电飞机机载系统可靠性分析方法是由陈嘉宇;王旭航;陆钦华;马煜程;葛红娟;钱小燕设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FG-DBN的多电飞机机载系统可靠性分析方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于FG‑DBN的多电飞机机载系统可靠性分析方法，涉及可靠性设计领域，能够在处于模糊不确定条件下，对多电飞机机载设备中的复杂多态系统进行动态可靠性分析。本发明包括：针对机载设备中的复杂多态系统建立DBN模型，DBN模型中的节点对应复杂多态系统中的部件的故障状态；建立含模糊支撑半径的模糊梯度函数模型，模糊梯度函数模型包括：节点在对应时间片中的模糊隶属度模型和故障模式对应的状态转移矩阵；针对DBN模型中节点间的故障关系建立条件概率表；利用含模糊支撑半径的模糊梯度函数模型的输出结果和所建立的条件概率表，识别复杂多态系统中薄弱环节的节点并分析可靠性。

本发明授权一种基于FG-DBN的多电飞机机载系统可靠性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FG-DBN的多电飞机机载系统可靠性分析方法，其特征在于，包括： S1、针对机载设备中的复杂多态系统建立DBN模型，其中，所述DBN模型中的节点对应所述复杂多态系统中的部件和故障状态； S2、建立含模糊支撑半径的模糊梯度函数模型； S3、针对所述DBN模型中节点间的故障关系建立条件概率表； S4、利用含模糊支撑半径的模糊梯度函数模型的输出结果和所建立的条件概率表，识别所述复杂多态系统中薄弱环节的节点并分析可靠性； 故障状态按照类型划分为至少3种故障模式，包括： 二态故障：正常工作Normal和完全失效Tloss，分别由模糊数0和1表示； 三模式故障：正常工作Normal、部分失效Ploss和完全失效Tloss，分别由模糊数0、0.5和1表示； 四模式故障：正常工作Normal、不正常工作Mistake、部分失效Ploss和完全失效Tloss，分别由模糊数0、0.33、0.66和1表示； 所述模糊梯度函数模型包括：节点在对应时间片中的模糊隶属度和故障模式对应的状态转移矩阵；在S2中，包括： 记录DBN模型根节点在时间片中的节点xi的故障状态，tj表示DBN模型当前所处的时间片标识，j为正整数，m表示任务时间T内时间片的总数； 建立含FSR的模糊梯度函数模型； 所述含FSR的模糊梯度函数模型，包括： ， 或，， 或，； 其中，、、、和分别表示处于时间片时，节点故障状态分别对应于0、0.33、0.5、0.66和1的模糊隶属度；所述含FSR的模糊梯度函数模型输出结果，包括： ， ， ， 其中，表示节点xi在时间片tj的模糊隶属度，表示节点xi在时间片tj+1的模糊隶属度，HS表示节点在三态故障模式下的状态转移矩阵，S表示在时间片tj时节点xi所处的故障模式； 表示在时间片tj时节点xi处于正常状态的条件下且在时间片tj+1时仍处于正常状态的条件概率，表示在时间片tj时节点xi处于正常状态； 表示在时间片tj时节点xi处于正常状态的条件下且在时间片tj+1时处于部分失效状态的条件概率，表示在时间片tj+1时节点xi处于部分失效状态； 表示在时间片t时节点x处于完全失效状态的条件下且在时间片tj+1时处于正常状态的条件概率，表示在时间片t时节点x处于完全失效状态； 表示在时间片t时节点x处于完全失效状态的条件下且在时间片tj+1时处于完全失效状态的条件概率； 所述条件概率表的行用于记载在时间片t时给定父节点处于特定故障状态下，且子节点处于相应的故障模式的概率； 其中，若则父节点在时间片t时处于正常状态，其中，为区间灰数用于量化子节点y处于正常状态的概率，表示时间片t对应的x的子节点，表示y的父节点，表示在时间片tj时节点处于正常状态下节点yi完全失效状态的概率的区间灰数，S表示在时间片tj时节点xi所处的故障模式。

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