蒙特卡罗估计简单系统可用度

资 源 简 介

蒙特卡罗估计简单系统可用度

详 情 说 明

蒙特卡罗方法作为概率仿真技术，在可靠性工程中常用于复杂系统可用度评估。其核心思想是通过大量随机抽样实验，用统计结果逼近理论值。对于不可用度这类小概率事件，传统解析法计算困难时尤为有效。

实施过程首先需建立系统可靠性框图或故障树模型，定义组件故障分布（如指数分布MTBF）。随机数生成器模拟各组件寿命状态，统计系统级故障时长占总运行时长的比例即为不可用度估计值。随着模拟次数增加，估计值会依大数定律收敛至真实值。

该方法的优势在于能处理多组件耦合、非马尔可夫过程等复杂场景，且并行计算可大幅提升效率。需注意方差控制技术（如重要抽样）可优化小概率事件的模拟精度，而置信区间计算能评估结果可靠性。实际应用中常结合解析法进行交叉验证。