基于蒙特卡罗方法的MATLAB故障树仿真系统

资 源 简 介

本项目采用蒙特卡罗模拟技术，通过随机仿真分析复杂系统的故障树结构。支持自定义事件概率分布与故障树配置，利用大量重复实验统计顶事件发生频率，为系统可靠性评估提供数据支持。适用于工程安全分析与风险评估。

详 情 说 明

基于蒙特卡罗方法的故障树仿真系统

项目介绍

本项目采用蒙特卡罗随机模拟技术，对复杂系统的故障树进行可靠性分析。通过模拟底层事件的随机失效过程，经过大量重复实验统计系统顶事件的发生频率，从而准确评估系统的可靠性指标。系统支持灵活的故障树结构定义和多种概率分布设置，提供全面的可视化分析结果和统计置信区间。

功能特性

• 蒙特卡罗随机仿真：基于大量随机抽样实验，统计系统失效概率
• 灵活的结构定义：支持与门(AND)、或门(OR)等逻辑关系的故障树构建
• 多分布支持：底层事件支持常数概率和多种概率分布函数
• 重要度分析：计算各基本事件的概率重要度和关键重要度，识别关键部件
• 收敛性分析：提供模拟次数与概率估计值的变化关系曲线
• 置信区间估计：给出系统失效概率的统计置信区间
• 完整统计报告：输出包含仿真参数、结果摘要和误差分析的结构化数据

使用方法

1. 准备输入数据：

- 定义故障树结构：指定逻辑门类型和连接关系 - 设置基本事件参数：配置各底层事件的失效概率分布 - 配置仿真参数：设定模拟次数、随机种子值等

1. 运行仿真分析：

- 执行主程序启动蒙特卡罗模拟 - 系统自动进行大量随机实验并统计结果

1. 查看输出结果：

- 顶事件发生概率估计值及置信区间 - 基本事件重要度排序分析 - 仿真收敛性曲线图 - 详细统计报告表格

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（用于概率分布计算）
• 至少4GB内存（对于复杂故障树分析建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心仿真流程，包括故障树逻辑解析、蒙特卡罗模拟循环控制、概率统计计算和结果输出等功能。具体负责读取用户定义的故障树结构和参数配置，执行指定次数的随机抽样实验，在每次实验中模拟基本事件的随机失效并逐级计算逻辑门输出，最终统计顶事件发生频率并计算系统可靠性指标，同时生成重要度分析、收敛曲线等综合评估结果。