Abstract Dynamic fault trees (DFTs) with spare gates have been used extensively in reliability analysis. The traditional approach to DFTs is Markov-based that may suffer from problems like state-space explosion. Algebraic-structure-based methods consume long computation time caused by the inclusive/exclusive formula. Recently, some combinatorial solutions have been applied to DFTs such as sequential binary decision diagrams (SBDD) and algebraic binary decision diagrams (ABDD). They analyze systems by the minimal cut sequence (MCQ) based on sequence-dependence. We propose an analytical method based on conditional binary decision diagrams (CBDD) for combinatorial reliability analysis of non-repairable DFTs with spare gates. A detectable component state is mined to describe the sequence-dependent failure behaviors between components in the spare gate. Minimal cut set (MCS) instead of MCQ is used for qualitative analysis to locate faults via the component state. Compared to Markov-based methods, our method can generate system reliability result with any arbitrary time-to-failure distribution for system components. Different from SBDD and ABDD, specific operation rules are proposed to eliminate inconsistencies and reduce redundancies when building a CBDD. For quantitative analysis, the CBDD simplifies computation via using the sum of disjoint products. Case studies are presented to show the advantage of using our method.

中文翻译：

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基于条件二元决策图的带备用门的动态故障树的可靠性分析

摘要 带有备用门的动态故障树 (DFT) 已广泛用于可靠性分析。DFT 的传统方法是基于马尔可夫的，可能会遇到状态空间爆炸等问题。基于代数结构的方法由于包含/排除公式而消耗较长的计算时间。最近，一些组合解决方案已应用于 DFT，例如顺序二元决策图 (SBDD) 和代数二元决策图 (ABDD)。他们通过基于序列依赖性的最小切割序列 (MCQ) 来分析系统。我们提出了一种基于条件二元决策图 (CBDD) 的分析方法，用于对具有备用门的不可修复 DFT 进行组合可靠性分析。挖掘可检测的组件状态来描述备用门中组件之间的序列相关故障行为。使用最小割集 (MCS) 代替 MCQ 进行定性分析，以通过组件状态定位故障。与基于马尔可夫的方法相比，我们的方法可以生成具有任意系统组件故障时间分布的系统可靠性结果。与SBDD和ABDD不同，在构建CBDD时，提出了具体的操作规则，以消除不一致，减少冗余。对于定量分析，CBDD 通过使用不相交乘积的总和来简化计算。案例研究展示了使用我们的方法的优势。与SBDD和ABDD不同，在构建CBDD时，提出了具体的操作规则，以消除不一致，减少冗余。对于定量分析，CBDD 通过使用不相交乘积的总和来简化计算。案例研究展示了使用我们的方法的优势。与SBDD和ABDD不同，在构建CBDD时，提出了具体的操作规则，以消除不一致，减少冗余。对于定量分析，CBDD 通过使用不相交乘积的总和来简化计算。案例研究展示了使用我们的方法的优势。