阳江登高车多少钱  通过登高车电气系统功能结构及工作原理分析，综合考虑故障模式和故障原因，可以得到系统的故障树模型， 阳江登高车多少钱, 阳江登高车, 阳江登高车公司    随机抽样方法:  （１）随机数生成蒙特卡洛方法的基本思想是通过计算样本平均来估计总体均值，在己知分布的情况下，通过随机抽样，获得变量的样本值，这一过程就是随机数的生成过程，也是蒙特卡洛方法实际应用的一个必不可少的步骤随机数生成意味着需要模性得到一个随机变量的样本值，在实际产生随机数时，需要根据问题变量所服从的分布，如此才能获得所需要的不同分布类型的随机数。现实中绝对随机的数是无法获得的，于是出现了伪随机数，来代替随机数。伪随机数并不是真正意义上的随机数，而是使用数学算法，利用计算机程序产生的不规则数列，该程序也叫作伪随机数发生器。产生的随机数列是有规律可循的，因为生成该数列的计算机是确定性计算工具，它是不可能产生绝对随机数的。比较常用的伪随机数发生器有线性同余发生器ＬＣＧ、组合发生器和反馈移位移寄存发生器等。本文主要对线性同余发生器进行介绍，该发生器是根据数论中的同余算法，得到随机数，因此称为同余发生器，分为几种类型，例如同余与线性同余法，乘同余法，混合同余法等。

   （２）随机抽样方法.  蒙特卡洛方法需要有可得的、服从特定概率分布的、随机选取的样本值，通过随机变量和随机过程服从的概率分布获得其样本值的数学方法称为随机抽样方法。常用的随机抽样方法有直接抽样方法、未知概率分布抽样方法和马尔科夫链蒙特卡洛方法.   本文对电气系统进行可靠性分析时，随机变量的概率分布均服从指数分布，因此使用直接抽样方法。直接抽样方法原理就是直接从完全已知概率分布出发，利用均匀分布的随机数，使用严格准确的数学方法，设计模拟抽样算法，得到随机变量的样本值，使得样本值具有独立同分布。

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   １）分布画数抽样法,  对于一个给定的概率密度函数和分布函数ｆ（ｘ），通过一个数学算法或过程生成一个结果Ｘ，而且每一个给定的Ｘ，都满足条件Ｃ［ｘ＜ｘ〇］＝Ｆ〇〇）.  那么该算法或过程得到的随机变量的样本值和由概率密度函数作用下的一个过程所产生的随机变量是一致的。  通过计算求解就可获得一个随机变量的样本值，这一过程就是分布函数的抽样过程。 １、指数分布抽样。对于指数分布的概率密度函数，等式的形式为１, 因此，如果是从区间Ｕ上的均匀分布产生的一个随机数，那么ｆ就是指数分布随机变量的一个样本值。因为也是区间Ｕ上的均匀分布的随机变量，可以将表达式简。

    ２、威布尔分布。将二参数分布函数Ｆ（〇＝ｌ－代入式可得到，  拒绝抽样法如果分布函数表达式未知，那么分布函数抽样法就不能使用了，这时可以选择拒绝抽样法来对分布进行抽样。拒绝抽样法通过对一个简单分布进行抽样，其中相当一部分抽样通常将会被拒绝，以便余下的抽样符合所要求的概率密度函数。设／（Ｘ）是将要抽样的概率密度函数，定义区间为［0，６］，设各对为定义在相同区间上的另一个简单分布的概率密度函数，而且它易于使用分布函数法进行抽样。进行如下步骤：１．应用分布函数法从容（Ｘ）采得样本。２．令为一随机数，如果，那么，就接收Ｘ。否则拒绝Ｘ，并重复步骤１。对正态分布进行抽样，是分布函数抽样无法应用的最为典型的例子，拒绝抽样是一个可以选择的方法，可以选用均匀分布或者对称Ｈ角分布作为抽样概率密度函数。

    模拟时钟推进策略,  虽然对系统进行的可靠性仿真分析为数值仿真，但也需要使系统能够模拟实际工作运行，为此必须设计一个专口的仿真模拟时钟，该时钟代表了系统的工作运行过程。当系统开始仿真运行时，时钟设置为０，随着模拟的不断进行，时钟也跟着运行，就像系统不停的工作。目前，蒙特卡洛方法有两种模拟时钟推进策略可文选择，分别为固定时间步长推进和可变时间步长推进。时钟推进方式两种时钟推进方式对应不同的仿真算法流程设计，固定时间步长方式需要先明确一个固定时间增量，系统模型在仿真过程中，通过增加固定时间，将模拟时钟不断向前推进。在该种方式下，系统的状态在每个时间间隔，都需要被评估一次，各计算参数也要被更新一次。不同于固定时间步长推进方式，使用可变时间步长推进方式仿真时，时钟根据事件发生的时刻推进，系统的状态也由该时刻的组件状态来确定。事件的发生，使模拟时钟得到更新，同时其状态发生改变，系统的状态也随之重新得到评估。两种时钟推进方式各有优缺点，本文将分别对两种方式进行算法设计，通过案例应用分析，探究两者的特点。采用结构函数，根据底事件失效分布函数，结合蒙特卡洛方法对系统进行仿真，根据仿真模拟的统计数据得到系统可靠性的各种估计值，这是ＦＴＡ－ＭＣ可靠性仿真算法的主要任务，下面两种方式进行算法设计。

     采用固定时间步长推进方式的算法以时钟推进为主线，在每个固定的时钟节点进行多次仿真，每次仿真过程都是一致的，对？个底事件进行随机抽样，获得需要的故障时间抽样样本，然后通过与当前时钟比较，改变底事件的状态，进而根据系统模型结构西数得到系统的状态，多次仿真得到该时钟点的统计值，然后按照固定时间步长推进模拟时钟，再次重复之前的过程，直到时钟推进至设定的系统最大寿命时间。

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